Présentation
RÉSUMÉ
Les systèmes d’informations permettent déjà -et cela s'accentue- une maîtrise et une visibilité des opérations logistiques au point où l’on pourrait presque les imaginer fonctionner de façon autonome. Des capteurs intelligents fournissent des données à des systèmes de plus en plus performants et sophistiqués. Dotés de capacités d’apprentissage, ces systèmes s’améliorent eux-mêmes. La communication entre de tels systèmes devient fluide et fiable, ce qui permet d’éliminer les tâches de contrôle. Combiné aux possibilités robotiques, on pourrait presque imaginer un monde ou tout serait fait pour nous. Cet article montre comment les systèmes d’informations pilotent la logistique.
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Today’s Information Technology and Automation systems provide visibility and oversight of logistics operations so effectively that such operations now nearly run themselves. Smart sensors feed increasingly intelligent and sophisticated systems that can learn to improve through artificial intelligence. These systems in turn communicate smoothly and securely between trading partners, making many of the control tasks redundant. Coupled with robotics, these systems can provide almost unlimited services. This article describes how IT Automation systems can drive logistics operations.
Auteur(s)
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Nicholas SEIERSEN : Président Directeur General, Seiersen Enterprises Inc., (Toronto, Canada)
INTRODUCTION
Le célèbre congrès de Davos en Janvier 2017 introduisait l’ère de la quatrième révolution industrielle, née des révolutions précédentes :
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la première révolution, la mécanisation, maîtrisait la puissance de l’eau et de la vapeur, et rendit possible les chemins de fer ;
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la révolution de l’électricité permit la production de masse avec une énergie facile à doser ;
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l’ère des ordinateurs et de l’automatisation industrielle introduisait la capacité insondable du calcul au service de l’optimisation des opérations ;
-
bâti sur ces révolutions précédentes, l’« Internet des Objets » et les systèmes « cloud computing » mettent en œuvre la richesse des technologies de l’information au-delà des limites traditionnelles entre les entreprises.
« Internet of Things (IoT) désigne (en anglais) :
-
les capteurs de données, désormais omni-présents ;
-
les réseaux qui permettent la transmission des données issues de ces capteurs ;
-
les systèmes qui exploitent ces donnes. »
Cet article tente d’expliquer les bases, les outils, et les enjeux de cette quatrième révolution industrielle dans les opérations de planification et de distribution des entreprises.
À titre d’exemple, le concept « Industrie 4.0 » a pris le devant de la scène au congrès du World Economic Forum à Davos (voir le Pour en savoir plus).
Il s’appuie sur les principes de :
-
l’interopérabilité des systèmes et des équipements, tant entre eux qu’avec les produits mis en œuvre et les personnes conduisant les opérations ;
-
la transparence de l’information, qui permet d’associer les données issues des capteurs industriels (états de l’équipement, conditions d’exploitation, caractéristiques des matériaux) avec un schéma de l’usine qui sert à piloter le tout ;
-
l’analyse des données et le soutien à la décision par la :
-
collecte et analyse préliminaire des données ;
-
opérations de correction autonomes ;
-
présentation des conclusions pour validation lors de problèmes complexes ;
-
-
la décentralisation et l’autonomie maîtrisée, par une plus grande intelligence déployée auprès des opérations.
Les auteurs précisent que cette stratégie industrielle, l’apothéose du « lean » en quelque sorte, s’appuie sur des équipements autonomes sur les plans de :
-
la configuration ;
-
l’autodiagnostic ;
-
l’optimisation.
L’interconnexion de ces équipements par des réseaux intelligents couvrant l’éventail de la chaîne d’approvisionnement mènera à des capacités de fabrication flexibles, s’adaptant aux variations de qualité des matières mis en œuvre, de la demande finale du consommateur, aux aléas de transports, et d’autres paramètres et perturbations.
Cet article présente les développements ainsi que les opportunités remarquables qu’offrent les technologies de l’information à la logistique. La logistique sert à connaître, et à servir la demande de matières et de services des clients, et ceux de vos opérations, pour servir ces mêmes clients. Complexe et très variée dans ses fonctions, la logistique aura été une des dernières fonctions de l’entreprise à profiter des nouvelles capacités des technologies de l’information : plus performantes et sans cesse moins coûteuses.
C’est ainsi que les processus d’affaires ont évolué de la digitation (la mise sur support digital des outils qui étaient auparavant sur support papier), à la digitalisation (l’emploi de systèmes d’information intégrés pour réaliser les traitements). L’ère de la numérisation de la logistique s’ouvre, avec une transformation drastique des processus que les technologies de l’information rendent possibles.
Les technologies de base de traitement des données, qui rendent possible cette révolution, sont décrites au § 1. Elles mettent en évidence une dynamique sans cesse plus performante à des prix toujours plus bas. Cette puissance de traitement des informations est utilisée pour de très nombreuses applications – le traitement des transactions commerciales, et la planification des opérations, approfondis au § 2.
