Avec Honeywell, BMW mise sur l'informatique quantique pour améliorer sa supply chain

BMW veut utiliser la solution d'informatique quantique développée par Honeywell pour acheter des composants et pièces détachées au meilleur moment possible. L'objectif : renforcer l'efficacité de sa supply chain grâce à ces nouvelles méthodes de calculs.

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Avec Honeywell, BMW mise sur l'informatique quantique pour améliorer sa supply chain

BMW cherche à bénéficier des capacités de l'informatique quantique pour améliorer sa chaîne d'approvisionnement et son réseau logistique. La gestion de la supply chain est primordiale pour les industriels de l'automobile : une petite perturbation peut coûter très cher. BMW veut donc étudier l'utilisation d'ordinateurs quantiques afin d'identifier les meilleurs moments pour acheter les myriades de composants nécessaires à la fabrication des voitures.

Optimiser l'achat selon une myriade d'options
Le constructeur automobile s'est rapproché d'Honeywell et d'Entropica Labs, une start-up basée à Singapour qui est spécialisée dans les logiciels pour l'informatique quantique, rapporte le groupe industriel américain mercredi 27 janvier 2021. BMW va notamment tester différentes machines dont le System Model H1 d'Honeywell. Les simulations dont a besoin BMW sont typiquement très lourdes à calculer sur des architectures informatiques traditionnelles.

Le constructeur espère que les ordinateurs quantiques parviendront à déterminer précisément quels composants doivent être achetés par quels fournisseurs et à quel moment pour qu'ils soient le moins cher possible et que cela n'entraîne pas de rupture dans sa chaîne d'approvisionnement. Par exemple, explique CNET, un fournisseur peut être plus rapide tandis qu'un autre est moins cher. A partir de là, la machine doit optimiser les choix selon différentes options et sous-options. Le tout très rapidement.

Un cas d'usage très concret
BMW planche sur les cas d'usages possibles de cette technologie depuis 2018, rapporte CNET. Par exemple, les ordinateurs quantiques pourraient améliorer la chimie des batteries utilisées pour les véhicules électriques et trouver les meilleures localisations pour installer des bornes de recharge. Cela pourrait également aider à répondre à toutes les exigences en matières de conception et de fabrication que ce soit le coût, la sécurité, l'aérodynamisme ou la durabilité.

Ce premier cas d'usage autour de la supply chain est très concret pour une technologie dont il peut être parfois compliqué d'identifier les apports directs pour les industriels. Ces sujets d'optimisation font parties des domaines dans lesquels les ordinateurs quantiques sont censés dépasser les ordinateurs traditionnels en trouvant le meilleur plan d'action parmi un très large éventail de possibilités.

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