Les chaînes d’approvisionnement ont toujours été complexes et soumises à une pression constante. Les fabricants doivent accroître leur production, réduire les temps d’arrêt et répondre à la demande des clients tout en réduisant les coûts et les délais afin de générer un meilleur rendement du capital investi.
Si certaines perturbations peuvent être inévitables, la manière dont les organisations relèvent ce défi détermine leur compétitivité dans un monde incertain.
Aborder le réseau de la chaîne d’approvisionnement dans une perspective mondiale, avec des centres de production interconnectés, constitue une source claire d’avantage concurrentiel. Cependant, cela exige également une vision de bout en bout et la capacité de réagir en temps réel à toute perturbation.
L’AI est un catalyseur clé dans cette mission, aidant les organisations à construire des chaînes d’approvisionnement agiles capables d’anticiper les problèmes et de gérer la complexité opérationnelle de manière holistique et en temps réel.
Cependant, aussi essentielle que soit l’AI dans la gestion agile de la supply chain, la capacité d’une organisation à apprendre et à s’adapter au changement est tout aussi importante. Cette adaptabilité est essentielle pour faire évoluer et réinventer continuellement les modèles opérationnels et les processus qui soutiennent la chaîne de valeur.
L’innovation doit également être responsable, car chaque nouveau système comporte des implications en matière de sécurité, de conformité et de confiance. Sans garde-fous, la rapidité peut devenir fragilité et l’efficacité peut céder la place au risque. L’innovation responsable garantit que l’AI renforce la résilience, protège les données et inspire confiance aux personnes qui en dépendent.
Un client m’a récemment demandé de décrire des exemples concrets de la manière dont NTT DATA a aidé des fabricants mondiaux à introduire l’agilité alimentée par l’AI dans leurs chaînes d’approvisionnement. Voici les exemples que j’ai partagés.
Optimisation logistique : fluidifier le flux des matériaux
Le flux des matériaux dans une usine nécessite une coordination précise et en temps réel. Des retards à une étape se répercutent rapidement sur les suivantes, créant des temps d’arrêt et des goulots d’étranglement, augmentant les coûts d’exploitation et la nécessité de fonds de roulement. La logistique interne, qui repose depuis longtemps sur la planification manuelle, a eu du mal à suivre les conditions de production dynamiques.
L’introduction de l’optimisation logistique alimentée par l’AI change la donne. En exploitant les données en temps réel à travers l’usine, les solutions d’AI permettent des flux de matériaux synchronisés entre les étapes de transformation, de façonnage et de finition. Au lieu de réagir aux perturbations, ces systèmes peuvent ajuster automatiquement les mouvements afin de maintenir une production fluide.
Il n’est donc pas surprenant qu’une étude récente de NTT DATA sur la logistique tierce, Navigating change: Insights into evolving dynamics in supply chain, montre que plus d’un quart des expéditeurs (27 %) demandent désormais une optimisation du transport et des itinéraires — preuve que le secteur considère la logistique comme l’un des leviers les plus rapides de création de valeur. L’impact concret se traduit par moins d’arrêts, des délais plus courts et une meilleure utilisation des équipements et du personnel.
Lorsqu’elles sont déployées de manière responsable, ces solutions logistiques basées sur l’AI protègent également l’intégrité des données et des décisions, garantissant que les gains d’efficacité ne créent pas de nouveaux risques.
Un fabricant d’acier pilote actuellement cette approche, utilisant l’AI pour orchestrer la logistique à la fois intra- et inter-usine. Ensemble, ces améliorations jettent les bases d’une plus grande collaboration et d’une meilleure visibilité tout au long de la chaîne d’approvisionnement — un domaine où la logistique entrante joue un rôle essentiel.
Gestion des tâches dans la logistique entrante : créer clarté et rapidité
La logistique entrante souffre souvent de communications fragmentées et de processus manuels. Lorsque les équipes jonglent entre e-mails, appels téléphoniques et systèmes cloisonnés, elles ont du mal à hiérarchiser les tâches ou à résoudre rapidement les problèmes, entraînant des retards et un risque accru de rupture de stock.
L’introduction de l’AI dans la gestion des tâches permet d’apporter de l’ordre dans cette complexité. En intégrant diverses sources de données et en appliquant l’automatisation intelligente, l’AI peut centraliser les communications, attribuer dynamiquement les tâches et offrir à chacun — des fournisseurs aux planificateurs — une visibilité en temps réel sur le flux des matériaux. Le résultat : une réponse plus rapide aux problèmes critiques pour la production et une meilleure responsabilisation au sein des équipes.
Tout aussi important, un design responsable garantit que ces systèmes favorisent la transparence dans la manière dont les tâches sont priorisées et suivies. Cela aide les fabricants à instaurer la confiance dans les décisions automatisées.
Pour un client mondial du secteur automobile, cette approche a permis d’accélérer la résolution des incidents et d’améliorer la réactivité et la collaboration dans plusieurs usines.
Optimisation de la gestion des commandes : des erreurs manuelles aux systèmes adaptatifs
À mesure que la coordination en amont devient plus efficace, les fabricants peuvent se concentrer sur le maillon suivant de la chaîne : la gestion des commandes clients avec la même précision et la même fiabilité. La gestion des commandes, au cœur de l’exécution de la supply chain, est souvent entravée par des défis allant des erreurs et données incomplètes aux modifications de dernière minute.
