Comment l'apprentissage automatique accélère la livraison du dernier kilomètre et du dernier mètre

Alors qu'une grande partie des efforts de l'industrie de la logistique pour accélérer les délais de livraison se concentre sur l'optimisation des itinéraires, il s'avère que ce n'est pas là que les chauffeurs passent la plupart de leur temps.

En fait, jusqu'à 75 % de leur journée de travail est consacrée à parcourir non pas le dernier kilomètre, mais les 100 derniers mètres : attendre aux quais de chargement, chercher un parking et interagir avec les clients, a déclaré Chazz Sims, directeur général de Wise Systems , une startup basée à Cambridge, dans le Massachusetts, qui a développé un logiciel de routage et de répartition autonome.

En utilisant des données et des outils d'apprentissage automatique, l'entreprise a constaté que ce type de temps de service varie considérablement en fonction de l'heure de la journée, du client spécifique, des marchandises en question et du livreur, a ajouté Sims. Par exemple, certains magasins sont occupés à servir les clients à des moments particuliers de la journée ou à recevoir des marchandises de différents camions de livraison à d'autres. En repérant ces modèles et en modifiant les horaires, l'entreprise a pu réduire les délais et les coûts de livraison.

Les outils de Wise Systems ajustent automatiquement les itinéraires, les chauffeurs et les horaires tout au long de la journée en réponse à d'autres conditions changeantes, notamment la météo, la circulation et les quais de chargement sauvegardés. En analysant les données de la flotte de la société brassicole Anheuser-Busch, l'un des plus gros clients de la startup, Wise Systems a pu réduire les retards de livraison de 85 % et les kilomètres parcourus par la flotte de 13 %.

L'entreprise, créée en 2014, soulevé 7 millions de dollars du fonds AI de Google à la fin de l'année dernière.

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