Ontwikkeling van logistiek AI-platform: 20% koolstofemissiereductie

Innowise bouwde een logistiek optimalisatieplatform met AI-gestuurde routeplanning, real-time analyses en duurzaamheidstracering voor een grote logistieke dienstverlener.

Klant

Industrie

Logistiek

Regio

Klant sinds

2023

Onze klant is een vooraanstaand wereldwijd logistiek bedrijf dat samenwerkt met detailhandel, gezondheidszorg en productiebedrijven. Met meer dan 25.000 werknemers en een enorme vloot verplaatsen ze miljoenen zendingen per jaar. Ze staan bekend om hun drive om te innoveren en de impact op het milieu te beperken. Ze zijn altijd op zoek naar slimmere manieren om de efficiëntie te verhogen en hun ecologische voetafdruk te verkleinen.

Gedetailleerde informatie over de klant kan niet openbaar worden gemaakt krachtens de bepalingen van de NDA.

Uitdaging

Inefficiënte logistiek overwinnen, koolstofvoetafdruk verminderen en op tijd leveren

De klant benaderde ons met een paar grote problemen die hun activiteiten en groene inspanningen in de weg stonden:

Inefficiënte routeplanning: Hun logistiek was meestal handmatig en statisch, wat leidde tot inefficiënte paden, meer brandstofverbruik en frequente vertragingen bij leveringen.
Hoge koolstofuitstoot: Het runnen van zo'n grote operatie betekende een grote impact op het milieu, waardoor het moeilijk werd om hun duurzaamheidsdoelen te halen omdat de uitstoot bleef stijgen.
Gefragmenteerde coördinatie van de toeleveringsketen: Verschillende regionale hubs gebruikten afzonderlijke datastromen, waardoor vertragingen ontstonden bij het beheren van voorraden, het traceren in realtime en het coördineren van leveringen.
Gemiste leveringsvensters: Verkeersopstoppingen en onvoorspelbaar weer gooiden schema's vaak in de war, wat resulteerde in gemiste of vertraagde zendingen.

Als vooruitdenkend bedrijf dat zijn ecologische voetafdruk wil verkleinen, wilde de klant een schaalbare, technologiegedreven oplossing om de logistiek te superchargen en duurzaamheidsdoelen te halen die zijn afgestemd op de Sustainable Development Goals (SDG's) van de VN.

Oplossing

AI-gestuurd platform voor slimmere routing en soepel voorraadbeheer

Om deze problemen aan te pakken, hebben we een logistiek optimalisatieplatform gebouwd op basis van machine learning. De oplossing maakt gebruik van slimme routeringsalgoritmen, real-time gegevensanalyseen naadloze API-integraties om de leveringsroutes te verbeteren, het brandstofverbruik te verminderen en de algemene bedrijfsefficiëntie te verhogen.

Belangrijkste kenmerken van het platform

Ons team heeft het platform volgestopt met essentiële functies om de servicegraad te verhogen en de duurzaamheid te verbeteren. Deze belangrijke functies werken samen om eenvoudige gegevensintegratie, realtime inzichten en voorspellende analyses voor de hele toeleveringsketen te bieden.

Op AI gebaseerde routeoptimalisatie: Het systeem past de bezorgroutes aan op basis van realtime informatie zoals files, wegomstandigheden en weerberichten. De ML-model wordt steeds slimmer, wat helpt om levertijden verder te verkorten en brandstof te besparen.
Integratie van geospatiale gegevens: GIS-kartering levert alle belangrijke details zoals verkeersomstandigheden en terreinkenmerken. Vervolgens gebruiken onze AI-systemen die informatie om de beste en meest milieuvriendelijke routes te vinden, waardoor alles soepeler en groener verloopt.
Voorspellende vertragingsanalyse: Het platform voorspelt mogelijke vertragingen aan de hand van historische en actuele gegevens en leidt voertuigen automatisch om, zodat leveringen op tijd aankomen.
Geautomatiseerde gegevenssynchronisatie: API's zorgen ervoor dat alle order-, voorraad- en leveringsgegevens in realtime worden bijgewerkt in de ERP-, WMS- en TMS-systemen van de klant, waardoor handmatige coördinatie overbodig wordt en vertragingen worden beperkt.
Duurzaamheidscijfers: De oplossing houdt de belangrijkste milieugegevens bij, zoals de koolstofvoetafdruk per levering, het totale brandstofverbruik en het emissiereductiepercentage. Deze inzichten helpen de klant om op één lijn te blijven met de duurzaamheidsdoelen en transparantie te behouden voor belanghebbenden en auditors. Het systeem genereert ook rapporten die voldoen aan de GRI- en ISO 14001-normen.

Vermindering koolstofuitstoot

We hebben een slim routeringsalgoritme ontwikkeld dat GIS en machine learning combineert om bezorgroutes te optimaliseren. Het houdt rekening met zaken als verkeersopstoppingen, hoogte, verkeerspatronen en voertuigtype om voorrang te geven aan brandstofefficiënte routes en onnodige stops en stationair draaien te verminderen.

