Le robot aspirateur WLAN de Xiaomi offre un large éventail de fonctions : Il vous rappelle, sur la base des interactions passées, quand il est temps de nettoyer votre maison, vous donne des indications pour le remplacement de composants et vous avertit à temps des travaux de maintenance à venir afin d'éviter d'éventuelles perturbations de fonctionnement. Ce modèle de base est disponible pour environ 250 euros et est en concurrence directe avec des appareils tels que le Roomba. L'intelligence innovante de cet appareil dépasse de loin ce que nous avions imaginé au début du millénaire et démontre de manière impressionnante les possibilités avancées de la technologie IoT.
Un paradigme similaire caractérise de nombreux domaines : Les algorithmes qui prévoient les événements futurs et simplifient considérablement la vie. Dans le domaine de la gestion de la chaîne d'approvisionnement, il ne suffit plus aujourd'hui de miser uniquement sur des stratégies réactives. Pour réussir, il faut plutôt adopter une approche prédictive qui identifie à temps les défis et les opportunités. La mise en œuvre de l'analyse prédictive dans la gestion de la chaîne d'approvisionnement est essentielle. Selon un rapport de MarketsandMarkets, la taille du marché mondial de l'analyse prédictive devrait atteindre 23,9 milliards de dollars d'ici 2025, ce qui correspond à une croissance annuelle moyenne de 21,5 %.
La réalité actuelle témoigne du fait que l'IA, IoT et l'apprentissage automatique sont en train de réécrire les règles - nous ne sommes plus à l'ère du numérique, mais à l'ère de l'information. Il s'agit d'une ère dans laquelle l'information et les données, constituées en leur cœur de bits et d'octets, donnent le ton. Dans ce contexte, cet article examine comment l'association de la technologie de l'Internet des objets (IoT) et de l'analyse prédictive redessine le paysage de la gestion de la chaîne d'approvisionnement. Les entreprises peuvent optimiser leurs opérations, réduire leurs coûts et améliorer leur efficacité globale en utilisant des données en temps réel et des analyses avancées.
Analyse prédictive et IoT dans la gestion de la chaîne d'approvisionnement
L'analyse prédictive joue un rôle central dans la prévision des tendances futures et l'ajustement fin des processus de la chaîne d'approvisionnement. Dans cet environnement dynamique, il est essentiel de penser et de planifier de manière proactive. La multitude de facteurs variables et imprévisibles peut rapidement bouleverser le monde des affaires. L'utilisation ciblée de l'analyse prédictive dans la chaîne d'approvisionnement permet aujourd'hui aux entreprises de prendre une avance stratégique.
En utilisant intelligemment les données historiques et actuelles, les entreprises sont en mesure de détecter les fluctuations de la demande à un stade précoce, d'identifier les goulets d'étranglement potentiels et de prendre des décisions éclairées. Un autre avantage réside dans le fait que les entreprises peuvent non seulement utiliser leurs propres données, mais aussi accéder à celles de leurs concurrents et fournisseurs, en particulier lorsque des solutions logicielles et donc des points de données similaires sont utilisés.
Selon une étude de Deloitte, 65 % des cadres supérieurs dans le domaine de la chaîne d'approvisionnement considèrent l'analyse prédictive comme essentielle pour le succès futur de leur entreprise. Ils sont convaincus que cette innovation numérique n'influencera pas seulement à l'avenir, mais déjà aujourd'hui de manière déterminante la manière dont les affaires sont menées. C'est pourquoi l'Internet des objets (IoT ) s'est imposé comme une technologie fondamentale qui relie les appareils physiques et les capteurs afin de collecter des données à grande échelle tout au long de la chaîne d'approvisionnement. L'association de l'analyse prédictive et de IoT constitue une puissante synergie qui permet aux entreprises d'acquérir des connaissances approfondies et de promouvoir l'excellence opérationnelle.
L'essor de l'analyse prédictive dans la chaîne d'approvisionnement
Pendant de nombreuses décennies, voire des siècles, les entreprises se sont principalement appuyées sur des méthodes manuelles et des techniques statistiques de base pour prédire comment l'écosystème environnant dans lequel elles opéraient allait réagir aux changements. Ces méthodes nécessitaient beaucoup de travail et ne permettaient souvent pas de gérer correctement la dynamique complexe de la chaîne d'approvisionnement.
L'arrivée des ordinateurs dans la seconde moitié du 20e siècle a radicalement changé la donne. Leur introduction a permis aux entreprises de traiter de grandes quantités de données et d'effectuer des calculs complexes. Les premiers utilisateurs de systèmes tels que l'Enterprise Resource Planning (ERP) ont vu l'efficacité de leurs chaînes d'approvisionnement augmenter de manière spectaculaire. Au cours de ces premières années, les technologies ont commencé à évoluer, ce qui a donné lieu à des modèles prédictifs plus précis et plus granulaires.
La percée de l'analyse prédictive dans la chaîne d'approvisionnement a eu lieu avec la rencontre du Big Data et de l'essor du cloud computing, accompagnée de l'introduction d'algorithmes d'apprentissage automatique et de la technologie IoT. En quelques années, nous avons fait plus de progrès en matière de prévision dans la chaîne d'approvisionnement que dans toute l'histoire de l'humanité auparavant.
