Hannover, Allemagne, le 22 avril 2024 — SAP SE (NYSE : SAP) annonce des avancées en matière d’IA dans ses solutions de supply chain qui déclencheront une véritable vague de transformation impactant la productivité, l’efficacité et la précision dans l’industrie manufacturière. Les résultats obtenus par l’IA à partir de données en temps réel aideront les entreprises à utiliser leurs propres données pour prendre de meilleures décisions tout au long de leur supply chain, rationaliser et accélérer le développement des produits et améliorer l’efficacité de la production.
« Les entreprises sont aujourd’hui confrontées à des défis allant des perturbations de leur supply chain et des pénuries de main-d’œuvre aux incertitudes géopolitiques. », déclare Muhammad Alam, membre du Conseil Exécutif de SAP SE, SAP Product Engineering. « SAP est conscient de l’impératif d’agilité et d’intelligence, en stimulant l’innovation avec des solutions alimentées par l’IA pour rationaliser la supply chain et les processus de fabrication. Ainsi, les entreprises peuvent améliorer leur efficacité opérationnelle et atténuer les risques, tout en satisfaisant leurs clients avec un service de qualité supérieure, ouvrant ainsi la voie à une croissance soutenue et à une meilleure compétitivité sur le marché. »
Des informations précises et pertinentes en temps réel permettent d’atténuer l’impact des perturbations de la supply chain sur les fournisseurs, les fabricants et les distributeurs du monde entier. SMA Solar Technology AG et d’autres clients ont déjà constaté les avantages des solutions SAP, notamment une augmentation d’environ 15 % de la productivité de la main-d’œuvre sur leur supply chain, une diminution de 10 % des coûts globaux de planification de la supply chain et une réduction de 10 % des coûts de stockage et l’amélioration du taux de rotation des stocks.
« SMA Solar modernise ses systèmes d’exécution de fabrication pour soutenir des opérations de productions durables et résistantes aux risques grâce à la puissance du contrôle visuel basé sur l’IA dans la solution SAP Digital Manufacturing », a affirmé Heiko Kehm, responsable de l’IT Order to Cash chez SMA Solar.
Selon « The Importance of AI in Supply Chain and Operations », un InfoBrief IDC mondial 2024 sponsorisé par SAP, 63% des responsables de la supply chain et 52 % des responsables des opérations ont une stratégie d’IA liée aux objectifs de l’entreprise. 51% des 2 000 répondants à l’enquête intègrent l’IA dans les processus opérationnels de planification de la supply chain et les applications clés pour une prise de décision en temps réel. Par ailleurs, 58 % utilisent l’IA pour accroître l’efficacité opérationnelle et la productivité des employés.
Les principales améliorations apportées aux solutions SAP pour la chaîne logistique afin de soutenir la stratégie centrée sur l’IA des clients, sont les suivantes :
- Optimisation des décisions tout au long de la supply chain grâce à des informations basées sur l’IA : Les entreprises peuvent désormais exploiter des volumes plus importants de données machines et intégrer le contrôle visuel par ordinateur piloté par l’IA dans leurs processus de production. Cela permet une augmentation remarquable de la qualité grâce à l’automatisation.
- Rationalisation du développement des produits :Les développeurs de produits peuvent désormais utiliser Joule, le Copilote IA de SAP, pour recueillir et améliorer rapidement et efficacement les nouvelles idées produits à l’aide de requêtes en langage naturel. Joule aide également à associer les modèles de conception produits aux données business, de façon à contextualiser visuellement les informations critiques pour l’entreprise.
- Détecter les anomalies des équipements :Grâce à l’IA, les industriels peuvent traiter de manière proactive les pannes potentielles sur la base des données de capteurs collectées à partir d’équipements intelligents et des plates-formes EDGE. Cette nouvelle capacité utilise la plateforme IoT de pointe Cumulocity de Software AG, qui devrait être intégrée à l’application SAP Asset Performance Management au troisième trimestre.
- Améliorer la réponse sur le terrain :Les clients peuvent optimiser les itinéraires de conduite et affecter efficacement les tâches grâce aux données de trafic intégrées en temps réel et aux modèles entraînés par machine learning[1], qui permettent aux bons techniciens de maintenance d’atteindre leur destination dans les délais impartis.
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[1] Apprentissage automatique