La technologie de l’apprentissage automatique offre de nombreuses applications pratiques dans le domaine de la gestion des livraisons.
De l’optimisation des tournées à la performance des chauffeurs, l’apprentissage automatique peut accroître l’efficacité et réduire les coûts de livraison.
En quoi l’apprentissage automatique peut-il s’appliquer aux opérations de livraison ?
L’apprentissage automatique (Machine Learning, ML) est une branche d'intelligence artificielle où l’ordinateur « apprend » à partir de données.
Les algorithmes d’apprentissage automatique utilisent les données GPS de votre flotte pour établir des prévisions ou prendre des décisions permettant d’améliorer les performances de livraison.
Voici quelques exemples d’utilisation de l’apprentissage automatique dans le cadre de la livraison du dernier kilomètre.
1. Préciser les lieux de livraison
Lorsqu’il s’agit de zones nouvellement aménagées ou de chantiers de construction, les adresses de livraison peuvent se révéler inexactes. Les coordonnées conventionnelles ne permettent pas toujours de localiser avec précision le lieu de livraison requis, ce qui engendre souvent des retards et des malentendus.
L’apprentissage automatique assiste les planificateurs en exploitant les données en temps réel fournies par les capteurs des véhicules et le suivi GPS afin d’affiner les lieux de livraison futurs, garantissant ainsi que les chauffeurs atteignent rapidement la destination précise lors de leurs prochaines visites.
2. Prévision des délais de service
Les délais de service peuvent varier considérablement en fonction de divers facteurs, tels que la complexité de la livraison et la compétence du conducteur.
Les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent analyser les données historiques et les informations en temps réel pour prédire avec plus de précision les délais de service. Cela permet aux planificateurs de tournées d’optimiser les horaires de livraison afin de gagner en efficacité.
Il en résulte une planification ultérieure plus fiable. Votre équipe peut ainsi effectuer davantage de livraisons sur une même tournée, car toute surestimation du délai de service peut être réduite grâce à l’apprentissage automatique.
3. Prédire les temps d’arrêt
Les temps d’arrêt auprès des clients dépendent d’un certain nombre de facteurs, notamment l’emplacement, la disponibilité du parking et la taille ou le type de véhicule.
L’apprentissage automatique permet d’analyser les données historiques relatives aux arrêts et d’intégrer les conditions en temps réel afin de prédire plus précisément les temps d’arrêt futurs pour chaque livraison.
Ces informations permettent aux dispatcheurs d’optimiser les tournées et de minimiser les temps morts, entraînant ainsi une augmentation de la productivité et une réduction des coûts.
4. Appréciation des temps de trajet
Les temps de trajet dépendent de facteurs changeants tels que les embouteillages, les fermetures de routes, le moment de la journée et les conditions météorologiques.
Les algorithmes d’apprentissage automatique suivent en permanence les délais de livraison et les temps de trajet. La durée des trajets planifiés à venir est ajustée lorsqu’elle s’écarte de manière significative de la durée prévue par le modèle. Les délais de livraison des futures tournées sont ainsi plus précis.
5. Évaluation de la performance des chauffeurs
La performance des chauffeurs peut être évaluée sur la base de différents paramètres, notamment la vitesse de conduite, l’efficacité énergétique, le respect des horaires et la prévention des accidents.
L’apprentissage automatique permet d’analyser ces données et d’identifier des tendances, afin de fournir aux gestionnaires de flotte des informations capables d’améliorer la performance individuelle des chauffeurs et, par conséquent, l’efficacité globale de la flotte.
6. Fournir des ETA précises
La précision des heures d'arrivée estimées (Estimated Time of Arrival, ETA) est essentielle pour préserver la satisfaction des clients et garantir la ponctualité des livraisons.
Les algorithmes d’apprentissage automatique sont en mesure d’intégrer des facteurs tels que :
- Les données de trafic en temps réel
- L’historique des délais de livraison
- Les délais de service prévus
- La durée du trajet
- Le type de produit
- Le type de véhicule
L’utilisation des données permet de fournir des ETA précises qui améliorent l’expérience client.
Impact du machine learning sur le secteur de la logistique
L’apprentissage automatique est désormais une réalité et révolutionne déjà la gestion des livraisons.
En mettant à profit l’apprentissage automatique, les entreprises se donnent les moyens d’optimiser les tournées de livraison et d’améliorer la performance des chauffeurs ainsi que les délais de livraison.
Alors que l’apprentissage automatique continue d’évoluer, il aura un impact de plus en plus important sur le secteur de la logistique.
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