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IA & supply chain #5 : optimiser ses transports grâce à l’IA

Bretagne Supply Chain et See-d, société de conseil et de réalisations en Data Science et Intelligence artificielle (Vannes), vous proposent une série d’articles au long cours pour dresser l’étendue des possibilités apportées par l’intelligence artificielle (IA) dans la supply chain. Ce mois-ci : comment l’IA permet d’optimiser les transports.  

La planification des tournées peut, elle aussi, être réalisée et assistée par des techniques d’optimisation de tournées. La planification des tournées se fait grâce à des algorithmes d’optimisation puissants, capables de calculer des tournées efficaces en temps, en kilomètres ou plus généralement en termes de coûts opérationnels de livraison. Ces tournées doivent être calculées de façon respecter des contraintes de qualité de service (créneaux de livraison…), de temps de travail, de capacité de véhicules…  

L’optimisation des trajets des transporteurs est importante pour l’efficience de la logistique. Cela est notamment vrai pour le dernier kilomètre qui est la partie du transport la plus complexe à gérer. Les clients ont de plus en plus envie d’avoir le plus de précisions possibles sur leur livraisons, tranche horaire précise, possibilité de déposer les colis en points relais… L’intelligence artificielle permet aujourd’hui de créer une flotte autonome, et cela grâce au développement d’algorithmes qui permettront de connaitre les plans satellites, les informations sur le trafic ou encore les particularités de chaque ville. 

De plus, l’intelligence artificielle permettra une meilleure gestion de la flotte, du processus de livraison : en effet, une analyse plus fine des informations de trafic pourra réduire de manière conséquente les problèmes et délais de livraison. Ces technologies pourront aussi donner au client un suivi et une approximation plus précise de son temps de livraison. 

La preuve par l’exemple… par See-d 

L’optimisation des flux de transport est un challenge que See-d rencontre au quotidien chez ses client. Avant de parler de véhicule autonome, l’Intelligence Artificielle et le Machine Learning permettent d’optimiser les flux de transport, de gérer, contrôler et maintenir sa flotte de véhicules, de réduire les coûts et d’améliorer la satisfaction de ses clients. 

A titre d’exemple, en matière de transport et pour un de ses clients, See-d à défini des routes logistiques : en analysant l’historique des livraisons récentes sur les divers points de livraison, ces derniers sont regroupés en fonction de leur proximité géographique et en tenant compte de leur fréquence de livraison. L’IA et le Machine Learning permettent d’anticiper les pics des demandes et les catégories des produits commandés en fonction des périodes et des fréquences de commande. D’autre part, en fonction de l’analyse de la demande des années précédentes, See-d a développé un outil l’amenant à mieux comprendre les comportements des clients, à anticiper leurs demandes, voire à les aider à commander. L’IA peut alors recommander de livrer tout de suite ou d’attendre avant de programmer une nouvelle tournée permettant d’optimiser le taux de remplissage des camions et de réduire le coûts de transport et de soigner la satisfaction de ses clients. 

Un autre projet d’IA mené par See-d l’a amené à développer un outil d’aide à la localisation de dépôts logistiques. Pour cela, dans un premier temps avec une démarche proche de celle mise en œuvre pour les routes logistiques, un coût de livraison en fonction de la distance a été établi. À partir de cette fonction coût, et de la localisation des points de livraison, la localisation optimum des dépôts peut être déterminée. 

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