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

De la prévision de la demande et 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 répondre 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 les défis du monde réel et améliorer les performances dans des domaines tels que la planification, l'automatisation, la visibilité et les opérations logistiques.

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

Critères de sélection des fournisseurs : Nous avons inclus les entreprises de 50 employés ou plus pour indiquer une présence plus importante 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 en matière de planification, d'automatisation et de visibilité, chacune a été incluse sous son cas d'utilisation principal, là où ses solutions ont le plus d'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 la finance. 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 propose une plateforme d'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 une prise de décision en temps réel et améliorer la visibilité sur l'ensemble de la chaîne d'approvisionnement.

Exemple concret : DHL optimise ses processus de transport pour réussir

DHL, l'une des plus grandes entreprises de logistique au monde, avait besoin d'améliorer sa gestion des opérations de transport et d'entreposage. L'entreprise a été confrontée à plusieurs défis :

• Équilibrer les coûts de transport, les coûts d'entreposage et les niveaux de service sur 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 avancés de modélisation 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'analyse de données pour évaluer les règles métier, les contraintes et les exigences de la demande.
• Améliorer la prise de décision en offrant une visibilité sur les coûts de transport et d'entreposage.

DHL a signalé des améliorations mesurables des performances de sa 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 de localisation.
• Réductions des coûts de transport pour les secteurs de la fabrication, de la vente au détail et des biens de consommation.
• Plus grande capacité à modéliser des scénarios, à identifier les opportunités de consolidation et à prendre des décisions basées sur les données avec des informations prédictives.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'un plan d'action est confirmé, 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 de services pharmaceutiques de premier plan opérant dans les Amériques, en Europe et en Asie-Pacifique était confrontée à des défis récurrents pour aligner la demande des clients sur les livraisons des fournisseurs. Ses prévisions internes reposaient sur des modèles statistiques qui ne tenaient pas compte des variations saisonnières de la demande ou des lancements de produits. Cette visibilité limitée a créé des ruptures de stock sur 25 sites et a réduit la performance globale 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 régularité de l'approvisionnement.
• Réduire les ruptures de stock pour améliorer l'expérience des patients.
• Renforcer la collaboration avec les fournisseurs en partageant des données plus fiables sur la chaîne d'approvisionnement.

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 principaux résultats comprenaient :

• Augmentation de 47% de la précision des prévisions.
• Réduction de 14% des stocks disponibles.
• Amélioration de 34% de la rotation des stocks.
• Réduction significative des annulations de commandes de patients en raison de 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 de multiples 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 de premier plan dans le secteur de la manutention de fret et de charges avait besoin de 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 de décision. Cela créait des lacunes de visibilité, limitait la collaboration entre les parties prenantes et empêchait l'équipe financière de lier les plans de demande aux prévisions de revenus. Les longs délais de livraison dans un modèle économique de configuration à la commande réduisaient également la satisfaction client.

L'entreprise a adopté l'o9 Digital Brain, 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 offrant 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 des capacités d'IA d'o9 dans la chaîne d'approvisionnement, l'entreprise a réalisé :

• Une précision accrue des prévisions.
• Une réduction des pénuries de composants grâce à une meilleure planification des matériaux clés.
• Une efficacité améliorée dans les 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 connectée avec l'IA couvrant la planification, l'exécution et le commerce. Sa plateforme englobe la prévision de la demande, la planification de l'approvisionnement et la collaboration à travers les réseaux mondiaux de la chaîne d'approvisionnement.

Exemple concret : Un fabricant de bonbons améliore ses prévisions grâce à la détection de la demande

Un fabricant mondial de bonbons, opérant dans plus de 80 pays et employant plus de 34,000 personnes, a été confronté 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 :

• Des prévisions statistiques hebdomadaires alimentées par des modèles d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique.
• L'intégration des données de point de vente et des données externes de la chaîne d'approvisionnement pour créer des prévisions quotidiennes précises.
• L'automatisation des tâches de prévision libère les planificateurs pour qu'ils se concentrent 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 entre les régions.

