L'IdO et la chaîne d'approvisionnement : comment l'apprentissage automatique élimine les bouchons

IoT et la chaîne d'approvisionnement vont aujourd'hui de pair. En fait, le suivi logistique est l'un des secteurs de l'internet des objets les plus répandus. La gestion de la chaîne d'approvisionnement est compliquée et les enjeux sont élevés - lorsque quelque chose ne va pas, cela a souvent des effets en cascade qui affectent des industries entières. IoT La technologie de la chaîne d'approvisionnement peut aider les gestionnaires, de la fabrication au transport et à la livraison, à surveiller la logistique et, en fin de compte, à prévenir les goulots d'étranglement dans les réseaux critiques de la chaîne d'approvisionnement.
 
Toute entreprise souhaite respecter les délais de livraison des produits et les objectifs de vente trimestriels, et des chaînes d'approvisionnement gérées efficacement constituent des investissements précieux à cette fin. Mais au-delà de cela, lorsque des goulots d'étranglement se produisent dans la chaîne d'approvisionnement, il est difficile d'y remédier. chaînes d'approvisionnement critiques (tels que les produits pharmaceutiques, les minéraux essentiels, les semi-conducteurs et les batteries de grande capacité), ces perturbations peuvent dévaster les économies locales, nationales et mondiales.
 
L'utilisation de IoT dans la gestion de la chaîne d'approvisionnement permet aux partenaires logistiques de collecter et d'utiliser des données pour améliorer la gestion des stocks, le transport et la réponse aux incidents. Ces capacités ouvrent la voie à l'utilisation de modèles d'apprentissage automatique pour créer des solutions de gestion de l'approvisionnement avancées et réactives qui permettent de prévoir les goulets d'étranglement, de gagner du temps et de l'argent et d'accélérer la réponse aux incidents.
 

Comment IoT peut-il améliorer la chaîne d'approvisionnement ?

Aujourd'hui, les chaînes d'approvisionnement du monde entier sont qui luttent contre la hausse de la demandeLa plupart de ces problèmes sont principalement dus à "des pénuries de travailleurs et un manque de composants clés et de matières premières". Et si la pandémie de COVID-19 a certainement exacerbé ces problèmes permanents, elle a probablement exposé les problèmes sous-jacents plutôt que la cause profonde.
 
Le déploiement de dispositifs IoT à différents endroits de la chaîne d'approvisionnement - des ateliers de fabrication aux systèmes d'inventaire des centres de transport et de distribution - offre une visibilité et une collecte de données. La connexion de ces appareils à IoT plates-formes de gestion des dispositifs centralise cette visibilité et fournit des informations en temps réel là où elles sont le plus nécessaires. Et les entreprises peuvent utiliser l'apprentissage automatique pour développer une chaîne d'approvisionnement intelligente IoT qui maximise l'efficacité de la chaîne d'approvisionnement.
 

L'agriculture, l'internet des objets et la chaîne d'approvisionnement

Pour comprendre l'impact d'Internet sur les stratégies de la chaîne d'approvisionnement, nous pouvons d'abord considérer le secteur agricole. Au sein de la chaîne d'approvisionnement mondiale, l'agriculture est l'un des secteurs les plus importants. les industries les plus complexes à gérer et à soutenir. Les exploitations agricoles, les ranchs et les pêcheries commerciales produisent des matières premières périssables qui doivent être traitées, emballées et expédiées rapidement dans le monde entier.
 
Chacune de ces opérations doit : 1) surveiller, entretenir et réparer des équipements spécialisés, 2) suivre la fluctuation de la demande et des prix du marché, 3) programmer et exécuter les commandes et 4) évaluer les rendements agricoles souvent affectés par des facteurs externes.
 
Comment le site IoT peut-il aider à prévenir les goulots d'étranglement en chaînes d'approvisionnement agricoles?

• IoT Les dispositifs peuvent collecter des données opérationnelles qui permettent aux entrepôts agricoles d'automatiser la gestion des stocks et les alertes en cas de faible approvisionnement.
• Les véhicules transportant des denrées périssables nécessitent des contrôles de température spécifiques et doivent satisfaire aux exigences de la loi sur la modernisation de la sécurité alimentaire (FSMA ). Les applications IoT peuvent envoyer des alertes lorsque les conditions du conteneur ne correspondent pas aux paramètres spécifiés.
• La prévention des pertes alimentaires permet d'éviter les détériorations inutiles et les dépenses financières, ce qui est essentiel lorsque les stocks sont limités ou que les livraisons sont sensibles au facteur temps.
• Les machines agricoles intelligentes peuvent être surveillées à distance pour programmer et planifier l'entretien et la réparation des équipements de manière plus efficace et plus rentable.

