Améliorer l’analyse de la chaîne logistique grâce à l’IA et à l’informatique décisionnelle.

Les chaînes logistiques génèrent d’énormes volumes de données, capables d’aider les entreprises à comprendre ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas dans le système actuel. Elles permettent d’identifier les facteurs qui ralentissent l’écosystème logistique et de fournir des insights pour améliorer l’efficacité en comblant ces lacunes.

Mais l’explosion des volumes de données, l’émergence de nouvelles technologies et l’évolution du contexte géopolitique rendent les outils traditionnels de Business Intelligence (BI) insuffisants pour tirer pleinement parti de cette richesse informationnelle.

La question se pose donc : comment les entreprises peuvent-elles utiliser leurs données pour créer un avantage compétitif en enrichissant leurs solutions de BI grâce à l’IA ?

Dans cet article, nous dévoilons comment l’IA redéfinit la BI et comment les organisations peuvent tirer parti de cette intelligence augmentée pour optimiser leur chaîne logistique pour optimiser leur chaîne logistique… et pourquoi cela pourrait bien changer la façon dont vous prenez vos décisions.

Quand l'IA rencontre la BI : révolutionner la Business Intelligence

La Business Intelligence consiste à collecter, intégrer et analyser des données afin d’améliorer la prise de décision. Les outils de BI aident les organisations à dégager des tendances, à suivre leurs KPI et à prendre des décisions éclairées.

En y ajoutant l’IA générative, la BI passe à la vitesse supérieure : modèles prédictifs avancés, traitement automatique du langage naturel et génération d’insights personnalisés et automatisés.

Cette nouvelle approche ne se limite plus à améliorer les processus traditionnels : elle ouvre la voie à de nouvelles opportunités de décisions guidées par les données, dans tous les secteurs.

Qu’apporte concrètement la BI augmentée par l’IA?

Génération d'insights : les modèles IA identifient automatiquement les modèles, tendances et anomalies dans les données, offrant des analyses approfondies sans nécessiter d’interventions manuelles importantes.

Recommandations : l’IA propose des actions concrètes pour les décisions métier, comme l’optimisation des niveaux de stock ou le ciblage de segments clients spécifiques.

Réponses automatisées avec NLP : les utilisateurs peuvent interagir avec le système BI en langage naturel, poser des questions courantes et recevoir des réponses accompagnées de visualisations et de résumés.

Génération de récits : l’IA produit des explications et narrations qui accompagnent les visualisations, rendant les rapports plus accessibles et compréhensibles pour les parties prenantes non techniques.

Tableaux de bord dynamiques : les dashboards sont créés et mis à jour automatiquement en fonction des requêtes utilisateurs et des nouvelles données, permettant une analyse interactive en temps réel.

Rapports personnalisés : l’IA génère des rapports sur mesure, adaptés aux besoins spécifiques des utilisateurs, avec visualisations et explications contextuelles pertinentes.

Modèles prédictifs : l’IA utilise des modèles génératifs pour anticiper les tendances futures à partir des données historiques.

Analyse prescriptive : Elle fournit des recommandations sur les actions à entreprendre, basées sur les prévisions et les insights générés.

Réimaginer les chaînes d'approvisionnement grâce à la BI augmentée par l’IA

Examinons quelques cas d’usage concrets de la supply chain où la BI alimentée par l’IA fait la différence :

Prévision et planification de la demande : Les modèles prédictifs transforment les données historiques et les tendances du marché en prévisions de demande précises. En intégrant des indicateurs clés comme les tendances de croissance, les comportements clients et la saisonnalité, les entreprises peuvent appliquer ces modèles à différents cas d’usage, facilitant ainsi la prise de décision et la gestion optimale des ressources.

Dans le secteur du retail, cela permet par exemple de prévoir la demande et de réapprovisionner les stocks à temps, évitant les surstocks et les ruptures. L’optimisation des stocks grâce à l’IA contribue à fluidifier la supply chain, améliorer la satisfaction client et favoriser la fidélisation.

Optimisation des stocks : une vue complète des stocks disponibles et en cours, combinée à des techniques de prévision avancées, rend les prévisions de demande plus fiables et améliore la gestion des stocks. Grâce à l’analyse des séries temporelles, aux modèles de régression et au machine learning, les entreprises peuvent anticiper les variations de la demande, éviter les ruptures ou surstocks, et optimiser l’utilisation du capital.

En analysant les motifs de demande et les délais de livraison, les entreprises peuvent définir des niveaux de stock de sécurité appropriés, assurer une couverture plus longue, équilibrer les niveaux d’inventaire et renforcer l’efficacité opérationnelle.

Sélection des fournisseurs et évaluation des risques : l’évaluation des fournisseurs sur la base de leurs performances passées, de leur stabilité financière et de leur réputation permet de choisir les bons partenaires en toute connaissance de cause. En prenant en compte des facteurs tels que la fiabilité des livraisons, la santé financière et les risques externes (marché, contexte géopolitique, etc.), les entreprises peuvent identifier les vulnérabilités potentielles et prendre des décisions plus stratégiques et sûres concernant leurs fournisseurs.

Optimisation des itinéraires : cette approche innovante de la BI permet d’analyser en temps réel les conditions de circulation, les données météorologiques et les coûts de carburant en intégrant des informations provenant de GPS, de systèmes de suivi du trafic et d’API météo.

