L'IA pour la gestion des stocks expliquée

Dans le monde des affaires actuel, qui évolue rapidement, une gestion efficace des stocks est essentielle à la réussite de toute organisation. Les entreprises doivent maintenir l'équilibre délicat entre un stock suffisant pour répondre à la demande et la réduction des excédents qui entraînent des gaspillages ou une augmentation des coûts. Intelligence artificielle (IA) s'est imposée comme une solution puissante pour rationaliser les processus de gestion des stocks, en offrant des informations en temps réel, une automatisation et des capacités prédictives qui peuvent améliorer considérablement l'efficacité et la prise de décision.

Ce blog explore la façon dont l'IA transforme la gestion des stocks, ses avantages et ses applications clés pour les entreprises qui cherchent à rester compétitives sur le marché moderne.

Dernières statistiques sur l'IA pour la gestion des stocks

Voici quelques-unes des Dernières statistiques sur l'IA pour la gestion des stocks qui mettent en évidence son impact croissant dans tous les secteurs d'activité :

1. Croissance du marché de l'IA dans la gestion des stocks

• Le programme mondial L'IA dans le marché de la chaîne d'approvisionnementqui comprend la gestion des stocks, devrait croître de 1,5 à 1,5 million d'euros. $5,61 milliards d'euros en 2022 à $20,19 milliards d'euros d'ici 2029, avec un CAGR de 20,2% Au cours de cette période, les systèmes de gestion des stocks pilotés par l'IA** devraient contribuer à réduire considérablement les coûts et à améliorer l'efficacité opérationnelle, permettant aux entreprises d'économiser jusqu'à 10-30% sur les coûts opérationnels globaux.

2. Automatisation et efficacité

• En mettant en œuvre l'IA et l'automatisation, les entreprises ont déclaré avoir réduit leurs coûts d'inventaire jusqu'à 25%. Ceci est possible grâce à une meilleure prévision de la demande et à un suivi des stocks en temps réel.
• Les analyses prédictives basées sur l'IA de Rsing pour la gestion des stocks ont permis de réduire les coûts d'exploitation. les ruptures de stock jusqu'à 65%Les services d'assistance technique de l'Union européenne ont pour mission d'accroître les ventes en veillant à ce que les produits soient disponibles au moment où les clients en ont besoin.

3. L'IA dans l'automatisation des entrepôts

• 74% d'entrepôts devraient utiliser l'IA d'ici 2025, la robotique et les logiciels alimentés par l'IA réduisant considérablement la charge de travail manuel dans la manutention des stocks, la préparation des commandes et l'emballage.
• Automati peut améliorer la précision du prélèvement de plus de 99%La mise en place d'un système de gestion de l'environnement permet de réduire les coûts de main-d'œuvre et les pertes de produits dues à des erreurs humaines.

4. Précision des prévisions de la demande

• Les entreprises qui ont adopté l'IA pour la prévision de la demande et l'optimisation des niveaux de stocks ont connu jusqu'à 85% Amélioration de la précision des prévisionsles aidant ainsi à mieux aligner leurs stocks sur la demande des consommateurs.
• Grâce à des prédictions précises en matière d'IA, les entreprises peuvent minimiser les stocks excédentaires, ce qui permet de réduire les coûts d'exploitation. coûts de détention des stocks de l'ordre de 15%.

5. Impact sur la résilience de la chaîne d'approvisionnement

• 75% des professionnels de la chaîne d'approvisionnement estiment que l'IA aidera leurs entreprises à répondre plus efficacement aux perturbations et à améliorer la résilience de la chaîne d'approvisionnement, en particulier en ce qui concerne la planification des stocks .
• Lors de la pandémie mondiale de COVID-19, les entreprises dotées d'une gestion des stocks basée sur l'IA ont pu adapter les stratégies d'inventaire en temps réel, réduisant ainsi les pertes de ventes et assurant un flux continu de marchandises.

Qu'est-ce que l'IA dans la gestion des stocks ?

L'IA dans la gestion des stocks fait référence à l'utilisation de apprentissage automatique L'intelligence artificielle (IA) est un ensemble d'algorithmes, d'outils d'automatisation et d'analyses de données qui permet aux entreprises d'optimiser la gestion, le suivi et le réapprovisionnement de leurs stocks. L'IA peut aider les entreprises à surveiller les niveaux de stock, à prédire la demande future, à identifier les inefficacités et à automatiser les tâches manuelles qui prenaient autrefois beaucoup de temps ou étaient sujettes à des erreurs.

