Top 20 outils d'IA pour la chaîne d'approvisionnement avec exemples

De la prévision de la demande et de l'optimisation des stocks à la livraison du dernier kilomètre et aux négociations avec les fournisseurs, l'IA permet aux entreprises de la chaîne d'approvisionnement de traiter des données complexes, de réagir plus rapidement aux perturbations et de prendre des décisions plus éclairées à travers les réseaux mondiaux.

Découvrez les 20 meilleurs outils d'IA pour la chaîne d'approvisionnement et apprenez comment ils utilisent l'IA pour relever des défis concrets et améliorer les performances dans des domaines tels que la planification, l'automatisation, la visibilité et les opérations logistiques.

Comparatif des 20 meilleurs outils d'IA pour la chaîne d'approvisionnement

Critères de sélection des fournisseurs : Nous avons inclus des entreprises de 50 employés ou plus pour indiquer une plus grande présence sur le marché. Les fournisseurs sont triés en fonction du nombre d'employés.

Remarque : Beaucoup de ces entreprises relèvent de plus d'une catégorie. Étant donné que les entreprises d'IA pour la chaîne d'approvisionnement se chevauchent souvent dans la planification, l'automatisation et la visibilité, chacune a été incluse sous son cas d'utilisation principal, où ses solutions apportent le plus grand impact.

Planification et prévision

Dans la gestion de la chaîne d'approvisionnement, les entreprises mondiales utilisent souvent des outils de planification et de prévision pour aligner les ventes, les opérations et le financement. Ils sont particulièrement pertinents pour optimiser les opérations de la chaîne d'approvisionnement sur des marchés volatils et améliorer la résilience de la chaîne d'approvisionnement.

Blue Yonder

Blue Yonder offre une plateforme IA intégrée qui couvre la planification de la chaîne d'approvisionnement, la gestion des stocks et le transport. La plateforme combine les données des partenaires commerciaux pour permettre la prise de décision en temps réel et améliorer la visibilité sur l'ensemble de la chaîne d'approvisionnement.

Exemple concret : DHL optimise les processus de transport pour réussir

DHL, l'une des plus grandes entreprises de logistique au monde, devait améliorer sa gestion des opérations de transport et d'entrepôt. L'entreprise a fait face à plusieurs défis :

• Équilibrer les coûts de transport, les coûts d'entrepôt et les niveaux de service à travers ses vastes réseaux logistiques.
• Fournir des solutions plus rapides et plus flexibles pour les projets clients.
• Identifier les opportunités de consolidation et évaluer les scénarios de coûts pour améliorer l'efficacité.
• Soutenir la gestion de la chaîne d'approvisionnement avec des outils capables de simuler les règles métier, les contraintes et la demande des clients.

En tirant parti des solutions de chaîne d'approvisionnement de Blue Yonder, DHL a adopté des outils de modélisation avancée et de conception de réseau pour analyser les processus de transport. Ces outils ont permis à DHL de :

• Comparer les scénarios de coûts et comprendre leur effet sur les niveaux de service.
• Créer des solutions tactiques pour la gestion du fret et les opérations d'entrepôt.
• Utiliser l'analytique des données pour évaluer les règles métier, les contraintes et les exigences de demande.
• Améliorer la prise de décision en fournissant une visibilité sur les coûts de transport et d'entrepôt.

DHL a signalé des améliorations mesurables des performances de la chaîne d'approvisionnement :

• 7% d'économies directes réalisées grâce à une meilleure utilisation des véhicules et à la consolidation des arrêts.
• 15% d'économies pour un client de détail basé aux États-Unis en optimisant les paramètres de livraison, de flotte et d'emplacement.
• Des réductions des coûts de transport pour les secteurs de la fabrication, de la vente au détail et des biens de consommation.
• Une plus grande capacité à modéliser des scénarios, identifier des opportunités de consolidation et prendre des décisions basées sur les données avec des insights prédictifs.¹

Kinaxis

Les agents IA Maestro de Kinaxis sont conçus pour analyser les données et soutenir l'exécution. Ils évaluent les conséquences de différentes décisions, mettent en évidence les alternatives disponibles et présentent les résultats prévus. Une fois qu'une voie d'action est confirmée, les agents peuvent exécuter les étapes approuvées au sein de la même plateforme.

