Comment le machine learning transforme le secteur de la chaîne d'approvisionnement – JDN

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La gestion de la supply chain est un processus complexe car le consommateur a tendance à acheter des produits auprès de plusieurs canaux. Une gestion intelligente doit donc être mise en place pour assurer la bonne marche des chaînes d’approvisionnement multiples.
La gestion de la chaîne d'approvisionnement se complique en raison du manque de synchronisation ou d'une seule entité de données manquante, ce qui peut interrompre toute la chaîne et entraîner des pertes. Cet article présente les avantages du machine learning qui peuvent contribuer à améliorer la gestion de la chaîne d'approvisionnement.
D'autres facteurs incluent la connaissance du public, les voies d'accès au marché et les complexités internationales tout au long de la complexité de la chaîne d'approvisionnement.
La gestion de la chaîne d'approvisionnement est un processus complexe car le consommateur a tendance à acheter des produits auprès de plusieurs canaux, ce qui multiplie les voies d'accès au marché. Une gestion doit donc être mise en place pour assurer la bonne marche des chaînes d'approvisionnement multiples.
Le machine learning offre donc une solution qui améliore l'expérience, la précision, la vitesse et l'évolutivité du réseau.
Dans un secteur où chaque entrepreneur tente de réduire les coûts, d'augmenter le bénéfice global et d'améliorer l'expérience globale du client, le machine learning est un type de technologie qui offre de nombreuses possibilités.
Le machine learning et l'IA peuvent exploiter d'énormes quantités de données en temps réel tout en intégrant la puissance du cloud.
La technologie a la capacité de construire des réseaux de chaîne d'approvisionnement entiers alimentés par le machine learning qui améliorent la compréhension, prévoient les défis à venir, atténuent les risques et améliorent les performances.
Les nouvelles connaissances et idées issues du machine learning révolutionnent ainsi la gestion de la chaîne d'approvisionnement.
Des informations précieuses peuvent aider à remédier à la pénurie de données, à planifier les défis et à automatiser les processus pour améliorer l'efficacité.
Les algorithmes basés sur le machine learning seront le fondement de la logistique de nouvelle génération, contribuant à résoudre les problèmes de données complexes ainsi que les inefficacités en matière de coûts et de livraison. Le machine learning peut également fournir des indications sur l'automatisation qui peut offrir les avantages d'échelle les plus significatifs.
Cette technologie permet aux opérateurs de la chaîne d'approvisionnement d'obtenir des prévisions plus significatives sur la manière dont les performances de la chaîne d'approvisionnement peuvent être améliorées, en anticipant les anomalies dans les coûts et les performances logistiques avant qu'elles ne se produisent.
La connexion de divers équipements, stocks, dispositifs et véhicules avec quelques technologies plus émergentes, comme l'IoT, permettra de surveiller et de suivre les marchandises et les opérations en temps réel.
Tout cela en détectant et en agissant sur les niveaux d'approvisionnement incohérents et en suivant également la livraison à l'aide d'algorithmes de machine learning.
Selon une enquête, l'Amérique du Nord est confrontée à un manque de cohérence des fournisseurs en termes de performances de livraison et de qualité. Il a été observé que le manque de main-d'œuvre qualifiée est le plus grand problème dans la région.
Avec l'aide de l'analytique avancée, les fabricants peuvent rapidement découvrir quels sont les meilleurs et les pires fournisseurs, mais aussi quels sont les centres de production les plus pertinents et les plus efficaces.
Les méthodes d'analyse avancées transforment les données en informations exploitables pour aider les organisations à comprendre la raison des changements spécifiques qui se produisent.
Il prévoit également les erreurs qui peuvent aider à réduire les problèmes jusqu'à 50% avec l'aide des techniques de machine learning.
Les ventes qui sont perdues en raison de stocks non disponibles peuvent être facilement planifiées grâce à l'analyse ML.
Le machine learning progresse rapidement dans la gestion et la visibilité de la chaîne d'approvisionnement de bout en bout. Ces informations aident les organisations à réagir plus rapidement que jamais.
La fusion d'un réseau multi-entreprises pour l'approvisionnement mondial, alimenté par l'intelligence artificielle et le machine learning, offre une visibilité de la chaîne d'approvisionnement de bout en bout, permettant de planifier facilement le mouvement des marchandises en fonction de la demande.
Une chaîne d'approvisionnement rationalisée est celle qui peut compter efficacement sur des produits se trouvant au bon endroit au bon moment.
Le machine learning peut accéder à toutes les exigences des clients et optimiser le réseau de la chaîne d'approvisionnement. L'algorithme fait correspondre l'approvisionnement en temps voulu des marchandises avec les demandes du marché.
Selon Digitalist, "68% des cadres interrogés dont les entreprises ont subi des brèches 'importantes' pensent désormais que ces incidents auraient pu être évités par des stratégies de gestion des identités et des accès plus matures."
Les organisations du monde entier augmentent leurs investissements dans les processus de sécurité.
Malheureusement, ces dépenses ne sont pas correctement alignées sur les menaces de sécurité réelles et leurs sources connues.
Les enquêtes montrent que les solutions telles que les antivirus de réseau, la détection des logiciels malveillants, les VPN pour le torrenting et les pare-feu de sites web continuent de recevoir le plus d'investissements, bien que le détournement et l'abus des informations d'identification des utilisateurs soient la source la plus courante de violations de données.
Le machine learnig fournit une base pour prévenir l'abus d'informations d'identification privilégiées qui peut conduire à la prévention des failles de sécurité dans les réseaux d'approvisionnement.
En adoptant une approche à faible privilège ou à faible autorisation, les entreprises peuvent minimiser les surfaces de cyber-attaque.
Cela améliore la visibilité en matière d'audit et de conformité et réduit les risques, la complexité et les coûts d'exploitation d'une entreprise moderne et hybride.
Saviez-vous à quel point il est courant pour les organisations de subir une attaque en chaîne ?

Source
Deux tiers des personnes interrogées ont déclaré que leur organisation avait subi une attaque de la chaîne d'approvisionnement en logiciels.
Il y a tellement de volatilité sur le marché des chaînes d'approvisionnement. Les processus deviennent exigeants et la gestion des données volumineuses devient difficile.
Ainsi, la gestion du réseau de la chaîne d'approvisionnement devient importante pour prévoir la demande avec précision, reconnaître les modèles, créer des canaux sécurisés et bien d'autres choses encore pour un fonctionnement efficace.
Le machine learning ne donnera peut-être pas de résultats immédiats, mais il s'avérera un avantage à long terme pour la chaîne d'approvisionnement. Les entreprises doivent donc prévoir l'avenir et commencer à tirer parti des solutions de machine learning.
Investir dans le machine learning, l'IA et les technologies connexes peut aider à augmenter considérablement la rentabilité et à obtenir plus de ressources pour votre entreprise demain. Avec le machine learning, les entreprises auront de meilleures stratégies, ce qui entraînera moins d'inefficacités.

La gestion de la chaîne d'approvisionnement se complique en raison du manque de synchronisation ou d'une seule entité de données manquante, ce qui peut interrompre toute la chaîne et entraîner des pertes. Cet article présente les avantages du…
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