Maison > Article > Périphériques technologiques > Pour contrôler les risques, l'industrie manufacturière utilise l'intelligence artificielle pour s'adapter aux changements en matière d'approvisionnement
Avec les changements rapides dans la chaîne d'approvisionnement et les conditions associées, l'approvisionnement et la vente de matériaux clés sont devenus un lourd fardeau sur les épaules des entreprises. En réponse à ces problèmes, les équipes d’approvisionnement sur place et les chaînes d’approvisionnement favorisent également une transformation à grande échelle, dans l’espoir d’établir des avantages concurrentiels.
Face à la situation économique mondiale imprévisible, la tâche des fabricants multinationaux est de contrôler efficacement les risques, d'optimiser et d'envisager la transformation numérique, d'optimiser l'analyse des dépenses MRO (maintenance, réparation, exploitation) et d'intégrer les solutions intelligentes des fournisseurs dans le processus d'approvisionnement. . L’objectif de ces réformes est de promouvoir une transformation significative du système de passation des marchés publics et d’utiliser la technologie de l’IA pour transformer les plans et stratégies de passation des marchés publics d’actions purement tactiques en un nouveau modèle de prise de décision stratégique. Cette approche est définie par Gartner comme ce qu'on appelle « les achats autonomes ». Si les mesures sont mises en œuvre, elles devraient aider les organisations à améliorer leur compétitivité et leur intelligence, et à faire entrer l'efficacité des achats et les économies de coûts dans une nouvelle ère.
Parmi eux, l’informatique cognitive apportera une force incontournable. Les technologies émergentes basées sur l’IA/le cloud contribuent à la coordination des données et à l’optimisation de l’architecture du réseau de la chaîne d’approvisionnement. Ces technologies peuvent aider les équipes achats et leurs organisations à s'adapter aux changements du monde réel, à garantir qu'elles sont toujours plus réactives que leurs concurrents et à renforcer les partenariats avec les fournisseurs. De plus, les informations en temps réel aideront les organisations à prendre rapidement des décisions plus fiables, basées sur des données.
Mais gérer ce type de changement est une tâche difficile pour toute équipe d'exécution technologique. Il est donc nécessaire que nous approfondissions les conditions préalables, les facteurs de succès et les bases de mise en œuvre de ce changement.
Examinons d'abord les principales mesures de gestion du changement que les équipes achats doivent entreprendre lorsqu'elles envisagent une transformation numérique interne.
Alignement du leadership – Les organisations doivent établir une structure de leadership flexible. Ces managers sont-ils prêts à changer le processus d’approvisionnement ? Comprennent-ils les avantages de la technologie de l’IA ? Peuvent-ils être persuadés d’accepter les changements à venir ?
Implication des parties prenantes – Les parties prenantes sont cruciales tout au long du processus de changement. Votre équipe est-elle prête à interagir avec les différentes parties prenantes qui seront affectées par le changement ? Par exemple, quelle est l’attitude du responsable des achats ou du DSI ? Sont-ils capables de discuter et de prendre des décisions avec vous face à face ?
Pratique de communication - Dans l'ensemble du scénario de gestion du changement, l'équipe doit mener une communication transparente basée sur l'ensemble du cycle. Cette communication doit pouvoir répondre aux besoins spécifiques des équipes achats et MRO, notamment en communiquant avec les fournisseurs en amont et en minimisant les risques.
Formation et mise en œuvre - Comme indiqué précédemment, une gestion d'un changement d'une telle envergure impliquera inévitablement de nouvelles mesures et formations. Cette formation ne doit pas être une approche universelle, mais doit être adaptée à chaque rôle spécifique au sein de l'équipe d'approvisionnement.
Adoption comportementale - L'équipe mettant en œuvre le changement doit être capable de définir des mesures pour aider les parties prenantes à comprendre le changement de gestion de manière plus transparente.
Ces thèmes ont souvent des formes spécifiques selon les secteurs et les scénarios, mais comprendre ces principes généraux aidera les entreprises à obtenir un large soutien en faveur du changement au sein de l'organisation avant d'agir.
Une étude récente de Globality montre que 90 % des responsables mondiaux des achats ajustent rapidement leurs modèles et processus opérationnels, dans l'espoir de mieux faire face aux défis commerciaux réels, turbulents et incertains. Plusieurs points de données divulgués dans l’étude indiquent également que ce signe a commencé à former une tendance globale.
