En un coup d’œil :
- L'essor du Big Data dans la logistique
- Logistique intelligente
- Conduite autonome
- Technologie de la chaîne de blocs
- Relier les points grâce à un système de gestion de la relation client
L'optimisation des transports est stimulée par la numérisation rapide des entreprises, qui améliore l'efficacité et permet aux solutions de gestion des transports de relier les big data dans la logistique, rendant la collaboration plus efficace que jamais.
L’optimisation des transports est stimulée par la numérisation rapide des entreprises, améliorant l’efficacité et la rentabilité en rendant les chaînes d’approvisionnement plus fiables pour ceux qui adoptent la technologie. Les solutions de gestion des transports connectent les données massives (big data) à la logistique, rendant la collaboration plus efficace que jamais.
En tant que transporteur ou chauffeur routier, il est essentiel de se tenir au courant des dernières tendances et technologies afin de pouvoir saisir de nouvelles opportunités. Les chefs d’entreprise et les PDG doivent faire de même pour s’assurer que leur entreprise reste en tête de la concurrence. Cet article donne une vue d’ensemble des défis et des changements les plus passionnants dans le secteur des transports et de la manière dont vous pouvez en tirer parti.
L'essor du Big Data dans la logistique
Le monde devient de plus en plus numérisé, et cette tendance commence à avoir un impact significatif sur l’optimisation des transports. Jusqu’à présent, les entreprises de transport s’appuyaient principalement sur des infrastructures physiques et des documents papier pour suivre les expéditions et assurer le bon déroulement des opérations. Cependant, avec l’avènement du big data, les choses sont en train de changer. Le terme “big data” désigne de vastes ensembles de données que les organisations analysent pour en dégager des tendances et des modèles. Les données proviennent de diverses sources, notamment des dispositifs GPS, des transpondeurs de péage et des smartphones. Dans le domaine de la logistique, le big data est nécessaire pour tout faire, depuis la planification des itinéraires et l’optimisation des expéditions jusqu’à la prévision des schémas de circulation et l’identification des problèmes de maintenance.
Cette hausse est possible grâce à l’innovation dans l’IoT (l’internet des objets) et les réseaux 5G. Ils travaillent ensemble pour connecter une vaste gamme de capteurs afin de collecter et d’analyser rapidement et efficacement d’énormes quantités de données logistiques.
Les solutions de gestion des transports (TMS) sont un moyen d’utiliser le big data dans la logistique pour optimiser le transport. Le TMS utilise l’IoT et la 5G pour collecter des informations sur les conditions de circulation, la météo, la construction et d’autres facteurs ayant un impact sur les déplacements. Toutes les données sont ensuite analysées pour aider les planificateurs à décider de l’orientation du trafic, de l’augmentation de la capacité et de la mise en place de modes de transport alternatifs.
Un exemple concret, UPS utilise les big data dans la logistique pour développer des analyses du dernier kilomètre pour ses livraisons. La dernière étape d’un transport est généralement la plus inefficace. Grâce au big data, UPS reste informé de la durée des livraisons afin d’identifier des stratégies optimales. En fin de compte, le big data aide le secteur de la logistique à être plus efficace et à mieux répondre aux besoins de ses clients.
Logistique intelligente
Si le big data dans le domaine de la logistique est une excellente chose, la grande quantité d’informations qu’il produit nécessite une analyse rapide qui dépasse même l’être humain le plus intelligent. C’est là qu’interviennent l’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique (ML).
L’IA est un logiciel informatique capable de simuler l’intelligence humaine. D’autre part, le ML est un sous-ensemble de l’IA qui traite de la création d’algorithmes capables d’apprendre et de s’améliorer de manière autonome. Ces technologies sont utilisées dans le cadre de l’optimisation des transports 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 profite au secteur du transport et de la logistique :
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Gestion automatisée des flottes: Suivre et gérer les flottes de véhicules et élaborer des plans d'acheminement 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 quand les véhicules auront besoin d'être entretenus, ce qui permet de réduire les temps d'immobilisation et de maintenir les camions sur la route plus longtemps.
- Amélioration de la sécurité: Surveillez le comportement des conducteurs et identifiez les problèmes de sécurité potentiels avant qu'ils ne surviennent.
- Réduction des coûts: Économisez de l'argent en réduisant la consommation de carburant, en améliorant les programmes d'entretien et en optimisant les itinéraires.
