Optimisation logistique des livraisons du dernier kilomètre grâce à l'Intelligence Artificielle
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Bref rapport
Le secteur des services de livraison et de collecte du dernier kilomètre connaît une croissance permanente à deux chiffres en raison de l'expansion du commerce électronique, qui exerce une pression énorme sur les entreprises de logistique. En outre, les clients ont des attentes de plus en plus élevées en matière de rapidité et de commodité des livraisons et tolèrent moins les retards et les erreurs dans les commandes.
L'objectif général du projet est de développer un système de prévision des incidents, d'analyse et d'actions automatisées proactives grâce à l'application de techniques d'apprentissage automatique qui permettent de réduire les échecs de livraison. Cela aura pour conséquence directe la réduction des kilomètres parcourus par les transporteurs et donc la réduction des émissions de CO2, la réduction de la congestion urbaine et une amélioration de la qualité de service aux clients, contribuant ainsi à un modèle d'entreprise plus compétitif et durable.
Dans le cadre du projet, un outil de prévision des incidents est conçu et développé avec des techniques d'apprentissage automatique, mettant en œuvre un système automatisé qui minimise les incidents du dernier kilomètre. Enfin, elle est validée par des tests pilotes de la nouvelle opération dans des environnements de messagerie.
L’échec des livraisons est l’une des clés du secteur des services de livraison et de ramassage du dernier kilomètre. Actuellement, un nombre important d'incidents se produisent qui se traduisent par un impact significatif sur la qualité de service et la rentabilité des entreprises de logistique spécialisée qui travaillent avec des marges serrées. Ces incidents sont des prestations non livrées à la date convenue, refusées pour non-conformité aux conditions de la prestation ou des anomalies antérieures à la répartition de la commande. En fonction de plusieurs facteurs ou types de services, le pourcentage d'incidents dans le secteur peut représenter en moyenne entre 10 % et 20 % du total des services, selon différentes études.
Les agences de transport peuvent prendre certaines mesures pour tenter de réduire ces défaillances, car il existe des modèles de comportement dans les services qui, grâce à des techniques d'intelligence artificielle, leur permettent d'identifier les livraisons dans lesquelles des incidents se produiront. La détection précoce d'éventuels incidents permettra aux agences de livraison du dernier kilomètre de mener des actions proactives précoces qui se traduiront par une meilleure réputation auprès des clients, une réduction des coûts et une augmentation de la durabilité des transports urbains.
