Historiquement, le succès du secteur de l’habillement a toujours reposé sur la combinaison du design et de la conception. Les données n’ont jamais vraiment fait partie de cette équation. Mais l’essor de la quatrième révolution industrielle a ouvert de nouvelles opportunités pour les chaînes d’approvisionnement du monde de la mode.

Les chaînes d’approvisionnement numériques contribuent à améliorer les chaînes d’approvisionnement traditionnelles en développant et en mettant en œuvre des technologies numériques avancées comme l’Internet des objets, l’apprentissage automatique, l’intelligence artificielle, l’analyse prédictive, etc. Le consensus général sur ces technologies est qu’elles ont le potentiel d’apporter un bouleversement et de mener à l’innovation. Mais que signifient ces technologies ?

L’internet des objets, ou “IdO” en abrégé, consiste à étendre la puissance de l’internet au-delà des ordinateurs et des smartphones à toute une série d’éléments, processus et environnements. Ces objets “connectés” (comme les capteurs par exemple) sont utilisés pour recueillir des informations, renvoyer des informations, ou les deux. (Source : IoT for All)

L’intelligence artificielle (ou IA) est la capacité d’un programme informatique ou d’une machine à penser et à apprendre. C’est aussi un domaine d’étude qui essaye de rendre les ordinateurs “intelligents”. Ils fonctionnent de manière autonome sans être encodés avec des commandes. L’intelligence artificielle est un concept plus large de machines capables d’exécuter des tâches d’une façon que nous considérerions comme “intelligente”. (Source : Wikipedia)

L’apprentissage automatique (Machine Learning) est une application actuelle de l’IA basée sur l’idée que nous devrions sûrement pouvoir donner aux machines l’accès aux données et les laisser apprendre par elles-mêmes. Il s’agit d’algorithmes informatiques qui résolvent les problèmes en les expérimentant plusieurs fois et en trouvant comment les résoudre. (Source : Forbes)

L’analyse prédictive utilise de nombreuses techniques d’exploration de données, de statistiques, de modélisation, d’apprentissage machine et d’intelligence artificielle pour analyser les données actuelles et faire des prédictions sur l’avenir. (Source : PAT Research)

L’intelligence des données dans la gestion de la qualité et de la conformité.

La numérisation de la qualité et de la conformité peut permettre de débloquer les connaissances sur les processus de fabrication, les performances des fournisseurs et la précision des inspections. “Lequel de mes fournisseurs est le plus performant ? Quels sont les endroits où je rencontre le plus de problèmes ? Ma qualité s’améliore-t-elle ou diminue-t-elle ? Puis-je anticiper mes plans de mesures correctives ?” Les données générées permettent aux marques et aux usines d’évaluer et de prendre des mesures plus rapidement et plus facilement qu’auparavant. Elles leur permettent d’évaluer leurs risques et de prendre des décisions basées sur des faits plutôt que sur l’intuition.

En outre, l’analyse prédictive peut les aider à se projeter dans l’avenir et à prendre des décisions encore plus éclairées. Dans le cas des données relatives à la qualité et à la conformité, l’apprentissage machine permet de saisir les données d’inspection et d’utiliser des algorithmes pour faire des prévisions sur la qualité du produit et la conformité du fournisseur. Plus le nombre de données saisies est important, plus les prévisions seront précises.

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