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Une planification résiliente de la Supply Chain grâce à l’Intelligence Artificielle

AI-Powered Supply Chain
L'incertitude et la variabilité sont devenues omniprésentes dans les Supply Chain des industries de l’aéronautique, du spatial et de la défense. Elles découlent d'événements internes inattendus (qualité, retards, perturbations, etc.) et externes (volatilité du marché, changements de fournisseurs et d'autres partenaires, catastrophes environnementales, grèves, etc.) et peuvent générer une lourde complexité écrasante, en particulier pour la planification.

Afin de maintenir le niveau de service convenu dans ce contexte, la résilience de la planification de la Supply Chain est essentielle, ce qui signifie que les décisions doivent être adaptables et les plans cohérents et dynamiques.
 

L'intelligence artificielle pour une planification résiliente de la Supply Chain


Les progrès récents des technologies d'intelligence artificielle (IA), notamment en matière de prise de décision, font partie des leviers les plus efficaces pour améliorer la résilience de la Supply Chain.
Sopra Steria a identifié trois points clés où l'intelligence artificielle apporte le plus de valeur ajoutée à la planification et à la résilience de la Supply Chain : 

Uncertainty Management
Digital Twin Modelling
3. Balancing Optimisation

 

Pour soutenir les praticiens de la Supply Chain sur ces problématiques, Sopra Steria a développé des algorithmes d'IA spécifiques permettant d’accélerer la création de valeur sur des cas réels.

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#1 Gestion de l'incertitude : comprendre et propager

Les Supply Chain modernes sont basées sur des flux tirés par la demande. Malgré ses nombreux avantages, cette méthode de planification est naturellement sensible aux changements de demand. De plus, l'interdépendance des besoins amplifie les impacts des variations de plan sur les flux amont, c’est l'effet coup de fouet. 
En particulier, dans les industries de l’aéronautique, du spatial et de la défense, la complexité des Supply Chain et la profondeur des nomenclatures des produits standards augmentent de manière exponentielle cet  effet coup de fouet, créant beaucoup d’instabilité. Les enjeux de la gestion des incertitudes sont donc primordiaux, tout comme la nécessité de savoir les appréhender au sein du processus de planification. 
Pour ce faire, Sopra Steria a développé des moyens de modélisation et de simulation innovants pour comprendre en profondeur les impacts des incertitudes. Les algorithmes d'IA de Sopra Steria permettent de prévoir précisément la demande et notamment sa variabilité en intégrant les connaissances sur sa nature et ses origines. 
 
Ensuite, des modèles propriétaires spécifiques permettent de simuler la propagation de ces incertitudes dans le réseau, créant ainsi une vision détaillée des risques potentiels liés aux variations de la demande. En ce sens, les modèles d'IA de Sopra Steria apportent un éclairage précis et pertinent des enjeux du processus de planification. 

#2 Modélisation de jumeaux numériques : simuler l'image complète de bout en bout

Pour planifier dans un contexte incertain, il faut pouvoir comprendre à la fois ce qui pourrait se passer, et également trouver les meilleures alternatives à une telle situation. Comprendre comment le système global de la chaîne d'approvisionnement peut réagir et évoluer dans le temps en fonction de diverses actions ou décisions permet d'obtenir des informations pertinentes. 
Cela est possible grâce à un jumeau numérique de la Supply Chain, qui fournit aux praticiens de la chaîne d'approvisionnement un modèle complet des processus de la Supply Chain, de leur gouvernance et de leur contrôle. Un niveau aussi précis de représentation numérique permet de simuler des scénarios où, en modifiant différents paramètres ou décisions, on peut déterminer en temps réel la meilleure issue à une situation difficile. Ce type de simulation est particulièrement utile dans un environnement industriel complexe, flou et imprévisible, et apporte une valeur significative à l'organisation globale.  
Sopra Steria a choisi le jumeau numérique de la Supply Chain comme technologie centrale pour la planification des décisions dans les industries de l’aéronautique, du spatial et de la défense. Que ce soit pour la gestion des capacités, la planification des achats/production ou l'optimisation des stocks, Sopra Steria a ainsi développé des assets supplémentaires d'aide à la décision basés sur l'IA pour améliorer la visibilité et la cohérence de la planification des décisions, à la fois sur le long terme et pour des scénarios de bout en bout.

#3 Optimisation de l'équilibrage : organiser et planifier de manière cohérente

Les défis de la planification sont fortement corrélés à l'équilibrage : les plans d'approvisionnement et de livraison sont généralement conçus pour faire converger efficacement les ressources internes (ou externes) et les demandes. Dans la Supply Chain, les ressources peuvent être la production, les fournisseurs, la logistique, les personnes ou les machines, et la demande la livraison des produits ou composants demandés au bon moment, au bon endroit, en quantité et en qualité.
Résoudre cette équation d'équilibre est un véritable défi pour toute industrie et en particulier pour les industries de l’aéronautique, du spatial et de la défense étant donné leur complexité. En effet, elle nécessite la prise en compte de deux types d'intrants : d'une part, des contraintes dures spécifiques (telles que les contraintes de priorité), et d'autre part, des événements indésirables qui peuvent survenir de manière aléatoire (comme une machine qui tombe en panne de manière inattendue).
Le défi de la prise de décision pour les praticiens de la Supply Chain est de gérer ces deux types de données très différentes sur des horizons variables. L'intelligence artificielle est l'une des technologies les plus puissantes capables de répondre à de telles problématiques. Sopra Steria a développé des algorithmes d'optimisation robustes pour optimiser les plans de production  de telle sorte qu’ils restent cohérent dans le temps sur un horizon glissant. A titre d'exemple, Sopra Steria a développé un optimiseur de stock de sécurité dynamique basé sur la programmation stochastique dynamique prenant en compte l'incertitude liée aux machines de production et au variations des marchés.


Bénéfices et retours d’expérience

Sopra Steria a accompagné plusieurs industriels aéronautiques dans la mise en place d’outils d'aide à la décision basés sur l'IA pour la planification. A titre d'exemple, Sopra Steria a conçu un algorithme d'équilibrage de charge/capacité qui minimise la mise sur le marché des produits de bout en bout tout en assurant le lissage des activités multi-sites. En ordre de grandeur, Sopra Steria estime, sur la base de ses analyses et références, les bénéfices suivants dans le processus de planification grâce à sa méthodologie propriétaire susmentionnée et ses accélérateurs :

Jusqu'à 15% de

réduction des coûts liés aux ventes perdues/backlog

Jusqu'à 10%

d'augmentation du niveau de service

-20%

Nombre moyen de changements de plan dans le cadre d'un horizon glissant

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