Détecter les anomalies de flux et de traçabilité logistique avec l’IA

• Détecter les anomalies de flux et de traçabilité avec l’IA
• Définir les règles et les seuils d’alerte à surveiller
• Traiter les anomalies relevées pour fiabiliser la chaîne logistique

Responsables qualité, contrôleurs de flux, analystes logistiques

Connaissance des flux logistiques et du suivi des expéditions

• Définir ce qu’est une anomalie de flux et de traçabilité logistique
• Recenser les anomalies courantes : écart de stock, scan manquant, doublon
• Identifier les données de suivi : scans, statuts, horodatages, lieux
• Préparer des historiques de flux propres pour l’analyse par l’IA
• Comprendre le principe de la détection d’anomalies par apprentissage
• Fixer des seuils d’alerte adaptés aux flux et aux sites surveillés
• Évaluer la pertinence des alertes et réduire les fausses alertes
• Analyser l’origine d’une anomalie : erreur de saisie, perte, fraude
• Organiser le traitement des alertes entre exploitation, qualité et client
• Suivre l’évolution du nombre d’anomalies après les actions engagées

• Repérer des anomalies de traçabilité dans un historique de scans
• Distinguer une vraie anomalie d’une fausse alerte de traçabilité
• Définir le circuit de traitement d’une alerte de flux

• Fiche repère des anomalies courantes de flux logistiques
• Modèle de tableau de suivi des alertes de traçabilité
• Check list de traitement d’une anomalie détectée par l’IA