Amélioration de l’efficacité logistique sur la chaîne d’approvisionnement du secteur manufacturier

Alors que les fabricants avant-gardistes cherchent à améliorer l’efficacité, à rationaliser les opérations et à réduire les coûts, l’intelligence artificielle (IA) s’impose rapidement comme un élément qui change la donne. Un domaine important où l’IA fait parler d’elle est l’optimisation de la logistique, un aspect crucial des chaînes d’approvisionnement du secteur manufacturier.

Les entreprises de logistique et de transport tirent parti de l’IA pour résoudre des problèmes clés, notamment : la planification des itinéraires et la répartition des véhicules, la pénurie de conducteurs, la hausse des coûts du carburant, la sécurité et la conformité, l’automatisation des processus de travail, les effets sur l’environnement et le développement durable.

Un acteur important du secteur des transports en Amérique du Nord a reconnu l’urgent besoin d’optimiser les coûts logistiques associés aux déplacements des véhicules entre le Canada et les États-Unis. L’entreprise avait besoin de nouvelles capacités pour ses planificateurs et ses répartiteurs logistiques afin d’établir les itinéraires optimaux et d’améliorer la gestion des véhicules, pour en fin de compte améliorer la planification des itinéraires et réduire les coûts liés au kilométrage des camions, à l'utilisation des conducteurs et à la fréquence des retours des véhicules vides après les livraisons.

Une nouvelle voie vers l’efficacité
Le client s'est tourné vers les spécialistes reconnus de l’IA de CGI pour concevoir, développer et mettre en œuvre une solution basée sur l’IA. La capacité sans précédent de l’IA d’analyser d’énormes quantités de données liées au transport de marchandises et d’améliorer les processus et la prise de décision a été considérée comme la voie à suivre pour résoudre les défis du client. Nos spécialistes de l’IA ont obtenu une validation de principe précise et convaincante qui a démontré la capacité de l’IA à atteindre les indicateurs de rendement clés (IRC) du client, en réduisant les retards de livraison de 5 %, le kilométrage des véhicules vides de 10 % et le kilométrage total des véhicules de 10 %.

Le client a reconnu les avantages importants que l’IA pouvait apporter et a décidé de rendre la validation de principe opérationnelle et d’inclure des fonctionnalités supplémentaires pour améliorer l’efficacité liée à l’utilisation des données GPS, aux temps de pause des chauffeurs et à la gestion des remorques pendant les livraisons. CGI a affecté une équipe SWAT polyvalente capable de comprendre les données complexes des entreprises et de maîtriser les algorithmes, la programmation par contraintes et l’optimisation des itinéraires. Notre solution a intégré un algorithme de recherche opérationnelle et l’apprentissage automatique pour permettre la prédiction des temps de service, l’identification des trajets et l’apprentissage continu à partir de la rétroaction des planificateurs. Le projet comprend une interface conviviale qui offre aux planificateurs et aux répartiteurs un outil d’optimisation des itinéraires.