En analysant de grandes quantités de données historiques, les tendances actuelles du marché et même des facteurs externes tels que les conditions météorologiques ou les changements économiques, l'IA aide les entreprises à prendre des décisions plus éclairées concernant leurs stocks, en veillant à ce que les produits soient disponibles en cas de besoin, sans surstockage.

Principales caractéristiques de la gestion des stocks assistée par l'IA

1. Prévision de la demande

• L'une des applications les plus puissantes de l'IA dans la gestion des stocks est sa capacité à prévoir avec précision la demande future. En analysant les données historiques des ventes, le comportement des clients, les tendances saisonnières et les facteurs externes tels que les conditions économiques, les systèmes d'IA peuvent prédire quand et en quelle quantité un produit sera nécessaire. Cela permet un réapprovisionnement plus efficace des stocks et réduit la probabilité de surstockage ou de rupture de stock.

2. Suivi des stocks en temps réel

• Les systèmes alimentés par l'IA permettent de surveiller en temps réel les niveaux de stocks sur plusieurs sites, y compris les entrepôts, les magasins et les centres de distribution. En s'intégrant à d'autres systèmes tels que les terminaux de point de vente (TPV), l'IA peut mettre à jour les registres d'inventaire instantanément lorsque des produits sont vendus ou retournés. Les entreprises ont ainsi toujours une vision précise de leurs niveaux de stocks.

3. Réapprovisionnement automatisé

• L'IA peut automatiser le processus de réapprovisionnement, en veillant à ce que les stocks soient réapprovisionnés juste à temps pour répondre à la demande des clients. Sur la base de seuils prédéfinis et de la demande prévue, les systèmes d'IA peuvent passer des commandes aux fournisseurs automatiquement, réduisant ainsi la nécessité d'une intervention manuelle. Cela permet d'éviter à la fois le surstockage et le sous-stockage.

4. Optimisation de l'entrepôt

• L'IA est utilisée pour optimiser l'agencement des entrepôts et des centres de distribution, en veillant à ce que les produits soient stockés efficacement et puissent être récupérés rapidement. Grâce à des simulations alimentées par l'IA, les entreprises peuvent déterminer la disposition la plus efficace pour stocker les articles, minimiser les temps de récupération et réduire les coûts de main-d'œuvre. L'IA peut également prédire les périodes de pointe pour certains produits et adapter l'agencement de l'entrepôt en conséquence.

5. Gestion des relations avec les fournisseurs

• Les outils d'IA peuvent surveiller les performances des fournisseurs, suivre les délais de livraison et analyser la fiabilité des différents fournisseurs. Les entreprises peuvent ainsi prendre des décisions fondées sur des données lors de la sélection des fournisseurs, de la négociation des contrats et de la gestion des relations. En automatisant ce processus, les entreprises peuvent éviter les retards et garantir un approvisionnement constant en marchandises.

Quels sont les avantages de l'IA dans la gestion des stocks ?

1. Amélioration de l'efficacité

• L'IA automatise les tâches répétitives et manuelles telles que le suivi des stocks, le réapprovisionnement et le traitement des commandes. Cela réduit le besoin d'intervention humaine, libérant les employés pour qu'ils se concentrent sur des tâches à plus forte valeur ajoutée, tout en réduisant les erreurs associées aux processus manuels.

2. Réduction des coûts

• L'IA aide les entreprises à éviter les surstocks et les ruptures de stock, qui peuvent entraîner des coûts de stockage élevés ou des pertes de ventes. Grâce à des prévisions précises de la demande, les entreprises peuvent maintenir des niveaux de stocks optimaux, réduisant ainsi les frais de stockage, les pertes et les démarques.

3. Amélioration de la prise de décision

• L'IA fournit des informations en temps réel et des analyses prédictives qui permettent aux entreprises de prendre des décisions éclairées sur les niveaux de stocks, la gestion des fournisseurs et les stratégies d'entreposage. Grâce aux données issues de l'IA, les entreprises peuvent réagir rapidement aux changements de la demande ou des conditions du marché.

