Le jeudi 4 juin 2020 s’est tenu notre tout dernier Meetup en ligne avec pour thème “l’Intelligence Artificielle au service de la résilience de la supply chain”, et qui a soulevé une problématique majeure : 

Comment gérer l’imprévu ?

La crise de Covid-19 a souligné l’importance vitale de la résilience de la Supply Chain.

Suite à notre prix au hackathon « #EUvsVirus », notre CEO et cofondateur, Arnaud de Moissac, vous a invité à découvrir ce qui se passe derrière nos écrans.

Nous avons continué à travailler après le hackathon sur une interface d’application de simulation / optimisation dynamique facile à utiliser. Nous avons donc décidé de poursuivre notre série de MeetUps, et cette fois, tout était en anglais !

Nous avons invité Matyas Kocsis, responsable de la logistique de LafargeHolcim Europe de l’Est, qui nous a présenté  de quelle manière DCbrain aide à gérer les imprévus.

Enfin, le professeur Martin Christopher de l’Université de Cranfield, un expert dans le domaine de la résilience de la Supply Chain depuis plus de 20 ans, nous a éclairé sur l’avenir du secteur suite à l’impact du Covid-19. Ce Meetup à accueilli plus d’une soixantaine de personne avec de nombreuses questions.

Avant toute chose, commençons par une définition du thème de notre meetup :

Une supply chain résiliante peut être définie comme : « une chaîne d’approvisionnement avec la capacité de récupérer rapidement d’événements inattendus ayant un impact sur la performance de la supply chain »

Le projet Hackathon : Utiliser L’IA afin d’accompagner la supply chain face à une crise mondiale

Nous avons créé une extension de notre produit dédiée à la pandémie CoVid-19, en 48 heures.

L’objectif était double : mieux gérer la chaîne d’approvisionnement des produits de première nécessité tels que les masques ou les médicaments afin de réduire le nombre de morts de la pandémie, et anticiper l’impact majeur qu’aura le déconfinement sur la logistique au niveau européen pour éviter un blocage de la reprise économique.

DCbrain s’est intéressé à la chaîne d’approvisionnement et aux taux de remplissage des entrepôts, aux flux de transport ferroviaire et routier, aux points de production et de livraison. Grâce à notre technologie INeS et l’expertise de notre équipe, nous avons proposé une solution pour les optimiser et prévenir les aléas comme par exemple la fermeture de frontières et augmentation des coûts de transports associés

Les chaînes d’approvisionnement sont l’épine dorsale de notre économie. Hier, nous tenions tous pour acquis que les chaînes d’approvisionnement mondiales fonctionnaient de manière transparente.

Aujourd’hui, nous savons que ce n’est pas vrai. Une crise sanitaire d’envergure mondiale telle que CoVid-19 crée de l’incertitude : les frontières peuvent fermer ou les usines situées en dehors de l’Europe peuvent ne pas livrer à temps. Quand un tel choc arrive, c’est le chaos qui prévaut. La fourniture de masques chirurgicaux et d’autres fournitures médicales en sont les parfaits exemples. C’est pourquoi DCbrain a participé à ce hackathon, a mis son savoir-faire à disposition de la Commission européenne pour hacker ce problème et proposer une solution innovante, basée sur L’Intelligence Artificielle, qui permettra au secteur Supply Chain de redémarrer rapidement, dans les meilleures conditions possibles.

DCbrain, un moyen efficace de gérer les imprévus sur votre supply chain ?

LafargeHolcim avait  besoin d’une solution digitale afin d’optimiser leur réseau en Europe centrale. L’objectif était d’assurer une prise de décision rapide et axée sur les données dans un environnement complexe avec  plus de 3000 expéditeurs clients et plus de 70 types de produits différents

Plusieurs points devaient ainsi êtres traités et optimisés tels que :

  • L’expérience utilisateur finale (visualisation de la donnée, une simulation rapide des résultats…)
  • Un processus simplifié (coordination des différents pays et fonctions en parallèle…)
  • Les profits (maximiser les revenues des ventes)
  • Servir un marché changeant et en croissance (usines vendues, pénuries dues aux matières premières et à la production, contraintes de capacité …)

Pour cette raison, LafargeHolcim a fait appel à DCbrain et à sa solution innovante INeS, dans le but de répondre à ces 4 différents objectifs. Comment tester les capacités de DCbrain ? – Exécuter un projet pilote avec des objectifs clairs.
Nous avons ainsi effectués différentes démarches afin de répondre aux attentes de LafargeHolcim :

  • Création d’un double digital du réseau physique
  • Création de plusieurs scénarios réels
  • Les comparer avec de vraies décisions de managements
  • Évaluer les résultats du pilote

Ainsi, nous avons pu observer que les attentes de LafargeHolcim furent toutes traitées et que la mise en place de notre pilote sur leur réseau a permis de répondre aux différentes problématiques avec succès.