Prévenir les pénuries alimentaires grâce à une chaîne d'approvisionnement intelligente IoT

En réduisant le gaspillage, l'utilisation de IoT dans la distribution et la gestion des stocks agricoles peut également limiter les pénuries alimentaires. Les chercheurs estiment que les pertes alimentaires affectent 24% des produits agricoles pendant la phase post-récolte de la chaîne d'approvisionnement. Aujourd'hui, IoT et les plateformes de gestion des dispositifs offrent une solution prometteuse pour lutter contre les pénuries alimentaires mondiales et rendre la chaîne d'approvisionnement agricole plus durable.
 

Application de IoT dans la logistique et la gestion des stocks

La gestion des stocks est un outil essentiel pour rendre opérationnel et optimiser chaque partie de la chaîne d'approvisionnement à l'aide des dispositifs IoT . Ces systèmes garantissent que les matières premières, les produits et les livraisons passent des producteurs aux distributeurs et aux entrepôts jusqu'aux utilisateurs finaux et aux clients.
 
L'importance de gestion des actifs dans la chaîne d'approvisionnement On ne peut vraiment pas surestimer l'importance de la gestion des stocks. Sans données fiables sur leurs stocks, les distributeurs et les entreprises de transport seraient incapables de garantir le bon fonctionnement de leurs réseaux complexes de chaîne d'approvisionnement. Mais souvent, lorsque la demande dépasse l'offre, les réseaux sur lesquels nous comptons aujourd'hui ont du mal à réagir rapidement.
 
Comment IoT prend en charge la gestion des stocks

• Les centres de distribution et les entrepôts intelligents peuvent réduire les erreurs de gestion des stocks et tenir un compte précis des matières premières et des produits.
• L'utilisation de IoT pour la gestion d'entrepôt signifie que les données d'inventaire sont mises à jour en temps réel, ce qui permet de suivre la disponibilité et de limiter les commandes qui ne peuvent être satisfaites.
• Les entreprises peuvent déployer des modèles d'apprentissage automatique qui apprennent à partir de schémas récurrents dans les données des appareils IoT , optimisant ainsi les processus et prévenant les pénuries évitables.

Les stocks de détail et la période de Noël

Pendant la Les vacances de 202182 % des responsables de la distribution s'inquiètent des pénuries et 55 % se sont préparés à se tourner vers des fournisseurs secondaires. La gestion traditionnelle des stocks pourrait rendre ce processus difficile à exécuter assez rapidement pour répondre à la forte demande de la saison. Grâce à la technologie IoT , les magasins de détail pourraient soumettre instantanément des commandes aux centres de distribution dès que leurs stocks atteignent un seuil minimum.
 

Le transport et le IoT et la chaîne d'approvisionnement

Que les matériaux ou les produits soient livrés dans des wagons de chemin de fer, des conteneurs maritimes, des camions ou des avions cargo, le transport est ce qui relie tous les éléments de la chaîne d'approvisionnement les uns aux autres.

Et de la même manière que IoT peut améliorer la gestion des stocks dans les entrepôts, cette technologie peut également améliorer la visibilité et optimiser les opérations dans l'entreprise. transport, logistique et camionnage l'industrie.
 
Comment IoT peut-il rationaliser le transport dans les chaînes d'approvisionnement ?

• Les produits utilisent souvent plusieurs modes de transport pour atteindre leur destination. IoT peut fournir des données en temps réel qui permettent aux systèmes logistiques de mettre à jour les itinéraires d'expédition pour une efficacité maximale des ressources et une livraison plus rapide.
• Les systèmes de transport intelligents peuvent utiliser les données du site IoT pour appliquer une analyse prédictive aux itinéraires, en identifiant les goulets d'étranglement et les problèmes récurrents dans la chaîne d'approvisionnement qui peuvent être évités ou signalés pour être corrigés.
• IoT peuvent faciliter l'amélioration de la communication et du partage d'informations entre les fournisseurs, les vendeurs et les clients, de sorte que les entreprises de transport puissent connaître et planifier les changements dans les commandes d'approvisionnement ou d'expédition.
• Le contrôle de la température dans le transport maritime permet de garantir que les denrées périssables conservent des températures sûres tout au long de la"chaîne du froid", de la fabrication à l'entreposage et à la distribution.

Congestion portuaire à LA

Lorsque les centres de distribution et les plates-formes de transport sont congestionnés (comme cela s'est produit récemment dans les régions de Los Angeles et de Long Beach), il n'est pas rare que les centres de distribution et les plates-formes de transport ne soient pas disponibles. ports en Californie du Sud), beaucoup sont mal équipés pour réagir et adapter leurs stratégies de gestion en temps réel. Ce type d'incident peut aggraver les pénuries de produits, de composants et de nourriture en cours et entraîner un gaspillage de ressources, d'heures de travail du personnel et des conditions portuaires dangereuses.
 
