Développement d'une plateforme logistique d'IA : réduction des émissions de carbone de 20%

Innowise a construit une plateforme d'optimisation logistique avec une planification des itinéraires alimentée par l'IA, des analyses en temps réel et un suivi de la durabilité pour un important fournisseur de services logistiques.

Client

Industrie

Logistique

Région

Client depuis

2023

Notre client est une importante société de logistique mondiale qui travaille en partenariat avec des entreprises de vente au détail, de soins de santé et de fabrication. Avec plus de 25 000 employés et une flotte massive, ils transportent des millions d'expéditions chaque année. Connue pour sa volonté d'innover et de réduire l'impact sur l'environnement, elle est toujours à la recherche de moyens plus intelligents pour accroître son efficacité et réduire son empreinte carbone.

Les informations détaillées sur le client ne peuvent être divulguées en vertu des dispositions de la NDA.

Défi

Surmonter les inefficacités logistiques, réduire l'empreinte carbone et respecter les délais de livraison

Le client nous a contactés pour nous faire part de quelques problèmes majeurs qui freinaient ses opérations et ses efforts en matière d'écologie :

Planification d'itinéraire inefficace : Leur logistique était essentiellement manuelle et statique, ce qui entraînait des trajets inefficaces, une consommation accrue de carburant et des retards de livraison fréquents.
Émissions de carbone élevées : La gestion d'une opération d'une telle envergure avait un impact environnemental important, ce qui rendait difficile la réalisation des objectifs de développement durable, car les émissions ne cessaient d'augmenter.
Coordination fragmentée de la chaîne d'approvisionnement : Les différents centres régionaux utilisaient des flux de données distincts, ce qui entraînait des retards dans la gestion des stocks, le suivi en temps réel et la coordination des livraisons.
Fenêtres de livraison manquées : Les embouteillages et les conditions météorologiques imprévisibles ont souvent perturbé les programmes, ce qui a eu pour effet de faire manquer ou de retarder les expéditions.

En tant qu'entreprise avant-gardiste visant à réduire son empreinte environnementale, le client souhaitait une solution évolutive et technologique pour renforcer la logistique et atteindre les objectifs de durabilité alignés sur les objectifs de développement durable (ODD) des Nations unies.

Solution

Plateforme pilotée par l'IA pour un routage plus intelligent et une gestion fluide de l'approvisionnement.

Pour résoudre ces problèmes, nous avons créé une plateforme d'optimisation logistique basée sur l'apprentissage automatique. La solution utilise des algorithmes de routage intelligents, analyse des données en temps réel, et des intégrations API transparentes pour améliorer les itinéraires de livraison, réduire la consommation de carburant et accroître l'efficacité globale de l'entreprise.

Caractéristiques principales de la plate-forme

Notre équipe a doté la plateforme de fonctions essentielles pour améliorer le taux de prestation de services et renforcer la durabilité. Ces fonctions clés s'associent pour faciliter l'intégration des données, fournir des informations en temps réel et des analyses prédictives sur l'ensemble de la chaîne d'approvisionnement.

Optimisation des itinéraires basée sur l'IA : le système adapte les itinéraires de livraison à la volée, en utilisant des informations en temps réel telles que les embouteillages, l'état des routes et les mises à jour météorologiques. Le système Modèle ML devient de plus en plus intelligent, ce qui permet de réduire encore les délais de livraison et d'économiser du carburant.
Intégration de données géospatiales : La cartographie SIG fournit tous les détails importants tels que les conditions de circulation et les caractéristiques du terrain. Ensuite, nos systèmes d'intelligence artificielle utilisent ces informations pour trouver les itinéraires les meilleurs et les plus respectueux de l'environnement, afin que tout se déroule de manière plus fluide et plus écologique.
Analyse prédictive des retards : la plateforme prédit les retards potentiels à l'aide de données historiques et actuelles et réoriente automatiquement les véhicules pour s'assurer que les livraisons arrivent à temps.
Synchronisation automatisée des données : Grâce aux API, toutes les données relatives aux commandes, aux stocks et aux livraisons sont mises à jour en temps réel dans les systèmes ERP, WMS et TMS du client, ce qui permet d'éliminer la coordination manuelle et de réduire les délais.
Mesures de durabilité : la solution permet de suivre des statistiques environnementales clés telles que l'empreinte carbone par livraison, la consommation totale de carburant et le taux de réduction des émissions. Ces informations aident le client à rester en phase avec ses objectifs de développement durable et à maintenir la transparence pour les parties prenantes et les auditeurs. Le système génère également des rapports conformes aux normes GRI et ISO 14001.

Réduction des émissions de carbone

Nous avons développé un algorithme de routage intelligent qui combine le SIG et l'apprentissage automatique pour optimiser les itinéraires de livraison. Il tient compte d'éléments tels que l'encombrement des routes, l'altitude, les schémas de circulation et le type de véhicule pour privilégier les trajets économes en carburant et réduire les arrêts inutiles et la marche au ralenti.

