Les détaillants ne spéculent plus sur l'impact de l'intelligence artificielle (IA) mais la mettent en œuvre.des perturbations de la chaîne d'approvisionnement à la gestion des risques et à la durabilité.

L'année dernière, une enquête a révélé que57% des entreprisesL'utilisation de l'intelligence artificielle dans la chaîne d'approvisionnement est devenue une priorité pour les entreprises qui envisagent d'utiliser l'IA pour soutenir la prise de décision dans la chaîne d'approvisionnement, tandis qu'une enquête distincte auprès de cadres de la vente au détail a révélé que la mise en œuvre de l'IA était lala priorité la plus citéepour les opérations de leur chaîne d'approvisionnement.

Chaque semaine, les nouvelles sont remplies d'exemples innovants de la façon dont l'IA transforme les opérations.s'assurer que les produits sont disponibles exactement quand et où ils sont nécessairesZara exploite l'analyse prédictive pour suivre les données de vente, les tendances des médias sociaux et d'autres sources pour prédire la demande, minimisant la surproduction et les ruptures de stock.

Le rôle de l'IA dans la traçabilité

L'IA est maintenant utilisée pour optimiser tout, du suivi de l'empreinte carbone aux stratégies de prix dynamiques dans le commerce de détail.aider les détaillants à réduire la consommation de carburant et les déchets inutilesEn analysant les données en temps réel sur le trafic, la météo et les priorités d'expédition, l'IA est capable de prédire les routes de livraison les plus efficaces, réduisant les retards et la consommation de carburant inutile.Dans les entrepôts, l'IA ajuste dynamiquement les niveaux d'inventaire pour réduire le surstockage et prévenir les déchets, créant ainsi une chaîne d'approvisionnement plus durable.

Un domaine qui a particulièrement bénéficié de l'IA est la traçabilité.Chaîne de détention basée sur l'IALes outils simplifient la conformité en automatisant la vérification de la documentation de la chaîne d'approvisionnement, en cartographiant l'origine et le parcours des matériaux tout en identifiant les risques de conformité.En évaluant automatiquement les risques de durabilité et en produisant les rapports réglementaires requisCette IA analyse de manière proactive les dossiers des fournisseurs contre plusieurs bases de données d'entités signalées,veiller à ce que chaque maillon de la chaîne d'approvisionnement respecte les normes de durabilitéIl met en évidence les lacunes ou les documents manquants avant que les expéditions ne soient effectuées, réduisant considérablement la charge administrative et minimisant les risques réglementaires.

Les défis de la mise en œuvre de l'IA

Dans le domaine de la gestion de la qualité, l'IA s'avère tout aussi transformatrice.Rating de risque des lignes d'électricité électrique basé sur l'IALa fonctionnalité, par exemple, analyse des milliers de points de données, tels que le type de produit, les matériaux et le pays d'origine, pour attribuer un score de risque à chaque ligne d'ordre d'achat.En tirant parti des capacités prédictives de l'IA, les entreprises peuvent détecter les modèles de défauts avant qu'ils ne se produisent, ce qui leur permet d'affiner leurs stratégies d'approvisionnement et d'appliquer des contrôles de qualité plus stricts.Cela permet aux entreprises de concentrer leurs ressources limitées pour les inspections sur les articles à haut risqueAvec ces outils, les entreprises peuvent passer de la résolution réactive des problèmes au contrôle proactif de la qualité, détectant les problèmes tôt et évitant les erreurs coûteuses.

La grande limitation de l'IA est que son potentiel n'est aussi fort que les données qui l'alimentent.Pourtant, de nombreuses organisations sont entravées par des systèmes fragmentés et obsolètes qui les empêchent de créer une base de données transparente dont l'IA a besoin.Les entreprises doivent donner la priorité à la construction de cette infrastructure en consolidant les données provenant de plusieurs sources, y compris les commandes d'achat, les SKU, les détails des fournisseurs,les informations sur les usines et les usines à tous les niveaux de la chaîne d'approvisionnement.

Les plates-formes multi-entreprises offrent une solution puissante, intégrant non seulement des systèmes ERP, mais aussi des systèmes externes, y compris des bases de données critiques de conformité et de durabilité,pour fournir une seule source de véritéCes plateformes garantissent l'exactitude des données, permettent une surveillance en temps réel et automatisent les processus clés tels que les audits des fournisseurs et la vérification de la chaîne de dépôt.Ils permettent également à l'IA d'analyser et d'agir sur les données de l'ensemble de la chaîne d'approvisionnement, en transformant l'information en informations exploitables, ce qui permet un suivi continu, une prise de décision plus rapide et une visibilité complète de bout en bout.Les entreprises peuvent créer un environnement de données transparent qui exploite pleinement le potentiel de l'IA et garantit le respect des normes mondiales.

Ce n'est que le début du commerce de détail

Le rôle de l'IA dans la gestion de la chaîne d'approvisionnement devrait croître de façon exponentielle.Dans un proche avenir, les tours de contrôle de la chaîne d'approvisionnement basées sur l'IA fourniront une surveillance en temps réel, réorienteront automatiquement les expéditions, ajusteront les stratégies d'approvisionnement,et des horaires de production ajustés en fonction des fluctuations de la demande et des risques géopolitiques.

De l'acquisition de matières premières à la livraison aux clients, l'IA finira par gérer la plupart des processus de bout en bout, transformant les chaînes d'approvisionnement traditionnelles en adaptatives,des réseaux prédictifs capables de s'adapter instantanément aux perturbations mondiales et aux changements de marché.

Les détaillants qui adoptent maintenant l'IA dirigeront la prochaine ère de l'innovation de la chaîne d'approvisionnement.mais cela nécessite des investissements audacieux dans l'infrastructure de données et les plateformes multi-entreprisesCeux qui font le saut se retrouveront non seulement à l'épreuve de l'avenir de leurs opérations, mais aussi à construire des chaînes d'approvisionnement plus efficaces, plus transparentes,et mieux adapté aux exigences du marché de demain.