Prévoir les perturbations de la chaîne d'approvisionnement dans l'industrie automobile

Les perturbations opérationnelles peuvent avoir un gros impact sur le succès d'une entreprise, surtout dans l'industrie automobile où il faut plein de pièces pour fabriquer des véhicules. Par exemple, Ford a 37 usines dans le monde et utilise un incroyable 17 milliards de pièces chaque année pour produire environ six millions de voitures et de camions. La chaîne d'approvisionnement peut avoir de nombreux niveaux de fournisseurs, parfois jusqu'à dix niveaux de profondeur. Ça veut dire que s'il y a une grosse perturbation à n'importe quel moment, ça peut entraîner des pertes financières importantes et des défis pour l'entreprise. Donc, prévoir ces perturbations à l'avance est super important pour assurer des opérations fluides.

Dans cette étude, on se concentre sur la création d'un dataset qui utilise diverses Données de séries temporelles pour prédire les perturbations chez les fournisseurs de premier niveau. Ces données incluent des détails importants sur la capacité, les niveaux de stocks, combien est utilisé, et les temps de traitement. Ces facteurs sont cruciaux selon les théories établies des opérations en usine. Les données sur lesquelles on travaille sont assez volumineuses, avec plus de cinq cent mille séries temporelles. Bien qu'il y ait des similitudes entre ces séries temporelles, il y a aussi pas mal de différences dans certains groupes.

Pour résoudre ces problèmes, on a développé une nouvelle méthode qui combine des techniques avancées d'apprentissage profond avec une Analyse de survie. Notre approche ne se contente pas de regarder comment les événements se déroulent dans le temps, mais capture aussi les différents effets que divers facteurs peuvent avoir sur ces événements. Les résultats de notre méthode semblent prometteurs, avec de bons indicateurs de performance établis lors des tests dans les usines de Ford en Amérique du Nord.

#L'important de prédire les perturbations

Les perturbations dans la chaîne d'approvisionnement peuvent venir de nombreuses sources possibles. Des exemples incluent les pandémies mondiales, les catastrophes naturelles, des problèmes géopolitiques, et des soucis avec les fournisseurs. En plus, l'augmentation des coûts des matériaux ou de main-d'œuvre, les retards de livraison, et même la contrefaçon peuvent causer des soucis. À cause de cette diversité dans les risques potentiels, il est crucial d'identifier quelles perturbations valent la peine d'investir des ressources pour les atténuer.

Dans le passé, des études ont essayé de modéliser comment les perturbations se propagent à travers les chaînes d'approvisionnement. Par exemple, certains chercheurs ont examiné comment les perturbations impactent une chaîne d'approvisionnement simplifiée. D'autres ont étudié comment différentes réponses pourraient aider à réduire les impacts négatifs pendant ces perturbations. Des techniques comme le Temps-Pour-Récupérer (TTR) ont été développées pour mesurer l'impact financier des perturbations. Ces outils permettent aux entreprises d'identifier les points faibles de leurs chaînes d'approvisionnement et de mieux gérer les risques.

Traditionnellement, on pensait que les perturbations pouvaient être repérées à l'avance. Cependant, avec l'essor des big data, l'apprentissage machine offre maintenant de nouvelles possibilités pour prédire ces événements avec précision. Bien qu'il y ait eu quelques recherches sur l'utilisation de l'apprentissage machine pour la gestion des risques de la chaîne d'approvisionnement, cela reste limité. Certaines études ont regardé l'utilisation de sources de données significatives pour la détection des risques, tandis que d'autres ont identifié des fournisseurs à haut risque en fonction de leur performance financière.

Chez Ford, il y a une multitude de données propriétaires sur les capacités et les performances des fournisseurs. Ces données peuvent fournir des prédictions très précises concernant les perturbations dans la chaîne d'approvisionnement. En plus, les modèles d'apprentissage profond sont devenus très efficaces en intelligence artificielle, surtout grâce à de nombreuses recherches ces dernières années.

#Construire un dataset complexe

Notre recherche vise à faire avancer l'utilisation des big data pour prévoir les perturbations de la chaîne d'approvisionnement. Pour cela, on a créé un dataset qui suit les relations entre Ford et ses fournisseurs dans la livraison de pièces essentielles pour les véhicules. On a soigneusement choisi des caractéristiques de données pertinentes pour les aspects clés des opérations en usine.

