L'allocation automatisée des commandes, pilotée par l'IA, remodèle la façon dont les leaders de la chaîne d'approvisionnement opèrent, entraînant une réduction des coûts, une amélioration de la précision de l'exécution et la protection des marges bénéficiaires. Cette transformation remplace les processus manuels obsolètes par des techniques de prise de décision intelligentes et en temps réel.
Ces derniers temps, presque toutes les entreprises semblent vanter les mérites de l'IA. Cette technologie s'est taillée une place dans tous les programmes d'affaires, figure en bonne place dans les rapports annuels et a ébloui le public lors d'événements de l'industrie. Il est remarquable qu'elle soit intégrée dans environ 97% des chaînes d'approvisionnement, selon les conclusions de l'étude de marché Supply Chain Horizons 2025 de Logility.
Cependant, l'analyse des couches de la mise en œuvre de l'IA révèle une image plus complexe. Seul un mince 33% des entreprises ont appliqué la technologie pour relever des défis spécifiques de la chaîne d'approvisionnement, tels que l'allocation des commandes ou l'exécution. Étonnamment, de nombreux secteurs continuent de s'appuyer sur des méthodes à l'ancienne dans des domaines critiques qui affectent les marges bénéficiaires et la satisfaction des clients, même en pleine escalade des risques et des coûts.
Défis des méthodes traditionnelles d'allocation des commandes
Un simple coup d'œil à l'allocation manuelle des commandes révèle rapidement ses inconvénients. Les responsables de la chaîne d'approvisionnement reconnaissent que ces méthodes traditionnelles ne sont pas seulement épuisantes et chronophages, mais qu'elles ont également un coût élevé. Les allocateurs se retrouvent souvent à se débattre avec d'innombrables feuilles de calcul, tandis que les services informatiques s'efforcent de fusionner des données fragmentées. Au milieu de ce chaos, les décisions de gestion reposent souvent sur des intuitions plutôt que sur des informations fondées sur des données concernant les commandes à exécuter rapidement.
Une étude menée par Logility brosse un tableau sombre de ces difficultés : chaque organisation interrogée est confrontée à des défis importants en matière d'exécution des commandes. La précision moyenne des prévisions stagne à 48 %, et la performance de livraison à temps et complète (OTIF) n'atteint que 52 %. Il est alarmant de constater que 48 % des responsables de la chaîne d'approvisionnement admettent que leurs horizons de planification ne s'étendent qu'à une semaine dans le futur, ce qui les expose dangereusement à des perturbations imprévues. Dans de nombreuses entreprises, même les décisions d'allocation fondamentales sont prises sur la base de connaissances dépassées et de l'instinct plutôt que sur des données fiables.
Notamment, les répercussions financières de l'allocation manuelle des commandes vont au-delà des coûts des heures supplémentaires et des frais additionnels. Les entreprises sont régulièrement confrontées à des pénalités en raison de livraisons tardives ou incomplètes, ce qui nuit à la confiance avec les comptes clés. Les allocateurs se retrouvent coincés dans un cycle de réaction aux problèmes immédiats, perdant de vue les opportunités stratégiques.
Même en se concentrant sur des industries ou des régions spécifiques, les défis persistent. Par exemple, dans le secteur de l'habillement, 67% des entreprises souffrent d'un manque de collaboration avec les clients, ce qui les rend particulièrement vulnérables aux changements brusques de l'offre ou de la demande. En Allemagne, 47% des entreprises d'habillement sont aux prises avec des systèmes ERP rigides, tandis que 54% de leurs homologues en Inde sont confrontés à des délais de livraison variables.
Le consensus reste clair : les méthodes d'allocation manuelles ne peuvent tout simplement pas faire face aux complexités des marchés actuels, ce qui entraîne une augmentation des risques et une diminution des marges.
Passer à des stratégies d'allocation optimisées par l'IA
Les raisons de l'intérêt croissant pour l'IA sont parfaitement claires. Cependant, malgré l'enthousiasme, de nombreuses organisations avancent avec prudence, 52 % citant les systèmes existants comme des obstacles, 43 % s'inquiétant de la sécurité des données et 40 % manquant de confiance dans les résultats générés par l'IA.
La plupart des entreprises se trouvent actuellement dans une phase de "montrez-moi d'abord" en matière d'intégration de l'IA. C'est là qu'intervient la solution Intelligent Order Response de Logility. Contrairement aux systèmes conventionnels qui intègrent superficiellement l'IA, cette solution native d'IA est conçue dès le départ pour optimiser en permanence et de manière transparente les décisions d'allocation des commandes. Elle évalue activement l'ensemble du paysage de l'offre et de la demande, automatise l'optimisation de la plupart des commandes et identifie de manière proactive des solutions efficaces en cas de pénurie, tout en alignant les décisions sur les objectifs commerciaux stratégiques, tels que la protection des marges et l'évitement des pénalités.
Il est important de préciser que les allocateurs ne seront pas remplacés. Au contraire, le véritable avantage réside dans la manière dont cette technologie améliore la productivité et la qualité des décisions. La réponse intelligente aux commandes offre des recommandations claires et normatives et expose de manière transparente les compromis, tout en permettant aux allocateurs humains d'appliquer leur jugement et d'intervenir avec des ajustements manuels si nécessaire.
Grâce à Intelligent Order Response, les organisations peuvent profiter d'un mélange harmonieux entre l'intuition humaine et la capacité inébranlable de l'IA à détecter des schémas, à évaluer des contraintes et à ajuster les opérations de manière dynamique. Ce modèle d'allocation automatisée des commandes entraîne moins de surprises, une réduction des frais pour les expéditions accélérées et une exposition bien moindre aux pénalités.
Votre prochain avantage concurrentiel : Adopter l’allocation automatisée des commandes
Dans un paysage marqué par la volatilité, les responsables de la chaîne d'approvisionnement sont à la recherche de cas d'utilisation de l'IA capables de révolutionner véritablement les opérations, en commençant par des processus essentiels comme l'allocation des commandes. En intégrant l'allocation automatisée dans leurs flux de travail, les entreprises peuvent améliorer leur promesse de livraison rapide tout en affinant continuellement leurs stratégies d'exécution des commandes sur la base d'une compréhension globale et en temps réel des activités de leur réseau.
Étant donné les perturbations en cours qui affectent les opérations de la chaîne d'approvisionnement, les avantages potentiels de l'allocation automatisée sont urgents :
- Réduction des coûts liés aux pénalités, à la logistique précipitée et à la perte de clients
- Performance OTIF constante qui favorise la fidélisation de la clientèle
- Libérer les talents pour stimuler la croissance stratégique plutôt que de simplement gérer les problèmes quotidiens
- Une base plus solide pour maximiser les marges, même sous pression
Par conséquent, il est grand temps pour les organisations de réévaluer leurs stratégies d'allocation des commandes, en passant de pratiques fragiles à un avantage concurrentiel solide.
Réflexions finales
En résumé, le voyage vers l'allocation automatisée des commandes pilotée par l'IA offre des opportunités significatives d'amélioration de l'efficacité logistique. Il souligne comment même la recherche et les commentaires les plus approfondis ne peuvent rivaliser avec les connaissances acquises grâce à l'expérience personnelle. Sur GetTransport.com, le transport de marchandises peut être commandé à des tarifs compétitifs, permettant aux entreprises et aux particuliers de faire des choix éclairés sans encourir de dépenses inutiles. Pratique, abordable et flexible, GetTransport.com se distingue comme une ressource transparente pour les besoins logistiques, simplifiant tout déménagement, grand ou petit. Réservez votre trajet avec GetTransport.com.com.