Cela réduit les retards dans les processus métier, améliore l'efficacité opérationnelle et permet aux organisations d'optimiser à la fois les opérations d'entrepôt et la gestion du transport sans basculer entre plusieurs systèmes.

Exemple concret : Une entreprise de services pharmaceutiques améliore la prévision de la demande et la fiabilité de l'approvisionnement

Une entreprise leader de services pharmaceutiques opérant dans les Amériques, en Europe et en Asie-Pacifique a fait face à des défis récurrents pour aligner la demande des clients avec les livraisons des fournisseurs. Sa prévision interne reposait sur des modèles statistiques qui ne tenaient pas compte des changements de demande saisonnière ou des lancements de produits. Ce manque de visibilité a créé des ruptures de stock dans 25 sites et réduit les performances globales de la chaîne d'approvisionnement.

L'entreprise a identifié trois objectifs clés pour améliorer sa planification de la chaîne d'approvisionnement :

• Augmenter la précision des prévisions et la cohérence de l'approvisionnement.
• Réduire les événements de rupture de stock pour améliorer l'expérience des patients.
• Renforcer la collaboration avec les fournisseurs en partageant des données de chaîne d'approvisionnement plus fiables.

Dans les trois mois suivant l'adoption de Maestro, l'équipe de planification est passée d'un horizon de prévision d'une semaine à un horizon de planification de 18 mois. Le système a intégré les lancements de produits, les changements de couverture d'assurance et les signaux d'offre et de demande en temps réel. Les résultats clés comprenaient :

• Une augmentation de 47% de la précision des prévisions.
• Une réduction de 14% des stocks en main.
• Une amélioration de 34% des rotations de stock.
• Une réduction significative des annulations de commandes de patients dues à la disponibilité des produits.²

Figure 1 : Tableau de bord de création de scénarios de Maestro.³

o9 Solutions

o9 exploite son Digital Brain pour coordonner la planification en aval et en amont, en se concentrant sur la planification intégrée des activités, la prévision de la demande et l'optimisation des stocks à travers plusieurs fonctions dans les opérations de la chaîne d'approvisionnement.

Exemple concret : Un fabricant de biens d'équipement améliore la prévision et la planification avec o9

Un fabricant leader dans le secteur du fret et de la manutention de charges devait renforcer ses capacités de planification de la chaîne d'approvisionnement. L'entreprise manquait d'outils de prévision avancés et s'appuyait sur les carnets de commandes comme principal moteur des décisions. Cela a créé des lacunes de visibilité, limité la collaboration des parties prenantes et empêché l'équipe financière de lier les plans de demande aux prévisions de revenus. Les longs délais dans un modèle d'entreprise configuré sur commande ont également réduit la satisfaction client.

L'entreprise a adopté le Digital Brain d'o9, une plateforme alimentée par l'IA qui prend en charge la planification de bout en bout. Les fonctionnalités mises en œuvre comprenaient :

• Planification de la demande, planification de l'approvisionnement, Planification des Ventes et des Opérations (S&OP), optimisation des stocks et planification de la production.
• Intégration avec ERP (SAP HANA, Infor LN), CRM (Salesforce), et TMS (Oracle).
• Une Tour de Contrôle fournissant une visibilité en temps réel sur la demande, l'offre et les stocks.
• La planification basée sur Excel a été remplacée par le système intégré d'O9, créant un environnement collaboratif entre les parties prenantes et améliorant la précision des données de la chaîne d'approvisionnement.

En tirant parti de l'IA d'o9 dans les capacités de la chaîne d'approvisionnement, l'entreprise a réalisé :

• Une augmentation de la précision des prévisions.
• Une réduction des pénuries de composants grâce à une meilleure planification des matériaux clés.
• Une amélioration de l'efficacité des processus de planification et une réduction de l'effort manuel.
• Une meilleure capacité à simuler des scénarios, permettant des décisions basées sur les données pour les opérations mondiales.⁴

Figure 2 : Graphique montrant les principes de fonctionnement du Digital Brain d'o9.⁵

E2open

E2open fournit un écosystème de chaîne d'approvisionnement connecté avec IA dans la planification, l'exécution et le commerce. Sa plateforme couvre la prévision de la demande, la planification de l'approvisionnement et la collaboration à travers les réseaux de chaînes mondiales.

