Top 10 des entreprises et des solutions de chaîne d'approvisionnement d'IA et de ML

L'IA et l'apprentissage automatique (ML) révolutionnent la gestion de la chaîne d'approvisionnement à bien des égards et dans de nombreux domaines. Dans la prévision de la demande, par exemple, l'IA et le ML peuvent analyser les données historiques et les tendances du marché pour générer des prévisions précises de la demande.

La gestion des stocks en profite également énormément, les entreprises étant désormais en mesure de tirer parti des données en temps réel pour optimiser les niveaux de stocks en fonction des modèles de demande, des délais et d'autres variables.

D'autres facettes de la chaîne d'approvisionnement transformées par l'IA et le ML comprennent la planification de la chaîne d'approvisionnement, la sélection des fournisseurs, la gestion des risques, l'automatisation des entrepôts, l'optimisation du dernier kilomètre et la maintenance prédictive.

Voici 10 entreprises dont les plateformes et les solutions d'IA changent la façon dont les chaînes d'approvisionnement sont gérées.

Amazon Web Services (AWS) est le cloud le plus complet et le plus largement adopté au monde, avec 200 services proposés disponibles dans les centres de données du monde entier. Lancée en 2017, la plateforme d'apprentissage automatique (ML) SageMaker permet aux développeurs de créer, former et déployer des modèles d'apprentissage automatique dans le cloud.

Sur cette base, AWS Supply Chain est une application basée sur le cloud qui unifie les données, fournit des informations exploitables alimentées par ML, une collaboration contextuelle intégrée et une planification de la demande. Il peut se connecter aux systèmes existants de planification des ressources d'entreprise et de gestion de la chaîne d'approvisionnement sans nouvelle plateforme, frais de licence initiaux ou engagements à long terme.

La plate-forme Vertex AI de Google permet aux utilisateurs de créer, de déployer et de mettre à l'échelle des modèles de ML plus rapidement, avec des outils de ML entièrement gérés pour tous les cas d'utilisation.

Vertex AI rassemble tous les services de Google Cloud pour la création de ML sous une interface utilisateur et une API unifiées. Dans Vertex AI, les utilisateurs peuvent facilement former et comparer des modèles à l'aide d'AutoML ou d'une formation de code personnalisée, tous les modèles étant stockés dans un référentiel de modèles central.

Les entreprises peuvent utiliser Vertex pour créer un jumeau numérique de leur chaîne d'approvisionnement, avec une visibilité de bout en bout, une gestion des événements basée sur les alertes, des analyses et une collaboration entre les équipes.

En novembre 2022, Microsoft a annoncé sa plateforme de chaîne d'approvisionnement, basée sur Azure, qui aide les organisations à maximiser leur investissement dans le domaine des données de la chaîne d'approvisionnement avec une approche ouverte, apportant le meilleur de Microsoft AI, collaboration, low-code, sécurité et applications SaaS dans un composable plateforme.

Microsoft Azure ML permet aux data scientists et aux développeurs de créer, déployer et gérer des modèles de haute qualité plus rapidement et en toute confiance. Il accélère le retour sur investissement grâce à des opérations d'apprentissage automatique à la pointe de l'industrie, à une interopérabilité open source et à des outils intégrés. La plate-forme est conçue pour des applications d'IA responsables dans l'apprentissage automatique.

Watson Machine Learning est un service sur IBM Cloud avec des fonctionnalités pour la formation et le déploiement de modèles d'apprentissage automatique et de réseaux de neurones. Construit sur une plate-forme open source évolutive basée sur des composants Kubernetes et Docker, Watson Machine Learning permet aux utilisateurs de créer, former, déployer et gérer des modèles d'apprentissage automatique et d'apprentissage en profondeur.

Watson s'est fait connaître pour la première fois en 2011, pour avoir remporté le jeu télévisé américain Jeopardy! face à deux champions humains. En termes de chaîne d'approvisionnement, Watson facilite la visibilité de bout en bout avec des tableaux de bord intelligents et des KPI.