Les données recueillies sur le site IoT peuvent éclairer les stratégies de gestion des conteneurs d'expédition et automatiser les processus manuels. Cela permettrait d'accélérer le déchargement des livraisons et de réduire le temps nécessaire aux conteneurs pour être livrés et aux navires pour accoster et sortir des ports encombrés.
 

Apprentissage automatique et IoT dans la chaîne d'approvisionnement

Comme nous l'avons déjà évoqué, la prévalence croissante des appareils IoT offre une opportunité intéressante d'appliquer l'apprentissage automatique pour créer des chaînes d'approvisionnement réactives. IoT et l'apprentissage automatique Les cas d'utilisation se chevauchent souvent, et ces technologies sont liées de nombreuses façons :

• Tous deux apportent une valeur ajoutée par la collecte de données en temps réel, souvent pour les secteurs de l'industrie, de la logistique, de la technologie, de l'énergie et autres.
• IoT Les appareils permettent de recueillir ces informations, tandis que les modèles d'apprentissage automatique traitent ces données et fournissent des informations sur lesquelles les organisations peuvent agir.
• La valeur que les organisations tirent de l'utilisation de IoT et de la technologie d'apprentissage automatique peut dépendre de l'accès aux connexions à faible latence et à large bande passante qu'offrent les réseaux 5G.
• Les données recueillies sur le site IoT doivent souvent être traitées par des modèles d'apprentissage automatique pour obtenir des résultats et des informations significatifs.

Comment l'apprentissage automatique peut réduire les goulets d'étranglement de la chaîne d'approvisionnement

Au fur et à mesure que les industries mondiales de l'agriculture, de la fabrication, de la logistique et du transport améliorent et intègrent leur IoT logiciels et servicesL'apprentissage automatique peut utiliser les données du site IoT pour prévoir l'augmentation de la demande et les pénuries d'approvisionnement. Ces capacités favorisent une prise de décision plus rapide, qu'elle fasse partie d'un système automatisé et intégré ou qu'elle envoie des alertes nécessitant une intervention humaine.
 

Aide à prévoir les futurs goulets d'étranglement

L'apprentissage automatique est un outil puissant que les entreprises peuvent appliquer à leurs défis opérationnels les plus urgents -... applications d'apprentissage automatique peut traiter d'énormes volumes de données, identifier des modèles et utiliser ces informations pour prédire la suite des événements.

Lorsqu'elles sont appliquées à la gestion de la chaîne d'approvisionnement, ces applications créent des chaînes d'approvisionnement réactives qui prévoient et préviennent les futurs goulets d'étranglement.
 
Les avantages des chaînes d'approvisionnement réactives (construites avec l'apprentissage automatique) sont les suivants :

• Réduire les coûts de logistique et de transport grâce à des itinéraires d'expédition qui maximisent la flexibilité en cas d'urgence.
• Maintenance prédictive et programmes de réparation pour les équipements de valeur.
• Prise de décision en temps réel pour prévenir les pénuries d'approvisionnement géographiques sur la base de données provenant de plusieurs systèmes.
• Une surveillance qui permet de donner un sens à des quantités massives de données provenant de milliers (voire de millions) de dispositifs IoT tout au long de la chaîne d'approvisionnement.

Réduire les coûts et le temps de réponse

Les modèles d'apprentissage automatique efficaces peuvent compiler données partagées entre les systèmes et d'en tirer des enseignements à partir d'informations provenant de sources multiples. Dans les chaînes d'approvisionnement, il s'agit de pouvoir prendre des décisions fondées sur des données en fonction des stocks des détaillants ou des clients, des délais de production des usines, des informations sur le suivi des expéditions, etc.
 
Intégré aux applications et plateformes IoT , l'apprentissage automatique peut contribuer à réduire les coûts à long terme de la gestion de la chaîne d'approvisionnement et, en cas de problème, à réduire les temps de réponse :

• Utiliser les données logistiques pour planifier des itinéraires d'expédition rentables tout en respectant les objectifs de livraison.
• Adapter rapidement les commandes et les livraisons aux nouvelles conditions de la chaîne d'approvisionnement, telles que des itinéraires bloqués, des pénuries d'approvisionnement ou des fluctuations des prix du marché.
• Appliquer l'analyse prédictive pour planifier des itinéraires alternatifs appropriés en cas d'obstacles non prévus mais prévisibles (par exemple, météo, congestion portuaire, pénurie de personnel).

