De Geoff Whiting, Red Stag Fulfillment
Appliquer l’automatisation et l’intelligence artificielle (IA) à la gestion de la chaîne logistique est une excellente façon pour les fabricants d’augmenter la précision, la vitesse et l’efficacité des opérations. Les fabricants peuvent commencer en identifiant quels sont les processus de la chaîne logistique susceptibles être améliorés au moyen de l’automatisation. Ils peuvent également effectuer des recherches sur l’IA et les outils logiciels afin de trouver ce qui correspond le mieux à leurs cas d’utilisation et développer un plan de transformation numérique qui leur permettra de rester à la pointe de l’évolution de l’avenir de la fabrication.
Même les entreprises qui ont déjà intégré l’automatisation à leurs chaînes logistiques peuvent tirer parti d’une réévaluation régulière visant à déterminer si elles utilisent les meilleurs outils disponibles et découvrir d’autres cas d’utilisation de l’IA.
Voici les principales façons dont l’automatisation et l’intelligence transforment de manière optimale les chaînes logistiques de la fabrication.
Les points essentiels de l’automatisation de la chaîne logistique
Des outils tels que l’Internet des objets (IdO), l’automatisation robotisée des processus (Robotic Process Automation, RPA), la robotique, l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique (Machine Learning, ML) ont de nombreuses applications dans la gestion de la chaîne logistique de fabrication d’aujourd’hui.
1. L’Internet des objets
L’IdO transforme la façon dont les chaînes logistiques de fabrication fonctionnent en permettant aux entreprises de suivre le mouvement des pièces et des produits finis en temps réel. Certaines usines utilisent l’IdO pour suivre les performances de l’équipement et avertir les responsables des besoins en maintenance avant qu’une pièce essentielle de la machine ne tombe en panne et n’arrête la production. Dans certains cas, les dispositifs IdO peuvent détecter les défauts et avertir le personnel des problèmes de contrôle qualité.
2. L’automatisation robotisée des processus
La RPA est un logiciel qui permet aux fabricants d’automatiser les tâches répétitives et basées sur des règles. L’utilisation d’un logiciel de RPA pour la saisie et le transfert de données permet aux employés de se concentrer sur des tâches à valeur ajoutée qui améliorent la gestion de la chaîne logistique. La RPA est un excellent outil qui permet d’automatiser les processus laborieux actuellement exécutés manuellement.
3. La robotique
La RPA n’est que du code, mais les robots physiques ont également un rôle essentiel à jouer dans l’automatisation de la chaîne logistique de fabrication. Les robots peuvent gérer en toute sécurité plusieurs tâches, notamment le déplacement de boîtes et de palettes, l’assemblage simple, l’inventaire, la maintenance de l’équipement ainsi que les essais de produits. Certains entrepôts d’exécution de commandes utilisent même des robots pour prélever et emballer les commandes des clients.
4. L’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique
L’IA et le ML offrent aux fabricants des analyses prédictives puissantes qui transforment la gestion de la chaîne logistique de fabrication en améliorant la précision et la vitesse des prévisions, en aidant à une meilleure prise de décision et en réduisant les coûts opérationnels. L’IA et le ML peuvent être appliqués à la gestion des stocks, à la prévision de la demande, à la planification des itinéraires de fret, et bien plus encore.
L’automatisation et l’IA pour les chaînes logistiques de fabrication
L’automatisation et l’IA disposent d’autant d’applications au niveau de la chaîne logistique qu’il en existe de permutations (en d’autres termes, quasiment à l’infini). Mais voici quelques cas d’utilisation courants de l’automatisation dans les chaînes logistiques de fabrication.
La gestion intelligente des stocks
La radio-identification, une technologie IdO qui utilise des balises de fréquence radio pour localiser les marchandises, apporte un niveau de précision et de visibilité à la gestion des stocks qui est impossible sans cette technologie. Les balises de radio-identification peuvent être fixées aux produits, conteneurs ou palettes pour permettre un suivi et une surveillance en temps réel tout au long de la chaîne logistique.
