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Optimisation du transport avec les technologies émergentes
Lecture en 5 minutes
En un coup d’œil :
- L’essor des mégadonnées
- La logistique intelligente
- La conduite autonome
- La technologie de la blockchain
- Relier les points avec un CRM
L’essor le big data en logistique
Le monde est de plus en plus numérisé, et cette tendance commence à avoir un impact important sur l’optimisation des transports. Les entreprises de transport se sont principalement appuyées sur l’infrastructure physique et les dossiers papier pour suivre les livraisons et faire avancer les choses. Cependant, avec l’avènement du big data, les choses sont en train de changer. Le terme « big data », soit des mégadonnées, désigne les grands ensembles de données que les entreprises analysent pour découvrir des tendances et des modèles. Les données proviennent de diverses sources, dont les dispositifs GPS, les transpondeurs de péage et les téléphones intelligents. Elles sont utilisées dans le secteur des transports pour tout faire, de la planification des itinéraires à l’optimisation des livraisons, en passant par la prévision des schémas de circulation et l’identification des problèmes de maintenance.
Cet essor s’explique grâce à l’innovation dans l’IoT (l’Internet des objets) et les réseaux 5G. Ils fonctionnent ensemble pour connecter un vaste ensemble de capteurs afin de collecter et d’analyser d’énormes quantités de le big data en logistique rapidement et efficacement.
Les systèmes de gestion des transports (TMS) sont un moyen d’utiliser le big data pour améliorer les transports. Les TMS utilisent l’IoT et le réseau 5G pour collecter des informations sur les conditions de circulation, la météo, les travaux et d’autres facteurs ayant un effet sur les déplacements. Toutes les données sont ensuite analysées pour aider les planificateurs à décider comment acheminer le trafic, où ajouter de la capacité et fournir des modes de transport alternatifs.
Pour preuve, UPS utilise le big data en logistique pour développer des analyses du dernier kilomètre pour ses livraisons. La dernière étape d’un envoi est généralement la plus inefficace. Grâce aux mégadonnées, UPS reste informé de la durée des livraisons pour identifier des stratégies optimales. Finalement, les mégadonnées aident le secteur de la logistique à être plus efficace et plus réactif aux besoins de ses clients.
La logistique intelligente
Si le le big data en logistique est formidable, la grande quantité d’informations que produisent les mégadonnées nécessite une analyse rapide qui dépasse largement l’être humain le plus intelligent. C’est là que l’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique (ML) entrent en jeu.
L’IA est un environnement informatique dynamique capable de simuler l’intelligence humaine. D’autre part, la ML est un sous-ensemble de l’IA qui traite des algorithmes capables d’apprendre et de s’améliorer de manière autonome. Ces technologies sont utilisées l’optimisation du transport pour automatiser diverses tâches telles que la planification des itinéraires, la préparation des commandes et la gestion des entrepôts. Voici quelques-unes des façons dont l’IA contribue au développement de l’industrie du transport et de la logistique :
- Gestion automatisée des flottes : suivre et gérer les flottes de véhicules et élaborer des plans de routage et de programmation dynamiques qui tiennent compte des conditions de circulation en temps réel afin de réduire les coûts et d’améliorer l’efficacité.
- Maintenance prédictive : prévoir le moment où les véhicules auront besoin d’être entretenus, ce qui permet de réduire les temps d’arrêt et de garder les camions sur la route plus longtemps.
- Amélioration de la sécurité : surveiller le comportement des conducteurs et définir les problèmes de sécurité potentiels avant qu’ils ne se produisent.
- Réduction des coûts : faire des économies en réduisant la consommation de carburant, en améliorant les programmes d’entretien et en optimisant les itinéraires.
- Un meilleur service à la clientèle : fournissez aux clients des mises à jour en temps réel sur le statut de leurs expéditions et améliorez la satisfaction globale des clients grâce aux solutions de gestion des transports.
Les algorithmes d’IA et de ML vont suralimenter les chaînes d’approvisionnement, les rendant plus fiables, mais aussi plus efficaces, tout en augmentant les revenus et la rentabilité pour ceux qui adoptent la technologie. Cependant, si l’IA et le ML alimentent l’analyse et la planification, ils sont également essentiels à la transformation de la partie la plus cruciale de l’industrie : la flotte.
La conduite autonome
La conduite autonome est la capacité d’un véhicule à se conduire lui-même sans intervention humaine. Ce terme est souvent utilisé de manière interchangeable avec celui de voiture autonome, mais il existe une différence subtile. La conduite autonome implique que le véhicule peut fonctionner sans intervention du conducteur. En revanche, la voiture autonome indique que la voiture peut prendre ses propres décisions, notamment quand et comment changer de voie, tourner, etc.