Les profits ont été augmentés (Objectif TCO atteint – réduction de 0,75%), l’expérience utilisateur finale améliorée (temps de calcul réduit), le processus fut simplifié (modification facile des contraintes) …

Pour LafargeHolcim, l’implémentation d’IA sur leur réseau fut un succès à tous les niveaux. DCbrain leur a ainsi permis de gérer les imprévus sur leur supply chain tout en maximisant leurs profits.

Voici 2 questions qui ont été posées par des participants après l’intervention de Matyas :

1) Quels type d’algorithmes d’optimisation sont utilisés dans la démo ?
Nous utilisons un mélange d’algorithmes classiques tels que la recherche opérationnelle et plus « d’approche moderne » comme le Reinforcement Learning. Notre objectif est de pouvoir rapidement fournir une solution de bonne qualité.

2) Quel type de données utilisez-vous pour être sûr que la route qu’on choisira n’est pas aussi proche (avec risque météorologique, grèves,… par exemple) et n’augmentera-t-elle pas finalement le coût final ?
Nous considérons que l’équipe opérationnelle utilisant l’outil sait déjà quelle route est disponible aujourd’hui ou non. Par conséquent, ils peuvent configurer facilement l’outil pour fermer des entrepôts ou des routes. Bien sûr, des événements inattendus se produisent. Dans ce cas, l’opérateur marque la nouvelle route comme fermée (par exemple) et notre outil est en mesure de ré optimiser très rapidement pour fournir une nouvelle réponse. L’objectif est de fournir une solution de récupération rapide.

 Quel avenir pour la supply Chain après la crise COVID-19 ?

La supply chain, comme beaucoup de secteurs, a été impacté et le sera encore par la crise mondiale actuelle. Cependant, la supply chain comme l’évoque ce meetup, va devoir redémarrer rapidement car elle est « l’épine dorsale de notre économie ». Pour cela, plusieurs plans à long et courts termes vont devoir être mis en place, notamment grâce à l’Intelligence Artificielle.

À court terme selon le professeur Martin Christopher, plusieurs actions vont devoir être mises en place telles que :

  • Établissement d’une équipe de récupération multidisciplinaire
  • La vérification de la chaîne d’approvisionnement actuelle pour identifier les goulots d’étranglement

et les problèmes de délais :

  • Prioriser les clients/produits clés
  • Revoir le BOM de chaque produit pour identifier les possibilités de substitution

Il faut voir sur le long terme avec d’autres plans d’actions:

  • Accélérer le programme de numérisation
  • Tester la chaîne d’approvisionnement – créer un « double digital »
  • Regarder au-delà des fournisseurs de niveau 1 pour identifier l’exposition aux risques

Pour que ces plans d’actions soient mis en place afin de « relancer » la supply chain, l’utilisation de l’intelligence artificielle va être nécessaire afin d’améliorer la prévision sur le réseau, pouvoir faire face aux différentes contraintes, optimiser les flux du réseau..

Ainsi, nous pouvons observer que de réels changements vont être nécessaires pour permettre au réseau de re démarrer convenablement, mais cela va être bien entendu être possible, notamment grace à l’IA.

« Ce n’est pas la plus forte des espèces qui survit ni la plus intelligente, mais la plus réceptive au changement » .

Nos remerciements vont à LafargeHolcim et au professeur Martin Christopher.

Ce meetup nous aura donc permis de prendre conscience de l’importance de  l’IA avec différents exemples et cas d’usages. Se remettre d’une telle crise mondiale ne va pas être chose aisée. Cependant l’intelligence artificielle est mature et prête à être utilisé sur tout type de réseaux afin de les optimiser et d’atteindre une optimalité nous faisant ainsi nous interroger sur un point :

Qu’attendez vous pour injecter de l’IA dans votre réseau logistique ?

Pour aller plus loin, retrouvez nos ressources sur le sujet de la Supply Chain et de l’Intelligence Artificielle :

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