Pour soutenir les acteurs de la Supply Chain tout au long de ces trois étapes, Sopra Steria a développé des modèles et des assets basés sur l'Intelligence Artificielle dédiés aux cas d'usages à forte valeur ajoutée :
#1 - Design : Concevoir et configurer
La livraison des produits et composants ainsi que la continuité de la production doivent être sécurisées afin d'assurer un bon niveau de service. Pour ce faire, l'un des exercices clés est l'ingénierie des processus et des réseaux de la Supply Chain. Le positionnement des sites logistiques, la configuration des flux d'approvisionnement des produits et des composants ou encore la gestion des capacités sont souvent des défis très complexes. Sopra Steria a développé des algorithmes d'optimisation qui réduisent considérablement le temps nécessaire à la résolution de ce type de problèmes, que ce soit pour obtenir un réseau bien configuré ou pour définir l'organisation stratégique de l'approvisionnement en maximisant la valeur du processus d'achat.
Plus spécifiquement au niveau local, des algorithmes dédiés ont également été mis en œuvre pour optimiser la conception des sites eux-mêmes. À des fins environnementales, la consommation du mix énergétique peut être contrôlée par l'adaptation de la production selon la disponibilité des sources d'énergie renouvelables locales. Pour l'efficacité de la logistique interne, les opérations en entrepôt ou en usine permettent des gains massifs en termes d'optimisation de temps et de ressources.
#2 - Stabiliser pour assurer la résilience de la planification ainsi qu'une prise de décision cohérente
Dans un environnement d'horizon glissant, les opérations de la Supply Chain sont en évolution permanente. Prendre en compte la dynamique du système peut se révéler déterminante pour assurer la résilience du réseau dans un tel contexte. La fiabilité temporelle des décisions dans la gestion de la chaîne d'approvisionnement, en particulier les plans d'approvisionnement, de production ou de logistique, est l'un des principaux leviers pour améliorer la résilience de la Supply Chain. Elle assure la stabilité et la cohérence dans le temps en garantissant la conformité des transactions à la trajectoire du système global. Sopra Steria a investi dans des modules spécifiques d'IA et d'optimisation qui peuvent être sollicités afin d'améliorer la robustesse des plans. En logistique par exemple, Sopra Steria a développé des algorithmes d'optimisation des plans de transport, prenant en compte la vision globale des flux de l'activité amont vers les centres de distribution. Dans la planification des charges d'activité de bout en bout, les modules d'IA de Sopra Steria sont capables d'optimiser les plans sous contraintes opérationnelles tout en lissant les activités dans le temps. Dans l'ingénierie de la chaîne d'approvisionnement, l'accent a été mis sur l'optimisation des paramètres de gestion des stocks et la classification des produits pour améliorer la pertinence des politiques de gestion.
#3 - Affiner pour surveiller et gérer
Une fois conçus et sécurisés, les processus et le réseau de la Supply Chain doivent être contrôlés de manière efficace sur une base régulière et à haute fréquence. La réactivité et l'adaptabilité des décisions sont essentielles pour un suivi et une gestion précise des opérations. C'est pourquoi les praticiens de la Supply Chain ont besoin d'une aide à la décision pour optimiser leurs choix, garantir des réponses rapides et des résultats performants. Dans cette optique, Sopra Steria a développé des modules d'IA pour l'optimisation du réacheminement logistique et les problèmes d'allocation spécifiques.
Piloter les opérations de Supply Chain, qu'il s'agisse de la production, de l'approvisionnement ou de l'équilibre des ressources, ne peut se faire qu'en résonance du contexte industriel et des objectifs métiers. En intégrant ces contraintes et les indicateurs clés de performance à suivre, les ressources d'IA de Sopra Steria permettent aux décideurs de comprendre et d'optimiser les facteurs clés ayant un impact sur la performance de la Supply Chain.
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