En utilisant ces données, on a proposé un modèle d'IA qui associe un type spécial d'apprentissage profond basé sur des séquences avec une analyse de survie. Cela nous permet de capturer comment différents facteurs affectent le timing des perturbations. L'approche qu'on a développée est significative car elle peut gérer les variations de comportements observées dans différentes usines, fournisseurs et pièces de véhicules.

Le modèle qu'on a créé peut être appliqué pas seulement dans l'industrie automobile mais dans n'importe quel domaine traitant des données de séries temporelles complexes qui montrent une variabilité similaire. On peut aussi utiliser SHAP, un outil pour expliquer les prédictions des modèles d'IA, ce qui aide à fournir des insights sur les facteurs qui influencent la prise de décision du modèle.

#Comment fonctionne l'analyse de survie

L'analyse de survie est une méthode statistique qui examine les données de temps jusqu'à un événement. Dans notre contexte, ça nous aide à modéliser le temps qu'il faut pour que les perturbations surviennent. Cependant, tous ces temps ne sont pas évidents, car parfois les perturbations se produisent après qu'une certaine période d'observation se termine. C'est là que l'analyse de survie brille, car elle nous permet de gérer ces données "censurées" efficacement.

L'objectif principal ici est de prédire la distribution du temps jusqu'à ce que les perturbations se produisent. On utilise cette méthode pour modéliser les temps observés pour quand les perturbations surviennent, ce qui nous permet de faire des prédictions plus éclairées.

#Le modèle séquence-à-séquence

Le modèle séquence-à-séquence (Seq2Seq) est un cadre important en apprentissage profond. Au départ, il était utilisé pour des tâches comme la traduction de langues mais a depuis été adapté pour divers usages, y compris les données de séries temporelles. Le modèle fonctionne en traitant des séquences d'entrées et en créant des sorties correspondantes.

La structure de base implique un encodeur qui traite les données d'entrée et un décodeur qui génère la sortie. Des améliorations à ce modèle, comme l'ajout d'un mécanisme d'attention, lui permettent de se concentrer efficacement sur différentes parties des données d'entrée, ce qui améliore sa performance.

#Performance et test du modèle

Pour évaluer notre modèle, on l'a testé dans certaines usines Ford pendant plusieurs mois. En définissant clairement des critères de succès, comme les vrais positifs et les faux négatifs, on a pu mesurer la précision de nos prédictions. Le modèle a montré des résultats impressionnants, atteignant de hauts taux de précision et de rappel dans les usines que l'on a examinées.

En pratique, ça veut dire que le modèle pouvait non seulement prédire quand les perturbations étaient les plus susceptibles de se produire mais le faisait aussi avec un faible taux d'erreurs. Ce succès démontre les implications pratiques de notre recherche.

#IA explicable

Un des grands défis avec les modèles d'IA complexes, c'est qu'ils peuvent souvent sembler comme des boîtes noires. C'est dur de comprendre comment les décisions sont prises. Ça pose un problème, surtout dans une grande entreprise comme Ford, où il est vital que différents départements comprennent le comportement du modèle pour mettre en œuvre des stratégies basées sur ses résultats.

Pour résoudre ce problème, on a appliqué des techniques d'IA explicable, spécifiquement en utilisant le cadre SHAP. Cette approche aide à expliquer comment chaque caractéristique d'entrée influence les prédictions du modèle. En visualisant ces impacts, on peut obtenir des insights plus clairs sur la façon dont notre modèle prend des décisions.

#Conclusion

En résumé, notre recherche souligne l'efficacité des techniques avancées d'apprentissage machine pour gérer les risques de la chaîne d'approvisionnement dans l'industrie automobile. En créant un dataset détaillé et en appliquant un modèle novateur, on a réalisé des avancées significatives dans la prévision des perturbations de la chaîne d'approvisionnement.

Ce travail met en avant l'importance de tirer parti des big data non seulement pour anticiper les problèmes mais aussi pour fournir des insights exploitables qui peuvent améliorer la résilience opérationnelle. En utilisant des techniques comme l'IA explicable, on s'assure aussi que les parties prenantes peuvent comprendre et faire confiance aux prédictions du modèle, menant finalement à de meilleures prises de décisions face à d'éventuelles perturbations.

Les implications de cette recherche vont au-delà du secteur automobile, fournissant un modèle qui pourrait bénéficier à diverses industries cherchant à améliorer leurs pratiques de gestion de la chaîne d'approvisionnement.