Accroître l'efficacité : logistique alimentée par l'IA pour le commerce électronique

Intelligence Artificielle et logistique sont désormais indissociables. De plus en plus d'entreprises investissent dans l'automatisation des opérations logistiques.

Ces derniers mois, nous avons assisté à une transformation profonde. L'intégration de l'intelligence artificielle dans nos vies a le même impact que l'avènement d'Internet.

L'application de solutions d'Intelligence Artificielle dans la logistique est donc essentielle pour suivre le rythme, dans un marché de plus en plus exigeant et concurrentiel. C'est pourquoi, dans cet article, nous souhaitons discuter des tendances et des opportunités que cette nouvelle technologie peut apporter au commerce électronique.

L'IA dans la logistique exemples et tendances

L'intelligence artificielle prend progressivement une place de plus en plus prépondérante dans tous les secteurs, et la logistique et la chaîne d'approvisionnement ne font pas exception.

Big Data   l'analyse n'est que la pointe de l'iceberg   cette technologie . En effet, nous verrons comment   L'IA dans la logistique du commerce électronique peut être utilisée dans divers domaines , de la gestion des entrepôts à la logistique du dernier kilomètre et à la livraison au client.

Alors, voyons découvrir le   tendances de l'IA pour la logistique :

1. robotique et automatisation des entrepôts ;
2. planification du transport et de l'expédition ;
3. traçabilité des produits ;
4. l'analyse prédictive et le Big Data dans les prévisions commerciales ;
5. maintenance prédictive;
6. analyse prédictive des prix et des coûts ;
7. gestion de l'expérience client ;
8. l'intégration des technologies émergentes.

1 . Robotique et entrepôt

Comme nous l'avons déjà expliqué en détail, l'automatisation des entrepôts est l'un des choix les plus stratégiques qu'une entreprise puisse faire. En intégrant   logiciel sophistiqué WCS (Warehouse Control System)   tous les processus logistiques peuvent être gérés de manière transparente, tandis que les robots sont chargés d'effectuer des actions répétitives, telles que le prélèvement ou la manutention.

Ce logiciel permet aux robots d'apprendre et de s'adapter à l'environnement   et effectuer des tâches de manière autonome, sans nécessiter constamment d'intervention humaine. En bref, l'application de l'intelligence artificielle aux opérations d'entrepôt améliore sa gestion, permettant une   réduction de l'intervention humaine   et permettre aux gens de passer à un rôle plus de supervision. De plus, en utilisant des logiciels comme   ShippyPro   offre aux entreprises la possibilité d'automatiser l'ensemble de leur processus logistique, à partir d'un   carte de comparaison   du meilleur   Transporteurs italiens   et étrangers.

En analysant les données historiques et en temps réel , l'IA est en mesure de guider les entreprises à travers   gestion des stocks , élimination des déchets ou des pénuries de matériaux et de produits. En effet, il peut prédire les demandes du marché et par conséquent évaluer quels achats doivent être effectués.

2. Planification du transport et de l'expédition

La planification des itinéraires de transport n'est pas une tâche facile, car différentes variables entrent en jeu :

• données de trafic ;
• conditions routières ;
• préférences des clients ;
• délais de livraison.

La capacité à gérer les   grande quantité de données   c'est-à-dire que le Big Data permet à l'Intelligence Artificielle appliquée à la logistique de   améliorer l'efficacité des transports   en analysant toutes ces données en temps réel et en les comparant avec des données historiques.

De cette manière, il est possible d'obtenir une   une optimisation sans précédent des itinéraires,   conduisant à une réduction significative des temps de transit et des coûts d'exploitation.

Tout cela se traduit non seulement par des économies substantielles pour l'entreprise, améliorant ainsi   marge bénéficiaire, mais comme nous le verrons plus loin, cela contribue également à une augmentation du taux de fidélisation de la clientèle.

Enfin, une planification systématique des transports optimise l'utilisation de l'énergie, encourageant les pratiques logistiques durables.

3. Traçabilité des produits

Un client qui sait en permanence où se trouve son colis est un client satisfait qui fait confiance à la marque.