La majorité des personnes interrogées (87 %) se concentrent sur la constitution d'équipes numériques et de données, dans l'espoir d'obtenir des informations prédictives et de déployer de nouvelles technologies pour accélérer la réponse aux perturbations et aux chocs économiques futurs.
81 % des achats, estime le responsable ; qu'un plus grand soutien de la part de l'entreprise est nécessaire pour réaliser cette transformation numérique clé ;
La moitié des organisations interrogées ont exprimé leur intention de se transformer en un service centré sur les achats, passant de la simple exécution de processus de routine à agir en tant que consultant et partenaire commercial. .
Les dirigeants ont également admis dans l'enquête que ce changement dans les modèles d'approvisionnement et d'exploitation aidera les organisations à renforcer leur agilité et leur résilience dans un monde des affaires en évolution rapide.
Le facteur humain dans la chaîne d'approvisionnement est sans aucun doute la clé pour promouvoir la gestion du changement en matière d'approvisionnement. Comment les organisations peuvent-elles exploiter efficacement l’intelligence humaine dans leurs pratiques d’approvisionnement ? De même, comment les équipes dirigeantes et les collaborateurs prennent-ils les décisions concernant les opérations d’achats ? La réponse la plus simple consiste à introduire des outils techniques pris en charge par l’IA.
Le véritable défi de la pénurie de main-d'œuvre a favorisé l'essor rapide de l'IA dans le domaine de la fabrication opérationnelle. De plus, à mesure que la génération du baby-boom se retire progressivement du secteur manufacturier industriel, de moins en moins de jeunes sont disposés à rejoindre les domaines de la fabrication et de la production. En conséquence, les entreprises sont plus enclines à améliorer l’efficacité de leur production grâce à des outils technologiques tels que l’IA/l’apprentissage automatique.
Pour les responsables achats, le burn-out est également devenu un véritable problème, et s'approche même d'un « point de bascule » disruptif. L'enquête Ceridian 2022 Pulse of Talent menée au Royaume-Uni a révélé que les travailleurs britanniques souffrent généralement d'une certaine forme d'épuisement professionnel, notamment des contraintes liées aux délais (32 %), une charge de travail accrue (49 %) et même des problèmes de santé mentale (34 %).
Les outils d'IA peuvent améliorer les capacités des travailleurs humains, éliminer ce type d'épuisement professionnel et ainsi améliorer la satisfaction des employés. L’IA peut prendre en charge des tâches répétitives et subalternes plus adaptées à l’automatisation. Cela ne remplacera pas les emplois humains, mais aidera les travailleurs à économiser leur énergie pour d’autres tâches plus stratégiques et plus enrichissantes. Les employés peuvent également travailler avec la direction pour décider comment utiliser correctement l'IA dans un environnement de fabrication/production afin de réduire les coûts et/ou les risques.
Prenons l'exemple d'une entreprise cliente, un important fabricant de papiers-mouchoirs, de pâte à papier, de papier, de produits de construction scellés et de produits chimiques connexes. L'entreprise a du mal à améliorer la qualité des données car elle est confrontée à de mauvaises prises de décision et à de graves retards de travail dus à des informations inexactes sur les stocks MRO.
L'entreprise souhaitait travailler plus rapidement et bénéficier de capacités de prise de décision plus rapides et plus précises. À cette fin, ils ont introduit des outils d’analyse de données, d’intelligence artificielle et de visualisation pour optimiser les stratégies d’actifs et les niveaux de gestion des stocks.
Le fabricant a également décidé d'adopter de nouveaux principes de gestion stratégique et une structure globale pour les opérations d'approvisionnement, les achats, les finances et l'informatique. En regroupant les données de plusieurs systèmes SAP/EAM, les stratégies d'IA peuvent garantir qu'elles fournissent le bon inventaire au bon moment. En seulement 45 jours, l’entreprise a également réalisé des économies de coûts de plus de 20 millions de dollars.
La technologie IA aidera les équipes d'approvisionnement à travailler efficacement et à identifier et gérer rapidement les risques liés aux fournisseurs. C’est le meilleur moment pour rationaliser les processus d’approvisionnement, réduire les coûts, s’adapter rapidement aux changements et améliorer les capacités de conformité en réponse aux changements politiques/légaux. Adopter la gestion du changement et s'engager dans une communication descendante aidera l'équipe des achats et l'ensemble de l'organisation à traverser en douceur la période de changement.
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