En tirant parti de l'IA dans la chaîne d'approvisionnement via E2open, le fabricant de bonbons a réalisé des améliorations mesurables dans ses opérations de 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.
• Le stock de sécurité et les performances de réapprovisionnement se sont améliorés.
• Les processus standardisés entre les sites mondiaux ont réduit le traitement 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 les approvisionnements stratégiques et la planification de l'offre, permettant des informations prédictives sur les marchés fournisseurs et les tendances des prix.

Exemple concret : Un fabricant mondial améliore ses approvisionnements avec LevaData

Un fabricant mondial qui dépendait fortement de partenaires externes pour s'approvisionner en pièces non stratégiques était confronté à une complexité croissante dans ses opérations de chaîne d'approvisionnement. Une visibilité limitée des coûts rendait difficile l'évaluation des prix des fournisseurs, l'identification des références concurrentielles et le maintien de la rentabilité dans ses activités d'approvisionnement.

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

• 14 millions de dollars d'économies sur les opérations d'approvisionnement.
• Une compétitivité des prix améliorée grâce à une analyse comparative précise des coûts.
• Des marges et une rentabilité plus élevées en intégrant l'analyse dans les pratiques d'approvisionnement.⁸

Zycus

Zycus propose une suite source-to-pay basée sur l'IA qui combine l'analyse 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 d'approvisionnement pour améliorer la visibilité de la chaîne d'approvisionnement.
• Optimisation des coûts et analyse comparative : Fournit des données en temps réel et des informations basées sur l'IA sur les prix et détecte les opportunités d'économies.
• Gestion des demandes entrantes : Simplifie les demandes d'achat via des interfaces basées sur le chat, en appliquant la conformité aux politiques en temps réel et en améliorant l'expérience utilisateur.
• Analyse des catégories et des dépenses : Offre des informations sur les habitudes de dépenses, la performance des contrats et la gestion des fournisseurs, soutenant une performance plus forte de la chaîne d'approvisionnement.

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

Inventaire et approvisionnement

Les solutions d'IA pour l'inventaire et l'approvisionnement se concentrent sur la gestion des stocks, l'optimisation des stocks et les décisions d'achat. Ces systèmes soutiennent une gestion intelligente des stocks en équilibrant la disponibilité, les coûts et les risques dans 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 contribuent à réduire les coûts opérationnels tout en améliorant la satisfaction client.

Coupa

Coupa, grâce à l'acquisition de la technologie LLamasoft, intègre l'analyse des dépenses, la modélisation de la chaîne d'approvisionnement et la planification. Sa plateforme relie les décisions d'achat à l'inventaire, 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 écoénergétiques, exploite plus de 25 usines dans le monde. La visibilité limitée des données sur ces sites rendait difficile la planification de la capacité de production pour ses quatre unités commerciales.

Les ingénieurs passaient trop de temps à construire des modèles de chaîne d'approvisionnement, et l'équipe de vente manquait de directives claires sur les commandes à accepter, refuser ou sous-traiter. Cette dépendance à l'intervention manuelle ralentissait la prise de décision et réduisait la performance globale de la chaîne d'approvisionnement.

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

• Prise de décision 85% plus rapide grâce à l'accès en temps réel aux données de l'usine.
• 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 l'inventaire sur de grands ensembles de SKU.

Pactum IA

Pactum propose des agents de négociation autonomes qui gèrent les conditions avec les fournisseurs et les acheteurs, améliorant les résultats des achats en négociant la tarification, les SLA et les contrats pour le compte des utilisateurs.