4. Augmentation de la satisfaction des clients

• En s'assurant que les produits sont toujours en stock et en réduisant les délais de livraison grâce à une meilleure gestion des stocks, les entreprises peuvent améliorer la satisfaction de leurs clients. Les systèmes automatisés peuvent prédire quand les articles sont susceptibles d'être épuisés et déclencher des réapprovisionnements à temps pour éviter les pénuries, ce qui permet aux clients de toujours obtenir les produits dont ils ont besoin.

5. Meilleure gestion des fournisseurs

• L'IA suit et analyse les performances des fournisseurs, ce qui permet aux entreprises de choisir les fournisseurs les plus fiables, de négocier de meilleures conditions et d'éviter les retards dans leur chaîne d'approvisionnement. En veillant à la bonne circulation des marchandises, les entreprises peuvent éviter les perturbations susceptibles d'avoir un impact négatif sur leurs activités.

Applications concrètes de l'IA dans la gestion des stocks

1. Le commerce de détail

Dans le commerce de détail, l'IA aide à gérer les stocks sur plusieurs sites, en veillant à ce que les niveaux de stock soient cohérents et que les clients puissent trouver les produits qu'ils recherchent. Des détaillants comme Walmart et Amazon utilisent des systèmes pilotés par l'IA pour prévoir la demande, optimiser le stockage dans les entrepôts et automatiser le processus de réapprovisionnement, ce qui se traduit par des opérations efficaces et une meilleure expérience client.

2. Fabrication

L'IA est utilisée pour suivre les matières premières et les composants dans les industries manufacturières, aidant les entreprises à gérer leur chaîne d'approvisionnement et à éviter les retards de production dus aux pénuries de matériaux. Grâce aux prévisions de la demande basées sur l'IA, les fabricants peuvent mieux planifier leurs calendriers de production et réduire le risque de sous-production ou de surproduction.

3. Commerce électronique

Les plateformes de commerce électronique telles que Shopify et eBay exploitent l'IA pour surveiller les niveaux de stock, prévoir la demande des clients et automatiser les processus d'expédition. Les outils d'IA aident commerce électronique optimisent les centres de traitement des commandes, réduisent les ruptures de stock et gèrent les fluctuations saisonnières de la demande.

4. Produits pharmaceutiques

L'industrie pharmaceutique s'appuie sur l'IA pour gérer l'approvisionnement en médicaments, en veillant à ce qu'ils soient disponibles au moment voulu sans surstockage. L'IA peut également assurer le suivi des dates de péremption, gérer les exigences en matière d'entreposage frigorifique et garantir le respect des réglementations, améliorant ainsi la précision des stocks et la sécurité des patients.

Quels sont les défis liés à la mise en œuvre de l'IA dans la gestion des stocks ?

1. Coûts initiaux élevés

• La mise en œuvre de systèmes de gestion des stocks alimentés par l'IA peut être coûteuse, car elle nécessite d'investir dans de nouveaux logiciels, du matériel et la formation du personnel. Pour les petites entreprises, le coût initial des solutions d'IA peut constituer un obstacle à leur adoption.

2. Qualité et intégration des données

• L'IA s'appuie sur des données de haute qualité pour faire des prédictions précises. Si les données d'inventaire d'une entreprise sont inexactes ou cloisonnées dans différents systèmes, cela peut affecter les performances des algorithmes d'IA. Il est essentiel de s'assurer que les données sont propres, précises et intégrées pour une mise en œuvre réussie de l'IA.

3. Complexité de l'adoption

• La complexité de la technologie de l'IA peut être écrasante pour les entreprises qui ne disposent pas de l'expertise technique nécessaire pour mettre en œuvre et gérer les systèmes d'IA. Les entreprises doivent investir dans les talents et la formation appropriés pour adopter efficacement la gestion des stocks pilotée par l'IA.

Quelles sont les techniques d'IA essentielles qui transforment la gestion des stocks ?

Plusieurs techniques d'IA transforment la gestion des stocks en améliorant l'efficacité, la précision et la prise de décision. Voici quelques-unes des les techniques essentielles de l'IA qui sont à l'origine de cette transformation :

1. Apprentissage machine (ML)

• Prévision de la demande: Les algorithmes d'apprentissage automatique analysent les données historiques des ventes, les tendances du marché et les facteurs externes (comme la saisonnalité) pour prédire la demande future. Cela permet aux entreprises d'optimiser les niveaux de stock et d'éviter les surstocks ou les ruptures de stock.
• Reconnaissance des formes: La ML détecte des modèles dans les données d'inventaire, aidant les entreprises à identifier des tendances ou des anomalies dans les mouvements de stock, telles que des pics de demande inattendus.

