La fidélité des données en tant que catalyseur : transformer les prévisions de la demande et l'atténuation des risques

C'est dimanche soir, tu es affamée et la seule « nourriture » dans ton frigo est un reste indien d'il y a plus d'une semaine. Mais vous êtes désespéré et vous n'avez pas la patience nécessaire pour DoorDash, alors vous le réchauffez quand même et vous regrettez immédiatement cette décision.

C'est exactement ce que vous faites à votre coûteux système d'IA en lui fournissant des données indésirables.

Pensez-y : vous ne vous attendriez pas à ce que Gordon Ramsay crée un chef-d'œuvre à partir de restes douteux, alors pourquoi s'attendre à ce que votre IA fasse des miracles avec des informations incomplètes ou obsolètes ?

Même si l'adoption de l'IA est passée de 35 % à 45 % dans la logistique, il existe une grande différence entre l'IA transformatrice et la poubelle, et tout réside dans la fidélité et l'intégrité des données.

Dépensez tout l'argent que vous voulez dans des algorithmes sophistiqués. Nous vous mettons au défi. Vous découvrirez rapidement à vos dépens qu'aucun algorithme sophistiqué ne peut transformer la malbouffe numérique en filet mignon.

Vous ne pouvez que vous attendre à ce que l'IA vous fournisse un inventaire optimisé, des prévisions précises et des réponses parfaites aux perturbations en adoptant une approche axée sur la fidélité des données.

Comment des données de qualité alimentent les réussites du ML qui rendront jalouse votre chaîne d'approvisionnement

Avant de dépenser de l'argent dans des solutions d'IA sophistiquées, réfléchissez à ce que les premiers utilisateurs du machine learning savent déjà : des données de qualité sont essentielles. Lorsque les entreprises associent des données irréprochables, qu'il s'agisse de l'historique des ventes ou suivi en temps réel—avec l'apprentissage automatique, la magie opère. Vous pouvez même trouver vos coûts logistiques diminuent de 15 %, vos niveaux de stocks diminuent de 35 % et vos niveaux de service s'améliorent de 65 %.

Finies les étagères vides ou les surstocks poussiéreux : un inventaire intelligent qui fonctionne

Vous avez probablement joué à Boucle d'or en termes de niveaux de stocks : trop immobilise le capital et trop peu coûte cher aux ventes. Les algorithmes de machine learning résolvent cette énigme en analysant l'historique des ventes, les tendances saisonnières et les données en temps réel pour calculer des points de réapprovisionnement précis et des niveaux de stocks de sécurité, mais uniquement lorsqu'ils sont alimentés par des données précises et complètes.

C'est pour vous l'avantage de disposer de données de haute fidélité, de prévisions auxquelles vous pouvez réellement faire confiance.

Alibaba a réussi cette approche., en utilisant l'apprentissage automatique pour analyser le comportement des clients et prévoir la demande avec une précision incroyable. Entre-temps, La chaîne d'épiceries britannique Ocado a déployé le machine learning dans des entrepôts automatisés pour équilibrer les niveaux de stock, ce qui a permis d'accélérer le traitement des commandes et de réduire les déchets. L'arme secrète ? Des outils d'inventaire pilotés par l'IA qui évaluer les prévisions de demande, les délais et les exigences en matière de stocks de sécurité, puis ajustez continuellement les recommandations en temps réel.

Un médium n'est pas requis : des prévisions qui font mouche

Vous voulez des prévisions qui ne vous feront pas rire six mois plus tard ? La prévision de la demande alimentée par le ML atteint précision jusqu'à 92,5 % lorsqu'on leur donne les bons ingrédients. La recette repose sur des données riches et variées : historiques des ventes internes et données de point de vente combinés à des facteurs externes tels que les tendances du marché, le sentiment social, les conditions météorologiques et le suivi des expéditions en temps réel.

UPS a déchiffré ce code en analysant les modèles de trafic, la météo et les fenêtres de livraison afin d'optimiser les itinéraires, le tout étant intégré à des prévisions de demande plus intelligentes. Jaguar Land Rover a suivi une voie similaire en utilisant l'IA pour prévoir la demande pour des modèles de voitures spécifiques et en alignant la production sur les tendances du marché afin d'éviter une surproduction coûteuse.

Les résultats en disent long : les cadres de prévision avancés tels que la mémoire à long terme (LSTM) peuvent réduire les coûts de conservation des stocks de 18 %, tout en augmentant les taux d'exécution des commandes de 22 %.

Catastrophe ? Quelle catastrophe ? Des chaînes d'approvisionnement résistantes aux perturbations

Les perturbations de la chaîne d'approvisionnement plongeaient tout le monde en mode panique. Désormais, les analyses prédictives pilotées par machine learning détectent les problèmes avant qu'ils ne s'aggravent, qu'il s'agisse de pénuries de fournisseurs, de perturbations météorologiques ou de menaces de vol de marchandises.

