Fabricants : à la recherche de la planification optimale via l'IA

L'intelligence artificielle pourrait devenir la solution ultime en matière de prévision et de planification grâce à sa faculté de comparer des milliers de données et d’en tirer les meilleures prédictions.

Dans l’industrie de la fabrication, la planification optimale de la production est un enjeu de taille. Les technologies numériques aident ces industriels à mettre en œuvre des méthodes de plus en plus efficaces en la matière mais ne sont pas encore fiables à 100%. Une plus particulièrement, de par son développement de plus en plus pointu, pourrait constituer le Saint-Graal en la matière.

En effet, l’Intelligence Artificielle pourrait devenir la solution ultime en matière de prévision et de planification grâce à sa faculté de comparer des milliers de données et d’en tirer les meilleures prédictions.

Prévisions   

Pour les fabricants de produits, pouvoir avoir accès à des prévisions précises à 100% représente un Saint-Graal. Planifier exactement la production de ce que souhaite les clients et au moment où ils le souhaitent serait le nirvana : zéro gaspillage, coûts réduits, marges améliorées, efficacité accrue, clients plus satisfaits, etc. La liste des avantages est très longue !

Mais atteindre ce niveau d’excellence dans la planification est extrêmement difficile car les influences sur les prévisions sont aussi nombreuses que complexes. Dans un premier temps, les entreprises peuvent déjà simplement combler les lacunes de leurs imprécisions prévisionnelles en conservant des stocks ou en introduisant des méthodologies telles que le DDMRP (Demand Drivent Material Requirements Planning) pour conserver des mémoires tampons stratégiques. Mais pour de nombreux fabricants, cela ne sera pas possible car ce type de technique ne fonctionne pas à court terme, lorsque la zone de stockage est restreinte ou encore lorsque conserver des stocks trop longtemps représente un risque. Ces contraintes, associées à un désir incessant pour de nouveaux produits, dans des formats d’emballages de plus en plus variés, font que la réserve accrue de stocks n’est pas une option. Dans ces cas de figure, les fabricants doivent se tourner vers la source de leurs problèmes, c’est à dire, là où tout commence : les prévisions.

Complexité

Pourquoi prévoir est si difficile ? Qu’elles s’appuient sur une solution de prévision tierce, une solution de gestion intégrée ou encore un tableur local, les entreprises de fabrication ont toujours eu à faire des prévisions mais n’obtiennent pas toujours les résultats escomptés. La raison principale vient du fait qu’il s’agit d’un exercice extrêmement compliqué et soumis à une multitude d’influences externes qui rendent difficile la réalisation d’une prévision précise.

Distributeurs

La demande des distributeurs n’est jamais constante, les promotions entraînent d’importantes fluctuations dans la structure de la demande et enfin les lancements de nouveaux produits sont quasiment quotidiens, ce qui rend l’utilisation des prévisions basées sur l’historique des ventes. Durs en affaires, les distributeurs changent également souvent d’avis quant aux commandes, parfois à la dernière minute, les pics ou les creux dans les dépôts ou enfin les niveaux de consommation en magasins se répercutent rapidement et sans avertissement sur le fabricant.

Fournisseurs

La fourniture de matières premières est de moins en moins stable en raison des tensions commerciales et politiques. Pour le fabricant, cela se traduit par l’obligation d’identifier différentes sources d’approvisionnement afin de limiter la possibilité de pénuries.

Conditions météorologiques

“Fera-t-il beau demain ou cet été ?” Pour les fabricants de produits frais, réfrigérés ou encore liés à la saison estivale, la réponse à cette simple question peut signifier des changements importants dans les habitudes d’achats des clients. Il a été démontré que les salades et fruits étaient moins achetés les jours froids ou pluvieux. Et ce type de fluctuations peut parfois varier de plus de 50%.

Législation

La réglementation peut avoir un effet sur le niveau de fabrication, certes non immédiat, mais néanmoins sont impact peut avoir une réelle incidence sur les prévisions de l’entreprise comme par exemple l’interdiction des plastiques à usage unique. Pour le fabricant, cela se traduit par la nécessité de développer de nouveaux produits, avec des caractéristiques différentes, une durée de vie différentes également et enfin des possibles changements de comportement de la part des consommateurs.

Influence médiatique

Il est évident que l’influence médiatique peut avoir un effet disrupteur sur la demande et particulièrement sur la production agroalimentaire. De l’autre côté de la Manche, on parle d’ailleurs de l’Effet Délia. Délia Smith est une célèbre chef britannique qui, par trois fois, a entrainé une révolution dans la chaîne d’approvisionnement des fabricants locaux :

• Le programme culinaire ‘Back to Basics” de Délia Smith a entraîné une hausse incroyable de consommation d’œufs si bien que le pays s’est retrouve l’espace de plusieurs jours en pénurie ! Le marché de production d’œufs a, ensuite, connu une croissance soutenue de 10%.
• Un distributeur a vu ses ventes de pruneaux augmenter de 30% après que les fans de Délia Smith aient tenté de récréer l’un de ses célèbres gâteaux.
• Une publicité télévisée de trois minutes a suffi pour inciter les cuisiniers amateurs à reproduire une autre de ses recettes, une crème brûlée au gingembre et à la rhubarbe. Résultats : en 4 jours, ces deux produits se sont vendus au même volume qu’en 14 semaines traditionnellement !

Avec les réseaux sociaux, que ce soit pour l’alimentation, l’habillage ou tout autre produit, cela va en s’accentuant.

Consommateurs

Les consommateurs ont également un impact important sur les prévisions. En effet, ils modifient les schémas de la demande en fonction par exemple de leur départ en vacances : la période choisir, ou encore la destination, les modes dictées par les réseaux sociaux, etc. peuvent créer des pics de demande tout comme certains évènements clés à l’instar de fêtes traditionnels festivals, ponts et jours fériés, etc.

Intelligence Artificielle – Le chevalier servant

Si l’Intelligence Artificielle a le pouvoir d’aider les entreprises à résoudre leurs énigmes de prévision, c’est parce qu’elle possède deux capacités de taille :

• Traiter de très grands volumes de données et dans des délais bien plus rapides que l’intelligence humaine.
• Utiliser et assimiler de multiples sources de données telles que les flux Twitter, les contenus des blogs, les prévisions météorologiques, les données sur les stocks, les données démographiques et de mobilité en données et tendances statistiques sur lesquels un prévisionniste peut ensuite agir.
• L’intelligence artificielle est indéniablement la technologie qui mènera aux prévisions fiables à 100% et il sera intéressant de voir quelles entreprises s’en empareront les premières !