Kit Atelier « Intelligence artificielle pour la logistique de l’automobile»

Voici un kit de formation que nous avons conçu dans le cadre d'un atelier à destination de cadres dirigeants dans l'automobile.

Mode d'emploi du kit

1. Utilisez le modèle de présentation Powerpoint qui vous a été remis et qui vous fournit une trame
2. Définissez bien les objectifs et les bénéfices attendus sur le 1er slide
3. Choisissez, dans le kit ci-dessous, les algorithmes qui sont adaptés à l'objectif de l'application
4. Imaginez les données qui faut fournir à l'algorithme pour l'entraîner
5. Décrivez les étapes du projet, à partir de la méthode indiquée dans le kit ci-dessous
6. Compléter par une liste de points sensibles conditionnant le succès du projet

Applications de l’intelligence artificielle pour optimiser la logistique dans le domaine de l’automobile

Prévision de la Demande

L'IA peut être utilisée pour prévoir la demande de véhicules, de pièces détachées et de composants en analysant des données historiques de ventes, des tendances du marché, des données météorologiques, etc. Les modèles de prévision de la demande basés sur l'IA peuvent aider les constructeurs automobiles à anticiper les fluctuations de la demande et à ajuster leur production en conséquence pour éviter les surplus ou les pénuries.

Ford Motor Company : Ford utilise l'IA pour prévoir la demande de véhicules en analysant les tendances du marché, les comportements des consommateurs et les données historiques de vente. En utilisant des modèles de prévision de la demande basés sur l'IA, Ford peut ajuster ses niveaux de production et de stockage en fonction des fluctuations de la demande.

BMW Group : BMW utilise des techniques d'IA pour prévoir la demande de pièces détachées et de composants nécessaires à la production de ses véhicules. En analysant les données de vente, les modèles de prévision de la demande d'IA aident BMW à optimiser ses processus d'approvisionnement et de gestion des stocks pour répondre efficacement à la demande du marché.

Optimisation de la gestion des Stocks :

L'IA peut optimiser la gestion des stocks en recommandant des niveaux de stock optimaux pour les pièces détachées, les composants et les produits finis. Les modèles d'IA peuvent prendre en compte plusieurs facteurs tels que les prévisions de demande, les délais de livraison, les coûts de stockage et les contraintes opérationnelles pour minimiser les coûts tout en garantissant un niveau de service satisfaisant.

Toyota Motor Corporation : Toyota utilise l'IA pour optimiser la gestion de ses stocks de pièces détachées et de composants dans ses entrepôts et ses usines de production. En utilisant des modèles d'IA pour prédire la demande et estimer les niveaux de stock optimaux, Toyota peut réduire les coûts de stockage tout en garantissant un approvisionnement efficace.

General Motors (GM) : GM utilise des techniques d'IA pour optimiser la gestion de ses stocks de véhicules finis dans ses concessionnaires et ses centres de distribution. En analysant les données de vente, les prévisions de demande et les contraintes de capacité, GM peut équilibrer ses niveaux de stock pour répondre aux besoins des clients tout en minimisant les surstocks et les ruptures de stock.

Planification de la Production

L'IA peut améliorer la planification de la production en optimisant l'utilisation des capacités de production, en séquençant les ordres de fabrication et en minimisant les temps d'arrêt non planifiés. Les modèles d'IA peuvent analyser les données de production en temps réel, identifier les goulets d'étranglement et proposer des recommandations pour optimiser les opérations de fabrication.

Toyota Motor Corporation : Toyota utilise l'IA pour optimiser la gestion de ses stocks de pièces détachées et de composants dans ses entrepôts et ses usines de production. En utilisant des modèles d'IA pour prédire la demande et estimer les niveaux de stock optimaux, Toyota peut réduire les coûts de stockage tout en garantissant un approvisionnement efficace.

General Motors (GM) : GM utilise des techniques d'IA pour optimiser la gestion de ses stocks de véhicules finis dans ses concessionnaires et ses centres de distribution. En analysant les données de vente, les prévisions de demande et les contraintes de capacité, GM peut équilibrer ses niveaux de stock pour répondre aux besoins des clients tout en minimisant les surstocks et les ruptures de stock.

