Traduit avec DeepL
Au début d'un processus logistique, l'IA analyse de grandes quantités de données, attribue les marchandises, détecte les écarts et crée ainsi une base fiable pour les étapes suivantes. Cette structuration précoce influence ensuite l'ensemble du système, de la gestion des stocks à la planification du transport.
Dans les centres logistiques, les systèmes d'IA remplacent de plus en plus les contrôles manuels. Ils analysent les images et les informations textuelles, comptent les paquets, détectent les dommages et affectent automatiquement les marchandises aux commandes. Des robots d'entrepôt autonomes optimisent en outre les voies de transport et les emplacements sur les étagères. Les processus internes deviennent ainsi plus précis, plus rapides et moins sujets aux erreurs.
L'analyse précoce des données a également un impact sur la chaîne de transport. Les méthodes d'optimisation modernes sélectionnent les moyens de transport appropriés, planifient les itinéraires et répartissent les commandes en tenant compte du respect des délais, de la charge de travail et de la durabilité. Ces systèmes réagissent immédiatement aux changements et produisent des solutions beaucoup plus précises et rapides que celles qui sont planifiées manuellement.
L'utilisation de l'IA modifie également les tâches des professionnels de la logistique. Une fois que les systèmes d'IA ont attribué les marchandises, évalué les données et optimisé les processus, les spécialistes prennent en charge les étapes suivantes. Il s'agit notamment d'examiner les propositions de l'IA, de définir les priorités, d'adapter les paramètres et de décider de la mise en œuvre en cours d'exploitation. Ils contrôlent ainsi les phases du processus qui se basent sur les analyses automatisées et qui sont centrales pour un processus global sans faille.
Pour savoir comment la logistique évolue avec l'IA et quelles sont les étapes utiles pour les PME, lisez l'article.
Cet article du KMU-Magazin fait partie d'une série qui a été créée dans le cadre d'une activité de suivi de la publication Orientation IA : défis et opportunités pour les PME suisses. Cette publication de la SATW aide les petites et moyennes entreprises à identifier les potentiels de l'intelligence artificielle et à planifier les prochaines étapes concrètes.
Le contenu a été élaboré en étroite collaboration avec les acteurs du réseau SAIROP (Swiss AI Research Overview Platform). SAIROP encourage l'échange entre la science, l'économie et la société, rend les compétences suisses en matière d'IA visibles et crée une orientation dans l'écosystème dynamique de l'IA.
La logistique interne comprend tous les processus au sein d'une entreprise, par exemple la réception des marchandises, le stockage, la préparation des commandes et la sortie des marchandises. La logistique interne profite de plus en plus des applications d'intelligence artificielle.
La logistique supplémentaire désigne le transport de marchandises entre les entreprises et le client final. La logistique supplémentaire profite de plus en plus des applications d'IA.
L'IA analyse les images et les textes, compte les paquets, détecte les dommages et attribue automatiquement les marchandises aux commandes. Les robots autonomes optimisent les emplacements en rayon et les voies de transport. Des entreprises comme Amazon utilisent déjà largement de tels systèmes.
L'accent est mis sur le choix des moyens de transport appropriés, la répartition des commandes sur la flotte et la planification optimale des itinéraires. Des algorithmes modernes peuvent charger efficacement les palettes, prédire les volumes de transport et résoudre de manière fiable des problèmes de tournées complexes tels que le problème des vendeurs itinérants.
Bien que ces problèmes soient considérés comme difficiles à résoudre dans la pratique, les algorithmes d'IA offrent aujourd'hui des solutions optimales ou presque optimales, même pour les variantes avec de nombreux lieux. Les grandes entreprises tech mettent à disposition des bibliothèques spécialisées à cet effet, comme Google OR-Tools.
L'apprentissage automatique (ML) est utilisé pour prévoir les volumes de transport de manière plus précise. Toutefois, le ML n'est que peu adapté aux problèmes d'optimisation complexes, car des situations logistiques similaires nécessitent souvent des solutions différentes.
Les systèmes d'IA sont pilotés par des fonctions cibles qui s'orientent sur des indicateurs clés tels que le respect des délais, la charge de travail, la durabilité, la précision et la sécurité des collaborateurs. Le choix des KPI influence directement le résultat de l'optimisation.
Les spécialistes de la logistique développent moins leurs propres solutions et collaborent plus étroitement avec l'IA. Ils définissent les exigences, examinent les propositions algorithmiques et gèrent les processus numériques. L'accent se déplace ainsi de la planification manuelle vers la conception et l'évaluation supérieures des systèmes.
Des équipes de recherche travaillent sur l'apprentissage par renforcement profond et sur des méthodes quantiques. De plus, les grands modèles de langage aident déjà à modéliser des problèmes d'optimisation complexes, par exemple dans l'assistant de modélisation Gurobi AI.
