L’IA réinvente la gestion de supply chain : pourquoi s’y former

S’il faut retenir un enseignement majeur de ces dernières années dans le monde de l’entreprise, c’est que les perturbations sont et resteront courantes, par conséquent les entreprises doivent s’y préparer. Elles ne pourront survivre à ce degré d’incertitude qu’en exploitant chaque outil à leur disposition. Fort heureusement, les technologies intelligentes sont parvenues à un niveau de maturité suffisant pour constituer un outil viable dans leur arsenal.

Moyennant les configurations d’IA appropriées, les responsables bénéficieront enfin d’une visibilité complète, en temps réel, sur leur entreprise. En s’efforçant d’utiliser ces informations pour optimiser leurs opérations, ils devront également répondre à la pénurie de compétences qui touche actuellement un grand nombre d’entreprises. Il n’existe pas de solution miracle mais, une fois les technologies intelligentes fermement intégrées dans les workflows et les collaborateurs suffisamment formés à leur utilisation, les entreprises seront parfaitement prêtes à affronter le prochain choc.

1. Anticiper les perturbations météorologiques

L’abandon des technologies anciennes à l’ère de la transformation numérique implique de rompre les silos dans le parc technologique de l’entreprise et d’intégrer les nouvelles technologies dans son fonctionnement. En intégrant les prévisions météorologiques dans la gestion de la supply chain, l’IA peut aider à anticiper les perturbations éventuelles dans ce domaine. Des événements climatiques de plus en plus fréquents perturbent le bon déroulement de la supply chain. Dès lors, les délais « standard » ne sont plus de mise : ils sont trop serrés car les plannings sont bouleversés dès que survient un incident météorologique notable.

Étant donné que l’IA peut s’appuyer sur les tendances historiques aussi bien que sur les relevés journaliers, les entreprises peuvent mesurer le risque de voir leurs délais perturbés par un événement climatique. En cas de risque élevé, elles pourront alors revoir leurs plannings en fonction des prévisions. Il est même possible d’automatiser ce processus grâce à une IA capable de modifier directement les instructions de commande et de livraison.

Morale de l’histoire ? À défaut d’arrêter un ouragan, il est possible de l’anticiper en adaptant les plannings. Ainsi, l’entreprise renforcera mieux sa résilience.

2. Exploiter la gestion d’actifs prédictive

La maintenance prédictive est de plus en plus répandue alors que les entreprises adoptent de nouveaux outils d’IA et d’ERP. La gestion d’actifs prédictive (PAM) est une forme de gestion de performances des actifs (APM) qui fait appel aux données de l’Internet des objets (IoT) en vue d’améliorer la fiabilité des équipements, de réduire leurs coûts de maintenance et de mieux cerner leurs performances. L’APM fait en sorte que les équipements puissent fonctionner à leur niveau optimal, notamment en termes de fiabilité et de disponibilité, en promouvant l’utilisation de données issues de l’IoT.

Le PAM réduit les coûts et les temps de maintenance en optimisant le processus de commande des interventions. Une fois intégré un signal d’alarme ou un code d’erreur provenant d’un équipement hors service, l’IA analyse les interventions précédentes pour ce type d’équipement et ce code particulier. En fonction de l’historique des réparations pour le code et la machine concernés, l’IA détermine ensuite les pièces et outils nécessaires pour la réparation et les indique sur le bon de commande, évitant ainsi un déplacement préalable sur site pour un diagnostic de l’équipement et le délai de commande des pièces.

Si l’on y ajoute l’IoT, permettant à l’équipement de transmettre ces informations directement à l’IA, la surveillance prédictive des actifs change la donne pour les techniciens de maintenance.

3. Optimiser les données

Afin de tenir toutes les promesses de l’IA et de la maintenance prédictive, il est essentiel de collecter les bonnes données. Pour les entreprises assurant la conception, la fabrication, le déploiement et la maintenance des équipements et susceptibles de faire appel à l’IA dans leurs supply chains ou leurs interventions, la principale méthode consiste à se procurer ces données auprès de capteurs intégrés aux équipements ou des ateliers de production. Grâce à la possibilité d’incorporer des filtres de qualité dans le processus, ces entreprises peuvent abaisser leurs coûts et s’épargner des déplacements de techniciens sur site en exploitant les données obtenues directement à la source.

Ces données fournissent des indications clés sur ce qui se passe réellement sur l’équipement en question. Si l’entreprise surveille constamment les conditions ambiantes, elle pourra peut-être même prévoir si une intervention de maintenance sera nécessaire avant ou après la date programmée. Par exemple, si une augmentation de température de l’équipement est constatée avant cette date, il sera possible d’y remédier avant qu’elle ne cause une panne entraînant une interruption plus longue. Ce sont les informations en provenance directe de l’équipement qui permettent de faire un usage prédictif des données et d’en tirer des résultats d’autant plus bénéfiques.

Des machines intelligentes au service d’un travail intelligent

La montée des investissements dans la science des données parmi les fabricants et les sociétés de maintenance se traduit par la création de nouveaux postes. La supériorité technologique est facteur de différenciation important pour les entreprises. Celles-ci ont tout intérêt à tirer parti des avantages offerts par les technologies intelligentes.

Alors que l’appétit pour le déploiement de technologies avancées ne fait que croître, l’offre de travailleurs qualifiés pour réaliser ce déploiement ne suit pas la demande. De fait, les entreprises éprouvent des difficultés à respecter les SLA [service-level agreements, ou « accords de niveau de service » en français, ndlr] notamment en termes de carences du support technique. En outre, elles sont confrontées à la pénurie de compétences chez les fabricants qui s’inquiètent du manque de main-d’œuvre qualifiée et de la rotation du personnel. L’adoption des nouvelles technologies par les utilisateurs et la complexité accrue des équipements sont d’autres sources de préoccupations.

Il est aussi important de disposer des bonnes personnes pour un travail que des bons équipements. La réorientation et le perfectionnement des collaborateurs existants peuvent constituer un bon point de départ, d’autant qu’il devient plus difficile d’attirer les talents compétents face à la pénurie croissante de main-d’œuvre dans l’ensemble de l’économie. En conservant et formant le personnel en place pour de nouveaux rôles, les entreprises garderont les connaissances internes indispensables à une machine bien huilée et économiseront les coûts de licenciement. Elles seront également perçues comme des entreprises en bonne santé, condition sine qua non pour séduire d’autres clients et investisseurs, sans parler de l’effet positif sur le moral des salariés.

Le lancement d’un programme d’apprentissage pourrait également s’avérer utile. La formation « sur le tas » permet d’acquérir les compétences propres à l’entreprise. Les salariés ayant débuté comme apprentis sont en outre plus enclins à demeurer dans l’entreprise, ce qui évite la fuite des talents. C’est enfin un moyen accessible de se former aux compétences requises pour les postes liés aux nouvelles technologies.

Une seule solution ne saurait suffire à résoudre le problème de main-d’œuvre, dont les ressources humaines et les technologies sont deux aspects indissociables. Grâce à l’IA et aux innovations qu’elle apporte, les entreprises ont désormais accès à des outils plus efficaces pour l’obtention d’un résultat optimal. Alors que les technologies intelligentes ont atteint un degré de maturité suffisant pour un déploiement en production, la main-d’œuvre demeure la dernière pièce du puzzle. Les entreprises vont devoir s’attaquer à ce problème afin de disposer du personnel adéquat pour concrétiser les promesses des avancées technologiques. Le succès de toute entreprise nécessite en effet à la fois des technologies avancées et une main-d’œuvre bien formée à leur utilisation.