Tendances futures dans la logistique de la mode

Les méthodes d’intelligence artificielle, les jumeaux numériques, l’analyse prédictive et la logistique prédictive sont de plus en plus utilisées pour la logistique très complexe de la mode. L’IA permet également de rendre les chaînes d’approvisionnement plus résilientes.

Le secteur de la mode est considéré comme un secteur extrêmement évolutif. D’une part, les nouvelles tendances saisonnières de la mode stimulent sans cesse le secteur. D’autre part, les entreprises de l’industrie de la mode doivent tenir compte de multiples tendances d’avenir dans leur modèle commercial et l’adapter en permanence. On peut citer ici l’e-commerce et la logistique omnicanal, la livraison en un jour, la numérisation et les lots de volume 1, les taux de retour extrêmement élevés et la durabilité. 

La logistique : une pièce maîtresse du commerce électronique de la mode

Dans l’industrie de la mode en particulier, la logistique est un élément essentiel de la réussite d’une entreprise. L’essor du commerce électronique, notamment en raison de la pandémie du Covid-19, a notamment entraîné une augmentation des attentes des clients en matière de rapidité de livraison. La livraison le jour même (Same-Day-Delivery) des articles de mode commandés fait désormais partie de la norme. En outre, le taux de retour extrêmement élevé (environ 56 %) fait partie du modèle commercial (1) Les modèles omnicanal entraînent une gestion complexe des retours, qui nécessite une logistique inverse spécialisée et des systèmes de tri automatisés. Dans les modèles omnicanal, les canaux de vente en ligne et hors ligne sont reliés entre eux dans la boutique en ligne. Ce sont surtout les articles de mode renvoyés directement par le client au centre logistique qui posent problème, car il manque souvent des données importantes comme le motif du retour. De manière générale, les retours ne devraient évidemment pas être encouragés. Néanmoins, les retours peuvent également fournir des données importantes sur les besoins des clients, qui peuvent servir de base pour augmenter les ventes futures et réduire les retours. Même ce que le client ne veut pas améliore le mécanisme de suggestion grâce à l’intelligence artificielle (IA) intégrée. 

Le défi de la logistique omnicanal

Auparavant, les commandes en ligne étaient souvent traitées séparément des commandes hors ligne passées dans les magasins ou les boutiques de mode. Pour ce faire, un centre logistique dédié au commerce électronique était nécessaire. Aujourd’hui, les deux sont généralement intégrés dans un centre logistique. Le Click & Collect, le Click & Reserve, le Endless Aisle et le retour des marchandises en magasin représentent également un défi pour la logistique de la mode. Tout cela nécessite un système logistique particulièrement flexible et automatisé avec un système de gestion des marchandises (WWS) et un système de gestion des stocks (LVS). On utilise souvent des systèmes de stockage par navettes dans le système « marchandise vers l’homme », qui permettent d’augmenter la vitesse de passage des commandes ou de réduire le temps de préparation des commandes. De plus, la logistique de la mode connaît déjà la prochaine vague d’automatisation grâce au « collègue-robot ». Les robots et les véhicules sans conducteur (AGV) assurent la préparation des commandes, le transport et le tri des marchandises. Les drones et les robots de livraison sont utilisés pour la livraison de colis (2). 

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Numérisation et lots de volume 1

Grâce à l’industrie 4.0 et à la numérisation et l’automatisation nécessaires, l’usine du futur devient possible. Les machines et les installations avec des systèmes cyberphysiques intégrés communiquent entre elles via l’Internet industriel des objets (IIdO). Grâce à la fabrication additive (imprimante 3D), il est possible de mettre en place une production de masse individualisée avec des lots de volume 1. C’est-à-dire qu’une production de masse individualisée peut être réalisée. Les fabricants de chaussures de sport comme Adidas, qui produisent des modèles de chaussures entièrement personnalisés, en sont des exemples. Les clients peuvent créer eux-mêmes leur propre chaussure de sport en ligne.

Un jumeau numérique pour simuler les processus logistiques

Non seulement l’ensemble de la Smart Factory et de la production dans le secteur de la mode, mais aussi les processus logistiques peuvent être représentés dans ce que l’on appelle un jumeau numérique (3). Une représentation numérique des processus réels permet de jouer des scénarios et d’optimiser les procédures. Comme il s’agit souvent de systèmes logistiques complexes et parfois opaques et de grandes quantités de données (big data), l’analyse pilotée par les données à l’aide de l’IA sur un modèle numérique détaillé est ici parfaitement adaptée. Les prises de décision complexes dans le domaine de la logistique sont ainsi extrêmement facilitées. Il est possible de créer des jumeaux numériques pour des objets et des systèmes très différents à l’intérieur et à l’extérieur de l’entreprise. Des exemples comme les Digital Twins pour les chariots élévateurs, les entrepôts, pour des filiales entières dans l’industrie de la mode ou encore, par exemple, pour des systèmes dans la logistique d’approvisionnement (stratégies de sourcing) et l’optimisation des trajets d’un système AGV en temps réel. Les jumeaux logistiques peuvent être classés en fonction de leurs capacités : de surveillance, opérationnels, prévisionnels, d’apprentissage (intelligents) et de régulation autonome. 