Renault Group : Renault utilise l'IA pour optimiser la planification de la production dans ses usines de fabrication de véhicules. En utilisant des modèles d'IA avancés, Renault peut prévoir la demande de véhicules, optimiser l'allocation des ressources et minimiser les temps d'attente et les pénuries de composants. L'entreprise intègre également des algorithmes d'IA dans ses lignes de production pour améliorer l'efficacité et la flexibilité de la fabrication.

Honda Motor Co., Ltd. : Honda utilise des techniques d'IA pour optimiser la planification de la production dans ses usines de fabrication de voitures et de motos. En utilisant des modèles d'apprentissage automatique, Honda peut anticiper les fluctuations de la demande, ajuster les niveaux de production en fonction des prévisions et optimiser les processus de production pour maximiser l'efficacité et réduire les coûts.

Optimisation des Itinéraires et de la Logistique

L'IA peut optimiser les itinéraires de transport, la planification des tournées de livraison et la gestion des entrepôts dans la supply chain automobile. Les algorithmes d'IA peuvent prendre en compte plusieurs variables telles que les contraintes de capacité, les conditions de trafic, les coûts de transport et les délais de livraison pour optimiser les opérations logistiques et réduire les coûts.

UPS : UPS utilise l'IA pour optimiser ses itinéraires de livraison et ses opérations logistiques dans le secteur automobile. En utilisant des algorithmes d'IA pour analyser les données de trafic, les prévisions météorologiques et les contraintes de capacité, UPS peut optimiser l'itinéraire de ses camions de livraison pour réduire les temps de transit et les coûts de transport.

DHL : DHL utilise des techniques d'IA pour optimiser ses opérations logistiques dans le secteur automobile, notamment la gestion des entrepôts, la planification des tournées de livraison et le suivi des expéditions. En utilisant des modèles d'IA pour analyser les données en temps réel, DHL peut améliorer la précision de ses prévisions de livraison et réduire les retards de livraison.

Amazon : Amazon utilise l'IA pour optimiser la gestion des itinéraires et de la logistique dans ses opérations de livraison de pièces automobiles et de produits connexes. En utilisant des algorithmes d'apprentissage automatique, Amazon peut analyser les données de trafic en temps réel, prévoir les patterns de livraison et optimiser les itinéraires de ses livreurs pour réduire les délais de livraison et améliorer la satisfaction des clients.

FedEx : FedEx utilise des techniques d'IA pour optimiser ses opérations logistiques dans le secteur automobile, notamment la gestion des itinéraires, le suivi des expéditions et la planification des tournées de livraison. En utilisant des modèles d'apprentissage automatique, FedEx peut analyser les données historiques de livraison, les prévisions de demande et les conditions météorologiques pour optimiser la distribution de ses colis et garantir une livraison rapide et fiable.

Contrôle Qualité et Maintenance Prédictive

L'IA peut être utilisée pour améliorer le contrôle qualité en détectant les défauts sur les pièces et les composants automobiles à partir d'images ou de données de capteurs. De plus, les techniques d'IA telles que l'apprentissage profond peuvent permettre la mise en place de systèmes de maintenance prédictive pour anticiper les défaillances des équipements et réduire les temps d'arrêt imprévus.

Bosch Group : Bosch utilise l'IA pour le contrôle qualité et la maintenance prédictive dans la fabrication de composants automobiles. En utilisant des techniques d'apprentissage automatique, Bosch peut analyser les données des capteurs embarqués dans les machines et les équipements de production pour détecter les défauts potentiels, anticiper les défaillances et planifier les interventions de maintenance préventive afin de minimiser les temps d'arrêt non planifiés.

Continental AG : Continental utilise des solutions d'IA pour le contrôle qualité et la maintenance prédictive dans la production de pneus et de composants électroniques pour l'industrie automobile. En utilisant des algorithmes d'apprentissage automatique, Continental peut surveiller en temps réel les performances des équipements de production, identifier les anomalies et les déviations par rapport aux normes de qualité, et anticiper les pannes potentielles pour optimiser les opérations de fabrication.