Il existe plusieurs approches différentes de la conduite autonome, mais elles impliquent toutes l’utilisation de l’IA et du ML. Par exemple, les voitures autonomes de Google utilisent une variété de capteurs pour cartographier leur environnement, puis utilisent des algorithmes ML pour déterminer la meilleure façon de naviguer.
La technologie de la conduite autonome peut avoir un impact révolutionnaire sur l’optimisation des transports. La capacité d’automatiser les véhicules pourrait se traduire par une augmentation significative de l’efficacité et de la sécurité, tant pour les entreprises que pour les consommateurs.
Cela permettrait d’accélérer les délais de livraison, de réduire les coûts d’expédition et de diminuer le nombre d’accidents. En outre, la technologie de conduite autonome pourrait également contribuer à réduire les embouteillages et la pollution.
Volvo et Tesla testent tous deux des camions autonomes qui seront bientôt le pilier des flottes de transport routier. Waymo, anciennement le projet de conduite autonome de Google, exploite un service de taxi à conduite autonome à Phoenix.
Même Amazon et Uber élaborent des plans pour intégrer la conduite autonome dans leurs activités. Bien qu’il reste encore quelques enjeux à traiter, comme les questions de connectivité et de sécurité, l’avenir des transports s’annonce radieux avec la conduite autonome.
La technologie de la blockchain
La technologie blockchain a le potentiel de changer l’industrie du transport de plusieurs façons. La blockchain est une base de données distribuée qui permet des transactions sécurisées, transparentes et inviolables dans sa forme la plus simple.
La technologie repose sur un registre décentralisé de toutes les transactions, qui s’enrichit constamment au fur et à mesure que des blocs « achevés » sont ajoutés dans l’ordre chronologique. Chaque bloc contient un hachage cryptographique du bloc précédent, un horodatage et les données de la transaction.
La première et la plus connue des applications blockchain, le bitcoin, utilise cette technologie pour créer un grand livre décentralisé de toutes les transactions en bitcoin. Les applications potentielles de la technologie blockchain et son intégration aux solutions de gestion des transports sont nombreuses et variées.
En voici quelques exemples :
- Gestion de la chaîne d’approvisionnement : la blockchain pourrait créer une chaîne d’approvisionnement plus sûre et plus transparente, en facilitant le suivi des marchandises et des matériaux lors de leur déplacement dans la chaîne d’approvisionnement.
- Contrats intelligents (Smart Contracts) : les contrats intelligents basés sur la blockchain pourraient automatiser de nombreux processus liés au transport, de la réservation et des paiements à la planification et au suivi des itinéraires.
- Le covoiturage (ou conavettage) et l’autopartage : la blockchain pourrait créer une nouvelle génération de services décentralisés de covoiturage et d’autopartage qui pourraient remettre en cause les modèles économiques existants d’entreprises comme Uber et Lyft pour une meilleure sécurité des données.
Relier les points avec un CRM
L’industrie du transport est sous pression pour améliorer l’efficacité et atteindre les objectifs de durabilité. La connexion des mégadonnées, de la conduite autonome, de l’IA, du ML et de la technologie blockchain avec un CRM peut aider le secteur du transport à devenir plus efficace et durable.
Un système de CRM peut aider à gérer les données des clients, à automatiser les processus et à améliorer la communication entre les différentes parties prenantes. Le big data en logistique peut être utilisé pour améliorer l’efficacité des réseaux de transport. La conduite autonome peut améliorer la sécurité et réduire les émissions. Les décideurs peuvent utiliser les solutions de gestion des transports avec l’IA et l’apprentissage automatique pour prédire les schémas de circulation et optimiser la planification des itinéraires. La technologie blockchain quant à elle peut aider à gérer les données décentralisées et permettre des transactions dites « trustless », soit sans devoir faire confiance à un tiers.
La raison la plus importante est peut-être qu’un CRM peut être utilisé comme solution de gestion du transport pour aider à optimiser et à rationaliser la gestion des relations avec les clients. Par le passé, les entreprises de transport avaient souvent de la difficulté à maintenir des canaux de communication efficaces avec leurs clients.
Cette situation a engendré des frustrations de part et d’autre, car les clients se sont sentis ignorés ou oubliés, et les entreprises n’ont pas été en mesure de suivre les besoins et les demandes des clients. Un système de CRM règle tout et peut aider à combler ce fossé en fournissant une plateforme centralisée pour gérer les communications avec les clients.
Sans conteste, un outil de CRM est la meilleure solution si vous recherchez des informations pour comprendre vos clients et améliorer vos services de transport.
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