IA, Big Data et logistique prédictive

La logistique prédictive permet de prédire l’état futur du réseau logistique (4). Il s’agit également d’une application du jumeau numérique. Un jumeau numérique du réseau logistique est donc à nouveau créé. Depuis quelques années déjà, la tendance est à l’analyse du comportement d’achat des clients par le biais du Big Data et de l’IA. Dans les données historiques, il est possible de reconnaître des modèles qui, grâce à l’utilisation du jumeau numérique et de l’analyse prédictive, permettent de prévoir l’arrivée de certains événements (comportement de commande, etc.) avec une certaine probabilité. L’analyse prédictive constitue la base de la simulation des états futurs de la chaîne d’approvisionnement de la mode des entreprises du secteur de la mode au moyen d’un jumeau numérique. 

Construire des chaînes d’approvisionnement résilientes

Un autre défi, et pas seulement pour le secteur de la mode, est le développement de chaînes d’approvisionnement dites résilientes. La pandémie du Coronavirus a justement montré à quel point les processus logistiques et les chaînes d’approvisionnement sont sensibles. Nous avons également pris douloureusement conscience de la grande dépendance des chaînes d’approvisionnement vis-à-vis des fournisseurs, notamment de la Chine, du Bangladesh, de l’Inde et du Cambodge. Les leçons importantes de la crise sont donc la nécessité de diversifier la chaîne d’approvisionnement de la mode et de mettre en place des plateformes numériques pour améliorer la transparence des chaînes d’approvisionnement des entreprises. L’industrie allemande de la mode doit raccourcir ses chaînes d’approvisionnement et acheter ou produire plus localement (near-shoring, 6). Cela peut se faire par exemple dans des pays comme la Turquie et le Maroc ou encore en Europe de l’Est (Pologne, Serbie, Croatie, Bulgarie,). Une planification active du réseau et de la chaîne d’approvisionnement, une prévision et une disposition numériques des stocks ainsi qu’une planification complète des capacités logistiques doivent permettre à l’avenir d’assurer des chaînes d’approvisionnement plus sûres en cas de crise. En outre, les taux de fret très fluctuants en temps de crise doivent toujours être présentés de manière transparente sur les plateformes numériques.

Durabilité et loi sur la chaîne d’approvisionnement

La tendance à la compatibilité environnementale et à la durabilité des produits et des entreprises est au centre des préoccupations du public et des consommateurs. Conformément à l’Accord de Paris sur le climat et au « plan de protection du climat 2050 » du gouvernement fédéral, le secteur des transports doit réduire ses émissions de gaz à effet de serre de 40 à 42 % d’ici 2030 par rapport à 1990. D’ici 2050, l’Allemagne veut devenir largement neutre en termes de gaz à effet de serre ou de CO2 (7). Les logisticiens sont tenus d’organiser leur entreprise, leurs processus et leurs flottes de manière à ce qu’ils soient efficaces sur le plan énergétique et neutres en termes de CO2. Avant de passer définitivement à la propulsion électrique, il faut d’abord rendre les véhicules utilisés plus efficaces sur le plan énergétique. La mise à disposition d’énergie neutre en CO2 et l’utilisation efficace de l’énergie doivent être garanties dans les centres logistiques. Une réflexion globale sur les besoins en énergie et les cycles énergétiques du centre logistique devrait être menée. 

Le 1er janvier 2023, la loi sur la chaîne d’approvisionnement qui a été adoptée entrera définitivement en vigueur. Le respect des lois est ensuite contrôlé par l’Office fédéral de l’économie et du contrôle des exportations (BAFA) du gouvernement fédéral. Des mauvais élèves se font régulièrement remarquer, y compris dans le secteur de la mode, qui violent les droits du travail et les droits de l’homme en Europe mais aussi dans le monde entier (8). La loi sur la chaîne d’approvisionnement doit obliger les entreprises allemandes et internationales (dont le siège est en Allemagne) à assumer la responsabilité de l’ensemble de leur chaîne d’approvisionnement et à exercer un devoir de diligence en matière de droits de l’homme en fonction des possibilités d’influence existantes (9). Les entreprises du secteur de la mode doivent agir maintenant et adopter, entre autres, une déclaration de principe sur le respect des droits de l’homme. Par ailleurs, une analyse des risques doit être effectuée en ce qui concerne les effets négatifs des pratiques de l’entreprise sur les droits de l’homme.  

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Références: 

1 Expertise Bito, traitement décentralisé des retours dans la logistique de la mode  

2 Textilwirtschaft Insights, Logistique omnicanal, Lien 

3 Straube Frank Prof. Ing., Typologies et avantages d’application des jumeaux numériques dans les systèmes logistiques, séminaire pratique de logistique 2021 : Jumeaux numériques de systèmes logistiques : Typologies, applications et avantages futurs, Lien 

4 Expertise BITO, Possibilités d’utilisation de l’IA dans la logistique, Lien 

5 Expertise BITO, les leçons du Covid : Chaîne d’approvisionnement et approvisionnement en matériel à l’épreuve des crises, Lien 

6 Industrie de la mode : un fournisseur sur quatre en difficulté financière à cause du COVID-19, McKinsey & Company, mai 2020, Lien 

7 Expertise Bito, Logistique neutre en CO2, Lien 

8 Exploitation « Made in Europe », rapport sur les violations des droits de l’homme dans la production pour les marques de mode allemandes en : Ukraine, Serbie, Croatie et Bulgarie, Clean Clothes Campaign und Brot für die Welt, avril 2020, Lien 

9 Expertise Bito, Une plus grande responsabilité des entreprises : adoption de la loi sur la chaîne d’approvisionnement 

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