Les fabricants peuvent fixer des balises de radio-identification sur des conteneurs, des palettes ou des boîtes individuelles et utiliser des lecteurs pour recueillir les données, y compris les références, les numéros de lot et les dates d’expiration des produits à mesure qu’ils se déplacent dans la chaîne logistique.
La radio-identification est particulièrement adaptée au suivi des marchandises sur des distances relativement courtes. Elle convient notamment à une utilisation dans une usine, un entrepôt ou un centre de distribution. À l’intérieur de ces espaces confinés, la radio-identification permet aux fabricants de localiser avec une grande précision l’emplacement des produits finis.
Le partage des données, en intégrant les sources de données impliquées dans un processus de chaîne logistique, est un autre outil d’automatisation qui peut vous aider dans la gestion des stocks. Par exemple, les systèmes logiciels qui partagent des données sur les niveaux de stock, les données fournisseurs et l’historique des commandes d’achat peuvent générer automatiquement une commande d’achat lorsque l’article atteint le point de réapprovisionnement.
L’automatisation logicielle permet également de suivre l’état des bons de commande, ce qui permet aux fabricants d’accéder aux dates de livraison prévues et d’améliorer l’efficacité des bons de commande.
Surveiller le mouvement des marchandises
Le GPS est une autre forme d’IdO, capable de suivre le transport mondial de marchandises dans les chaînes logistiques de fabrication. La fixation d’un appareil GPS à un conteneur ou à une palette de marchandises permet aux gestionnaires de la chaîne logistique de suivre en temps réel le mouvement des expéditions depuis un port jusqu’à un hub ferroviaire vers un itinéraire pour poids lourds. Lorsqu’ils sont intégrés à d’autres systèmes de la chaîne logistique, la surveillance et les rapports peuvent être automatisés, ce qui allège la charge de gestion de la chaîne logistique et augmente la capacité des fabricants à optimiser les itinéraires d’expédition.
Les algorithmes du ML sont un autre outil essentiel pour analyser les conditions d’expédition et recommander des changements afin d’optimiser les itinéraires d’approvisionnement et d’éviter les interruptions. Bien qu’aucun algorithme ne puisse prédire des circonstances inhabituelles (comme un porte-conteneurs qui se bloque dans le canal de Suez), l’apprentissage automatique peut analyser des facteurs tels que les conditions météorologiques, le trafic maritime, la capacité d’expédition et le prix du transport pour choisir des itinéraires en fonction de la vitesse et des coûts.
Automatiser des tâches répétitives
Libérer le personnel des tâches répétitives permet d’augmenter l’efficacité et la précision tout en améliorant le moral des employés en leur permettant par ailleurs de passer du temps à optimiser les opérations de la chaîne logistique. L’automatisation robotisée des processus (RPA) est un système de « robots » logiciels capable d’automatiser les tâches basées sur des règles de traitement des commandes client, de réorganisation des stocks, de création de programmes de production, de confirmation d’expédition et de génération d’étiquettes d’expédition.
Les robots dans les entrepôts, les centres de distribution, les ports et les usines peuvent alléger les tâches physiques dangereuses ou répétitives effectuées par les humains. Pour appliquer la robotique à une chaîne logistique de fabrication, commencez par identifier les tâches qui tireraient le plus parti de l’automatisation, en particulier les processus qui entraînent des taux de blessures élevés chez les travailleurs, ceux qui nécessitent de lever des charges lourdes, le travail effectué autour d’éléments dangereux et les mouvements répétitifs qui peuvent causer des microtraumatismes répétés.
Les solutions robotiques peuvent s’étendre des robots mobiles autonomes aux bras robotisés en passant par les cobots : des robots collaboratifs qui aident les travailleurs humains. Intégrer la robotique dans un entrepôt ou un flux de distribution peut nécessiter certaines modifications de la configuration ou des systèmes logiciels, mais les avantages en termes d’efficacité et de sécurité en valent la peine.