Gestion des Fournisseurs

L'IA peut faciliter la gestion des fournisseurs en analysant les performances des fournisseurs, en évaluant les risques de chaîne d'approvisionnement et en identifiant les opportunités d'amélioration. Les modèles d'IA peuvent aider à prendre des décisions éclairées concernant la sélection des fournisseurs, la négociation des contrats et la gestion des relations avec les partenaires commerciaux.

ZF Friedrichshafen AG : ZF Friedrichshafen utilise l'IA pour la gestion des fournisseurs dans la chaîne d'approvisionnement de l'industrie automobile. En utilisant des modèles d'IA pour analyser les performances des fournisseurs, les niveaux de qualité des pièces fournies et les risques associés à la chaîne d'approvisionnement, ZF Friedrichshafen peut prendre des décisions éclairées concernant la sélection des fournisseurs, la gestion des contrats et la surveillance des performances.

Valeo Group : Valeo utilise des solutions d'IA pour optimiser la gestion de sa base de fournisseurs dans l'industrie automobile. En utilisant des algorithmes d'apprentissage automatique, Valeo peut évaluer la performance des fournisseurs en termes de qualité, de délais de livraison et de coûts, identifier les opportunités d'amélioration et collaborer de manière proactive avec ses partenaires commerciaux pour garantir la fiabilité de la chaîne d'approvisionnement.

Les étapes d’un projet de machine learning

La mise en place d'un modèle d'optimisation de la chaîne d'approvisionnement d'un constructeur automobile grâce à l'IA comporte plusieurs étapes.

Voici un guide détaillé sur la manière de mettre en place un tel modèle :

1  Définir les objectifs

Commencez par définir les objectifs de l'optimisation de la chaîne d'approvisionnement. Ces objectifs peuvent inclure la minimisation des coûts, la réduction des délais, l'optimisation des niveaux de stock, l'amélioration des niveaux de service ou tout autre indicateur clé de performance (KPI) pertinent pour les objectifs commerciaux du constructeur automobile.

2. Collecte et préparation des données

Recueillir les données historiques relatives à la chaîne d'approvisionnement, y compris les prévisions de la demande, les calendriers de production, les niveaux de stocks, les coûts de transport, les délais d'approvisionnement des fournisseurs et d'autres informations pertinentes. Nettoyer et prétraiter les données pour garantir leur qualité et leur cohérence.

3. Sélection du modèle

Choisir le modèle ou l'algorithme d'IA approprié pour l'optimisation de la chaîne d'approvisionnement. En fonction des objectifs et des contraintes spécifiques de la chaîne d'approvisionnement, vous pouvez utiliser diverses techniques d'IA telles que l'apprentissage automatique, les algorithmes d'optimisation, les modèles de simulation ou une combinaison de ces approches.

4. Gestion des features

Identifier les caractéristiques ou les variables pertinentes qui seront utilisées comme entrées dans le modèle d'IA. Ces caractéristiques peuvent inclure des modèles de demande, des capacités de production, des itinéraires de transport, des mesures de performance des fournisseurs, des tendances du marché et d'autres facteurs influençant la dynamique de la chaîne d'approvisionnement.

5. Entraînement du modèle

Développer le modèle d'IA à l'aide de l'algorithme sélectionné et de l'ensemble de données préparé. Entraînez le modèle sur des données historiques pour apprendre les modèles et les relations au sein de la chaîne d'approvisionnement. En fonction de la complexité du problème d'optimisation, il peut être nécessaire d'utiliser des techniques d'IA avancées telles que l'apprentissage par renforcement, les algorithmes génétiques ou l'apprentissage profond.

 6. Validation et test

Validez le modèle d'IA à l'aide d'un ensemble de données de contrôle ou de techniques de validation croisée pour garantir sa précision et sa robustesse. Tester le modèle dans le cadre de divers scénarios et analyses de sensibilité afin d'évaluer ses performances dans différentes conditions de fonctionnement et de paramétrage.

