Dans un secteur aussi concurrentiel que l’industrie automobile, la gestion optimisée des achats est un levier stratégique essentiel. Entre la fragmentation des méthodes de stockage des données et le manque de visibilité sur les références existantes, les entreprises subissent des surcoûts évitables. PROBE, grâce à l’IA et à la reconnaissance 3D, propose une solution innovante pour améliorer l’accès aux données d’ingénierie, éviter les doublons et maximiser les économies d’échelle.
Économies d'échelles dans l'automobile : un enjeu majeur
Les OEMs et fournisseurs comme Valeo, Forvia et d’autres achètent chaque année pour des milliards de dollars de pièces détachées, de matières premières et d’équipements. Présents à l’international, ces industriels opèrent sur plusieurs sites souvent répartis sur différents continents.
Cependant, même si la base de données est commune à l’ensemble du groupe, la manière dont les données y sont stockées et recherchées varie d’un site à l’autre. Ce manque d’harmonisation entraîne des inefficacités et des coûts supplémentaires.
Un problème récurrent : la difficulté d’identifier une pièce existante
Prenons un cas concret : un grand équipementier automobile international dépense 9,5 milliards de dollars chaque année en achats. Sur son site allemand, une vis spécifique est référencée et utilisée sur plusieurs lignes de production.
Un ingénieur basé aux États-Unis a également besoin de cette même vis. Pourtant, il ne sait pas qu’elle existe déjà dans la base de données, car il ne peut pas effectuer une reconnaissance 3D sur sa pièce pour vérifier si des modèles similaires sont déjà référencés. En effet, la recherche textuelle seule n’est pas fiable : chaque site peut nommer une même pièce différemment dans le PLM.
Ne trouvant pas la référence existante, l’ingénieur lance un nouvel appel d’offres et passe une commande en plus petite quantité, augmentant ainsi le coût unitaire de la pièce. Cette absence de rationalisation des références empêche la mise en place d’une stratégie d’achats groupés et entraîne des pertes financières significatives.
Économies d’échelle : une priorité pour le secteur automobile
L’industrie automobile est l’un des secteurs les plus compétitifs au monde. Depuis la crise du Covid-19, les industriels doivent faire face à une hausse des coûts des matières premières, des tensions sur les chaînes d’approvisionnement et une demande fluctuante. Dans ce contexte, la maîtrise des coûts est essentielle.
Une gestion efficace des achats permet de regrouper les commandes et de négocier des contrats d’approvisionnement optimisés. Plus les volumes commandés sont importants, plus le pouvoir de négociation avec les fournisseurs augmente, permettant d’obtenir de meilleures conditions tarifaires et de sécuriser les approvisionnements.
Face à ces défis, les solutions basées sur l’intelligence artificielle, comme PROBE, deviennent des outils indispensables pour éviter les doublons et renforcer la résilience de l’industrie et ainsi effectuer des économies d'échelles dans l'automobile.
La solution PROBE : reconnaissance 3D et réduction des coûts
PROBE apporte une solution efficace en exploitant la reconnaissance 3D pour identifier rapidement si une pièce existe déjà dans la base de données. Plutôt que de s’appuyer sur une recherche textuelle peu fiable, un ingénieur peut simplement comparer sa pièce avec celles déjà stockées dans le système.
Ainsi, un ingénieur sur un site situé aux Etats-Unis peut découvrir qu’une vis correspondant à ses besoins est déjà utilisée sur un autre site, évitant ainsi de relancer un appel d’offres et de générer des coûts inutiles. Cette approche permet aux acheteurs de regrouper les commandes et de négocier les rabais avec les fournisseurs, optimisant ainsi les économies d’échelle.
De plus, les acheteurs qui ne sont pas des experts techniques voient généralement les pièces sous forme de ligne Excel avec des caractéristiques textuelles. Avec PROBE, ils peuvent explorer en tout simplicité directement les modèles 3D, ce qui leur permet de :
Vérifier si une pièce existe déjà dans la base sans se fier à une description textuelle,
Regrouper les commandes pour bénéficier de meilleures conditions tarifaires,
Utiliser les références existantes comme base pour estimer le coût d’une nouvelle pièce.
En s’appuyant sur les technologies d’intelligence artificielle et de reconnaissance 3D, PROBE optimise les processus d’achat et réduit considérablement les redondances.
Un impact financier et organisationnel majeur
Grâce à PROBE, cet équipementier a pu réaliser une économie annuelle de 130 millions de dollars en optimisant ses achats. Cette optimisation repose sur l’agrégation des commandes et sur une meilleure gestion des stocks, tout en réduisant les appels d’offres inutiles.
L’impact de PROBE ne se limite pas aux ingénieurs : les acheteurs bénéficient également d’une meilleure visibilité des références existantes, ce qui facilite la négociation avec les fournisseurs et la réduction des coûts. De plus, les équipes de production évitent les retards liés aux doublons de commandes et aux délais d’approvisionnement allongés.
En permettant une identification rapide et fiable des pièces grâce à la reconnaissance 3D, PROBE élimine les doublons, facilite les achats groupés et maximise les économies d’échelle. Son intelligence artificielle transforme la gestion des achats en une stratégie optimisée et rentable.
L’exemple de cet OEM démontre que l’optimisation des processus d’achat via une plateforme intelligente ne représente pas seulement une réduction des coûts, mais également une amélioration structurelle du fonctionnement interne de l’entreprise. Dans un contexte de pression économique croissante, des solutions comme PROBE offrent un avantage compétitif décisif.