Améliorer la gestion de l’entrepôt
Qu’il s’agisse d’intégrer des robots ou d’améliorer l’efficacité du prélèvement et de l’emballage, il est essentiel d’ajuster et d’améliorer en permanence la conception et la disposition des entrepôts pour des opérations d’exécution et de distribution efficaces. L’IA (à l’aide des données capturées par les lecteurs IdO) peut analyser le mouvement des marchandises et établir des plans d’entreposage qui réduisent les distances de déplacement et optimisent l’efficacité.
L’IA permet aux fabricants d’exécuter des simulations afin de voir comment les différentes stratégies de gestion d’entrepôt fonctionnent avant de les mettre en œuvre. L’automatisation facilite également la capture et l’analyse des données, ce qui permet aux responsables de chaînes logistiques de réagir rapidement pour répondre aux besoins des circonstances changeantes.
L’IdO et la robotique intégrés à l’IA d’entrepôt créent un environnement dynamique où les responsables disposent des données et des analyses dont ils ont besoin pour identifier et mettre en place les meilleures pratiques en matière de gestion d’entrepôt.
S’appuyer sur le Big Data pour prendre des décisions
Grâce à la puissance de l’IA et de l’apprentissage automatique, les fabricants peuvent utiliser l’analyse prédictive pour prendre des décisions plus intelligentes. Cela permet de maintenir le fonctionnement des chaînes logistiques sans aucune perturbation et de placer les marchandises et les matériaux là où ils doivent être au bon moment pour répondre à la demande.
La planification de la demande est l’une des utilisations les plus importantes de l’automatisation au niveau des chaînes logistiques de fabrication. Prédire la demande future est une science imparfaite, mais la puissance de l’IA et du ML pour compiler et analyser les ensembles de données volumineux apporte un niveau de précision qui est impossible sans l’automatisation.
Dans les chaînes logistiques d’aujourd’hui les plus complexes, les fabricants doivent anticiper les perturbations dans les transports et l’approvisionnement en raison de conditions météorologiques extrêmes, de troubles civils et de guerres, d’événements de cygne noir comme une pandémie mondiale, et bien plus encore. L’analyse prédictive peut analyser les risques et suggérer des stratégies d’atténuation pour éviter les interruptions en matière d’approvisionnement. En outre, les outils d’IA et de ML peuvent analyser les conditions économiques et du marché afin de prévoir les besoins futurs et fournir des estimations fondées au niveau de la quantité et du calendrier pour déplacer les marchandises dans la chaîne de valeur et les placer devant les consommateurs au bon moment.
Conclusion
Les chaînes logistiques de fabrication doivent utiliser toute la gamme d’outils d’automatisation et d’IA pour permettre aux entreprises de rester compétitives. Les entreprises ne reviendront peut-être jamais totalement aux anciennes chaînes logistiques du « juste à temps » (JAT), mais l’automatisation permet aux fabricants d’aborder l’agilité et l’efficacité du JAT.
Les entreprises devraient déterminer quels sont les outils qui correspondent à leurs cas d’utilisation au niveau de la chaîne logistique et engager les ressources nécessaires pour les mettre à profit, notamment la formation des employés, l’investissement dans de nouveaux systèmes informatiques et les changements à apporter au niveau de la disposition des entrepôts. Les avantages, en termes de réduction des coûts et de rapidité des opérations de la chaîne logistique justifient plus que jamais les dépenses initiales liées à l’adoption de l’automatisation.
Geoff Whiting est l’auteur principal de Red Stag Fulfillment, un prestataire logistique tiers d’e-commerce spécialisé dans la prise en charge de produits lourds, encombrants et de grande valeur. Il possède plus de 10 ans d’expérience dans le domaine de l’e-commerce, de la technologie et du développement des affaires. Durant son temps libre, Geoff aime découvrir de nouvelles cuisines et des nouvelles musiques et essaye de ne pas trop se perdre en écoutant des podcasts lors de ses promenades dans la nature.