Intégration de la chaîne d'approvisionnement

À l'aide d'API, nous avons relié la plateforme à l'ERP, au WMS et au TMS du client, de sorte que les niveaux de stock, les mises à jour des commandes et les calendriers de livraison restent synchronisés en temps réel. Les pipelines de données gèrent des charges de données de la chaîne d'approvisionnement, ce qui permet à la gestion de l'entrepôt, au contrôle des stocks et aux livraisons de se dérouler sans heurts.

Amélioration des itinéraires en temps réel

Le site Plateforme pilotée par l'IA suit en permanence les données historiques et en temps réel, telles que le trafic et la météo, et en tire des enseignements pour réacheminer les livraisons en cas de retards potentiels. Nous avons mis en œuvre une analyse prédictive qui non seulement signale les problèmes potentiels, mais suggère également de meilleurs itinéraires pour respecter les délais de livraison serrés.

Gestion des stocks et débit

En connectant la plateforme au système de gestion des stocks du client, nous avons contribué à créer un flux régulier de marchandises. Les mises à jour en temps réel des stocks, des livraisons et des réapprovisionnements ont accéléré la rotation des stocks et réduit les goulets d'étranglement dans les entrepôts et les plateformes de transport, ce qui a considérablement augmenté le rendement.

Technologies

Cloud Infrastructure

AWS (Lambda, EC2, S3, RDS)

Traitement des données

Apache Kafka, Spark

Modèles d'apprentissage automatique

TensorFlow, scikit-learn

Intégration de l'API

API RESTful, GraphQL

Cartographie et SIG

Google Maps API, Mapbox

Analyse des données et rapports

Power BI, Tableau

Surveillance et alerte

Prometheus, Grafana

Processus

Le client a choisi de s'en tenir au modèle Waterfall, en divisant le projet en étapes claires : recueil des besoins, conception, développement, tests et déploiement. Nous avons vérifié avec eux après chaque phase pour nous assurer que nous étions tous sur la même longueur d'onde et que tout se déroulait comme prévu.

Notre chef de projet a organisé des réunions régulières pour partager les progrès, recueillir des commentaires et obtenir des approbations à des étapes clés. En respectant cette organisation, nous sommes restés synchronisés, nous avons évité les risques et nous avons livré exactement ce que le client attendait, dans les délais impartis.

Équipe

Chef de projet

Analyste commercial

Scientifiques des données

Consultant ESG

Ingénieurs en logiciel

Ingénieur DevOps

Spécialiste SIG

Résultats

Réduction des émissions de carbone et accélération des livraisons

Grâce à des ajustements d'itinéraires en temps réel, le client a accéléré les livraisons de 30%, de sorte que les clients ont toujours reçu leurs commandes à temps. Il a également réduit les émissions de carbone de 20%, simplement en optimisant les itinéraires et en utilisant moins de carburant. Ces changements ont permis de réduire les coûts de carburant de 15%, tandis qu'un flux d'inventaire plus fluide et une meilleure planification ont permis de réduire les coûts opérationnels de 10%. Le flux en temps réel et la prise de décision plus rapide ont permis d'augmenter le rendement des stocks de 18%. En conséquence, la satisfaction des clients a grimpé en flèche, avec une augmentation de la confiance et de la loyauté de 25%.

Conçue pour s'adapter à la croissance, cette solution suit les efforts du client en matière de développement durable. Les prochaines mises à jour ajouteront des mesures telles que l'usure des véhicules et les plans d'électrification des itinéraires. Grâce aux améliorations constantes apportées aux modèles ML et aux intégrations de données, nous préparons le client à réduire son empreinte carbone de 50% au cours des cinq prochaines années, conformément aux objectifs du Green Deal de l'UE.

Durée du projet

Juin 2023 - En cours

20%

réduction des émissions de carbone

10%

baisse des coûts opérationnels

Exemples de projets similaires

Contactez-nous

Reservez un appel ou remplissez le formulaire ci-dessous et nous vous contacterons dès que nous aurons traité votre demande.

Nom

Entreprise

Courriel :

Téléphone

Message

Envoyez-nous un message vocal

Joindre des documents

Charger fichier

Vous pouvez joindre un fichier d'une taille maximale de 2 Mo. Formats de fichiers valables : pdf, jpg, jpeg, png.

En cliquant sur Envoyer, vous consentez à ce qu'Innowise traite vos données personnelles conformément à notre politique de confidentialité. Politique de confidentialité pour vous fournir des informations pertinentes. En communiquant votre numéro de téléphone, vous acceptez que nous puissions vous contacter par le biais d'appels vocaux, de SMS et d'applications de messagerie. Les tarifs des appels, des messages et des données peuvent s'appliquer.

Vous pouvez également nous envoyer votre demande
à contact@innowise.com

Que se passe-t-il ensuite?

Après avoir reçu et traité votre demande, nous reviendrons vers vous pour détailler les besoins de votre projet et signer un accord de non-divulgation pour assurer la confidentialité des informations.

Après avoir examiné les exigences, nos analystes et nos développeurs élaborent une proposition de projet avec l'étendue des travaux, le nombre de membre de l'équipe, les délais et les coûts des coûts.

Nous organisons une réunion avec vous pour discuter de l'offre et parvenir à un accord.

Nous signons un contrat et commençons à travailler sur votre projet le plus rapidement possible.