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

Veritiv, un distributeur d'emballages, de fournitures de bureau et de produits d'impression, gère entre 5,000 et 6,000 fournisseurs en Amérique du Nord. Avant d'adopter l'IA agentique de Pactum, l'entreprise était confrontée à des contrats obsolètes avec les fournisseurs de longue traîne, à une visibilité limitée sur les données des fournisseurs et à des processus d'approvisionnement inefficaces. Avec 80% des dépenses concentrées sur 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 avec les fournisseurs de longue traîne.
• Accès aux données manquantes dans les enregistrements principaux de Veritiv.
• Opportunités de réaliser des économies sur le coût des marchandises vendues (COGS) et de découvrir de nouveaux partenariats 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 essentiel 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 à 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 : Des notifications automatisées mettent en évidence les exceptions telles que les actifs sans surveillance ou les processus logistiques irréguliers, aidant les équipes à réagir rapidement.
• Solutions adaptatives : Interius est configurable pour les entreprises mondiales comme pour les petites entreprises, offrant des solutions de chaîne d'approvisionnement adaptées à différents niveaux de complexité.

Shipsy

Shipsy propose un tableau de bord de visibilité qui combine l'analyse prédictive et l'optimisation des itinéraires, permettant aux expéditeurs de surveiller les envois en temps réel et d'ajuster le routage de manière dynamique.

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

Kout Food Group (KFG), un fournisseur de services alimentaires au Moyen-Orient, gère plus de 10 marques de restauration rapide, 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 principales améliorations apportées aux processus logistiques de KFG comprennent :

• Réduction de 20% du temps de livraison moyen.
• Amélioration de 37.5% de l'efficacité du regroupement des commandes.
• Augmentation de 10% du respect des SLA.¹²

DispatchTrack

DispatchTrack se concentre sur l'IA pour la livraison du dernier kilomètre, fournissant des prédictions ETA, le routage des chauffeurs et les communications clients pour améliorer la fiabilité et la transparence des livraisons.

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 externalisées pour la chaîne d'approvisionnement depuis plus de 25 ans, spécialisé dans la livraison d'appareils électroménagers et de meubles 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 logiciel sur site existant, qui manquait de flexibilité et d'intégration avec les piles technologiques diverses des 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 de ponctualité 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, diminuant l'effort opérationnel.
• Plus grande efficacité dans le traitement et le mélange des commandes de plusieurs clients.¹³

Pando

La plateforme logistique IA de Pando gère le routage, la correspondance de chargement et le suivi d'exécution pour soutenir la prise de décision en temps réel dans les opérations de transport.

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

Un fabricant américain de premier plan de rubans adhésifs et de films, opérant sur plus de 30 sites mondiaux avec un chiffre d'affaires de plus de 10 milliards de dollars, était confronté à une gestion fragmentée du fret. Des feuilles de calcul manuelles, des systèmes dispersés et une dépendance excessive à un système de gestion du transport domestique créaient 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 l'achat, l'exécution et le paiement du fret en un seul système. En conséquence :

• Réduction de 4% des dépenses de fret sur les opérations mondiales.
• Augmentation de 80% de la productivité de l'équipe en éliminant les processus manuels.
• 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 le secteur de la logistique et soutenir des opérations durables en réduisant le gaspillage et les erreurs.

Elles sont particulièrement pertinentes 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, garantir l'intégrité des conteneurs et détecter les écarts, améliorant ainsi l'automatisation et la validation visuelle.

• Scanning aux portes de quai : Automatise la capture des données des étiquettes de fret lorsque les chariots élévateurs passent par les portes de quai. Cela réduit les erreurs humaines, garantit des systèmes de gestion des stocks précis et améliore le débit en éliminant le besoin de scan manuel.
• Détection des dommages : Identifie et signale immédiatement le fret endommagé à la porte du quai. Les alertes en temps réel permettent aux superviseurs de prendre rapidement des mesures correctives, 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 prévient les erreurs d'expédition, détecte les écarts avant le départ des camions et assure la conformité aux exigences des clients et de l'industrie.
• Vérification des chargements : Valide le séquençage des chargements lors des opérations de remorque. En détectant les commandes incorrectes, les chargements mixtes ou les exigences spéciales, Kargo s'assure que les expéditions sont précises et ponctuelles.