Exemple concret : Un fabricant de bonbons améliore la prévision avec la détection de la demande

Un fabricant mondial de bonbons, opérant dans plus de 80 pays et employant plus de 34 000 personnes, a fait face à des défis dans son processus de planification de la demande.

L'entreprise a mis en œuvre E2open Demand Planning et E2open Demand Sensing dans le cadre de sa transformation de la planification. Les aspects clés comprenaient :

• Prévisions statistiques hebdomadaires alimentées par l'intelligence artificielle et les modèles d'apprentissage automatique.
• Intégration des données de point de vente et de la chaîne d'approvisionnement externe pour créer des prévisions quotidiennes précises.
• L'automatisation des tâches de prévision libère les planificateurs pour se concentrer sur un travail plus stratégique.
• Le déploiement a commencé en Amérique du Nord et s'est étendu à l'Asie-Pacifique et à l'Europe, créant une approche unifiée de la planification de la chaîne d'approvisionnement à travers les régions.

En tirant parti de l'IA dans la chaîne d'approvisionnement via E2open, le fabricant de bonbons a réalisé des améliorations mesurables des opérations de la chaîne d'approvisionnement :

• La précision des prévisions s'est améliorée de plus de 23%.
• La productivité des planificateurs a augmenté car les tâches répétitives ont été automatisées.
• Les stocks de sécurité et les performances de réapprovisionnement se sont améliorés.
• Des processus standardisés sur les sites mondiaux ont réduit la gestion des exceptions et facilité l'adoption des meilleures pratiques.⁶

Figure 3 : Assistant de chaîne d'approvisionnement par E2open.⁷

LevaData

LevaData analyse les données du marché et les signaux de risque d'approvisionnement pour soutenir le sourcing stratégique et la planification de l'approvisionnement, permettant des insights prédictifs sur les marchés fournisseurs et les tendances des prix.

Exemple concret : Un fabricant mondial améliore le sourcing avec LevaData

Un fabricant mondial qui s'appuyait fortement sur des partenaires externes pour sourcer des pièces non stratégiques faisait face à une complexité croissante dans ses opérations de chaîne d'approvisionnement. Une visibilité limitée sur les coûts rendait difficile l'évaluation des prix des fournisseurs, l'identification de références concurrentielles et le maintien de la rentabilité dans ses activités de sourcing.

Grâce à la mise en œuvre des solutions de chaîne d'approvisionnement de LevaData, le fabricant a réalisé :

• 14 millions de dollars d'économies de coûts dans les opérations de sourcing.
• Une amélioration de la compétitivité des prix grâce à un benchmarking précis des coûts.
• Des marges et une rentabilité plus élevées en intégrant l'analytique dans les pratiques de sourcing.⁸

Zycus

Zycus offre une suite source-to-pay pilotée par l'IA qui combine l'analytique des fournisseurs, la gestion des contrats et la prévision des achats avec des capacités de planification de la chaîne d'approvisionnement.

• Négociations autonomes : Les agents IA gèrent les négociations tactiques, analysent les offres et sélectionnent les fournisseurs, garantissant des prix compétitifs tout en maintenant la conformité.
• Découverte de fournisseurs et gestion des risques : La plateforme identifie les fournisseurs appropriés, évalue les risques et automatise les événements de sourcing pour améliorer la visibilité de la chaîne d'approvisionnement.
• Optimisation des coûts et benchmarking : Fournit des données en temps réel et des insights pilotés par l'IA sur les prix et détecte les opportunités d'économies.
• Gestion des demandes d'entrée : Simplifie les demandes d'achat via des interfaces basées sur le chat, imposant la conformité aux politiques en temps réel et améliorant l'expérience utilisateur.
• Analytique des catégories et des dépenses : Offre des insights sur les modèles de dépenses, les performances des contrats et la gestion des fournisseurs, soutenant de meilleures performances de la chaîne d'approvisionnement.

Figure 4 : Agent d'IA générative Merlin pour les négociations autonomes.

Stocks et achats

Les solutions d'IA pour les achats et les stocks se concentrent sur la gestion des stocks, l'optimisation des stocks et les décisions de sourcing. Ces systèmes soutiennent une gestion intelligente des stocks en équilibrant la disponibilité, les coûts et les risques à travers les opérations de la chaîne d'approvisionnement.