7.Intégration aux systèmes d'aide à la décision

Intégrer le modèle d'IA aux systèmes d'aide à la décision ou aux logiciels de gestion de la chaîne d'approvisionnement existants du constructeur automobile. Développer des interfaces ou des API

Les logiciels utilisant l’IA dans l’industrie automobile

SAP Transportation Management (SAP TM)

SAP TM est une solution de gestion des transports qui offre des fonctionnalités avancées telles que la planification des itinéraires, la consolidation des commandes, la gestion des stocks et des entrepôts, ainsi que l'optimisation des coûts et des ressources.

Oracle Transportation Management (OTM)

OTM est une plateforme de gestion des transports qui permet aux entreprises de planifier, exécuter et optimiser leurs opérations logistiques. Il offre des fonctionnalités telles que la gestion des commandes, la planification des itinéraires, le suivi des expéditions et l'analyse des performances.

JDA Transportation Management System (TMS)

JDA TMS est une solution de gestion des transports qui aide les entreprises à optimiser leurs opérations de transport en planifiant et en exécutant efficacement les mouvements de marchandises. Il offre des fonctionnalités telles que l'optimisation des itinéraires, la consolidation des expéditions, la gestion des stocks et la visibilité en temps réel.

Manhattan Associates Transportation Management System (TMS)

Manhattan TMS est une solution de gestion des transports qui permet aux entreprises d'optimiser leurs opérations de transport en planifiant, exécutant et suivant les mouvements de marchandises. Il offre des fonctionnalités telles que l'optimisation des itinéraires, la gestion des coûts de transport et la collaboration avec les partenaires logistiques.

Descartes Transportation Management System (TMS)

Descartes TMS est une solution de gestion des transports qui aide les entreprises à planifier, exécuter et suivre leurs opérations de transport. Il offre des fonctionnalités telles que l'optimisation des itinéraires, la gestion des ressources, le suivi des expéditions et la conformité réglementaire.

Blue Yonder (anciennement JDA Software)

Cette plateforme propose des solutions de gestion de la chaîne d'approvisionnement basées sur l'IA, y compris des outils d'optimisation des itinéraires de transport, de la planification de la production et de la gestion des stocks.

ServiceNow/Element AI

Cette entreprise offre des solutions d'IA pour la logistique automobile, notamment des algorithmes avancés de planification de la demande, d'optimisation des itinéraires et de gestion des entrepôts.

Flexis

Cette société propose des solutions logicielles basées sur l'IA pour l'optimisation de la planification de la production, de la gestion des stocks et de la logistique dans l'industrie automobile.

Llamasoft

Cette entreprise fournit des solutions d'optimisation de la chaîne d'approvisionnement basées sur l'IA, notamment pour la conception de réseaux logistiques, la planification des stocks et l'optimisation des itinéraires de transport.

SAP Integrated Business Planning (IBP)

Cette suite logicielle intègre des fonctionnalités avancées d'IA pour la planification de la demande, la planification de la production, la gestion des stocks et la logistique dans l'industrie automobile.

IBM Watson Supply Chain

Cette plateforme utilise l'IA pour améliorer la visibilité et la prévisibilité de la chaîne d'approvisionnement, en aidant les entreprises automobiles à optimiser leurs opérations logistiques.

Infor Nexus

Cette plateforme cloud offre des solutions de gestion de la chaîne d'approvisionnement basées sur l'IA pour la collaboration entre les partenaires, la visibilité en temps réel et l'optimisation des flux de marchandises dans l'industrie automobile.

Quintiq (Dassault Systèmes)

Cette suite logicielle propose des solutions d'optimisation de la chaîne d'approvisionnement basées sur l'IA, notamment pour la planification de la production, la gestion des ressources et la logistique dans l'industrie automobile.

Transmetrics

Cette entreprise offre une plateforme d'optimisation de la logistique basée sur l'IA, spécialement conçue pour les opérations de transport et de distribution dans l'industrie automobile.

CognitiveScale

Cette entreprise propose des solutions d'IA pour la gestion de la chaîne d'approvisionnement, y compris des outils d'analyse prédictive, de recommandation et d'automatisation des processus dans l'industrie automobile.