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Un meilleur service à la clientèle: Fournir aux clients des mises à jour en temps réel sur l'état de leurs expéditions et améliorer la satisfaction globale des clients grâce à des solutions de gestion du transport. Prévoir la demande des clients afin que les entreprises de logistique puissent stocker de manière proactive et éviter les pénuries.
L’IA et les algorithmes 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 la ML alimentent l’analyse et la planification, elles sont également essentielles pour transformer la partie la plus cruciale du secteur : la flotte.
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 conduite autonome, mais il existe une différence subtile. La conduite autonome implique que le véhicule peut fonctionner sans l’intervention du conducteur. En revanche, la conduite autonome signifie 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 toutes impliquent l’utilisation de l’IA et de la ML. Par exemple, les voitures autonomes de Google utilisent une variété de capteurs pour cartographier leur environnement et utilisent ensuite des algorithmes ML pour déterminer la meilleure façon de naviguer.
La technologie de conduite autonome a le potentiel d’avoir un impact révolutionnaire sur l’optimisation des transports. La capacité d’automatiser les véhicules pourrait entraîner 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 frais de transport 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 camions. Waymo, anciennement le projet de conduite autonome de Google, exploite un service de taxis autonomes à Phoenix.
Même Amazon et Uber élaborent des plans pour intégrer la conduite autonome dans leurs activités. Bien qu’il reste des problèmes à résoudre, notamment en matière de connectivité et de sécurité, l’avenir des transports est prometteur grâce à la conduite autonome.
Technologie de la chaîne de blocs
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 infalsifiables 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 “complétés” sont ajoutés dans l’ordre chronologique. Chaque bloc contient un hachage cryptographique du bloc précédent, un horodatage et des données de transaction.
La première et la plus connue des applications de la blockchain, Bitcoin, utilise cette technologie pour créer un registre décentralisé de toutes les transactions Bitcoin. Les applications potentielles de la technologie blockchain et son intégration aux solutions de gestion du transport sont nombreuses et variées. Voici quelques exemples :
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Gestion de la chaîne d'approvisionnement: La blockchain pourrait créer une chaîne d'approvisionnement plus sûre et plus transparente, facilitant le suivi des marchandises et des matériaux tout au long de la chaîne d'approvisionnement. -
Contrats intelligents : Les contrats intelligents basés sur la blockchain pourraient automatiser de nombreux processus liés au transport, depuis la réservation et les paiements jusqu'à la planification et au suivi des itinéraires. -
Le covoiturage et l'autopartage: La blockchain pourrait créer une nouvelle génération de services décentralisés de covoiturage et d'autopartage qui pourraient remettre en question les modèles d'entreprise existants de sociétés telles qu'Uber et Lyft pour une plus grande sécurité des données.
Relier les points grâce à un système de gestion de la relation client
Le secteur des transports est soumis à des pressions pour améliorer l’efficacité et atteindre les objectifs de durabilité. Connecter le big data, la conduite autonome, l’IA, la ML et la technologie blockchain avec un système de gestion de la relation client. CRM peut aider l’industrie du transport à devenir plus efficace et durable.
Un système de gestion de la relation client peut aider à gérer les données des clients automatiser les processus et améliorer la communication entre les différentes parties prenantes. Dans le domaine de la logistique, le big data 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 des solutions de gestion des transports dotées d’IA et d’apprentissage automatique pour prédire les schémas de circulation et optimiser la planification des itinéraires. La technologie Blockchain peut aider à gérer des données décentralisées et permettre des transactions sans confiance.
La raison la plus importante est peut-être qu’un CRM peut être utilisé comme solution de gestion des transports pour aider à rationaliser les processus de gestion de la relation de la relation client. Dans le passé, les entreprises de transport ont souvent eu du mal à maintenir des canaux de communication efficaces avec leurs clients.
Cette situation a engendré des frustrations de part et d’autre, les clients se sentant ignorés ou oubliés, et les entreprises n’étant pas en mesure de suivre les besoins et les demandes des clients. Un CRM peut contribuer à combler cette lacune en fournissant une plateforme centralisée pour la gestion des communications avec les clients.
Il ne fait aucun doute qu’un outil de gestion de la relation client est la meilleure solution si vous cherchez à comprendre vos clients et à vous concentrer sur l’optimisation du transport.