Optimisation de la chaîne logistique inversée et intelligence artificielle

En matière de logistique, on n’arrête pas le progrès, et les besoins d’optimisation de la chaîne logistique sont de plus en plus critiques, et ce, pour des raisons budgétaires et environnementales. Bon nombre de facteurs contribuent à l’optimisation de la chaîne logistique. La connectivité des logiciels,  des équipements, le partage de données et le développement technologiques des procédés, la cybersécurité et l’automatisation contribuent très fortement à l’amélioration de la performance opérationnelle de la chaîne logistique.

Depuis quelques années, la gestion des retours clients, la revalorisation et la réutilisation ont donné naissance à la logistique inverse. Aussi, les technologies, en particulier l’utilisation de l’intelligence artificielle répondent à ces enjeux d’automatisation afin d’apporter clarté et transparence à la chaîne logistique.

Qu’entend-on par reverse logistics, logistique inverse ou logistique des retours*?

La logistique inversée inclut un processus global de réutilisation des produits et matériels. Elle existe sous différentes formes:

1. La logistique inversée

Par définition, la logistique inversée se définit comme la gestion des retours au sein de la chaîne logistique.

2. La logistique verte 

C’est un système de distribution et de transport efficient ami de l’environnement. La logistique verte est plus que la logistique inversée car elle cherche à économiser les ressources, à éliminer des déchets et à améliorer la productivité. Elle doit avoir la plus petite empreinte sur l’environnement. 

Cette définition reprend également l’idée d’éco-conception des produits (fabrication sans l’utilisation de matière toxique) permettant un retraitement plus aisé des déchets à un coût plus faible.

3.  Le recyclage des DEEE

Cette forme de reverse logistic consiste à créer des réseaux de retours entre le détenteur final d’un appareil et le producteur afin d’assurer le recyclage des matériaux. 

La gestion du cycle de vie des produits, le filtrage d’accès ou “ gatekeeping”, l’échange de données sont des méthodes d’application de la chaîne inversée. Ainsi, les marchés secondaires, la gestion des flux de retours en sont des pratiques caractéristiques de la gestion de la chaîne logistique inversée. 

La logistique inversée, un défi grandissant

La logistique inversée est un défi grandissant, qui plus est, ce challenge est de plus en plus urgent dans le contexte de changements climatiques actuel – pour les entreprises et institutions à tous les niveaux de la chaîne d’approvisionnement. Chaque année, des tonnes d’actifs inutilisés (items en surplus, obsolètes, défectueux…) sont gaspillés, laisser à l’abandon ou jeter à la poubelle alors qu’ils sont fonctionnels. Ces items ont encore une viabilité et une utilité économique. 

En particulier dans le domaine manufacturier et industriels, les équipements industriels de traitement des eaux, cet enjeu représente en Amérique du Nord une perte annuelle d’environ 1,5 G$ en opportunités manquées et en matière de coût environnemental.  Ce qu’il faut savoir, c’est que ces équipements sont souvent encore fonctionnels – et parfois même neufs, et pourraient être relayés vers d’autres canaux de distribution secondaire ou encore, ils pourraient être réutilisés par d’autres usines ou même PME ayant besoin d’un accès rapide et bon marché à des pièces de rechange, et ce, particulièrement en cas d’urgence.

En pratique, la revente et la réutilisation à grande échelle est limitée par deux barrières majeures, le manque de temps et de ressources des entreprises. Il n’existe actuellement aucune façon simple de partager ou d’accéder à l’information relative à ces équipements, en d’autres termes, il est impossible de savoir s’ils sont disponibles ou recherchés. Plus encore, il n’existe pas de façon simple de gérer le mouvement de ces actifs d’un site à l’autre sur le marché secondaire. 

L’Intelligence Artificielle (IA) change la donne


La gestion de la logistique conventionnelle est somme toute assez “simple”. On peut la qualifier d’uniforme, facile, claire, cohérente et transparente à l’opposé de la logistique inversée, qui est, somme toute,  aléatoire, variable, difficile à identifier et complètement opaque. L’intelligence artificielle permet de répondre à ces enjeux avec simplicité. L’enjeu primaire repose sur la disponibilité de l’information et l’accessibilité à l’information. Les jumelages prédictifs, l’information sur les produits et matériels est une porte d’entrée pour solutionner ce manque de visibilité. La reconnaissance d’objets ou de texte simplifie permet de faciliter le cycle de gestion des retours en simplifiant la revente des produits et matériels, tout en incluant une estimation juste du prix de revente de ces items.

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Sources
https://en.wikipedia.org/wiki/Reverse_logistics
https://www.economie.gouv.qc.ca/bibliotheques/outils/gestion-dune-entreprise/production/gestion-de-la-chaine-logistique/
https://www.ic.gc.ca/eic/site/dsib-logi.nsf/vwapj/gbsi-isem_eng.pdf/$file/gbsi-isem_eng.pdf
https://retail-chain.fr/reverse-logistic

 

 

 

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