La gestion des commandes échoue souvent en raison de la mauvaise qualité des données. En effet, dans notre étude sur la logistique, tant les expéditeurs (34 %) que les prestataires de logistique tierce (39 %) affirment que l’amélioration de la précision des données est l’un des plus grands avantages attendus de l’AI, soulignant l’importance cruciale de données fiables pour l’exécution de la supply chain.
Lorsque ces problèmes se traduisent par des références manquantes, des quantités erronées ou la nécessité récurrente de validations manuelles, le ralentissement qui en résulte nuit à la confiance des clients.
Intégrer l’intelligence dans la gestion des commandes aide les fabricants à opérer de manière plus intelligente et plus rapide. Les systèmes pilotés par l’AI peuvent valider les données des commandes en temps réel et corriger automatiquement les erreurs. Ils peuvent également communiquer de manière proactive avec les équipes commerciales et les clients pour les informer des disponibilités ou des mises à jour de livraison. En cas de pénurie, les systèmes peuvent même recommander des produits de substitution.
Grâce à des contrôles intégrés de précision et d’auditabilité, ces systèmes améliorent la qualité des données et la transparence, aidant les fabricants à renforcer la confiance des clients tout en augmentant l’efficacité.
Nous avons collaboré avec un client du secteur des biens de consommation qui a adopté cette approche pour gérer les commandes atypiques et optimiser l’arrondi des commandes. Les résultats ont été remarquables : le client a constaté une réduction significative des efforts manuels, ainsi qu’une meilleure précision et une satisfaction accrue des clients.
Efficacité du transport : orchestrer des livraisons plus fiables
Les perturbations liées à la performance des transporteurs, à la conformité contractuelle et aux imprévus de dernière minute peuvent compromettre l’efficacité du transport et augmenter les coûts. Aujourd’hui, les systèmes de gestion du transport alimentés par l’AI changent cette réalité. En validant les contrats, en allouant dynamiquement les transports, en optimisant les itinéraires et en gérant les quais en temps réel, ces systèmes rendent la logistique plus adaptative et plus fiable. Ils aident également à classer et à résoudre rapidement les incidents, réduisant ainsi les temps d’attente et les pénalités.
Les avantages sont convaincants. Nos données montrent que près des trois quarts des expéditeurs estiment que l’utilisation de l’AI par un prestataire de logistique tierce influencerait leur choix de partenaire, beaucoup indiquant qu’ils changeraient même de fournisseur pour des capacités d’AI plus fortes. La raison est claire : un déploiement responsable de l’AI soutient des résultats que les expéditeurs jugent prioritaires, tels que la transparence des itinéraires, la conformité contractuelle et l’évaluation équitable des performances des transporteurs.
Pour l’un de nos clients, un fabricant mondial, cette approche a réduit les temps d’attribution des chargements à moins de trois heures tout en coordonnant plus de 70 transporteurs. Le projet a permis à la fois de réduire les coûts et d’améliorer la conformité aux obligations contractuelles.
Maintenance assistée : réduire les temps d’arrêt et prolonger la durée de vie des actifs
Les temps d’arrêt imprévus demeurent l’un des problèmes les plus coûteux et perturbateurs dans les ateliers de production. De nombreux fabricants fonctionnent encore de manière réactive, réparant les équipements uniquement après une panne. Mais cette approche réduit inévitablement la durée de vie des actifs, perturbe les plannings et augmente les coûts de réparation.
L’introduction de l’AI agentique dans la gestion de la maintenance permet aux fabricants de passer à des modèles proactifs et prédictifs. En fait, un rapport exécutif de NTT DATA sur le secteur manufacturier a révélé que 91 % des fabricants estiment que la combinaison de l’AI et des jumeaux numériques améliore les performances des actifs et la résilience de la chaîne d’approvisionnement.
Avec une infrastructure d’AI robuste, les systèmes peuvent enregistrer et hiérarchiser les incidents, générer des ordres de travail en attribuant les bonnes pièces et compétences, et capturer des données structurées pour l’analyse. Tout aussi important, les systèmes de maintenance basés sur l’AI doivent être conçus selon les principes de l’innovation responsable, favorisant l’intégrité des données, la transparence et la sécurité tout en améliorant l’efficacité.
Au fil du temps, cela soutient l’amélioration continue, permettant aux équipes de passer du mode réactif à une fiabilité à long terme des actifs.
L’un de nos clients mondiaux du secteur manufacturier a déjà déployé cette approche en production, avec des réductions mesurables des temps d’arrêt et une meilleure continuité opérationnelle.
Construire le modèle d’une chaîne d’approvisionnement agile et responsable
Ce que ces exemples concrets ont en commun, c’est un changement de mentalité : passer de la résolution réactive des problèmes à l’orchestration proactive. Les systèmes alimentés par l’AI permettent aux fabricants d’anticiper les problèmes, de s’adapter en temps réel, de suivre les meilleures actions possibles lors de perturbations et d’apprendre à chaque cycle.
Les cinq cas présentés ici ont apporté des avantages tangibles aux organisations qui les ont mis en œuvre. Cependant, pour libérer véritablement un avantage concurrentiel, il est essentiel d’adopter une approche holistique de l’ensemble de la chaîne de valeur, en réinventant les processus par l’intégration des capacités d’AI, des systèmes agentiques et de la collaboration human-in-the-loop.
Il ne s’agit pas d’une initiative ponctuelle, mais d’un parcours de transformation continue, où les organisations exploitent en permanence les technologies émergentes pour maximiser la valeur de leurs actifs et de leurs investissements en capital.