Vecna Robotics

Vecna déploie des robots mobiles autonomes et une couche de coordination pour automatiser des tâches telles que le transport de matériel et l'orchestration des flux de travail dans les centres de distribution.

Exemple concret : Les chariots tracteurs ATG de Vecna Robotics dans les opérations de vente au détail

Un détaillant national de produits de maison à bas prix a déployé les chariots tracteurs ATG de Vecna Robotics pour automatiser le mouvement des matériaux dans son centre de distribution. Fonctionnant sur deux quarts de travail, 23 heures par jour, 7 jours sur 7, le système déplace en continu les chariots entre les zones de chargement et de déchargement pour soutenir les opérations d'entrepôt à grand volume.

En adoptant Vecna Robotics, l'entreprise a réalisé :

• Un coût-efficacité de 9 $ par heure par robot, générant des économies mesurables.
• Un ROI positif en moins de 8 mois.
• Un fonctionnement continu 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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Analyse et aide à la décision

Les outils d'analyse et d'aide à la décision se concentrent sur la transformation des données de la chaîne d'approvisionnement en informations 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 présentés comme des outils essentiels pour les professionnels de la chaîne d'approvisionnement cherchant un avantage concurrentiel grâce à une meilleure analyse des données.

CognitOps

CognitOps fournit des analyses pilotées par le 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 : La plateforme Align de CognitOps au centre de distribution de Medline

Medline, un fabricant et distributeur privé de fournitures de soins de santé aux États-Unis, s'est associé à CognitOps pour améliorer les opérations de traitement des commandes dans son centre de distribution de Rialto, en Californie. L'installation, de plus d'un million de pieds carrés et équipée de robotique avancée, était confrontée à des défis complexes pour équilibrer la main-d'œuvre, gérer les flux de travail et respecter des délais de traitement serrés.

L'entreprise a collaboré avec la plateforme Align de CognitOps, qui intègre des outils d'apprentissage automatique et de 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 total de traitement.
• Améliorer la vitesse de traitement tout en maintenant des niveaux de service élevés.
• Fournir des prévisions d'exceptions en temps réel pour minimiser les perturbations.
• Renforcer la performance globale de la chaîne d'approvisionnement pour soutenir l'amélioration des soins aux patients.¹⁶

Raft

Raft automatise les flux de travail de transit de fret et de documents douaniers à l'aide de l'IA, permettant le traitement des documents, la conformité commerciale et l'optimisation des droits de douane le long des routes maritimes mondiales.

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

Navia Freight, une entreprise de fret et de logistique basée à Melbourne, gère le fret maritime, le fret aérien, le dédouanement et les opérations de eCommerce. Ses processus de comptabilité fournisseurs étaient fortement manuels, créant des inefficacités dans le traitement 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 automatisée de finance logistique de Raft IA, qui comprenait :

• Le traitement avancé des documents pour extraire automatiquement les données des factures.
• Des outils de validation des données pour vérifier les informations de manière croisée.
• Des flux de travail automatisés pour optimiser les approbations de factures et réduire les délais de traitement.

À la suite 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 en traitement manuel des documents.
• Réduction significative des erreurs et accélération des délais de traitement.
• Amélioration de l'efficacité opérationnelle, libérant le personnel pour qu'il se concentre sur des activités à plus forte valeur ajoutée.¹⁷

7bridges

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

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 sa croissance mondiale. L'entreprise devait améliorer son efficacité à mesure qu'elle développait ses 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 de grande valeur afin de réduire les retards et les coûts.
• Passer des opérations B2C à l'optimisation également de la logistique B2B.
• Soutenir les processus d'approvisionnement avec la simulation et l'analyse pour améliorer les décisions logistiques.
• Fournir une visibilité et un contrôle sur les performances d'entreposage et de livraison.

