IA dans le transport et la logistique | IA dans les affaires #75

Gestion de flotte avec l’IA dans le transport

Les systèmes basés sur l’IA peuvent analyser de très grandes quantités de données sur les véhicules, les conducteurs et les itinéraires. Cela permet d’ajuster les horaires et les itinéraires, de mieux utiliser les ressources de transport et de réduire la consommation de carburant de 10 à 15 %.

Les systèmes intelligents équipés de capacités d’apprentissage automatique peuvent prédire les pannes potentielles des mois à l’avance en se basant sur les données des capteurs installés dans les véhicules et d’autres équipements. Cela permet de planifier les réparations et l’entretien à des moments pratiques, de minimiser les temps d’arrêt et d’éviter les arrêts imprévus sur la route.

Un exemple de l’utilisation de l’IA dans la gestion de flotte est DB Schenker, un leader mondial de l’industrie logistique. L’entreprise utilise des algorithmes avancés d’IA pour optimiser la planification des transports, la prévision de la demande et la gestion des offres. En Bulgarie, par exemple, l’entreprise a utilisé la solution IA de Transmetrics pour améliorer l’utilisation des véhicules et réduire les temps de transit pour les expéditions en vrac.

Dans le transport aérien, l’entreprise utilise un outil hybride de simulation et de prévision qui permet de personnaliser les simulations et est basé sur des données historiques. En utilisant l’IA, DB Schenker accélère non seulement sa transformation numérique, mais sécurise également un avantage concurrentiel à long terme sur le marché logistique.

Source : DB Schenker (https://shippingwatch.com/logistics/article14448745.ece)

Mise en œuvre de l’IA pour optimiser les itinéraires et réduire les coûts de transport

Les systèmes de cartographie modernes alimentés par l’IA peuvent analyser la congestion du trafic en temps réel, rechercher des détours et suggérer des itinéraires optimaux pour les conducteurs en fonction des conditions actuelles. De plus, les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent aider à mieux planifier la distribution des charges afin qu’elles soient transportées sur les distances les plus courtes possibles. Cela se traduit directement par des coûts d’exploitation réduits.

Un exemple d’une entreprise spécialisée dans les solutions d’IA pour l’optimisation des itinéraires est la société américaine FourKites. Ils ont développé une plateforme de surveillance de la chaîne d’approvisionnement en temps réel qui exploite les données et l’apprentissage automatique pour améliorer la visibilité et l’efficacité du transport.

Un de leurs clients, Henkel, bénéficie de l’utilisation de la solution FourKites en ayant accès à des données en temps réel sur l’emplacement et le temps d’arrivée estimé (ETA) des expéditions. Cela leur permet de mieux planifier leurs tâches et de répondre à d’éventuels retards.

FourKites a également apporté des avantages supplémentaires à Henkel, tels que des économies de temps et de coûts, une amélioration de la qualité et de la responsabilité des LSP (Fournisseurs de Services Logistiques), une résolution équitable des litiges et l’évitement de pénalités pour retards. En 2024, Henkel prévoit de suivre près d’un million d’expéditions en utilisant FourKites.

Source : Four Kites (https://www.fourkites.com/platform/)

Gestion des stocks avec l’IA dans le transport

L’intelligence artificielle est douée pour analyser d’énormes quantités de données afin de prédire avec précision la demande de biens et de matières premières spécifiques. En conséquence, les stocks peuvent être gérés plus efficacement, les entrepôts peuvent être réapprovisionnés plus précisément et les ruptures de stock peuvent être réduites.

Deux outils populaires qui utilisent l’IA et l’apprentissage automatique pour l’optimisation de la chaîne d’approvisionnement sont :

• RELEX (https://www.relexsolutions.com/) – une plateforme complète utilisée pour la prévision de la demande et le réapprovisionnement automatique des stocks. L’entreprise aide les clients de tous les secteurs à planifier la demande, gérer les stocks, optimiser les processus logistiques et stimuler la croissance des revenus.
• SAP IBP (https://www.sap.com/products/scm/integrated-business-planning.html) – Un module avancé de planification des stocks et de la chaîne d’approvisionnement qui fait partie de la suite SAP. SAP IBP aide à optimiser les processus logistiques et fournit diverses fonctionnalités, y compris la planification des ventes et des opérations (S&OP), la prévision de la demande, la réponse et la livraison, la planification des stocks et la planification des transports.

Introduction de l’IA pour automatiser les processus d’entrepôt et le transport autonome

Des robots autonomes équipés de modules d’intelligence artificielle sont déjà à l’œuvre dans de nombreux entrepôts modernes et centres logistiques. Ils sont capables de préparer des commandes, d’emballer des produits et de transporter des palettes de marchandises. Les algorithmes d’apprentissage automatique permettent à ces robots de reconnaître des biens et des colis individuels, de planifier leurs propres chemins dans l’entrepôt et même de communiquer avec les employés.