Cependant, pour atteindre ce niveau de satisfaction client, il est nécessaire que l'entreprise connaisse et   avoir accès à ses données d'expédition .   Suivi efficace des expéditions   signifie mettre en œuvre   technologie de pointe , et tirer parti de l'IA dans l'industrie de la logistique s'avère être l'outil le plus efficace pour obtenir de telles informations, par exemple en utilisant l'IoT (Internet des objets).

Il y a   dispositifs   équipés de capteurs, de logiciels et d'autres technologies capables de   se connecter à Internet et obtenir des informations auparavant inimaginables . Un exemple pourrait être le   degré d'usure   des composants d'une machine,   surveiller les performances   de véhicules ou le   état d'un objet   pendant le transport.

L'IA peut être utilisée pour suivre et tracer les expéditions même dans des systèmes de vente alternatifs, tels que ceux où les expéditions sont gérées avec   Amazon FBA.

4. Analyse prédictive et Big Data dans la prévision d'entreprise

Analyse prédictive   utilise le Big Data , cette quantité énorme et hétérogène de   données, statistiques, algorithmes et machine learning   pour   prévoir un comportement ou des événements .

Cela signifie que   L'intelligence artificielle peut, par exemple, faire des prévisions de la demande , optimisant ainsi la production des approvisionnements en produits, sans risquer le soi-disant   surstock .

5. Maintenance prédictive

L'automatisation des processus logistiques peut également concerner   surveiller les performances des véhicules   utilisé pour le transport et de la machinerie   Dans l'entrepôt. Grâce à des capteurs, des logiciels sophistiqués et l'IoT,   L'intelligence artificielle est capable de collecter des données permettant de prédire des pannes ou des dysfonctionnements .

Sur la base de ces données, l'entreprise peut fournir une maintenance préventive et proactive pour réduire les temps d'attente dus aux réparations de pannes, accélérer les délais de réparation et   en gardant toujours l'efficacité de toute la chaîne d'approvisionnement .

6. Analyse prédictive des prix et des coûts

Parmi les solutions d'Intelligence Artificielle pour la logistique, celle de la prévision des prix et des coûts est parmi les plus utiles. Grâce à la quantité d'informations que l'IA peut traiter, elle est capable d'estimer la   prix des matériaux, ainsi que les coûts de transport, et prévoir les futures variations de prix   associés à la logistique.

7. Gestion de l'expérience client

Gestion des plaintes, avis sur le commerce électronique et même   abandon de panier   sont tous des aspects qui peuvent être gérés par   l'intelligence artificielle conversationnelle , c'est-à-dire   des assistants virtuels et des chatbots qui peuvent interagir avec les clients , leur fournissant une assistance en temps réel concernant leurs commandes.

8. Intégration des technologies émergentes

L'intelligence artificielle et la logistique sont   s'intégrant de plus en plus à d'autres technologies émergentes .   L'Internet des objets   (IoT) dont nous avons déjà parlé,   réalité augmentée   et le   chaîne de blocs   font partie des tendances logistiques les plus avancées.

Réalité augmentée   est une technologie qui montre la réalité environnante enrichie d'informations vidéo, par exemple   des GPS qui projettent des stations-service ,   informations de vitesse ou radars directement sur le pare-brise de la voiture .

Le   la blockchain , d'autre part,   permet une communication plus sécurisée , même entre les différentes parties qui composent la chaîne d'approvisionnement.

Avantages de l'IA dans la logistique

Comme nous l'avons vu, l'IA pour la logistique offre plusieurs opportunités aux entrepreneurs qui souhaitent améliorer leur activité. Voici les principaux avantages.

Réduction des coûts opérationnels . À long terme, selon les statistiques, l'introduction de l'intelligence artificielle peut entraîner une réduction des coûts allant jusqu'à   dix%   (Mc Kinsey). La robotique, l'automatisation des entrepôts, la planification des transports, la gestion de l'expérience client, sont autant d'aspects importants de la gestion logistique qui, une fois automatisés, permettent une réduction significative des dépenses. Cependant, l'installation de cette technologie peut impliquer un investissement important, et c'est pourquoi les entreprises qui souhaitent automatiser leur chaîne d'approvisionnement peuvent avoir accès à diverses incitations financières.