En surveillant ces données en continu, les entreprises peuvent identifier rapidement les retards liés aux embouteillages ou aux conditions climatiques défavorables et ajuster les itinéraires en conséquence. Parallèlement, l’évaluation en temps réel des coûts de carburant permet de mettre en place des stratégies de livraison plus économiques, améliorant l’efficacité des trajets et réduisant les coûts opérationnels.

Analyse et simulation de scénarios : les techniques avancées de modélisation et de simulation permettent aux entreprises d’anticiper et de planifier différents scénarios, comme les variations saisonnières de la demande ou les actions des concurrents.

En analysant les tendances et les facteurs influençant la demande, les entreprises peuvent ajuster leurs stratégies de manière proactive, améliorant ainsi la prise de décision et la gestion des risques.

Service et satisfaction client : la surveillance en temps réel des processus d’expédition, combinée à l’analyse en langage naturel, permet d’identifier rapidement des problèmes tels qu’un transport inefficace ou un emballage inadapté.

Cette approche proactive aide à résoudre les problèmes de qualité avant qu’ils n’impactent la satisfaction client, garantissant un niveau de service élevé

Contrôle qualité et maintenance prédictive : l’analyse des données en temps réel permet un suivi continu et la détection précoce des problèmes de qualité. En suivant des indicateurs clés comme les défauts de production, les délais de livraison ou la constance des matériaux, et en appliquant des techniques telles que la détection d’anomalies, les entreprises peuvent intervenir rapidement pour corriger les problèmes, assurer la qualité et garantir des interventions ponctuelles.

L’évaluation des conditions de transport et des pratiques d’emballage permet également de prendre des mesures correctives rapidement, maintenant ainsi des standards élevés et minimisant les perturbations.

Réduction des coûts et efficacité : les techniques avancées de prévision et d’analyse optimisent les coûts de la supply chain en réduisant les risques de ruptures et d’excédents de stock. L’optimisation des itinéraires réduit les dépenses de carburant et de transport, tandis qu’une meilleure gestion de la qualité diminue les coûts liés aux erreurs et retards.

Cette approche globale génère des économies significatives tout en améliorant l’efficacité opérationnelle globale.

Comment les organisations peuvent tirer parti de l’IA pour booster leurs capacités de BI ?

Voyons comment les multinationales tirent parti de l'IA générative pour renforcer leurs capacités de Business Intelligence :

Plateforme d’analytique supply chain pour un conglomérat FMCG : Un conglomérat agro-industriel spécialisé dans la production et la distribution alimentaire souhaitait une solution centralisée de supply chain offrant des insights exploitables et une source unique de vérité pour l’analyse des données.

En partenariat avec Nagarro, ils ont créé une solution permettant de suivre les lacunes dans les données et d’améliorer leur qualité, garantissant ainsi une précision accrue et une meilleure valeur des insights.

Le client a exploité les fonctionnalités IA de Power BI pour créer des rapports et tableaux de bord interactifs et intuitifs. Grâce à Quick Insights, ils ont pu identifier des tendances, et la fonction Q&A leur a permis d’obtenir des visualisations intuitives via des requêtes en langage naturel (NLP). Résultat : une meilleure accessibilité aux données et une prise de décision plus rapide et efficace, générant des gains business tangibles.

Analyse du fret et optimisation des stocks pour un fabricant de contreplaqué : Un fabricant de contreplaqué souhaitait renforcer sa BI avec l’IA pour optimiser ses analyses de stocks et de fret.

En partenariat avec Nagarro, ils ont cherché à construire une solution intelligente capable d’identifier les itinéraires rentables et déficitaires, permettant à l’équipe commerciale de renégocier ses contrats de manière stratégique. Nagarro a développé un système automatisé réduisant les erreurs d’estimation manuelle du fret, générant des prévisions fiables et assurant des coûts précis pour les commandes futures.

En s'appuyant sur des fonctionnalités IA de Qlik, notamment Insight Advisor, Nagarro a permis des analyses avancées et des visualisations intuitives pour identifier les écarts de fret. Les capacités NLP ont facilité l’exploration conversationnelle des données, accélérant l’accès aux insights sur les tendances clés et les stratégies d’optimisation du fret.

L’approche de Nagarro pour une supply chain pilotée par les données

Nous combinons nos expertises en data engineering et en IA pour créer des solutions BI alimentées par l’IA, permettant aux grandes marques de tous secteurs de prendre des décisions optimales en exploitant pleinement leurs données. Notre offre de données complète et notre accélérateur interne SupplyView nous permettent de proposer des solutions personnalisées et évolutives.

Qu'est-ce que SupplyView ?

SupplyView est un accélérateur analytique de pointe conçu pour booster la prévision et l’intelligence supply chain. Cette solution robuste simplifie le stockage et l’analyse des données dans le cloud grâce à un modèle de données d’entreprise préconstruit et adaptable, pensé exclusivement pour la supply chain, offrant une source unique et fiable de vérité.

Avec une intégration facile de sources de données variées et des tableaux de bord BI dynamiques, SupplyView fournit des insights approfondis sur les KPI critiques de la supply chain. Elle permet aux entreprises de gagner du temps, d’optimiser leurs opérations et d’accélérer leur trajectoire vers une croissance durable et résiliente.

Prêt à transformer votre supply chain ? Explorez dès aujourd’hui nos solutions IA pour un futur plus intelligent et plus efficace.