Integratie van de toeleveringsketen

Met behulp van API's hebben we het platform gekoppeld aan het ERP, WMS en TMS van de klant, zodat voorraadniveaus, bestelupdates en leveringsschema's in realtime gesynchroniseerd blijven. Datapijplijnen verwerken ladingen supply chain-gegevens, zodat magazijnbeheer, voorraadbeheer en leveringen soepel op elkaar aansluiten.

Real-time routeverbetering

De AI-gestuurd platform houdt voortdurend historische en live gegevens bij, zoals verkeer en het weer, en leert hiervan om leveringen om te leiden als er potentiële vertragingen optreden. We hebben voorspellende analyses geïmplementeerd die niet alleen potentiële problemen signaleren, maar ook betere routes voorstellen om krappe levertermijnen te halen.

Voorraadbeheer en doorvoer

Door het platform te koppelen aan het WMS van de klant, hielpen we bij het creëren van een gestage goederenstroom. Realtime updates over voorraden, leveringen en herbevoorrading zorgden voor een snellere omloopsnelheid van de voorraad en verminderden knelpunten in magazijnen en transportcentra, waardoor de doorvoer enorm toenam.

Technologieën

Cloud Infrastructuur

AWS (Lambda, EC2, S3, RDS)

Gegevensverwerking

Apache Kafka, Spark

Modellen voor machinaal leren

TensorFlow, scikit-learn

API-integratie

RESTful API's, GraphQL

In kaart brengen en GIS

Google Maps API, Mapbox

Gegevensanalyse en rapportage

Power BI, Tableau

Bewaking en waarschuwingen

Prometheus, Grafana

Proces

De klant koos ervoor om vast te houden aan het watervalmodel, waarbij het project in duidelijke stappen werd opgedeeld: eisen verzamelen, ontwerp, ontwikkeling, testen en implementatie. Na elke fase namen we contact op om ervoor te zorgen dat we allemaal op dezelfde lijn zaten en alles volgens plan verliep.

Onze projectmanager hield regelmatig check-ins om de voortgang te delen, feedback te verzamelen en goedkeuring te krijgen bij belangrijke mijlpalen. Door ons aan deze opzet te houden, bleven we op één lijn, konden we risico's vermijden en precies op tijd leveren wat de klant wilde.

Team

Project Manager

Bedrijfs-analist

Data
Wetenschappers

ESG-consultant

Software-ingenieurs

DevOps Engineer

GIS Specialist

Resultaten

Minder koolstofuitstoot en hogere leveringssnelheid

Dankzij realtime routeaanpassingen versnelde de klant leveringen met 30%, zodat klanten hun bestellingen altijd op tijd kregen. Ze verlaagden ook de koolstofuitstoot met 20%, alleen al door routes te optimaliseren en minder brandstof te gebruiken. Deze veranderingen verlaagden de brandstofkosten met 15%, terwijl een soepelere voorraadstroom en betere planning de operationele kosten met 10% verlaagden. Door de realtime stroom en snellere besluitvorming steeg de doorvoer van voorraden met 18%. Als gevolg daarvan steeg de klanttevredenheid met 25% aan vertrouwen en loyaliteit.

Deze oplossing is gebouwd voor groei en houdt gelijke tred met de duurzaamheidsinspanningen van de klant. Toekomstige updates zullen statistieken toevoegen zoals slijtage van voertuigen en plannen voor route-elektrificatie. Met voortdurende verbeteringen aan ML-modellen en data-integraties bereiden we de klant voor op het verminderen van hun CO2-voetafdruk met 50% in de komende vijf jaar, precies in lijn met de Green Deal-doelstellingen van de EU.

Duur van het project

Juni 2023 - Doorlopend

20%

vermindering van koolstofuitstoot

10%

daling van operationele kosten

Gerelateerde gevallen

Contacteer ons

Boek een gesprek of vul het onderstaande formulier in en we nemen contact met je op zodra we je aanvraag hebben verwerkt.

Naam

Bedrijf

E-mail

Telefoon

Bericht

Stuur ons een spraakbericht

Documenten bijvoegen

Bestand uploaden

Je kunt 1 bestand van maximaal 2 MB bijvoegen. Geldige bestandsformaten: pdf, jpg, jpeg, png.

Door op Verzenden te klikken, stemt u ermee in dat Innowise uw persoonsgegevens verwerkt volgens onze Privacybeleid om u van relevante informatie te voorzien. Door je telefoonnummer op te geven, ga je ermee akkoord dat we contact met je opnemen via telefoongesprekken, sms en messaging-apps. Bellen, berichten en datatarieven kunnen van toepassing zijn.

U kunt ons ook uw verzoek sturen
naar contact@innowise.com

Wat gebeurt er nu?

Na ontvangst en verwerking van uw aanvraag, nemen wij binnenkort contact met u op om uw projectbehoeften in detail te beschrijven en een NDA te ondertekenen om de vertrouwelijkheid van informatie te garanderen.

Na het bestuderen van de vereisten, stellen onze analisten en ontwikkelaars een projectvoorstel met de omvang van de werkzaamheden, teamgrootte, tijd en kosten schattingen.

Wij regelen een ontmoeting met u om het aanbod te bespreken en tot een overeenkomst.

We tekenen een contract en beginnen zo snel mogelijk aan uw project te werken.