2. Traitement du langage naturel (NLP)

• Saisie et analyse automatisées des données: PNL est utilisé pour traiter des données non structurées, telles que les courriels des fournisseurs, les rapports de vente ou les commentaires des clients. En extrayant des informations de ces sources, les entreprises peuvent améliorer la planification des stocks et la gestion des fournisseurs.
• Chatbots et assistants virtuels: Les assistants virtuels alimentés par l'IA aident les travailleurs d'entrepôt ou les directeurs à accéder aux informations sur les stocks ou aux détails des commandes en utilisant des commandes vocales ou du texte, ce qui rationalise la communication.

3. Analyse prédictive

• Prévisions des niveaux de stock: L'analyse prédictive utilise des modèles d'intelligence artificielle pour prédire quand les stocks devront être réapprovisionnés en fonction de la vitesse des ventes, de facteurs externes (par exemple, les conditions météorologiques) et du comportement des consommateurs. Cela permet d'éviter à la fois les surstocks et les ruptures de stock, ce qui améliore la trésorerie et la satisfaction des clients.
• Optimisation des délais de livraison des fournisseurs: L'IA analyse les performances passées des fournisseurs et les délais de livraison pour aider les entreprises à anticiper les retards ou les problèmes, optimisant ainsi la planification des achats.

4. Automatisation des processus robotiques (RPA)

• Réapprovisionnement automatisé: La RPA peut automatiser les tâches répétitives telles que le réapprovisionnement des stocks, la mise à jour des niveaux de stock et le suivi des expéditions. Cela permet d'éliminer les erreurs humaines et de garantir que les niveaux de stock sont constamment ajustés sur la base de données en temps réel.
• Automatisation des entrepôts: Dans les entrepôts, les robots dotés d'une intelligence artificielle peuvent prélever, emballer et transporter des marchandises de manière autonome, ce qui accroît l'efficacité du processus d'exécution.

5. Vision par ordinateur

• Suivi des stocks en temps réel: Les systèmes de vision par ordinateur alimentés par l'IA utilisent des caméras et des capteurs pour suivre les niveaux de stock et les emplacements en temps réel. Cela permet aux entreprises de maintenir un inventaire précis des stocks et de réduire les écarts dans les inventaires.
• Contrôle de qualité automatisé: Les systèmes de vision basés sur l'IA inspectent les produits pour détecter les défauts au cours de la production ou de l'emballage, garantissant que seuls les articles de qualité sont ajoutés à l'inventaire.

6. Apprentissage en profondeur

• Modèles de prévision avancés: L'apprentissage profond peut traiter des relations plus complexes et non linéaires dans les données, améliorant ainsi les prévisions de la demande en prenant en compte un éventail plus large de variables telles que les conditions économiques, le sentiment des consommateurs et l'activité des concurrents.
• Optimisation de l'agencement des entrepôts: Les algorithmes d'apprentissage profond peuvent simuler diverses configurations d'entrepôt et optimiser l'agencement pour accélérer le prélèvement et l'emballage, réduisant ainsi les coûts de main-d'œuvre et de temps.

7. Apprentissage par renforcement

• Optimisation de la politique d'inventaire: L'apprentissage par renforcement permet aux entreprises d'ajuster dynamiquement leurs politiques d'inventaire (par exemple, les points de réapprovisionnement, les quantités commandées) en tirant des enseignements des interactions avec l'environnement, telles que les fluctuations de la demande ou les perturbations de la chaîne d'approvisionnement.
• Systèmes adaptatifs: L'apprentissage par renforcement permet aux systèmes d'apprendre à partir des résultats, en améliorant continuellement les décisions relatives aux niveaux de stock, à l'approvisionnement et à la distribution au fil du temps.

8. Intégration de l'IdO et de l'IA

• Capteurs intelligents: Les dispositifs IoT, intégrés à l'IA, surveillent les niveaux de stock, les conditions environnementales (comme la température ou l'humidité) et les mouvements en temps réel. Ces capteurs transmettent des données à des systèmes d'IA qui analysent les informations et déclenchent les actions nécessaires, comme le réapprovisionnement des produits ou l'ajustement des conditions de stockage.
• Visibilité de bout en bout: La combinaison de l'IA et de l'IoT offre aux entreprises une vue complète et en temps réel de leurs stocks sur l'ensemble de la chaîne d'approvisionnement, des matières premières aux produits finis.

