Comment l’IA alimente la distribution et la logistique


L’intelligence artificielle est une liste d’instructions et de règles dont un ordinateur a besoin pour accomplir une tâche. Les exemples de commerce électronique incluent la recherche de sites, les recommandations de produits et les chatbots, qui reposent tous de plus en plus sur l’IA.

Mais les secteurs de la distribution et de la logistique utilisent également l’IA.

IA en Distribution, Logistique

Approvisionnement. L’IA est utilisée dans les achats pour réduire les coûts. Les grandes entreprises doivent comprendre qui a dépensé quoi et avec qui. Les algorithmes d’IA sont utilisés dans l’analyse des dépenses historiques pour examiner, nettoyer et classer les dépenses globales afin d’améliorer les décisions d’approvisionnement. Les avantages comprennent l’obtention de remises sur volume à l’échelle de l’entreprise, une meilleure sélection des fournisseurs et un calendrier efficace des commandes d’achat.

Accomplissement. Dans les centres de distribution, la gestion des stocks basée sur l’IA aide à la prise de décision sur les stocks optimaux en fonction de :

  • Tendances des ventes au cours des années précédentes,
  • Changements projetés ou anticipés de la demande de produits,
  • Fluctuations saisonnières,
  • Contraintes potentielles liées à l’offre.

Les algorithmes d’IA peuvent prévoir quand les commandes arriveront, ce qui signifie que les palettes peuvent être placées en état de préparation dans les positions les plus efficaces.

  • Problème : trop d’inventaire.
  • Solution : utilisez l’IA pour prévoir la demande du marché et optimiser les niveaux de stock.
  • Résultat : des coûts de possession réduits, moins d’éliminations, plus de livraisons à temps.

Expédition. Les principaux distributeurs et transporteurs UPS, FedEx et DHL utilisent des outils basés sur l’IA pour déterminer les itinéraires les plus efficaces pour leurs flottes sur la base de données historiques. Les outils prévoient les charges et rationalisent la planification des itinéraires et la planification des véhicules pour des livraisons plus rapides. Le résultat est des livraisons plus rapides, des coûts de carburant inférieurs et moins de véhicules sur la route.

  • Problème : Des processus de transport inefficaces signifient une perte de temps et d’argent.
  • Solution : Optimisez les itinéraires de livraison pour des livraisons plus ponctuelles.
  • Résultat : Coût du carburant réduit, émissions de CO2 réduites, clients satisfaits.

Durabilité. Les détaillants de mode s’efforcent de réduire le volume de produits retournés des ventes en ligne. Inditex, une entreprise de vêtements espagnole, déploie des capacités d’IA pour sa marque Zara afin de suggérer au moment de la commande la bonne taille de vêtement en fonction des mensurations du client ainsi que de ses préférences de style, telles que des vêtements amples ou moulants. Réduire les retours de produits signifie moins d’articles dans les décharges et une planète plus verte.

Dans le secteur de l’épicerie, la société britannique Ocado utilise des outils d’IA pour éviter la détérioration des aliments. Le gaspillage alimentaire est un énorme problème mondial. L’Organisation des Nations Unies pour l’alimentation et l’agriculture estime que 1,3 milliard de tonnes de nourriture sont gaspillées chaque année, soit près d’un tiers de toute la nourriture produite. La plate-forme intelligente Ocado applique l’IA pour évaluer 20 millions de prévisions chaque jour afin de maximiser la fraîcheur et la disponibilité tout en réduisant les surstocks et les déchets. L’IA aide également à déterminer le moment optimal pour offrir des remises.

Pertes d’emplois ?

Les solutions basées sur l’IA améliorent la productivité et libèrent les gens des tâches banales et insatisfaisantes. Mais de nombreux observateurs craignent que l’application de l’IA dans les entrepôts et la logistique n’entraîne des pertes d’emplois. Pas vrai. Toute perte est probablement compensée par de nouveaux rôles nécessaires au contact humain. Ainsi, l’IA améliorera le service client tout en améliorant l’efficacité du backend.

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