LLamasoft Supply Chain Guru

Ce logiciel offre des fonctionnalités avancées d'optimisation de la chaîne d'approvisionnement, y compris la modélisation et l'analyse de réseaux, la conception d'entrepôts, la gestion des stocks et la planification de la production. Il est utilisé par de nombreuses entreprises automobiles pour optimiser l'ensemble de leur chaîne d'approvisionnement.

DynaSys Demand Planning

Cette solution de planification de la demande utilise des algorithmes avancés pour prévoir avec précision la demande de produits automobiles. Elle permet aux entreprises de mieux planifier leur production, leurs achats et leurs stocks pour répondre efficacement à la demande du marché.

PTV Route Optimizer

En plus de l'optimisation des itinéraires de transport, ce logiciel propose des fonctionnalités d'optimisation des tournées de livraison pour les opérations de service sur le terrain, telles que la maintenance des véhicules et l'installation d'équipements.

Quintiq Supply Chain Planning and Optimization

Cette solution offre des fonctions de planification et d’optimisation avancées pour l'ensemble de la chaîne d'approvisionnement incluant la planification de la production, la gestion des stocks, la planification des ressources et la distribution des produits automobiles.

Infor SCM (Supply Chain Management)

Cette suite logicielle propose plusieurs modules pour optimiser différents aspects de la chaîne d'approvisionnement, notamment la planification de la demande, la gestion des stocks, la planification de la production et la logistique de la distribution.

Les familles d’algorithmes utilisés dans la logistique automobile

Pour optimiser la supply chain d'un constructeur automobile, il est important de choisir les modèles d'IA qui répondent aux besoins spécifiques de l'industrie automobile.

Voici quelques-uns des meilleurs modèles d'IA adaptés à l'optimisation de la supply chain dans ce contexte :

Modèles de Prévision de la Demande

Les modèles de prévision de la demande basés sur l'IA, tels que

• les réseaux neuronaux,
• les processus gaussiens
• les méthodes d'apprentissage automatique,

peuvent aider à prédire avec précision la demande de véhicules et de pièces détachées en fonction de divers facteurs tels que les tendances du marché, les saisons et les campagnes de marketing.

Optimisation des Stocks et des Inventaires

Les modèles d'optimisation des stocks basés sur l'IA peuvent aider à déterminer les niveaux de stock optimaux pour les pièces détachées, les composants et les produits finis afin de minimiser les coûts tout en garantissant un niveau de service satisfaisant.

• Les techniques d'apprentissage par renforcement,
• Les techniques de programmation linéaire
• Les techniques de programmation dynamique

sont souvent utilisées pour cette tâche.

Planification de la Production

Les modèles d'IA peuvent être utilisés pour optimiser la planification de la production en tenant compte des capacités de production, des contraintes de capacité, des délais de livraison des fournisseurs et des prévisions de demande. Les techniques d'optimisation combinatoire, telles que

• la programmation entière mixte
• la programmation linéaire,

sont couramment utilisées pour résoudre ce type de problème.

Gestion des Itinéraires et de la Logistique

Les modèles d'IA peuvent optimiser les itinéraires de transport, la planification des tournées de livraison et la gestion des stocks dans le réseau de distribution de l'entreprise.

• Les algorithmes génétiques,
• les algorithmes évolutifs
• les algorithmes de recherche locale

sont souvent utilisés pour résoudre les problèmes de routage et de planification des tournées.

Analyse Prédictive et Détection des Anomalies

Les modèles d'analyse prédictive basés sur l'IA peuvent identifier les tendances émergentes, prédire les défaillances des équipements, anticiper les problèmes de qualité et détecter les anomalies dans les processus de fabrication et de logistique.

• Les réseaux de neurones récurrents,
• Les machines à vecteurs de support et
• Les méthodes d'apprentissage en ligne

sont souvent utilisés pour cette tâche.

Simulation et Optimisation des Opérations

Les modèles de simulation basés sur l'IA peuvent simuler le fonctionnement de la supply chain dans des scénarios virtuels pour évaluer les performances, tester des stratégies d'optimisation et prendre des décisions éclairées.

• Les réseaux neuronaux,
• Les algorithmes évolutifs
• Les méthodes de Monte Carlo

sont souvent utilisés pour simuler des processus complexes et dynamiques.