Traçabilité en transport et logistique : comment l’IA dope la qualité de service ?
Face à la concurrence, les acteurs du transport et de la logistique se différencient par la qualité de service. Grâce à l’intelligence artificielle (IA), et aux données de traçabilité, les transporteurs optimisent l’ensemble des maillons de la chaine logistique pour accroitre leur performance.
Les acteurs de la logistique et du transport doivent prendre des engagements de service de plus en plus forts. Engagés malgré eux dans la bataille que se livrent les champions du e-commerce, les transporteurs ont des délais de livraison à respecter de plus en plus courts, tandis que les marchandises à livrer arrivent de plus en plus tard dans les entrepôts.
Transport et logistique : pas d’IA sans traçabilité
Au-delà de la rapidité, les spécialistes de la logistique et du transport doivent répondre à des enjeux de qualité et de traçabilité. Face à leurs propres engagements de service, les destinataires souhaitent suivre en temps réel la progression de la marchandise pour anticiper le plus précisément possible son arrivée. Quant aux expéditeurs, ils veulent avoir la certitude que les lots, les colis ou les produits à livrer n’ont pas été altérés durant le transport.
Les outils de traçabilité permettent aux acteurs de la logistique et du transport de récolter des données : sur les produits à livrer (volume de colis, état de la qualité…), sur les moyens de transport utilisés (typologie de véhicule, vitesse moyenne…), sur les ressources humaines employées (plages horaires, nombre moyen de points de livraison effectués…), sur les anomalies rencontrées pendant les tournées, etc.
Toutes ces données sont une mine d’or. L’ajout de data externe contextuelle, comme la météo ou l’état du trafic, permet de créer des modèles intelligents (à partir d’outils en Intelligence Artificielle) capables de prédire des risques de non-respect des engagements et de recommander en retour des modifications à effectuer pour la réussite de la mission de transport.
Transport et logistique : la traçabilité et l’IA ouvrent la voie du prédictif
Grâce aux données et à l’IA, les logisticiens et les transporteurs pourront dimensionner en amont les moyens engagés sur chaque mission : vaut-il mieux compter sur des petits véhicules plus nombreux ou sur de plus gros camions ? Et avec quel taux de remplissage pour chacun d’entre eux ? L’intelligence artificielle va aussi servir au niveau des dépôts à minimiser les déplacements cross-docks de la marchandise, en préconisant par exemple de positionner les bons véhicules aux bons quais. L’IA va aussi faire gagner du temps dans les missions de chargement déchargement en proposant de réaliser les opérations de transfert dans un certain ordre.
Aujourd’hui, l’intégration de la traçabilité dans la chaine logistique est en bonne voie. Les entreprises de transport bardent de capteurs leurs entrepôts, les flottes de véhicules et leur parc de contenants pour collecter un maximum de données. Cependant, peu d’acteurs de la logistique et du transport sont passés à l’étape suivante : celle du machine learning (apprentissage par la donnée) qui ouvre la voie du « prédictif ». Autrement dit, les données sont là, mais il reste à les connecter à des outils en intelligence artificielle capables de les exploiter massivement.
Pour les acteurs du transport et de la logistique, l’enjeu est d’aller désormais un cran plus loin que la remontée d’informations aux passages de jalon (j’ai livré / je n’ai pas livré) et des indicateurs de pilotage « a fortiori » (il y a eu une anomalie). Ceux qui seront en mesure de prendre les bonnes décisions opérationnelles « a priori » grâce à l’intelligence artificielle auront un temps d’avance sur la concurrence et gagneront en rentabilité. Ils réussiront à transporter davantage de marchandises avec moins de moyens engagés.
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