Efficacité accrue dans la chaîne d'approvisionnement.   L'introduction de l'intelligence artificielle optimise l'ensemble de la chaîne d'approvisionnement. Cela permet une planification stratégique plus précise et une meilleure gestion des stocks, une meilleure production de plans en fonction de la demande des clients, une meilleure allocation des ressources, etc. Cela peut entraîner une augmentation des revenus allant jusqu'à 4 %.

Amélioration de la qualité de service et de l'expérience client.   L'efficacité de la livraison conduit à une amélioration de la qualité du service offert aux clients. Parmi les avantages les plus importants, nous trouvons:

• temps réduits;
• plus grande précision ;
• personnalisation de la livraison ;
• suivi et traçage avancés.

Ces aspects contribuent à une amélioration significative de la notoriété de la marque et de la fidélité des clients.

Réduction de l'impact environnemental.   L'intelligence artificielle dans la logistique représente un grand allié pour les questions environnementales et de durabilité. Voici quelques-unes des opportunités offertes par cette combinaison :

• optimisation des itinéraires de livraison, avec des économies conséquentes de carburant et évidemment d'émissions en réduisant les temps et les distances ;

• un accompagnement dans l'adoption de véhicules à faible impact environnemental, en vérifiant leurs caractéristiques et en analysant leurs performances, permettant aux entreprises de choisir les plus écologiques ;

• optimisation de l'utilisation des ressources et réduction des déchets grâce à l'analyse des stocks, à la prévision de la demande et à la gestion optimale des entrepôts ;

• amélioration de la gestion de l'énergie par le suivi des systèmes d'éclairage et de chauffage des sites de stockage.

conclusion

L'application de l'IA dans la logistique devient de plus en plus populaire. Un nombre croissant d'entreprises commencent à exploiter son potentiel pour offrir un service plus compétitif et efficace et répondre efficacement aux exigences de l'ère actuelle.

On s'attend à ce que dans un avenir proche, les expéditions de commerce électronique soient de plus en plus rapides et efficaces, soient effectuées avec de nouvelles technologies telles que les drones et les véhicules autonomes, ou grâce à l'intégration de systèmes sophistiqués tels que l'Internet des objets, le la blockchain et la réalité augmentée comme le Metaverse.

Les entreprises doivent simplement garder une longueur d'avance et être prêtes à offrir un service efficace, rapide et compétitif.

FAQ

Qu'est-ce que l'IA pour la logistique ?

Ai pour la logistique fait référence à l'application de techniques et de technologies d'intelligence artificielle pour améliorer divers aspects de la logistique et des opérations de la chaîne d'approvisionnement. Cela implique de tirer parti des systèmes informatiques, des algorithmes, des modèles d'apprentissage automatique et de traiter de grandes quantités de données telles que le Big Data pour optimiser et rationaliser les processus.

Quels sont les bénéfices de l'Intelligence Artificielle pour la logistique ?

Voici quelques-uns des principaux avantages qui peuvent être obtenus en automatisant les processus logistiques avec l'intelligence artificielle :

• réduction des coûts d'exploitation;
• efficacité accrue de la chaîne d'approvisionnement;
• un service de meilleure qualité et une expérience client améliorée ;
• réduction de l'impact environnemental.

Comment l'Intelligence Artificielle est-elle utilisée dans la gestion d'entrepôt ?

L'Intelligence Artificielle peut être utilisée dans n'importe quelle zone ou activité d'un entrepôt :

• pour la gestion des stocks afin de réduire les marges d'erreur humaine et d'analyser les données historiques pour les prévisions d'approvisionnement ;
• pour l'automatisation des entrepôts en introduisant des robots et en mettant en place des systèmes informatiques capables de les gérer ;
• pour la gestion de l'espace, maximiser l'utilisation de l'espace grâce à l'analyse des mouvements ;
• pour la localisation des articles afin de réduire les temps de recherche.

Comment l'intelligence artificielle peut-elle améliorer le suivi des produits en logistique ?

Grâce à l'IoT (Internet des objets), à des capteurs et à des logiciels sophistiqués, l'intelligence artificielle peut surveiller les produits en temps réel pendant le transport, détecter le degré d'usure des composants d'une machine, surveiller les performances d'un véhicule ou l'état d'un article pendant son trajet ou à son lieu de stockage.