Le Machine Learning (ML, 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, le ML peut accroître l’efficacité et réduire les coûts de livraison.
En quoi le Machine Learning peut-il s’appliquer aux opérations de livraison ?
Le Machine Learning est une branche d'intelligence artificielle où l’ordinateur « apprend » à partir de données.
Les algorithmes ML utilisent les données GPS de votre flotte pour établir des prévisions ou prendre des décisions permettant d’améliorer les performances de livraison.
Les entreprises se montrent souvent trop optimistes ou trop pessimistes lorsqu'elles établissent leurs plans de livraison. En ajustant les livraisons futures en fonction des données historiques, votre entreprise peut aligner son plan sur la réalité.
En fonction de vos objectifs commerciaux, le Machine Learning peut vous aider à :
- Éviter les retards et tenir les promesses de livraison
- Réaliser plus de livraisons avec les mêmes ressources
- Maintenir les performances actuelles tout en réduisant les coûts
Voici quelques exemples d’utilisation du Machine Learning dans le cadre de la livraison du dernier kilomètre.
1. Affiner le geocoding
Lorsqu’il s’agit de zones nouvellement aménagées ou de chantiers de construction, les adresses de livraison peuvent se révéler inexactes. Il en va de même pour des livraisons B2B : le plus souvent, l'entrée de livraison ne se situe pas à l'entrée principale de l'établissement.
Le ML permet d’apprendre des données GPS afin de repérer l’emplacement exacte des livraisons effectuées. Le logiciel peut ajuster automatiquement l'adresse géocodée ou inviter le planificateur de vérifier les coordonnées.
De cette manière, vous pouvez améliorer la précision des plans de tournée et aider les conducteurs à trouver rapidement le bon emplacement.
2. Prévision des des temps d’arrêt/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 de Machine Learning peuvent analyser les données historiques pour prédire avec plus de précision les délais de service.
Il en résulte une planification ultérieure plus fiable. Vous pourrez proposer des délais plus réalisables, ou peut-être effectuer plus de livraisons sur la même tournée.
3. Appréciation des temps de trajet
De nombreux facteurs peuvent affecter les temps de trajet. Si un trajet prend beaucoup plus de temps que prévu, cela peut être dû à un événement exceptionnel tel qu’une déviation.
Cependant, si la durée diffère systématiquement des prévisions, le système peut adapter le plan pour les livraisons futures. Avec des prévisions plus réalistes, vous pouvez planifier le nombre optimal de livraisons sur chaque tournée.
4. 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.
Le ML 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.
5. 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 de Machine Learning 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
Le Machine Learning est désormais une réalité et révolutionne déjà la livraison du dernier kilomètre.
En mettant à profit le ML, les entreprises peuvent adapter leurs plans de transport en fonction des données d'exécution réelles.
Cette approche vous permet de créer des plans réalisables avec un nombre optimal de livraisons par tournée. Par conséquent, Il est plus facile de tenir les promesses de livraison et de fournir aux clients des informations précises.
Alors que le Machine Learning continue d’évoluer, il aura un impact de plus en plus important sur le secteur de la logistique.
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