Ils sont couramment utilisés par les professionnels de la chaîne d'approvisionnement responsables des achats, du réapprovisionnement et de la coordination des fournisseurs. Lorsqu'ils sont bien appliqués, ils aident à réduire les coûts opérationnels tout en améliorant la satisfaction client.

Coupa

Coupa, grâce à son acquisition de la technologie LLamasoft, intègre l'analytique des dépenses, la modélisation de la chaîne d'approvisionnement et la planification. Sa plateforme lie les décisions d'achat aux stocks, au transport et à la modélisation de scénarios.

Exemple concret : Onsemi améliore la planification des ventes et des opérations avec Coupa

Onsemi, un fournisseur mondial de composants semi-conducteurs éconergétiques, exploite plus de 25 usines dans le monde. Une visibilité limitée des données sur ces sites a rendu difficile la planification de la capacité de production pour ses quatre unités d'affaires.

Les ingénieurs passaient trop de temps à construire des modèles de chaîne d'approvisionnement, et l'équipe commerciale manquait de directives claires sur les commandes à accepter, à rejeter ou à sous-traiter. Cette dépendance à l'intervention manuelle a ralenti la prise de décision et réduit les performances globales de la chaîne d'approvisionnement.

Onsemi a mis en œuvre Coupa Supply Chain Design & Planning, intégrant des données de contraintes au niveau des machines et des outils de toutes les usines dans une seule plateforme. Les avantages clés comprenaient :

• Une prise de décision 85% plus rapide grâce à un accès en temps réel aux données d'usine.
• Une amélioration de 10 à 15% de l'efficacité du capital en réduisant l'implication inutile des ingénieurs de site.
• Une approche cohérente et standardisée de la planification de la chaîne d'approvisionnement, permettant aux usines mondiales de s'aligner sur la capacité de production.⁹

Figure 5 : Tableau de bord de comparaison de scénarios alimenté par l'IA de Coupa.¹⁰

Verusen

Verusen se spécialise dans l'optimisation des stocks MRO (maintenance, réparation, révision) en utilisant des agents IA, le NLP et la détection de doublons pour réduire les stocks excédentaires et gérer les stocks sur de grands ensembles de SKU.

Pactum AI

Pactum offre des agents de négociation autonomes qui gèrent les termes des fournisseurs et des acheteurs, améliorant les résultats des achats en négociant les prix, les SLA et les contrats au nom des utilisateurs.

Exemple concret : Veritiv améliore l'efficacité des fournisseurs à longue traîne avec Pactum

Veritiv, un distributeur d'emballages, de fournitures pour installations et de produits d'impression, gère entre 5 000 et 6 000 fournisseurs en Amérique du Nord. Avant d'adopter l'IA agentic de Pactum, l'entreprise luttaient avec des contrats de fournisseurs à longue traîne obsolètes, une visibilité limitée sur les données des fournisseurs et des processus d'achat inefficaces. Avec 80% des dépenses concentrées parmi 20% des fournisseurs, la longue traîne était à la fois sous-gérée et financièrement sous-optimale.

Pactum a déployé sa plateforme de négociation autonome pour optimiser la base de fournisseurs de Veritiv :

• Amélioration de l'efficacité des contrats de fournisseurs à longue traîne.
• Accès à des données qui manquaient dans les enregistrements maîtres de Veritiv.
• Opportunités de réaliser des économies sur le coût des marchandises vendues (COGS) et de découvrir de nouveaux partenariats de fournisseurs.¹¹

Visibilité et exécution

Les plateformes de visibilité et d'exécution se concentrent sur la visibilité en temps réel à travers les chaînes d'approvisionnement et les réseaux logistiques. Ces outils sont utilisés pour la gestion du transport, le suivi des expéditions et la gestion des risques de la chaîne d'approvisionnement.

Ils jouent un rôle critique dans la gestion des perturbations de la chaîne d'approvisionnement et le soutien de chaînes d'approvisionnement résilientes en fournissant aux équipes logistiques des données en temps réel sur les transporteurs, les prestataires logistiques et les prestataires de services logistiques.