SAP Integrated Business Planning (IBP) est une solution de planification basée sur le cloud pour analyser, gérer et modifier les données afin d'aider les entreprises à relever les défis logistiques. Les capacités de ML intégrées dans SAP IBP favorisent la précision et l'automatisation de la planification, la solution tirant parti des capacités de ML dans des domaines de planification tels que les prévisions et les opérations.

SAP propose également des solutions intelligentes de gestion des actifs, basées sur des algorithmes d'intelligence artificielle et de machine ML pour analyser les données des capteurs, identifier les modèles et prévoir les défaillances potentielles.

SAP a récemment annoncé qu'il intégrait la technologie IBM Watson dans les solutions SAP pour fournir des informations et une automatisation basées sur l'IA dans l'ensemble du portefeuille d'applications SAP.

Oracle Cloud Infrastructure (OCI) AI Services est une collection de services avec des modèles d'apprentissage automatique prédéfinis qui permettent aux développeurs d'appliquer plus facilement l'IA aux applications et aux opérations commerciales. Les modèles peuvent être formés sur mesure pour des résultats commerciaux plus précis.

En avril 2023, Oracle a introduit de nouvelles fonctionnalités dans la suite d'applications Oracle Fusion Cloud pour aider les clients à accélérer la planification de la chaîne d'approvisionnement, à accroître l'efficacité opérationnelle et à améliorer la précision financière.

Siemens est une puissance mondiale en ingénierie et technologie, et propose une gamme de solutions de maintenance prédictive pour des secteurs tels que la fabrication, l'énergie et la santé. En 2022, Siemens a acquis Senseye, l'un des principaux fournisseurs de solutions de maintenance prédictive pour les entreprises manufacturières et industrielles.

La maintenance prédictive est importante pour la chaîne d'approvisionnement car elle permet une intelligence en temps réel des actifs dans les usines du monde entier, aidant à anticiper et à prévenir les problèmes de production.

Combinant une IA de pointe avec des connaissances humaines, la plateforme aide les organisations à augmenter leur productivité, à travailler de manière plus durable et à accélérer la transformation numérique.

De nombreuses grandes organisations de la chaîne d'approvisionnement et de la logistique, ainsi que des entreprises dotées d'un service de chaîne d'approvisionnement ou d'approvisionnement, utilisent Dataiku. Il s'agit d'une plate-forme de science des données, d'apprentissage automatique et d'IA utilisée pour une gestion plus granulaire et précise. Il aide à fournir une chaîne d'approvisionnement plus efficace qui permet de réaliser d'importantes économies et d'augmenter les bénéfices.

Dataiku prend en charge un large éventail de tâches d'apprentissage automatique et d'analyse, telles que la prédiction, le clustering, les séries chronologiques et la classification d'images.

Fondée en 1976, SAS développe et commercialise une suite de logiciels d'analyse, qui permet d'accéder, de gérer, d'analyser et de rapporter des données pour faciliter la prise de décision.

SAS Machine Learning sur SAS Cloud prend en charge les techniques statistiques et ML modernes dans un environnement de traitement en mémoire unique et évolutif pour développer, tester et déployer des modèles.

Dans la chaîne d'approvisionnement, il permet d'éviter le sous-stockage ou le surstockage en utilisant un aperçu en temps réel de la dynamique de l'offre et de la demande. Il peut également connecter l'intelligence des clients et de la chaîne d'approvisionnement à l'aide de modèles ML pour connecter l'engagement des acheteurs à la demande de produits.

Databricks Machine Learning permet aux équipes ML de préparer et de traiter les données, rationalise la collaboration inter-équipes. La plate-forme Databricks Lakehouse permet aux entreprises de créer des chaînes d'approvisionnement résilientes et prédictives, "en éliminant le compromis entre la précision ou la profondeur de l'analyse et le temps", explique l'entreprise.

Il permet des prévisions évolutives, pour prévoir la demande et stimuler la planification et l'optimisation de la chaîne d'approvisionnement, et peut être une aide à la gestion de la chaîne d'approvisionnement en améliorant la précision des décisions.

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