L'ingrédient clé ? La visibilité en temps réel grâce à l'IoT et aux données télématiques donne aux modèles de machine learning les « yeux » dont ils ont besoin pour détecter les problèmes en transit.

Chaînes d'approvisionnement de fabrication de produits chimiques ont maîtrisé cette approche en analysant les performances des fournisseurs et les événements géopolitiques afin de gérer les pénuries de matières premières de manière proactive. Algorithme Greenplan de DHL utilise le ML pour optimiser les itinéraires afin d'éviter les retards liés à la météo ou à la circulation avant qu'ils n'aient un impact sur les clients. Parallèlement, la maintenance prédictive basée sur l'IA identifie les problèmes d'équipement avant qu'ils ne s'aggravent, ce qui permet de respecter les délais de livraison.

Il n'y a pas de fée magique en matière d'IA : cinq étapes pour améliorer les données dès aujourd'hui

Vous avez vu ce que les entreprises les plus performantes accomplissent avec des données de qualité alimentant leurs systèmes de machine learning. L'écart entre les leaders et les retardataires se creuse chaque jour, mais vous n'avez pas besoin de prendre du retard. Aucune fée magique de l'IA ne peut vous donner une longueur d'avance. Pourtant, vous pouvez suivre une feuille de route simple en matière de fidélité des données pour rejoindre les réussites que nous avons mentionnées sans attendre de miracle.

• Nettoyez votre tiroir à déchets numérique : Auditez vos sources de données actuelles, leur qualité et leur compatibilité. La plupart des entreprises exploitent des mines d'or d'informations enfouies sous des piles de données dupliquées, obsolètes ou contradictoires. Un nettoyage en profondeur jette les bases qui rendent chaque initiative de machine learning possible.
• Mettez des yeux partout : Déployez des capteurs IoT qui fournissent des données continues et en temps réel à vos systèmes. Les entreprises font état de réductions significatives des coûts d'inventaire lorsqu'elles peuvent suivre l'évolution de leur chaîne d'approvisionnement, au lieu de se fier à des rapports hebdomadaires et à des suppositions éclairées.
• Choisissez un problème : Commencez par un programme pilote ciblé portant sur l'optimisation des stocks ou la prévision de la demande. Les entreprises qui commencent par des projets ciblés affichent des taux de réussite bien plus élevés que celles qui tentent de transformer l'ensemble de leur chaîne d'approvisionnement.
• Améliorez vos prévisions : Ajoutez des outils d'analyse prédictive pour relever les défis de la chaîne d'approvisionnement. Les bons outils permettent de réduire les coûts logistiques grâce à des fonctionnalités telles que l'optimisation des itinéraires et la planification de la maintenance qui permettent de prévenir les problèmes au lieu d'y réagir.
• Transformez les passionnés de données en leaders : Créez une culture dans laquelle la précision de la collecte de données est célébrée, et non ignorée. Lorsque les équipes de première ligne comprennent l'impact de leurs données sur les performances du ML, la qualité des données s'améliore sans dépenser d'argent.

La question brûlante : IA premium ou données premium ? (Spoiler : c'est les deux)

La fidélité des données fait ou défait vos rêves en matière de logistique basée sur l'IA. C'est un fait évident. Alors que tous les autres investissent dans des algorithmes intelligents, les gagnants sont discrètement obsédés par ce qu'ils fournissent à ces systèmes affamés afin d'optimiser au maximum leurs chaînes d'approvisionnement. Sans données de qualité, même l'IA la plus sophistiquée ne devient rien d'autre qu'un presse-papier numérique coûteux qui ramasse la poussière, tandis que vos concurrents prennent les devants.

À Tive, nous sommes fanatiques de visibilité des expéditions en temps réel... et en collectant des données de la plus haute qualité qui permettent à l'IA de fonctionner au mieux. Notre traqueurs ne vous contentez pas de vous dire où se trouve votre envoi : ils vous indiquent où il se trouve actuellement, dans quel état il se trouve et si vous devez vous inquiéter à ce sujet. Notre enregistreurs de température fins comme du papier signifie que vous n'entendrez plus jamais : « Nous pensons qu'il a peut-être surchauffé quelque part entre Chicago et Denver ». Et notre plateforme cloud intuitive transforme des flux de données volumineux en informations « oh, c'est parfaitement logique » que votre équipe peut utiliser immédiatement.

Et si vous expédiez produits pharmaceutiques qui sauvent des vies, denrées périssables, ou électronique qui « tombent mystérieusement de camions » (vol de cargaison, quelqu'un ?) , notre équipe de surveillance en direct sait à quoi s'attendre. Nous avons vu vos cauchemars et avons élaboré des solutions pour les arrêter.

Êtes-vous prêt à arrêter de nourrir les restes numériques de votre système d'IA ? Parlons-en. Commencez avec Tive dès aujourd'hui.

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