L'analyse des Big Data pour la logistique et le transport
La nature complexe des opérations logistiques fait du Big Data un allié précieux pour toutes les entreprises du secteur, en particulier celles de l'industrie du transport. Leurs opérations étant très dynamiques, de nombreuses données sont disponibles et peuvent être utilisées pour en tirer des enseignements qui améliorent les performances de l'industrie. En fait, environ 98 % des entreprises du secteur de la logistique utilisent le Big Data pour assurer leur croissance.
Comment l'analyse des données est-elle utilisée dans l'industrie du transport ?
L’industrie du transport et de la logistique est confrontée à de nombreux défis spécifiques. Par exemple, l’état des routes, les conditions météorologiques, les difficultés d’accès lors du dernier kilomètre de livraison et la présence du client sur place sont autant de facteurs qui influencent grandement le prix du transport. Grâce au Big Data, il est possible d’avoir une vue à 360° sur la totalité des paramètres de la chaîne d’approvisionnement.
Exploiter les données des sociétés de transport avec le Big Data peut aider à résoudre le problème de l’inefficacité lors de la livraison des marchandises sur le dernier kilomètre. Dans une chaîne d’approvisionnement typique, environ 28 % du prix de livraison d’un colis dépend du dernier kilomètre de livraison. Avec le Big Data, il est possible de mieux prédire les moyens de livraison adaptés à ce dernier kilomètre. Il est également possible de connaître le nombre d’étages que les livreurs doivent gravir, de savoir si et quand le destinataire est chez lui et peut également signaler tout dommage qu’ils ont pu causer au colis.
L’algorithme du voyageur de commerce est utilisé depuis longtemps pour optimiser les itinéraires et les délais de livraison. Malheureusement, plus il y a de points de ramassage et de dépôt, plus il faut de ressources informatiques. Grâce au Big Data et à l’apprentissage automatique qui se nourrit de ses informations, il est désormais possible d’intégrer la qualité des routes, l’évolution du prix des carburants ainsi que d’autres variables difficiles à prévoir dans le calcul des coûts de transport.
La livraison de produits sensibles, fragiles ou à contenu dangereux est un éternel casse-tête pour les entreprises de transport. Elle nécessite des conditions de ramassage et de dépôt spéciales qui entraînent souvent des coûts supplémentaires indésirables. C’est particulièrement vrai pour les denrées périssables. De plus en plus de transporteurs équipent leurs camions frigorifiques de capteurs IoT pour surveiller la qualité des produits transportés. Les grandes entreprises utilisent même la blockchain pour créer des contrats intelligents qui relient le respect du contrat au respect de la chaîne du froid. Tout cela est grandement simplifié par le Big Data.
Le Big Data permet l’automatisation complète de la gestion des entrepôts ainsi que de l’ensemble de la chaîne d’approvisionnement. Les leaders du marché comme Amazon ne pourraient pas fonctionner sans ces technologies liées à la science des données. Le nombre de mouvements dans la chaîne d’approvisionnement est si important qu’il devient impossible de se reposer sur des opérateurs humains. Les modules d’exploration du Big Data peuvent directement contrôler les robots dans les entrepôts permettant une supervision globale lorsque le Data Lake de la société de transport est exploité pour avoir un aperçu en temps réel de l’ensemble de la chaîne d’approvisionnement.
How can big data transform the transportation industry?
Even though Big Data has been utilized the transportation and logistics industry for quite some time, but can now go even further in its use cases. The following 7 not so frequently identified use can that can provide a definite competitive advantage to companies in the sector.
- Réutiliser les données
- une vision claire de la météo
- flottes de véhicules
- prévisions commerciales
- performances industrielles
- tendances de consultation des données
- informations des médias sociaux
Réutiliser les données des systèmes déjà opérationnels de manière plus rationnelle
Les entreprises de transport peuvent tirer parti des vastes ressources de données déjà collectées par leurs systèmes opérationnels préexistants. Elles peuvent les utiliser avec des algorithmes d’apprentissage automatique pour dynamiser leur activité.
La suite LOAMICS-Total, un atout majeur pour la logistique
LOAMICS-Total Suite dispose d’atouts incomparables par rapport à la concurrence. Les traitements sont effectués sur une base dynamique avec un haut niveau d’interopérabilité. Il en résulte un ROI élevé en termes de temps et de coût total de possession (TCO) des outils. LOAMICS-DataLake est immédiatement accessible et illimité. L’intégration de nos modules est rapide et non intrusive dans vos applications existantes du cloud et de l’industrie du transport. Le prix de la suite est fixe, il n’est pas basé sur le nombre d’utilisateurs connectés et la quantité de données collectées, stockées ou traitées. Enfin, la formation de l’équipe informatique est accessible et rapide. Notre équipe est très attentive aux cas d’utilisation spécifiques à l’industrie du transport. Donnez-nous l’opportunité de vous apporter des réponses personnalisées à vos problèmes dans les plus brefs délais.
