Application de la technologie intelligente à la gestion de la chaîne d'approvisionnement : intelligence artificielle et technologie de traitement intelligent des documents

​ L'intelligence artificielle (IA) a un potentiel irréfutable pour améliorer les opérations commerciales, mais pas toujours de la manière que les gens imaginent. Pour certains, l’intelligence artificielle dans les chaînes d’approvisionnement évoque des images de robots pilotant des tapis roulants ou de drones accélérant les délais de livraison. Même si cela pourrait éventuellement devenir une réalité, l’application de l’intelligence artificielle dans les stratégies modernes de gestion de la chaîne d’approvisionnement est bien plus pratique.

Les chaînes d'approvisionnement sont soumises à une pression énorme pour livrer à temps, que ce soit à d'autres organisations ou directement aux consommateurs. Cette situation est encore exacerbée par la pénurie de personnel à travers le pays, avec moins d'employés disponibles pour les tâches quotidiennes de l'entreprise.

Le traitement intelligent des documents (IDP) piloté par l'IA peut remplacer la saisie manuelle des données par une capture automatisée des données, permettant l'extraction et l'exportation numériques d'informations en quelques minutes, rationalisant la conformité douanière et réduisant les retards. En intégrant des applications d'IA pour optimiser l'expérience utilisateur et fournir des résultats immédiats et mesurables, le secteur de la chaîne d'approvisionnement peut rationaliser les opérations quotidiennes, rationaliser la saisie manuelle des données et faire gagner du temps et des dépenses aux entreprises.

Voici quelques exemples des meilleurs cas d'utilisation pour intégrer le traitement intelligent des documents dans les opérations de gestion de la chaîne d'approvisionnement, et les obstacles que cette technologie peut surmonter :

Erreurs de données de saisie humaine

Gartner prédit, une mauvaise qualité des données Cela coûte aux entreprises une moyenne de 12,9 millions de dollars chaque année. De nombreux facteurs contribuent à cette statistique, la saisie manuelle des données jouant un rôle important. Non seulement cela prend du temps, mais cela augmente également le risque d’erreur humaine. Plus il y a d’erreurs, plus la qualité des données est mauvaise, ce qui conduit à de mauvaises décisions commerciales. De plus, la saisie manuelle des données peut laisser les chaînes d’approvisionnement avec des informations obsolètes, car les employés ne peuvent pas suivre le volume de données. Se précipiter pour rattraper son retard peut prendre de l'avance sur la qualité des données d'entrée, laissant les entreprises avec des informations inexactes et des données obsolètes, conduisant à des inefficacités et à de mauvaises prises de décision.

En 2020, une étude a classé la saisie manuelle des données comme l'une des tâches de bureau les plus détestées par les employés, entraînant un turnover élevé. Le traitement intelligent des documents élimine la saisie manuelle des données, permettant aux employés de se concentrer sur des tâches à forte valeur ajoutée. La qualité des données s'améliore et le traitement des données s'accélère, ce qui permet aux entreprises d'économiser du temps et de l'argent.

Incohérence des données

Si une entreprise a un poste de saisie manuelle des données, il y a de fortes chances que plus d'une personne soit responsable de ce poste. L'ajout de personnes supplémentaires peut réduire le temps nécessaire à l'enregistrement de ces données dans le système, mais cela peut également conduire à des données incohérentes. Par exemple, chaque employé responsable de la saisie manuelle des données peut définir les catégories différemment et interpréter les données différemment. En conséquence, les informations peuvent être saisies correctement mais décalées ou séquencées de manière incohérente, détériorant ainsi la qualité des données dont dispose l'entreprise. Bien que cela puisse être réduit grâce à une formation appropriée, cela n’élimine pas la possibilité de cette incohérence.

Le traitement intelligent des documents (IDP) assure la cohérence et la qualité de la saisie des données. Le système peut lire les documents comme un être humain, mais il réussit mieux à identifier et à trier le contenu qu'à analyser aveuglément les formats. À mesure que les systèmes d’IA seront davantage utilisés, la capture des données s’améliorera, rendant toutes les entrées plus précises. Cela peut réduire considérablement le nombre de conflits de données dans la chaîne d'approvisionnement.

Retard persistant

Les arriérés et les goulots d'étranglement continuent de causer des retards dans le transport et la logistique. Ce problème au niveau des entreprises individuelles pourrait avoir un impact négatif sur l'économie mondiale. Les entreprises peuvent contourner ce problème en suspendant leurs ventes et leurs commandes pendant qu’elles traitent le retard, mais un flux de revenus continu est nécessaire pour maintenir l’entreprise à flot. À partir de là, l’arriéré continue de s’accumuler, exacerbant le problème et frustrant les clients et les employés. À mesure que les chaînes d’approvisionnement se développent, il devient de plus en plus difficile de confier à une seule personne la responsabilité de gérer ces retards.

Le traitement intelligent des documents réduit considérablement le temps nécessaire pour traiter le retard et accélère la livraison des marchandises. Les factures seront éditées plus rapidement, les erreurs dans la documentation seront identifiées plus rapidement et le système pourra intégrer un retour de correction d'erreur en temps réel. Les inexactitudes peuvent être résolues immédiatement et le besoin de processus de traçabilité supplémentaires est éliminé.

Avec l'intégration de la messagerie électronique, la gestion intelligente des fichiers devient encore plus puissante. Imaginez pouvoir tenir les fournisseurs informés de manière proactive grâce à des notifications automatisées par e-mail et des mises à jour de statut. Il est désormais possible d'automatiser les notifications et les alertes, d'envoyer des informations de paiement et de facturation, de confirmer les reçus, de fournir des mises à jour de statut et de suivi par e-mail.

Selon les données publiées par IDC, le marché mondial du traitement intelligent de documents (IDP) connaîtra une croissance annuelle composée de 23,1 % au cours des cinq prochaines années. Presque toutes les industries commencent à reconnaître l’importance d’intégrer les personnes déplacées dans leurs modèles économiques.

Cependant, les progrès de l’IA dans les chaînes d’approvisionnement ou dans n’importe quelle industrie ne se produiront pas du jour au lendemain. Lors de la conception d’une nouvelle technologie, l’amélioration est toujours un processus progressif. Pour garantir que la chaîne d’approvisionnement bénéficie de la meilleure IA, l’IA doit être mise en œuvre dès le niveau fondamental. Le traitement intelligent des fichiers fournit les éléments d'intelligence artificielle nécessaires pour automatiser et rationaliser les flux de travail pour une plus grande flexibilité opérationnelle. Cette technologie élimine la saisie manuelle fastidieuse des données tout en fournissant un portail vers l’avenir collectif pouvant prendre en charge les drones et les robots qui captent l’attention de tous.

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