Surgere

La plateforme Interius de Surgere offre une visibilité de la chaîne d'approvisionnement et une gestion des actifs soutenues par l'intelligence artificielle. En s'intégrant à l'architecture Microsoft et Power BI, Interius permet aux organisations d'analyser les données de la chaîne d'approvisionnement et de prendre des décisions fondées sur des informations fiables.

• Assistant IA Sophia : Une interface en langage naturel qui permet aux utilisateurs d'interroger les informations de la chaîne d'approvisionnement, d'interpréter les résultats et de recevoir des recommandations exploitables pour améliorer les opérations de la chaîne d'approvisionnement.
• Alertes opérationnelles : Les notifications automatiques mettent en évidence les exceptions telles que les actifs non surveillés ou les processus logistiques irréguliers, aidant les équipes à réagir rapidement.
• Solutions adaptatives : Interius est configurable pour les grandes entreprises mondiales et les petites entreprises, offrant des solutions de chaîne d'approvisionnement qui correspondent à différents niveaux de complexité.

Shipsy

Shipsy offre un tableau de bord de visibilité qui combine l'analytique prédictive et l'optimisation des itinéraires, permettant aux expéditeurs de surveiller les expéditions en temps réel et d'ajuster dynamiquement les itinéraires.

Exemple concret : Kout Food Group améliore les opérations de livraison avec Shipsy

Kout Food Group (KFG), un fournisseur de services alimentaires au Moyen-Orient, gère plus de 10 marques de restaurants à service rapide, plus de 1 400 livreurs et exécute plus de 8 000 livraisons par heure. Des outils limités pour la planification des livreurs, un manque de visibilité en temps réel sur les performances de livraison et des retards dans le traitement des paiements ont créé des inefficacités et des échecs de livraison fréquents.

KFG a déployé la plateforme logistique alimentée par l'IA de Shipsy pour renforcer ses opérations de chaîne d'approvisionnement. Les améliorations clés dans les processus logistiques de KFG incluent :

• Une réduction de 20% du temps de livraison moyen.
• Une amélioration de 37,5% de l'efficacité du regroupement des commandes.
• Une augmentation de 10% du respect des SLA.¹²

DispatchTrack

DispatchTrack se concentre sur l'IA de livraison du dernier kilomètre, fournissant des prédictions ETA, l'acheminement des conducteurs et les communications clients pour améliorer la fiabilité et la transparence de la livraison.

Exemple concret : Spirit Logistics Network améliore la livraison du dernier kilomètre avec DispatchTrack

Spirit Logistics Network, basé dans le New Jersey, fournit des solutions logistiques de chaîne d'approvisionnement externalisées depuis plus de 25 ans, se spécialisant dans la livraison d'appareils électroménagers et de meubles pour la maison sur les marchés nationaux, régionaux et locaux. Pour maintenir des niveaux de service élevés, l'entreprise avait besoin d'un système plus adaptable que son ancien logiciel sur site, qui manquait de flexibilité et d'intégration avec diverses piles technologiques de clients.

En partenariat avec DispatchTrack, Spirit est passé à une plateforme basée sur le cloud qui a numérisé et modernisé les opérations de livraison du dernier kilomètre :

• Amélioration des performances à l'heure avec des fenêtres de livraison précises et configurables.
• Augmentation de la satisfaction client grâce à un service plus fiable.
• Réduction du besoin de planificateurs d'itinéraires manuels, réduisant l'effort opérationnel.
• Une plus grande efficacité dans la gestion et le mélange des commandes de plusieurs clients.¹³

Pando

La plateforme logistique IA de Pando gère l'acheminement, la correspondance des charges et le suivi de l'exécution pour soutenir la prise de décision en temps réel dans les opérations de transport.

Exemple concret : Un fabricant d'emballages réduit les coûts de fret avec Pando

Un fabricant leader de produits de ruban adhésif et de films aux États-Unis, opérant dans plus de 30 sites mondiaux avec plus de 10 milliards de dollars de revenus, luttaient avec une gestion fragmentée du fret. Des feuilles de calcul manuelles, des systèmes dispersés et une surdépendance à un système de gestion du transport domestique ont créé des inefficacités dans le fret international, les achats et les processus financiers.