9. Systèmes de recommandation

• Allocation dynamique des stocks: Les moteurs de recommandation alimentés par l'IA peuvent suggérer des niveaux de stock optimaux pour différents sites (magasins, entrepôts, etc.) en fonction de facteurs tels que la demande régionale, les tendances des ventes et les préférences des clients.
• Regroupement de produits: L'IA recommande des offres groupées de produits ou des produits alternatifs en fonction des niveaux de stock et des préférences des clients, ce qui permet d'optimiser les ventes et de réduire les stocks excédentaires.

L'avenir de l'IA dans la gestion des stocks

À mesure que la technologie de l'IA continue d'évoluer, nous pouvons nous attendre à des applications encore plus sophistiquées dans le domaine de la gestion des stocks. Les robots alimentés par l'IA et les entrepôts automatisés sont déjà en train de devenir une réalité, avec des entreprises comme Amazon en tête. Les progrès futurs en matière d'apprentissage automatique, de vision par ordinateur et d'analyse prédictive permettront de rationaliser davantage les processus d'inventaire, offrant aux entreprises une plus grande flexibilité, une meilleure précision et une plus grande efficacité.

Conclusion

L'IA révolutionne la gestion des stocks en fournissant des informations en temps réel, en améliorant l'efficacité et en réduisant les coûts. Grâce à la prévision de la demande, au réapprovisionnement automatisé et à la gestion des fournisseurs, l'IA aide les entreprises à optimiser leurs niveaux de stock et à rationaliser leurs opérations. La technologie de l'IA continuant à progresser, les entreprises qui adoptent des systèmes de gestion des stocks basés sur l'IA seront mieux positionnées pour prospérer sur le marché concurrentiel. Pour en savoir plus, contactez Carmatec.

Questions fréquemment posées

1. Qu'est-ce que l'IA dans la gestion des stocks ?

L'IA dans la gestion des stocks utilise des algorithmes d'apprentissage automatique, des outils d'automatisation et des analyses de données pour optimiser le suivi des stocks, la prévision de la demande, le réapprovisionnement des stocks et la gestion des fournisseurs. Elle aide les entreprises à gérer leurs stocks plus efficacement en leur fournissant des informations en temps réel et en réduisant la probabilité de surstockage ou de rupture de stock.

2. Comment l'IA améliore-t-elle la prévision de la demande ?

L'IA améliore la prévision de la demande en analysant les données historiques des ventes, le comportement des clients, les tendances saisonnières et les facteurs externes tels que les conditions météorologiques ou économiques. Les algorithmes d'apprentissage automatique utilisent ces données pour prédire la demande future avec plus de précision, ce qui permet aux entreprises d'optimiser les niveaux de stock et de répondre à la demande des clients sans surstockage.

3. Quels sont les avantages de l'utilisation de l'IA pour la gestion des stocks ?

Les avantages de l'IA dans la gestion des stocks comprennent l'amélioration de l'efficacité, la réduction des coûts opérationnels, une meilleure prise de décision grâce à des informations en temps réel, une meilleure satisfaction des clients en garantissant la disponibilité des produits, et des processus automatisés qui réduisent les erreurs humaines et les coûts de main-d'œuvre.

4. L'IA peut-elle automatiser le réapprovisionnement des stocks ?

Oui, l'IA peut automatiser le réapprovisionnement des stocks en fixant des seuils prédéfinis et en prédisant la demande future. Lorsque les niveaux de stock tombent en dessous d'un certain seuil, les systèmes d'IA commandent à nouveau automatiquement des articles, ce qui garantit que les stocks sont réapprovisionnés juste à temps pour répondre à la demande, réduisant à la fois les stocks excédentaires et les ruptures de stock.

5. Quels sont les défis auxquels les entreprises peuvent être confrontées lors de la mise en œuvre de l'IA dans la gestion des stocks ?

Les entreprises peuvent être confrontées à des défis tels que des coûts de mise en œuvre initiaux élevés, la nécessité de disposer de données propres et précises pour que l'IA fonctionne efficacement, l'intégration avec les systèmes existants et la complexité de la gestion des systèmes pilotés par l'IA, qui peuvent nécessiter une expertise technique spécialisée.