Optez pour des solutions d'optimisation basées sur les données !

Dans n’importe quel secteur d’activité, la maîtrise et la fluidité de la chaîne de production (incluant la logistique) sont des atouts majeurs pour booster la productivité. S’il existe déjà des progiciels pour la gestion des entrepôts (WMS), le pilotage (WCS) ou encore la gestion du transport (TMS), l’IA, quant à elle, utilise des modèles statistiques pour calculer les pronostics de demande. En outre, selon le secteur, il y a souvent (pour ne pas dire toujours) des périodes où la demande est en hausse.

Le moteur de calcul proposé par Cross Data permet d’identifier les signaux qui précèdent ces périodes.

L’avantage : une gestion optimale des stockset une remobilisation des ressources internes pour pouvoir répondre à cette hausse d’activité, assurant ainsi une productivité optimale. Si la chaîne logistique est optimisée, ce n’est pas le seul avantage ; grâce à l’IA, vous serez en capacité de traiter un volume de commandes plus important, d’anticiper les périodes à forte activité tout en assurant la satisfaction client et votre image de marque.

Avec sa capacité de calcul, l’IA n’a pas que pour vocation de faire gagner en productivité : elle peut également être un atout pour vos enjeux sociétaux. La sécurité de votre entreprise et de vos collaborateurs, par exemple, peut être assurée avec le consort de plusieurs technologies (machine learning, capteurs, drônes, etc.) qui contribue à l’analyse de l’environnement.

Ainsi, l’IA est en mesure de :

• Identifier les zones à risque (manutention de charges lourdes, inondations, risque de chute),
• Prévenir les collisions des véhicules,
• Limiter les risques d’incendies,
• Alerter les autorités en cas d’intrusion,
• Réagir, corriger ou faire corriger une situation risquée avant de devenir un danger avéré
• Optimiser le plan de prévention et/ou d’évacuation.

Pour tenir ces objectifs, il est possible de cumuler plusieurs disciplines : le NLP, le traitement d’image ou la reconnaissance faciale. Toutes ces données sont collectées et traitées par le moteur de calcul pour ensuite apporter des procédures d’information optimisées.

La maintenance prédictive est sans aucun doute l’une des utilisations où l’IA est la plus performante. Aujourd’hui, de nombreuses machines-outils utilisent l’informatique pour faciliter leur utilisation ou alerter les opérateurs. Toutefois, elles n’ont pas toujours la possibilité d’anticiper les problèmes. Ces données sont souvent brutes.

Ainsi, avec le machine learning, il est désormais possible de collecter un plus grand volume de données avec des capteurs et des dispositifs IoT (Internet of Things) intégrés dans les machines et les traiter afin d’identifier les signaux liés à un dysfonctionnement ou une erreur (qu’elle soit humaine ou informatique) pour anticiper les problèmes et trouver une solution immédiate en toute circonstance.

Si l’IA est toute indiquée dans le milieu industriel, elle trouve sa place partout, même dans le secteur financier pour aider à prévenir la fraude. Cette dernière peut avoir des conséquences fâcheuses, pouvant aller jusqu’à nuire au développement et l’atteinte des objectifs des entreprises.

Véritable défi qui est à la fois long, difficile et coûteux, l’IA est en capacité d’auditer et d’analyser l’ensemble des transactions réalisées et détecter les fraudes éventuelles en temps réel :

• Double facture,
• Prévenir et intercepter les paiements suspects,
• Repérer et identifier les dépenses,
• Détournement d’argent,
• Etc.