July 17, 2023
Logistique 4.0, la révolution du transport de marchandises
Découvrez la Logistique 4.0, ses technologies clé et la manière dont elle transforme le transport routier de marchandise.
Blog /
Transport
2018-11-21
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minutes de lecture
Actualisé
2022-07-15
Des milliers de palettes sont déplacées à travers le Royaume-Uni tous les jours. Les fabricants, les opérateurs logistiques, les détaillants et autres sont soumis à une pression constante pour sélectionner les meilleurs itinéraires pour leurs envois récurrents et ponctuels. La plupart de ces entreprises comptent sur différents partenaires pour relever ce défi. Cela signifie qu'elles travaillent généralement avec des solutions de faible technicité pour gérer leurs opérations quotidiennes, telles que les PoD physiques et la correspondance à haut volume, comme les appels ou les e-mails. Il en résulte que, en plus d'être inefficace, cela empêche les équipes logistiques de collecter des données agrégées au sujet des itinéraires et des opérations de transport.
Le problème est que, dans le monde actuel de la science des données, de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique, les données sont inestimables. En effet 90% des entreprises de logistique affirment que les données et les analyses seront la clé du succès de leurs activités au cours des cinq prochaines années. En l’absence d’informations sur les indicateurs de performance tels que, par exemple, le taux de ponctualité, le taux de réussite ou les arrêts, il est impossible d’optimiser les opérations de transport pour améliorer l’efficacité. Alors, comment les fabricants, les distributeurs, les détaillants et les entreprises de logistique peuvent-ils améliorer leurs opérations de transport à l'aide de données ?
L'optimisation et le suivi du routage figurent parmi les fonctions de gestion de flotte les plus importantes pour les professionnels de la logistique. Source : Deloitte
Bien entendu, la première étape pour utiliser les données pour optimiser les opérations de transport consiste à créer une chaîne d'approvisionnement qui facilite la collecte de données utiles. Ces données pourraient inclure les heures et les lieux de transport de pointe, les itinéraires avec la plupart des palettes transportées et les types de camions les plus efficaces. Pour pouvoir collecter ces informations, les entreprises doivent installer une technologie de suivi et de traçage appropriée dans leurs réseaux logistiques. De plus, lorsqu'ils travaillent avec des tiers, ils doivent s’assurer qu’ils sélectionnent des fournisseurs de transport et des 3PL qui utilisent la technologie de suivi pour leur approvisionnement, leurs camions et leurs opérations.
Le simple fait de collecter des données ne génère aucun avantage concurrentiel, à moins que vous ne traduisiez ces données en informations utiles pour faciliter la prise de décision basée sur des faits. Pour éviter d'être confrontés à une collection écrasante de chiffres, des analyses de données et des algorithmes devront être mis en œuvre. Lors de la mise en œuvre de ces processus d'analyse de données pour répondre aux besoins logistiques, l'accent doit être mis sur l'optimisation de l'efficacité des opérations, sur la réduction des coûts logistiques et sur la réduction des délais de livraison.
Afin de tirer pleinement parti de l'analyse des données de transport, les entreprises doivent mettre en œuvre des solutions technologiques. De plus, ces solutions doivent leur permettre de partager des informations précieuses avec des équipes et des gestionnaires spécifiques afin de les aider à améliorer leur prise de décision. Un bon moyen d'y parvenir est d'utiliser une plateforme numérique qui permet aux différentes équipes d'accéder à des données exploitables et pertinentes via des rapports et des tableaux de bord adaptés aux utilisateurs professionnels et aux décideurs.
En collectant des données sur des facteurs tels que les points de ramassage des commandes, les itinéraires et les remises et en partageant des informations précieuses entre différents services, de plusieurs équipes départementales peuvent optimiser leurs performances :
L'équipe d’opérations peut utiliser les données pour réduire les arrêts de production et éviter les goulots d'étranglement en anticipant et en planifiant les heures de pointe. Cela est permis grâce à une visibilité accrue sur l'emplacement des palettes et leur destination à un moment donné. De plus, les données concernant les itinéraires et le suivi des palettes pourraient également améliorer les itinéraires de retour des camions. Ces améliorations pourraient impliquer l'intégration efficace des retours clients et la réception de palettes de manière plus rationnelle et fonctionnelle, ce qui évite ainsi le phénomène des retours à vide. En conséquence, le temps et les coûts de transport peuvent être réduits de manière significative grâce à l’amélioration considérable de l’efficacité d’utilisation des ressources et de la disponibilité des camions.
Le service logistique peut tirer parti des données de transport pour permettre l'évaluation des performances du conducteur en fonction des taux de ponctualité, du comportement de conduite et d'autres facteurs. En fait, une enquête de Deloitte révèle que 77% des experts en logistique estiment que la capacité de surveiller le comportement de conduite est très importante. La principale raison en est qu'ils peuvent comparer les profils de conducteur et choisir les personnes les plus fiables. De plus, les informations sur les habitudes de conduite permettent également aux équipes logistiques de réduire les dépenses de carburant, d’entretien et d’assurance au sein de leurs opérations de transport.
Les équipes d'entreposage bénéficient également d'un accès aux données de transport. Ces données pourraient les aider à regrouper les charges dans l'entrepôt afin d'optimiser l'utilisation de la capacité des camions et la sélection des itinéraires. À l'avenir, la combinaison des données, de l'analyse et de l'automatisation permettra même de mettre en œuvre des systèmes de chargement et de déchargement automatiques, qui seront capables d'adapter les trajets en fonction d'informations en temps réel.
Ce ne sont pas seulement les équipes liées à la chaîne d’approvisionnement qui bénéficient de l’analyse des données de transport. Même les équipes de vente peuvent tirer parti de l’accès aux données. Elles peuvent utiliser des informations et des statistiques dans leurs arguments commerciaux pour démontrer la valeur ajoutée de leurs services. Par exemple, ils peuvent démontrer que leur prise de décision basée sur les données garantit que les commandes des clients arriveront à temps et sans dommage. De plus, étant donné que l’optimisation des opérations de transport réduit les coûts, les équipes commerciales pourront également bénéficier de prix de livraison plus bas.
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