La gestion des stocks basée sur l’IA consiste à utiliser des technologies d’intelligence artificielle (IA) pour optimiser et automatiser le processus de gestion des stocks.
La gestion des stocks est le processus de supervision et de contrôle des niveaux de stock d’une entreprise. Elle permet de s’assurer que les bons produits se trouvent au bon endroit, au bon moment.
L’IA améliore la gestion traditionnelle des stocks en appliquant l’analyse des données, le machine learning (ML) et l’analyse prédictive. Grâce à ces processus, l’IA peut optimiser de nombreuses tâches traditionnelles de gestion des stocks, notamment la prévision de la demande, la gestion des fournisseurs et le réapprovisionnement.
Un composant clé de la gestion des stocks, c’est l’optimisation des stocks. Cette stratégie permet aux entreprises de conserver la quantité de produits adéquate pour répondre à la demande des clients tout en minimisant les coûts de stockage et en maximisant la rentabilité. L’IA peut jouer un rôle important dans l’optimisation des stocks en améliorant l’efficacité, le forecasting et la prise de décision.
La gestion des stocks basée sur l’IA est plus précise, elle permet de réaliser des économies et elle améliore la satisfaction client. Ces avantages en font une composante essentielle des stratégies de chaîne d’approvisionnement modernes.
Voici quelques cas d’utilisation de l’IA dans la gestion des stocks :
L’IA aide les entreprises à réagir dynamiquement aux fluctuations du marché. En utilisant des algorithmes de machine learning, les entreprises peuvent obtenir des informations plus approfondies sur le comportement des clients et leurs schémas de demande. Ces informations permettent d’obtenir des prévisions de stocks plus précises et d’ajuster les niveaux en temps réel.
Le processus consistant à prédire les schémas de demande futurs des consommateurs pour des produits ou des services sur une période donnée est également connu sous le nom de prévision de la demande. Utiliser l’IA pour la prévision de la demande peut s’avérer critique pour une gestion efficace du stock. Des prévisions précises de la demande minimisent le risque de rupture ou d’excédent de stock, améliorant ainsi la satisfaction des clients et réduisant les coûts.
Avec l’Internet des objets (IdO) à ses côtés, l’IA peut contribuer à améliorer la visibilité en temps réel sur les emplacements et les conditions des stocks tout au long de la chaîne d’approvisionnement. Les réseaux IdO sont constitués d’objets physiques (tels que des articles en stock) dotés de capteurs, de logiciels et d’une connectivité réseau, ce qui leur permet de collecter et de partager de grandes quantités de données. L’IA peut aider à analyser ce volume élevé de données et à extraire des informations pertinentes.
Les plateformes d’intégration de données peuvent faciliter l’assimilation des données IdO dans les systèmes de gestion des stocks, permettant ainsi aux entreprises de surveiller les niveaux de stock et les conditions de la chaîne d’approvisionnement en continu.
L’IA peut permettre de repérer les irrégularités dans les niveaux de stock ou les tendances de vente. Les algorithmes de machine learning peuvent traiter de grands jeux de données pour détecter les données aberrantes. Ces anomalies peuvent indiquer des problèmes tels que le vol, des erreurs, des perturbations ou des fluctuations à venir dans la demande. Cette capacité de détection permet aux entreprises de réagir rapidement aux problèmes potentiels, tout en maintenant l’intégrité des stocks et l’efficacité opérationnelle.
Les outils d’analyse de données basés sur l’IA peuvent aider à analyser les indicateurs de performance des fournisseurs. Ces outils évaluent efficacement des facteurs tels que les délais de livraison, la qualité et la tarification. En s’appuyant sur des informations pilotées par l’IA, les entreprises peuvent sélectionner les partenaires les plus fiables et les plus rentables, négocier de meilleures conditions et établir des relations plus solides avec leurs fournisseurs.
Grâce à la simulation de scénarios pilotée par l’IA, les entreprises peuvent modéliser divers scénarios de marché et tester les impacts de différentes variables sur les niveaux de stock. Cette capacité aide les organisations à se préparer aux fluctuations de la demande, leur permettant de développer des stratégies de gestion des stocks agiles pouvant s’adapter rapidement à l’évolution des conditions.
Le réapprovisionnement automatisé utilise l’IA pour surveiller les niveaux de stock en temps réel, déclenchant automatiquement des commandes lorsque les stocks passent en dessous des seuils prédéterminés. Ce système logistique optimise le processus de réapprovisionnement en réduisant le risque de ruptures et d’excédents de stock, contribuant ainsi à garantir que les produits sont disponibles en cas de besoin sans coûts de stock excessifs.
Les outils d’IA peuvent utiliser des données en temps réel pour optimiser les opérations de l’entrepôt, y compris la conception de son agencement et les processus de traitement des commandes. Des algorithmes d’IA analysent les données relatives à la taille des produits, aux tendances de la demande et aux taux de rotation afin de recommander les configurations de stockage les plus efficaces. Cela peut permettre de rationaliser les workflows, réduire les délais et diminuer les coûts opérationnels, améliorant le fonctionnement global des opérations et la satisfaction des clients.