Que se passe-t-il lorsqu’un produit, emballé et préparé par un robot, est prêt à prendre la route ? Cela ouvre la voie à la mise en œuvre de l’IA dans les véhicules autonomes. Un exemple est le camion autonome T-Pod, qui est actuellement testé dans les centres de distribution de DB Schenker. Il peut être contrôlé par un opérateur tout en circulant sur la route ou, grâce à la mise en œuvre de l’IA, il peut transporter de manière autonome des palettes de produits, évitant les obstacles en cours de route. La navigation est facilitée par l’utilisation de caméras, de radars et de capteurs de profondeur.

Le T-Pod de DB Schenker est le premier véhicule de ce type à être approuvé pour les routes publiques en Suède. Il peut transporter jusqu’à 20 tonnes de cargaison et a une autonomie d’environ 200 km sur une seule charge.

Source : DB Schenker (https://www.dbschenker.com/)

Surveillance et analyse des données en temps réel avec l’IA dans le transport

Les données provenant des capteurs embarqués, des systèmes d’automatisation des entrepôts et des localisateurs d’expéditions peuvent être analysées en temps réel par des algorithmes d’intelligence artificielle. Cela permet de prendre des décisions commerciales précises instantanément et améliore l’efficacité de l’ensemble de l’organisation. Par exemple, un système équipé d’un module d’IA peut aider à répondre immédiatement aux retards de livraison et à notifier les clients ou à prendre des mesures préventives.

L’équipe d’OLX a utilisé l’apprentissage automatique pour construire un modèle ETA prédictif, qui dans le transport et la logistique signifie Temps d’Arrivée Estimé. Le modèle prend en compte des facteurs tels que :

• emplacement,
• type de marchandises,
• conditions météorologiques,
• jours fériés, etc.

Le modèle a été entraîné sur des données provenant de plus de deux millions de transactions et testé avec des données de six pays. Le modèle ETA a atteint une très grande précision et précision, et il a démontré la capacité de s’adapter aux changements des conditions de marché et opérationnelles. Le modèle ETA a contribué à accroître la confiance et la satisfaction des clients, ainsi qu’à améliorer l’efficacité et la rentabilité du processus de livraison.

Sécurité et prévention des accidents

Les systèmes de surveillance intelligents équipés de modules d’IA protègent non seulement les actifs des entreprises de transport. En analysant les images des caméras et les données des capteurs, ils peuvent évaluer le comportement des conducteurs et détecter des signes de fatigue, suggérant des pauses pendant le trajet. De plus, les algorithmes d’apprentissage automatique, analysant en continu les données de télémétrie entrantes des véhicules, peuvent prédire des pannes potentielles bien à l’avance.

Ainsi, la start-up israélienne Cortica a appliqué des réseaux neuronaux pour analyser les sons des moteurs afin de détecter précocement les pannes imminentes. Des entreprises comme Continental et ZF Friedrichshafen AG proposent des solutions similaires pour le diagnostic prédictif des véhicules pour les transporteurs.

L’avenir de l’IA dans le transport et la logistique

Les experts s’accordent à dire qu’en raison de l’intelligence artificielle, l’industrie TSL subira une transformation complète au cours des dix prochaines années. Les camions autonomes deviendront la norme sur les routes aux États-Unis et commenceront à apparaître plus fréquemment dans d’autres parties du monde. Pendant ce temps, dans les entrepôts, la majorité des opérations – de la préparation des commandes au chargement – seront gérées par des robots.

Grâce à l’IA, les coûts de transport et de logistique diminueront de 30 à 40 %. Les délais de livraison seront également raccourcis grâce à l’optimisation des itinéraires et des chargements, ainsi qu’à la mise en œuvre de systèmes intelligents de ville qui facilitent le mouvement des véhicules pendant les derniers kilomètres de l’itinéraire. L’intégration de l’IA dans la logistique améliorera la qualité du service client, et le risque d’erreurs humaines sera presque éliminé.

Source : DALL·E 3, prompt : Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

L’IA dans le transport – résumé

En conclusion, les systèmes utilisant l’apprentissage automatique et les algorithmes d’IA dans le transport ont un grand potentiel dans l’industrie TSL qui commence à peine à être exploité. Leur mise en œuvre est une opportunité de réduire considérablement les coûts, de raccourcir les délais de livraison, d’améliorer la sécurité des transports et de mieux servir les clients. Pour réussir, cependant, la mise en œuvre de ces technologies doit être abordée de manière stratégique.

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