L’exploration de données dans la logistique 4.0

L’exploration de données, également connu sous data mining, est l’analyse de grands volumes de données dont l’objectif est d’identifier les modèles et les tendances pour révéler des informations utiles qui soutiennent la prise de décision dans les organisations.

L’exploration de données peut aider les entreprises à comprendre le comportement de ses processus et opérations, y compris la logistique, et de prendre des décisions éclairées pour améliorer la performance de l’entreprise.

Qu’est-ce que l’exploration de données ?

L’exploration de données ou data mining englobe le processus informatique d’identification des tendances, des règles, des modèles cachés ou d’autres informations précieuses à partir de l’analyse de grands ensembles de données. Également connue sous l’acronyme KDD (Knowledge Discovery in Data), qui peut se traduire par découverte de connaissances dans les données, la pertinence du data mining s’est précipitée ces dernières années en raison de la croissance des technologies de stockage de données (big data), de l’intelligence artificielle et de l’automatisation robotique des processus.

Le terme data mining est souvent confondu, parmi les non-experts, avec la technologie du big data. Les deux termes font référence à des concepts liés les uns aux autres, mais différents après tout. Le big data fait référence à des ensembles de données si volumineux et complexes qu’ils nécessitent des applications informatiques pour les traiter. L’exploration de données va encore plus loin : elle concerne l’activité d’examen de ce vaste volume de données pour détecter des règles ou des modèles cachés à première vue.

Pour comprendre comment fonctionne le data mining, il est essentiel de comprendre la relation entre cette méthode d’analyse et les technologies telles que l’intelligence artificielle ou le machine learning. Les systèmes d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique utilisent des techniques d’exploration de données pour interpréter le comportement des machines et créer des solutions à partir des modèles et des règles identifiés. Comme le souligne la publication du cabinet de conseil américain Deloitte, Algorithm Insights, l’exploration de données se limite à la catégorie des technologies cognitives, c’est-à-dire les technologies qui facilitent la mise en œuvre de systèmes d’intelligence artificielle (où le machine learning est inclus).

L’exploration de données englobe le processus d’analyse et d’extraction de connaissances cachées et exploitables à partir de grandes sources de données stockées sous différents formats. Comme le définit le professeur émérite d’informatique Ian Witten dans son livre Data mining, practical machine learning tools and techniques, « le data mining est l’extraction d’informations implicites, jusqu’alors inconnues et potentiellement utiles, à partir des données. L’idée étant de concevoir des programmes informatiques qui analysent automatiquement les bases de données, à la recherche de régularités ou de modèles. Les modèles, s’ils sont trouvés, seront probablement généralisés pour faire des prédictions précises sur les données futures ».

L’exploration de données permet d’améliorer la prise de décision dans tous les domaines d’action d’une organisation. Les méthodes d’extraction automatique de données permettent d’organiser et de filtrer les informations pour les transformer en connaissances pertinentes afin de détecter la fraude, prévoir la demande ou encore identifier les goulots d’étranglement, parmi de nombreuses autres applications.

Les applications de l’exploration de données en logistique

La logistique pourrait être l’un des grands bénéficiaires de la consolidation du data mining. La détection automatique de modèles dans les opérations telles que la réception, la préparation de commandes ou les retours pourrait servir à la prévision de la demande ou au contrôle des stocks.

Le professeur de Supply Chain Management and Analytics à l’Université du Nebraska, David L. Olson, souligne dans son article académique A review of supply chain data mining publications que l’exploration de données est déjà une réalité dans la supply chain : « Les opérations de la chaîne d’approvisionnement se sont appuyées sur les analyses d’exploration de données prédictives et de classification les plus courantes (pour intégrer le profilage de clients et la détection de la fraude) dans les entreprises. Cela implique l’utilisation de méthodologies d’exploration de données telles que la régression logistique, les arbres de décision et les réseaux de neurones artificiels ».

Selon l’auteur, l’exploration de données aura un impact croissant sur la logistique : « L’application de cette technologie de l’information pour mesurer des aspects importants des chaînes d’approvisionnement et analyser ces données pour améliorer la prise de décision devrait connaître une tendance croissante ».

Au-delà de la prise de décision dans la gestion des stocks, l’exploration de données pourrait augmenter les performances dans les étapes logistiques telles que la consolidation des charges. C’est ce que suggèrent les chercheurs de l’École Polytechnique de Montréal Bruno Agard et Zineb Aboutalib. Dans leur analyse Improvement of freight consolidation with a data mining technique, les auteurs concluent que « l’application de règles d’association dans l’élaboration de stratégies de consolidation permet de réduire le nombre de livraisons. Cette méthode permettrait également une hausse du nombre de commandes livrées par le même véhicule ou vers la même destination, réduisant ainsi les coûts de transport et l’empreinte carbone ».

L’exploration de données au service de l’efficacité logistique

Le contrôle, le traitement et la gestion des données sont essentiels à l’identification d’erreurs et d’inefficacités dans un entrepôt ou un centre de production. Les techniques d’exploration de données facilitent le traitement des milliers de données produites dans un entrepôt intelligent, pour identifier les tendances cachées à première vue. Ces informations permettent au responsable logistique de prendre des décisions plus éclairées et plus précises, en fonction des performances réelles de l’entrepôt.

Aujourd’hui, il est de plus en plus courant en logistique de surveiller les performances à partir des données générées dans l’entrepôt. C’est pourquoi le rôle d’un logiciel de gestion d’entrepôt comme Easy WMS est clé. Si vous souhaitez transformer les gros volumes de données produites dans votre entrepôt en informations utiles, n’hésitez pas à nous contacter. Un consultant expert vous conseillera sur la meilleure solution numérique pour votre installation.