Qu'est-ce que l'analyse prédictive dans les chaînes d'approvisionnement ?
L'analyse prédictive utilise des algorithmes statistiques et l'apprentissage automatique pour analyser les données et prédire les résultats futurs. Ces techniques permettent d'identifier les dysfonctionnements potentiels, de prendre des décisions proactives et d'obtenir des informations précieuses sur les opérations.
Selon une enquête menée par Forbes Insights et EY, 86 % des dirigeants s'accordent à dire que l'analyse prédictive est essentielle pour la compétitivité future de leur entreprise.
L'importance de l'analyse prédictive pour l'optimisation de la chaîne d'approvisionnement
L'analyse prédictive améliore l'efficacité, la transparence et la réactivité de la chaîne d'approvisionnement en identifiant des modèles, en réduisant les risques et en optimisant l'allocation des ressources. Une étude de McKinsey & Company montre par exemple que les entreprises qui utilisent l'analytique prédictive dans leur chaîne d'approvisionnement ont enregistré une réduction de 15 à 20 % des coûts d'inventaire.
Comment fonctionne l'analyse prédictive dans la chaîne d'approvisionnement ?
L'Internet des objets (IoT) constitue l'épine dorsale de l'analyse prédictive, tandis que, au sens figuré, le cloud computing représente ses muscles et les appareils IoT ses tendons.
IoT-Les appareils et les capteurs ont été spécialement conçus pour collecter des données en temps réel et constituent ainsi la base d'une analyse prédictive précise. Ces données sont transmises via des antennes WLAN ou 5G à une unité centrale de cloud computing, qui les analyse et les interprète à l'aide d'algorithmes en constante amélioration. Le développement continu des algorithmes est essentiel pour pouvoir faire des prévisions plus précises et continuer à s'optimiser.
En surveillant des indicateurs clés tels que les niveaux de stock, les itinéraires de transport et l'état des équipements, le site IoT permet de prendre des décisions proactives et d'optimiser les opérations.
Améliorer l'analyse prédictive dans la chaîne d'approvisionnement en IoT
Examinons maintenant comment le site IoT - et l'analyse prédictive pour la chaîne d'approvisionnement - peut aider les entreprises sur le plan pratique.
Prévision de la demande et gestion des stocks
L'intégration des données IoT dans des modèles prédictifs permet essentiellement aux entreprises de prévoir avec précision la demande et d'optimiser leurs stocks. Cela permet de réduire les coûts de stockage et de minimiser les ruptures de stock. Selon un rapport de Gartner, on estime que 50 % des grandes entreprises mondiales ont investi dans des plateformes de visibilité en temps réel sur le transport, ce qui peut entraîner une amélioration des performances de livraison pouvant atteindre 30 %.
Optimisation de la planification des itinéraires et des délais de livraison
Le logiciel prend en compte non seulement les données internes de l'entreprise, mais aussi une multitude d'autres points de données, y compris les données des concurrents, des fournisseurs, des services météorologiques nationaux ainsi que des plateformes telles que Google Maps avec leurs données de trafic. Des milliers de points de données différents sont analysés. En analysant les données générées par IoT sur les itinéraires de transport, les conditions météorologiques et les modèles de trafic, les entreprises peuvent optimiser leurs plans de livraison. De cette manière, elles peuvent réduire les temps de transit et augmenter la satisfaction des clients. En outre, cela contribue à la rentabilité, car les entreprises peuvent réduire les dépenses en carburant et autres frais annexes de livraison en planifiant à l'avance.
Anticipation des pannes d'appareils et des besoins de maintenance
Selon IBM, la maintenance prédictive peut réduire les coûts de maintenance jusqu'à 25 % et les temps d'arrêt non planifiés jusqu'à 75 %. Dans les chaînes d'approvisionnement, l'analyse prédictive utilise finalement les données de IoT pour prédire les pannes d'équipement et planifier une maintenance proactive. Cela garantit un fonctionnement continu et minimise les temps d'arrêt. Comme dans l'exemple de l'aspirateur robot de Xiaomi au début de cet article, le logiciel - basé sur les normes du secteur et d'autres statistiques - fournit des indications sur le moment où des travaux de maintenance sont nécessaires, quand une pièce doit être remplacée ou quand une mise à niveau technique est conseillée.
L'analyse prédictive dans les chaînes d'approvisionnement et vous
L'intégration de IoT avec l'analyse prédictive dans la chaîne d'approvisionnement offre des possibilités d'optimisation et d'innovation sans précédent. Elle renforce la compétitivité, rend les entreprises plus agiles et les maintient toujours à la pointe du progrès. Cette intégration permet d'éliminer les processus superflus et de guider les entreprises dans un environnement dynamique de manière à ce qu'elles soient continuellement à la pointe du changement. Compte tenu de la complexité et de l'interconnexion croissantes des chaînes d'approvisionnement, l'utilisation de l'analyse prédictive basée sur IoT est essentielle. En utilisant cette technologie transformatrice, les entreprises peuvent gérer les incertitudes, saisir les opportunités et promouvoir une croissance durable à l'ère du numérique. Il est temps d'exploiter le potentiel du site IoT pour l'analytique prédictive avancée dans la chaîne d'approvisionnement et de réaliser le plein potentiel des chaînes d'approvisionnement du futur.
