La chaîne d’approvisionnement est un élément essentiel pour bon nombre d’entreprises, grandes comme petites. Il n’est alors pas étonnant que ce secteur soit en constante évolution, avec des innovations permettant d’améliorer les processus et la performance.

Technologies numériques pour une meilleure traçabilité

Avec l’essor du commerce mondial, il devient primordial de suivre efficacement les produits à travers le monde. Les technologies numériques apportent ici des solutions innovantes en matière de traçabilité : RFID (Radio Frequency Identification), IoT (Internet des Objets) et blockchain sont désormais au cœur du suivi des produits tout au long de la chaîne d’approvisionnement.

RFID : faciliter l’identification des articles

Depuis plusieurs années déjà, la technologie RFID est de plus en plus utilisée pour améliorer la gestion des stocks et le suivi des produits dans l’industrie, le commerce de détail ou encore la logistique. Grâce aux étiquettes RFID, il est possible d’identifier rapidement et sans contact les objets, simplifiant ainsi les procédures d’inventaire et de contrôle qualité. L’innovation continue d’évoluer, avec par exemple le développement de puces RFID de plus petite taille et à plus longue portée.

IoT : connecter les objets pour une meilleure visibilité

L’Internet des Objets (IoT) prend également une place grandissante dans la gestion de la chaîne d’approvisionnement. Les objets connectés et les capteurs intelligents peuvent fournir des informations en temps réel sur un produit ou une cargaison, permettant ainsi de suivre leur avancement et leur emplacement avec précision. Cela facilite la communication entre les différents acteurs de la chaîne et permet une meilleure anticipation des problèmes éventuels, comme par exemple un retard dans les délais de livraison.

Blockchain : sécuriser les données et assurer une transparence accrue

La blockchain est une technologie innovante qui permet de stocker et partager l’information de manière transparente et sécurisée. Elle peut être utilisée dans la chaîne d’approvisionnement pour vérifier l’authenticité des produits et s’assurer du respect des normes de qualité ou environnementales. De même, elle offre la possibilité de conserver un historique complet des différentes étapes traversées par un produit, depuis sa fabrication jusqu’à sa distribution. Ainsi, les entreprises peuvent répondre plus facilement aux exigences toujours croissantes en matière de traçabilité et de responsabilité sociale.

L’intelligence artificielle pour une chaîne d’approvisionnement optimisée

Au-delà de la traçabilité, l’intelligence artificielle (IA) a également le potentiel d’améliorer grandement la gestion de la chaîne d’approvisionnement, y compris pour le manager de transition supply chain. Cette technologie se développe rapidement, proposant de nouvelles solutions pour améliorer les prédictions, automatiser certaines tâches ou encore résoudre des problèmes complexes.

Prévision de la demande pour un meilleur pilotage

L’IA peut aider à affiner les prévisions de la demande en analysant une quantité importante de données (historiques de ventes, tendances du marché, facteurs externes, etc.) et en discernant des patterns complexes. En conséquence, les entreprises peuvent mieux anticiper leurs besoins en matière d’approvisionnement et optimiser leurs stocks, en évitant ainsi les ruptures de produits comme les surplus coûteux.

Automatisation et robotique pour gagner en productivité

L’intelligence artificielle est aussi à l’origine de nombreuses innovations dans le domaine de l’automatisation et de la robotique, comme par exemple les véhicules autoguidés ou les robots de stockage et de préparation de commandes. L’utilisation de ces technologies permet d’alléger les tâches répétitives et pénibles pour les travailleurs humains et contribue à améliorer la productivité tout en réduisant les erreurs liées à la manipulation des articles.

Résolution de problèmes complexes grâce au machine learning

Enfin, le machine learning, une branche de l’intelligence artificielle, permet aux machines d’apprendre à partir des données qu’elles traitent. Elles acquièrent alors la capacité de résoudre des problèmes complexes, tel que l’optimisation des routes de transport en fonction de multiples contraintes (coûts, délais, empreinte carbone…). Ainsi, le machine learning peut offrir des solutions inédites pour rationaliser et optimiser les processus de la chaîne d’approvisionnement.