Lorsqu’elle est utilisée dans la gestion des stocks, l’IA améliore considérablement l’efficacité opérationnelle et la prise de décision. En voici d’autres avantages :
Les algorithmes avancés peuvent analyser de grands jeux de données pour fournir des prévisions précises de la demande, réduisant ainsi la probabilité de ruptures ou d’excédents de stock causés par une erreur humaine.
L’IA peut optimiser les niveaux de stock et minimiser les excédents, aidant ainsi les organisations à remédier aux inefficacités de la chaîne d’approvisionnement afin de réduire les coûts de possession, les frais de stockage et le gaspillage.
L’automatisation des tâches de routine, telles que le suivi des stocks et les processus de réapprovisionnement, fait gagner du temps au personnel qui peut se concentrer sur des activités plus stratégiques.
Les solutions de gestion des stocks basées sur l’IA permettent de s’assurer que les bons produits sont disponibles au bon moment, ce qui améliore la satisfaction des clients.
Les systèmes d’IA peuvent s’adapter à l’augmentation des stocks et à l’évolution des besoins métier, permettant aux entreprises de dimensionner leurs opérations sans perdre en efficacité.
Les systèmes d’IA peuvent s’adapter à l’augmentation des stocks et à l’évolution des besoins métier, permettant aux entreprises de dimensionner leurs opérations sans perdre en efficacité.
Bien que la gestion des stocks basée sur l’IA présente de nombreux avantages, elle peut s’accompagner de plusieurs défis. Parmi ces obstacles, citons les problèmes liés aux données, la résistance au changement, et les préoccupations en matière de coûts et de sécurité.
Problèmes liés aux données : L’IA s’appuie sur des données de haute qualité pour produire des résultats de haute qualité. Si les données sont inexactes, obsolètes ou incomplètes, cela peut conduire à des prévisions et à des décisions erronées. Cependant, les organisations disposent souvent de grandes quantités de données stockées dans différents systèmes, parfois à l’origine de silos de données. L’intégration de ces sources de données disparates peut s’avérer complexe et chronophage.
Résistance au changement : Les employés peuvent être réfractaires à l’adoption de nouvelles technologies dans leur organisation. Pour surmonter ce défi, il s’agit de mettre en place des initiatives efficaces de gestion du changement, de communication et de formation.
Investissement initial : Les coûts initiaux des technologies d’IA peuvent être importants, notamment les dépenses d’acquisition de logiciels, d’intégration et de formation. Cet investissement peut être prohibitif pour les petites entreprises.
Préoccupations en matière de sécurité et de conformité : Compte tenu de la dépendance croissante des entreprises à l’égard des données, leur confidentialité et leur sécurité deviennent des problématiques primordiales. Les organisations pourraient également devoir s’assurer que leurs systèmes de gestion des stocks alimentés par l’IA sont conformes à la réglementation et protègent les informations sensibles.
Les avancées de l’IA dans le domaine de la gestion des stocks peuvent profiter aux organisations d’un large éventail de secteurs.
Les détaillants peuvent utiliser des technologies d’IA telles que la vision par ordinateur pour optimiser les niveaux de stock, gérer la demande saisonnière et améliorer l’expérience client grâce à un meilleur suivi des stocks et à une meilleure gestion des entrepôts. Les détaillants e-commerce peuvent utiliser l’IA pour automatiser les processus de traitement des commandes, gérer diverses gammes de produits et améliorer la précision des commandes en analysant les tendances sur les réseaux sociaux et les avis clients.
Les fabricants peuvent utiliser la puissance de l’IA pour planifier les calendriers de production en fonction des niveaux de stock optimaux et des prévisions de la demande, et garantir une utilisation efficace des ressources. Ils peuvent également utiliser l’IA pour des livraisons de stock « juste à temps ». Grâce à cette stratégie, les organisations peuvent prévoir la demande avec précision et ainsi maintenir des niveaux de stock réduits, diminuer les coûts de possession et minimiser le gaspillage.
Les grossistes peuvent utiliser des processus de gestion des stocks basés sur l’IA pour optimiser leurs stocks sur plusieurs sites. Ils peuvent également utiliser l’IA pour gérer plus efficacement leurs relations avec leurs nombreux fournisseurs.
Les entreprises du secteur de l’alimentation et des boissons peuvent utiliser l’IA pour suivre les marchandises périssables, réduire le gaspillage et garantir la disponibilité des stocks de produits frais. Les restaurants peuvent utiliser l’IA pour analyser les données de vente historiques et ajuster les menus en fonction des articles populaires et des tendances du marché, les aidant à maintenir un stock suffisant d’ingrédients essentiels.
Les hôpitaux peuvent utiliser la gestion des stocks basée sur l’IA pour gérer efficacement les fournitures et équipements médicaux, permettant d’éviter les pénuries et d’améliorer la prise en charge des patients. Les fabricants de médicaments et les pharmacies peuvent utiliser l’IA pour gérer des stocks complexes tout en respectant les réglementations et en gérant les dates de péremption.
Les entreprises de construction peuvent utiliser un logiciel de gestion des stocks basée sur l’IA pour prévoir la demande de matériaux de construction en fonction des calendriers des projets, des données historiques et des facteurs externes, optimisant ainsi les achats et réduisant les retards.
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