Optimisation de la chaîne d'approvisionnement

Les chaînes d'approvisionnement sont complexes. La fluctuation de la demande, les coûts de transport et de nombreux autres facteurs, tels que le mauvais temps, peuvent nuire aux performances du réseau de la chaîne d'approvisionnement. Les responsables ont besoin d'informations pour prendre des décisions éclairées face à de telles incertitudes et atténuer les risques tels que les retards et les stocks excédentaires. Sans outils pour fournir ces informations, la planification est extrêmement difficile et l'optimisation devient impossible.

Un jumeau numérique est une représentation numérique d'un produit, d'un système ou d'un processus physique du monde réel1. Lorsqu'il est appliqué à l'optimisation de la chaîne d'approvisionnement, il est possible de modéliser l'ensemble du réseau et d'exécuter différents scénarios de simulation pour déterminer comment le réseau réagira aux différents comportements d'entrée (retards, coûts variables, etc.). À l'aide du logiciel anyLogistix, ITC Infotech, un leader mondial des solutions commerciales et des services technologiques, a pu créer un jumeau numérique pour une entreprise de biens de consommation emballés à évolution rapide (FMCPG)2. En utilisant les entrées des systèmes ERP, les informations sur les événements et les prévisions de la demande quotidienne, le jumeau numérique a été utilisé pour reproduire entièrement le comportement de la chaîne d'approvisionnement et produire une prévision sur 15 jours pour le réseau. Des algorithmes d'analyse des causes profondes basés sur l'IA ont ensuite été appliqués aux prévisions afin d'identifier les sous-performances potentielles et de suggérer des actions correctives à l'avance.