L'entreprise a déployé la plateforme logistique alimentée par l'IA de Pando, intégrant les achats de fret, l'exécution et le paiement dans un seul système. En conséquence :

• Une réduction de 4% des dépenses de fret dans les opérations mondiales.
• Une augmentation de 80% de la productivité de l'équipe en éliminant les processus manuels.
• Une visibilité unifiée à 100% sur les expéditions, les tarifs et les performances des transporteurs.¹⁴

Automatisation et robotique

Les entreprises d'automatisation et de robotique se concentrent sur l'automatisation des entrepôts et l'exécution physique au sein des opérations d'entrepôt. Ces solutions sont de plus en plus utilisées pour améliorer l'efficacité opérationnelle dans l'industrie logistique et soutenir des opérations durables en réduisant les déchets et les erreurs.

Ils sont les plus pertinents pour les organisations ayant des besoins de gestion d'entrepôt à grande échelle et des volumes de transactions élevés.

Kargo Technologies

Kargo utilise la vision par ordinateur dans les opérations de quai pour vérifier le fret, assurer l'intégrité des conteneurs et détecter les écarts, améliorant ainsi l'automatisation et la validation visuelle.

• Numérisation des portes de quai : Automatise la capture de données à partir des étiquettes de fret lorsque les chariots élévateurs passent par les portes de quai. Cela réduit les erreurs humaines, assure des systèmes de gestion des stocks précis et améliore le débit en éliminant le besoin de numérisation manuelle.
• Détection des dommages : Identifie et signale le fret endommagé immédiatement à la porte de quai. Les alertes en temps réel permettent aux superviseurs de prendre des mesures correctives rapidement, minimisant les perturbations et améliorant la satisfaction client.
• Vérification des expéditions : Confirme l'exactitude des expéditions sortantes et entrantes en faisant correspondre les données de fret avec les commandes. Le système empêche les erreurs d'expédition, détecte les écarts avant que les camions ne partent et assure la conformité aux exigences des clients et de l'industrie.
• Vérification des charges : Valide la séquence des charges lors des opérations de remorque. En détectant les commandes incorrectes, les charges mélangées ou les exigences spéciales, Kargo garantit que les expéditions sont exactes et à l'heure.

Vecna Robotics

Vecna déploie des robots mobiles autonomes et une couche de coordination pour automatiser des tâches telles que le transport de matériaux et l'orchestration des flux de travail au sein des centres de fulfillment.

Exemple concret : Tugger ATG de Vecna Robotics dans les opérations de détail

Un détaillant national de biens ménagers à prix réduit a déployé les tugger ATG de Vecna Robotics pour automatiser le mouvement des matériaux dans son centre de distribution. Opérant sur deux quarts de travail, 23 heures par jour, 7 jours sur 7, le système déplace continuellement des chariots entre les zones de chargement et de déchargement pour soutenir les opérations d'entrepôt à haut volume.

En adoptant Vecna Robotics, l'entreprise a réalisé :

• Une efficacité de coût de 9 $ par heure par robot, offrant des économies mesurables.
• Un ROI positif en moins de 8 mois.
• Une opération continue soutenant un processus de chaîne d'approvisionnement qui nécessite un débit quasi constant.¹⁵

Découvrez davantage de nos benchmarks et analyses basées sur les données dans la recherche Google.

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Analytique et aide à la décision

Les outils d'analytique et d'aide à la décision se concentrent sur la transformation des données de la chaîne d'approvisionnement en insights exploitables. Ces plateformes sont utilisées dans les processus de la chaîne d'approvisionnement pour soutenir les capacités de prise de décision, le suivi des performances et la planification à long terme de la chaîne d'approvisionnement.

Ils sont souvent positionnés comme des outils essentiels pour les professionnels de la chaîne d'approvisionnement recherchant un avantage concurrentiel grâce à une meilleure analytique des données.

CognitOps

CognitOps fournit une analytique pilotée par ML pour l'optimisation des entrepôts et la planification de la main-d'œuvre, permettant aux installations d'allouer efficacement les ressources humaines et les flux de travail, maximisant ainsi le débit.

