Green Logistics : Optimiser ses plans de transport grâce à l’Intelligence Artificielle

En moyenne, on considère que le taux de remplissage moyen des camions en Europe, toutes activités confondues, est d’environ de 70%.

Dans ce cadre l’optimisation des ressources de transport est un impératif pour :

  • Préserver les marges opérationnelles
  • Affronter la pénurie de moyens (en particulier de chauffeurs)
  • Répondre aux enjeux environnementaux

Pourtant cette optimisation est rendue plus complexe par l’évolution des habitudes de consommation. La plus simple des optimisations, c’est la massification. Complexe à mettre en œuvre avec des flux multi canaux…

Comment faire mieux avec les mêmes ressources ?

Selon l’étude de Transport & Environment, “une meilleure efficacité logistique entraîne une réduction de 7% des émissions d’ici 2050 par rapport à celles de 2018, ou une réduction de 11% si l’on considère le scénario de référence en 2050”.

Le leader de la logistique sous température dirigée, STEF, a pris les devants en confiant l’optimisation de ses plans de transport à DCbrain, éditeur du logiciel INES Optim, basé sur un double digital et un cœur d’optimisation d’Intelligence Artificielle.

Ce déploiement, basé sur des principes de méthodologies clés tels que data audit, change management et méthodologie agile permet de contribuer aux objectifs du groupe en termes d’optimisation CO².

Rejoignez-nous le 19 mars à 8h45 et venez découvrir le retour d’expérience de ce projet. Nous y aborderons les aspects technologiques et opérationnels qui ont permis de faire de ce projet un succès stratégique et environnemental.

Intervenants :

  • Julien Darthout, Délégué général – Club Déméter (à confirmer)
  • Damien Chapotot, Directeur Général délégué – STEF Transport
  • Arnaud de Moissac, CEO – DCbrain
  • Philippe Clopeau, Project Management Officer – DCbrain