MtoM Mag - Le journal de l'MtoM.

Mais alors que le monde du transport s’adapte à l’explosion du e-commerce, jusqu’où cette nouvelle intelligence permettra-t-elle de s’aligner avec les nouvelles exigences des consommateurs et les nouvelles tendances ?

Le boom de la logistique à la demande implique le développement de nouvelles options de transports pour le dernier kilomètre, afin de réduire le temps de livraison du client. En coulisses, les acteurs du secteur ont déjà recours à des solutions d’optimisation de tournées de livraison, boostées par des algorithmes de calcul de plus en plus puissants, qui intègrent de l’intelligence artificielle et se connectent aux bases de données cartographiques et d’info trafic.

Ces solutions d’optimisation permettent de maximiser le nombre de livraisons et de livrer plus rapidement en définissant un plan de tournée optimal. Dans ce cadre, les itinéraires peuvent être réajustés en temps réel en fonction de l’impact des conditions de circulation ou encore de la météo sur le délai de livraison. La consommation de carburant et les émissions de CO² sont également pris en compte.

Pour les consommateurs, l’optimisation géographique présente également des avantages certains. Ils peuvent désormais bénéficier de créneaux de livraison optimisés dès la prise de commande en magasin ou sur les sites e-commerces, et être régulièrement informés sur l’état d’avancement de leur commande par e-mail ou sms.

Autre avantage notable : la prévision des pics d’activité tels que la période des soldes ou de Noël. Grâce à l’analyse prédictive, les outils les plus avancés permettent aujourd’hui d’anticiper et de gérer ces variations de charge. Est-il nécessaire de faire appel à des sous-traitants ? Combien de chauffeurs intérimaires faut-il embaucher sur la période ? Ces outils permettent de mieux dimensionner et répartir les ressources afin d’absorber les livraisons.

En amont de la livraison, l’intelligence artificielle représente un véritable enjeu pour automatiser la supply chain et gérer les stocks. En effet, la vision intelligente des stocks est une des clés essentielles pour optimiser les livraisons. En pratique, les logiciels comparent les tournées planifiées aux tournées effectivement réalisées dans l’objectif d’apprendre et d’adapter les calculs des tournées futures. Ainsi, si l’outil constate tous les vendredis des décalages entre les tournées planifiées et les tournées réalisées, il proposera de revoir le modèle d’optimisation sur cette journée. L’analyse en temps réel des véhicules et des conducteurs connectés sur le terrain grâce à des applications mobiles complètent l’optimisation des tournées en amont.

Et demain, à quoi ressemblera la livraison ? La principale force de l’IA est sa capacité à traiter de plus grands volumes de données et à s’adapter en continu. Une vraie révolution pour le monde du transport. Dans un futur pas si lointain, elle permettra d’aller au-delà de l’auto-apprentissage basé sur ses propres tournées réalisées, pour proposer un modèle enrichi de l’analyse du comportement de tous les acteurs utilisant ce type d’outils.

La finalité est claire : rendre la prédiction aussi pertinente que la réalité. Les logiciels pourront, par exemple, décider supprimer des livraisons en cas de retard trop conséquent, ou conseiller d’attendre avant de lancer une tournée de livraison car ils anticiperont d’autres commandes imminentes, permettant ainsi d’optimiser à la fois le remplissage des camions et les tournées.

http://fr.geoconcept.com/