Exemple concret : Plateforme Align de CognitOps au centre de distribution Medline

Medline, un fabricant et distributeur privé de fournitures de santé aux États-Unis, s'est associé à CognitOps pour améliorer les opérations de fulfillment dans son centre de distribution de Rialto, en Californie. L'installation, d'une superficie de plus d'un million de pieds carrés et équipée de robots avancés, a fait face à des défis complexes pour équilibrer la main-d'œuvre, gérer les flux de travail et respecter des fenêtres de fulfillment serrées.

L'entreprise a collaboré avec la plateforme Align de CognitOps, qui intègre l'apprentissage automatique et des outils basés sur la simulation pour améliorer les opérations d'entrepôt et soutenir la gestion de la chaîne d'approvisionnement.

Pour Medline, Align devrait :

• Réduire le temps de cycle des commandes et le temps de traitement total.
• Améliorer la vitesse de fulfillment tout en maintenant des niveaux de service élevés.
• Fournir une prévision d'exceptions en temps réel pour minimiser les perturbations.
• Renforcer les performances globales de la chaîne d'approvisionnement pour soutenir une meilleure prise en charge des patients.¹⁶

Raft

Raft automatise les flux de travail de transbordement et de douane en utilisant l'IA, permettant le traitement de documents, la conformité commerciale et l'optimisation des droits le long des voies de navigation mondiales.

Exemple concret : Navia Freight optimise le traitement des factures avec Raft AI

Navia Freight, une entreprise de fret et de logistique basée à Melbourne, gère le fret maritime, le fret aérien, le dédouanement et les opérations eCommerce. Ses processus de comptes à payer étaient fortement manuels, créant des inefficacités dans la gestion de milliers de factures complexes chaque mois. Les erreurs, les retards et les tâches répétitives limitaient la capacité de l'équipe à se concentrer sur des initiatives stratégiques.

Navia Freight a déployé la solution de finance logistique automatisée de Raft AI, qui comprenait :

• Un traitement avancé des documents pour extraire automatiquement les données des factures.
• Des outils de validation des données pour vérifier les informations pour l'exactitude.
• Des flux de travail automatisés pour optimiser les approbations de factures et réduire le temps de traitement.

En conséquence de cette collaboration :

• Taux d'automatisation de 75%, avec 35% des factures ne nécessitant aucune intervention humaine.
• Plus de 3 000 minutes économisées par mois dans le traitement manuel des documents.
• Une réduction significative des erreurs et des temps de traitement plus rapides.
• Une amélioration de l'efficacité opérationnelle, libérant le personnel pour se concentrer sur des activités à plus forte valeur ajoutée.¹⁷

7bridges

7bridges offre une automatisation logistique pilotée par l'IA pour orchestrer les opérations de la chaîne d'approvisionnement, intégrant la planification, l'exécution et la surveillance dans un flux unique.

Exemple concret : Philipp Plein améliore l'expérience client et l'efficacité avec 7bridges

La marque de mode de luxe Philipp Plein s'est associée à 7bridges pour moderniser ses opérations de chaîne d'approvisionnement et soutenir la croissance mondiale. L'entreprise devait améliorer l'efficacité alors qu'elle développait à la fois les canaux B2C et B2B, réduire les coûts et offrir une satisfaction client supérieure. 7bridges a déployé sa plateforme de gestion de la chaîne d'approvisionnement alimentée par l'IA pour :

• Automatiser les déclarations d'exportation pour les expéditions internationales à haute valeur afin de réduire les retards et les coûts.
• Étendre des opérations B2C pour optimiser également la logistique B2B.
• Soutenir les processus d'achat avec la simulation et l'analytique pour améliorer les décisions logistiques.
• Fournir une visibilité et un contrôle sur les performances d'entreposage et de livraison.

Les résultats du partenariat sont :

• Plus de 2 millions d'euros d'économies annuelles, réalisant un ROI de 17x.
• Environ 5% des coûts récupérés sur des factures contestées ou erronées.
• Une expérience client améliorée grâce à des livraisons plus rapides et plus fiables.¹⁸

Pallet (CoPallet)

CoPallet, développé par Pallet, est une plateforme alimentée par l'IA conçue pour gérer des tâches logistiques répétitives à haut volume. Conçu spécifiquement pour les opérations de la chaîne d'approvisionnement, il automatise le traitement des documents, la saisie de données et l'exécution des flux de travail à travers les systèmes de transport et d'entrepôt, aidant les équipes logistiques à réduire les coûts et à améliorer l'efficacité.