Les résultats du partenariat sont les suivants :

• Plus de 2 millions d'euros d'économies annuelles, soit un ROI de 17x.
• Environ 5% des coûts récupérés sur les factures contestées ou erronées.
• 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 les tâches logistiques répétitives à grand volume. Conçue spécialement pour les opérations de la chaîne d'approvisionnement, elle automatise le traitement des documents, la saisie de données et l'exécution des flux de travail dans les systèmes de transport et d'entrepôt, aidant les équipes logistiques à réduire les coûts et à améliorer l'efficacité.

Fonctionnalités clés

• Automatisation des documents : Lit les documents logistiques non structurés, y compris les connaissements (BOL), les preuves de livraison (POD), les appels d'offres (RFQ) et les avis d'expédition anticipés (ASN). S'adapte aux formats variés en utilisant l'intelligence artificielle et la vision par ordinateur.
• Exécution des flux de travail : Opère directement au sein des systèmes de gestion du transport (TMS), des systèmes de gestion d'entrepôt (WMS) et des portails tiers, automatisant les tâches basées sur les clics sans remplacer les processus existants.
• Application de la logique métier : Applique des règles spécifiques à l'entreprise aux exceptions telles que les adresses incorrectes ou les documents manquants, en escaladant les cas non résolus aux employés humains.
• Intégration système : Se connecte aux emails, bases de données, Microsoft Teams et autres applications métier, garantissant la compatibilité dans le secteur de la logistique.

Augment (Augie)

Augment fournit un coéquipier IA pour le cycle order-to-cash, automatisant le rapprochement des factures, la résolution des litiges et le recouvrement pour réduire les retards dans les flux de travail financiers.

Exemple concret : Armstrong Transport Group augmente sa productivité avec Augie

Armstrong Transport Group, un courtier en fret, était confronté à des marges faibles et à un épuisement croissant des employés. Les opérateurs géraient 50 à 70 chargements par jour tout en traitant plus de 400 emails et en naviguant sur plus de 20 portails, ce qui rendait difficile la montée en charge sans augmenter les effectifs.

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

• La lecture et la réponse aux emails.
• La création et le suivi des chargements dans le TMS.
• La vérification et la négociation avec les transporteurs.
• La collecte et la validation des preuves de livraison (POD).
• La mise en évidence des exceptions et des mises à jour d'expédition en temps réel.

En conséquence, Armstrong a réalisé :

• 40 à 60% de points de contact en moins par chargement, 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.
• Doublement du nombre de chargements que chaque proxy pouvait gérer.
• 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 maturité des données. Les initiatives d'IA dans la chaîne d'approvisionnement apportent le plus de valeur lorsqu'elles sont alignées sur des priorités commerciales claires.

Taille et complexité de l'entreprise :

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

Maturité des données :

• Des données limitées favorisent les outils de visibilité et d'analyse.
• Une planification avancée et une optimisation des stocks nécessitent des données historiques cohérentes.

Budget et mise en œuvre :

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

Intégration et adoption :

• Évaluez la compatibilité avec les systèmes de planification des ressources d'entreprise, de gestion du transport et de gestion d'entrepôt.
• Évaluez le support du fournisseur pour les services de conseil, l'intégration et la gestion du changement.

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}

Liens de référence

1.

DHL Saves 7% on Transportation Costs Through Better Optimization of Vehicles

2.

How a pharmacy care leader increased forecast accuracy and reduced stockouts

3.

Meet Maestro, the AI-powered orchestration platf | Kinaxis

Kinaxis Inc.

4.

Case Study: Demand & Supply Planning for Industrial Manufacturing

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Sıla Ermut

Analyste Sectorielle

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Sıla Ermut est analyste sectorielle chez AIMultiple, spécialisée dans le marketing par email et les vidéos de vente. Elle a précédemment travaillé comme recruteuse dans des cabinets de gestion de projet et de conseil. Sıla est titulaire d'un Master of Science en psychologie sociale et d'un Bachelor of Arts en relations internationales.

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