Mais, voilà que de nouvelles capacités naissent, issues du mariage (à trois) de capteurs intelligents, de capacités de communication et d’intégration auparavant inconnues, et de l’automatisation des tâches physiques et administratives.
La plupart de ces nouvelles capacités sont décrites au § 3. Nous captons de plus en plus de données, ouvrant la voie à des applications de plus en plus sophistiquées que l’on abordera dans les exemples cités au § 3.
Le § 4 esquisse une stratégie de conception des systèmes soutenant la gestion des opérations d’aujourd’hui, en ouvrant la voie vers l’avenir et le déploiement de ces nouvelles capacités.
L’enjeu de la numérisation de la logistique se joue désormais dans l’assemblage de ces applications dans des plateformes d’innovation commerciales, qui sont de nouveaux modèles d’affaires qui chamboulent l’ordre établi des régimes du siècle dernier. Certains de ceux-ci seront décrits au § 5, mais de nouvelles idées fusent tous les jours.
Sont ensuite abordés au § 6 les risques que représente l’emploi extensif des technologies de l’information :
-
liés aux projets de mise en œuvre ;
-
de malveillance ;
-
d’une trop grande dépendance alors qu’il existe des points de défaillance déjà reconnus.
Pour finir, une réflexion sur le moteur du changement – est-ce la technologie qui chamboule le quotidien, ou est-ce la stratégie qui trouve les technologies qui animent ses possibilités ?
MOTS-CLÉS
logistique technologie de l'information et de la communication systèmes d'information automatisation chaîne d'approvisionnement
KEYWORDS
logistic | information and communication technologies | information systems | automatisation | supply chain
VERSIONS
- Version archivée 1 de avr. 2006 par Nicholas SEIERSEN
- Version courante de mai 2022 par Nicholas SEIERSEN
DOI (Digital Object Identifier)
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10. Glossaire
Internet des objets ; Internet of things
Concept adopté pour décrire les équipements directement reliés à l’internet, parfois sans passer par un ordinateur. Ainsi, des milliards de capteurs peuvent rendre compte de leurs états à tout ordinateur connecté à l’internet.
Tableaux de bord ; Dashboards
Une présentation des données sur les performances de manière visuelle permettant de voir d’un aperçu les situations qui sont dans les normes, et celles qui sont en dehors des résultats attendus.
Souvent reliés et extraits des données opérationnelles dans les systèmes transactionnels.
Analyse des « Big Data ; Big Data analysis
Une extension des tableaux de bord, mais avec la vocation d’aller chercher des données au-delà des systèmes transactionnels directs afin de permettre le rapprochement des informations disparates en vue de découvrir des relations ou des opportunités jusque-là ignorées.
Intelligence artificielle ; Artificial intelligence
Décrite la capacité grandissante des ordinateurs à améliorer la pertinence de leurs résultats et analyses en fonction de feedback reçus d’un « professeur » qui apprend à l’ordinateur quels résultats sont désirables
Apprentissage profond ; Deep learning
Représente la capacité de l’ordinateur à rechercher des situations voisines et en tirer des conclusions grâce aux conclusions déjà tirées.
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Glossaire
BIBLIOGRAPHIE
-
(1) - SEIERSEN (N.) - ePurchasing comes to Canada, - LQ, Vol. 8, issue 1, 2002, pp 13 et 24.
-
(2) - SEIERSEN (N.) - ePurchasing comes to Canada, a case study, - LQ, Vol. 8, issue 3, pp 17 à 19.
-
(3) - DAVIDSON (J.) - What doesn’t kill you makes you stronger, - LQ, Vol. 9, issue 3/4, 2004, pp 33 et 34.
-
(4) - SEIERSEN (N.) - eProcurement comes to Canada – let’s make a deal, - LQ, Vol. 9, issue 1, 2002, pp 15-17.
-
(5) - BUGHIN (J.), MANYIKA (J.), WOETZEL (J.) - The Age of Analytics : Competing in à Data-Driven World - McKinsey Global Institute, Décembre 2016.
-
(6) - BERNSHTEYN (R.) - Value as a Service - Greenleaf Book Group, Austin,...
DANS NOS BASES DOCUMENTAIRES
Il existe un très grand nombre de progiciels dans ce domaine. Les entreprises de conseils telles que peuvent renseigner plus sur l’offre dans la logistique.
-
Gartner
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Ardent
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CXP
-
Supply Chain Digest
http://www.scdigest.com/ (page consultée le 23 juin 2017)
-
Supply Chain Management Review
http://www.scmr.com/ (page consultée le 21 août, 2017)
-
IACCM International Association of Contract and Commercial Management
https://www.iaccm.com/ (page consultée le 10 septembre, 2017).
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