Gestion et maintenance des actifs

IoT et l'apprentissage automatique peuvent également être utilisés pour améliorer la façon dont les entreprises agricoles, manufacturières, de distribution et de logistique entretiennent et réparent leurs équipements.

Certains segments de la chaîne d'approvisionnement sont presque toujours en fonctionnement, de sorte que les dysfonctionnements des équipements ou les temps d'arrêt non planifiés peuvent être coûteux. L'apprentissage automatique et l'IA prennent en charge les exigences critiques de la maintenance prédictive, permettant aux entreprises d'identifier les facteurs susceptibles de provoquer une défaillance, d'automatiser les tickets de service et de résoudre les problèmes avant qu'ils n'entraînent des temps d'arrêt.
 
Les organisations de toute la chaîne d'approvisionnement peuvent utiliser des applications d'apprentissage automatique pour :

• Traitez des milliers de points de données pour surveiller et évaluer les performances des équipements.
• Réduire les temps d'arrêt des équipements en programmant les travaux d'entretien et les réparations à des moments où l'on prévoit une demande ou un trafic plus faible.
• Surveiller, ajuster ou répondre aux conditions de l'équipement ou de l'environnement qui se situent en dehors des paramètres de fonctionnement sûrs, afin de prévenir les défaillances de l'équipement ou les blessures sur le lieu de travail.

Un suivi transparent

IoT Les appareils peuvent aider les organisations à recueillir sur place des données auxquelles elles n'avaient jamais eu accès auparavant. Mais en réalité, le volume, la variété et la rapidité des données générées rendent souvent difficile l'utilisation de ces informations avant qu'elles ne deviennent inutiles.

L'apprentissage automatique offre une visibilité en temps réel de ce qui se passe dans les équipements, les réseaux de livraison, les stocks et autres des organisations.

• Les applications d'apprentissage automatique peuvent aider à traiter des quantités massives de données et à les réduire à ce qui est important maintenant, à ce qui est susceptible de se produire ensuite et aux mesures à prendre en fonction de ces informations.
• Ce niveau de visibilité donne aux organisations la possibilité de réagir rapidement aux changements et de partager des informations en temps réel avec les fournisseurs, les partenaires et les clients de la chaîne d'approvisionnement.
• Plusieurs organisations peuvent utiliser des systèmes connectés qui s'appuient sur des applications basées sur l'apprentissage automatique IoT pour mieux répondre aux impacts directs et indirects sur leur productivité.
• Un suivi transparent ne soutient pas seulement la gestion de la chaîne d'approvisionnement au niveau organisationnel, mais peut également améliorer son fonctionnement dans l'ensemble d'un secteur.

L'avenir de IoT dans la gestion de la chaîne d'approvisionnement

À mesure que les fournisseurs de télécommunications construisent leurs réseaux 5G, l'utilisation de solutions informatiques en périphérie dans la gestion de la chaîne d'approvisionnement facilitera rapidement la collecte, le traitement et l'exploitation des données provenant de IoT . Cet avenir prometteur rendra une variété de cas d'utilisation avancés plus largement accessibles, tels que :

• Évaluer les produits fabriqués pour détecter les défauts ou les dommages.
• Vérifier l'authenticité des produits à chaque étape de la chaîne d'approvisionnement.
• Fournir une visibilité partageable à travers les réseaux de la chaîne d'approvisionnement, tant pour les entités commerciales que pour les consommateurs.
• Construire des entrepôts intelligents avec une gestion efficace des stocks.
• Réduire les coûts de la chaîne d'approvisionnement, les déchets de produits et de matières premières et la congestion des transports.

Explorez les capacités avancées des solutions Digi's IoT

Comprendre l'Internet des objets dans le secteur de la fabrication aujourd'hui et la façon dont la technologie a changé la gestion de la chaîne d'approvisionnement donne un aperçu des améliorations qui restent à venir. L'intersection actuelle de IoT et des solutions de gestion de la chaîne d'approvisionnement n'est pas nouvelle - c'est la phase suivante d'une longue série d'avancées technologiques qui ont progressivement fait progresser le secteur jusqu'à ce point.
 
Mais le saut que font de nombreuses organisations - en connectant leurs dispositifs IoT à des plates-formes de gestion centralisées - est sur le point d'améliorer considérablement la santé et le fonctionnement des chaînes d'approvisionnement mondiales dont dépend chaque industrie. Nous contacter pour entamer une conversation sur vos besoins en matière de IoT . Ou visitez-nous en ligne pour en savoir plus sur Digi IoT solutions et Solutions de points de contrôle SmartSense by Digiet comment ils peuvent contribuer à réduire les goulets d'étranglement de la chaîne d'approvisionnement aujourd'hui.