Capacités clés

• Automatisation des documents : Lit des documents logistiques non structurés, y compris les connaissements (BOLs), les preuves de livraison (PODs), les demandes de devis (RFQs) et les avis d'expédition avancés (ASNs). S'adapte à divers formats en utilisant l'intelligence artificielle et la vision par ordinateur.
• Exécution des flux de travail : Opère directement dans les systèmes de gestion du transport (TMS), les systèmes de gestion d'entrepôt (WMS) et les portails tiers, automatisant les tâches basées sur des clics sans remplacer les processus existants.
• Application de la logique métier : Applique des règles spécifiques à l'entreprise aux exceptions comme les adresses incorrectes ou les documents manquants, escaladant les cas non résolus aux travailleurs humains.
• Intégration système : Se connecte avec l'e-mail, les bases de données, Microsoft Teams et d'autres applications métier, garantissant la compatibilité dans l'industrie logistique.

Augment (Augie)

Augment fournit un coéquipier IA pour le cycle de commande à encaissement, automatisant la correspondance des factures, la résolution de litiges et les recouvrements pour réduire les retards dans les flux de travail financiers.

Exemple concret : Armstrong Transport Group augmente la productivité avec Augie

Armstrong Transport Group, un courtier en fret, a fait face à des marges faibles et à une augmentation de l'épuisement professionnel des employés. Les opérateurs géraient 50 à 70 charges par jour tout en traitant plus de 400 e-mails et en naviguant sur plus de 20 portails, rendant difficile la mise à l'échelle sans augmenter l'effectif.

Armstrong a déployé Augie, un coéquipier logistique alimenté par l'IA intégré à Slack, aux e-mails et à leur système de gestion du transport (TMS). Augie a automatisé les flux de travail logistiques répétitifs, y compris :

• Lecture et réponse aux e-mails.
• Construction et suivi des charges dans le TMS.
• Évaluation et négociation avec les transporteurs.
• Collecte et validation des preuves de livraison (PODs).
• Mise en évidence des exceptions et des mises à jour d'expédition en temps réel.

En conséquence, Armstrong a réalisé :

• 40 à 60% de touches en moins par charge, réduisant la charge de travail des opérateurs de près de moitié.
• Des cycles de facturation accélérés de 8 jours, réduisant les retards de facturation et améliorant la trésorerie.
• Le nombre de charges que chaque proxy peut gérer a doublé.
• Les opérateurs ont gagné plus de temps pour les initiatives de satisfaction client et les relations avec les transporteurs.¹⁹

Comment choisir un fournisseur d'IA pour la chaîne d'approvisionnement

Le choix parmi les entreprises d'IA pour la chaîne d'approvisionnement dépend de la maturité organisationnelle, de la portée opérationnelle et de la préparation des données. Les initiatives d'IA dans la chaîne d'approvisionnement apportent le plus de valeur lorsqu'elles sont alignées sur des priorités métier claires.

Taille et complexité de l'entreprise :

• Les startups de la chaîne d'approvisionnement et les entreprises du marché intermédiaire bénéficient souvent de solutions modulaires d'IA pour la chaîne d'approvisionnement.
• Les entreprises mondiales peuvent nécessiter une personnalisation plus approfondie et des services gérés.

Maturité des données :

• Des données limitées favorisent les outils de visibilité et d'analytique.
• La planification avancée et l'optimisation des stocks nécessitent des données historiques cohérentes.

Budget et mise en œuvre :

• Les outils de visibilité et d'analytique offrent souvent des retours plus rapides.
• L'automatisation et la robotique impliquent des coûts initiaux plus élevés.

Intégration et adoption :

• Évaluer la compatibilité avec la planification des ressources de l'entreprise, la gestion du transport et les systèmes de gestion d'entrepôt.
• Évaluer le soutien du fournisseur aux services de conseil, à l'intégration et à la gestion du changement.

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Sıla Ermut

Analyste du secteur

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Sıla Ermut est analyste chez AIMultiple, spécialisée dans le marketing par e-mail et les vidéos de vente. Auparavant, elle travaillait comme recruteuse dans des cabinets de conseil et de gestion de projets. Sıla est titulaire d'un master en psychologie sociale et d'une licence en relations internationales.

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