L’IA dans la logistique et la livraison du dernier kilomètre

La vitesse à laquelle les entreprises s’adaptent et appliquent l’intelligence artificielle (IA) augmente, et il existe un secteur qui, selon le Centre pour l’éthique et l’innovation des données du gouvernement britannique, est à l’origine de changements radicaux qui offrent de nombreuses opportunités. Le secteur de la logistique est l’un des applicateurs les plus avancés de l’IA, stimulant l’innovation et améliorant les fonctions commerciales clés, ce qui entraîne des avantages tangibles pour les clients. 

Dans cet article, Oliver Facey, vice-président senior des programmes d’exploitation du réseau mondial chez DHL Express, partage son point de vue unique sur la façon dont l’IA transforme les opérations logistiques pour les entreprises de toutes tailles. Dans cet article, il explore le paysage actuel et ce que l’avenir réserve à l’IA. 

Défis de la livraison du dernier kilomètre

Pour comprendre tout le potentiel de l’IA pour optimiser la logistique, vous devez d’abord comprendre les défis auxquels de nombreuses entreprises sont confrontées. Le commerce B2C a explosé ces dernières années : il y a 10 ans, il représentait 10 à 15 % de notre volume ; Aujourd’hui, c’est 40 %. Et cela s’est accompagné d’une demande accrue des clients et de défis opérationnels. La livraison à la demande de DHL a bien sûr répondu à certains de ces besoins, mais l’IA pourrait aider à répondre à d’autres attentes.  

Avantages de l’IA dans la logistique

Alors, comment l’IA transforme-t-elle exactement la logistique ? C’est une question que l’on me pose souvent, et que DHL explore et teste constamment afin d’offrir le meilleur service à nos clients. Voici quelques-unes de ses utilisations : 

Optimisation de l’itinéraire de livraison du dernier kilomètre

Nos clients veulent de plus en plus savoir quand leurs livraisons arriveront, mais nous gérons de nombreuses expéditions internationales, et avec des vols qui font le tour du monde, il y a beaucoup de choses à suivre. Nous avons donc beaucoup travaillé sur les modèles de prévision et de prédiction. Nous pouvons utiliser ces données pour savoir, par exemple, avec une certitude de 90 % à 95 %, que des volumes précis d’expéditions vont arriver dans une certaine installation pour cette journée. Nous utilisons ensuite ces informations pour commencer à planifier les itinéraires des coursiers, les volumes correspondants, le service et d’autres variables importantes. 

Une fois les colis dans le véhicule de livraison, nous optimisons davantage l’itinéraire à l’aide du logiciel alimenté par l’IA de Wise Systems. En quelques secondes, il peut prendre un itinéraire de 120 arrêts et commander la séquence en fonction de paramètres tels qu’une livraison médicale express urgente, ou une livraison qui doit être chez un client avant 9h, ou plus généralement en tenant compte de la distance par arrêt pour obtenir la meilleure séquence d’itinéraire possible. 

Nous envoyons ensuite au client une heure de livraison prévue par le biais d’une fonctionnalité appelée Follow My Parcel. Au fur et à mesure que le coursier se rapproche du client, il se verra attribuer une fenêtre de temps plus spécifique, avec une notification indiquant « nous sommes à 20 minutes de vous ». Et à ce moment-là, le client peut encore apporter quelques modifications - il peut choisir de reporter la livraison à une date ultérieure ou à un voisin. Cela permet d’améliorer l’expérience client et le taux de livraison de DHL à la première tentative. 

En bref, l’IA offre la possibilité d’une planification plus intelligente des itinéraires, ce qui signifie que nous pouvons livrer plus rapidement, avec moins de carburant gaspillé. Pendant ce temps, nos clients bénéficient d’un créneau horaire plus précis pour leur livraison - et de la flexibilité nécessaire pour gérer la livraison du colis. 

Il y a de nombreux défis à relever pour « systématiser » ces informations en fonction d’un itinéraire prédit, tout en incorporant également la variable « connaissance du coursier ». Toutes les informations locales et sur les préférences des clients ne sont pas connues par les données et les systèmes, de sorte que le défi permanent consiste à trouver des moyens de collaborer à ces informations dans la prise de décision et d’améliorer encore plus les prévisions et l’exécution. Un facteur essentiel au succès de l’IA et du processus en aval est constitué de données, de données précises, pertinentes, opportunes et de haute qualité.   Les données ont parfois été décrites comme le « sang vital » de DHL, Eh bien, c’est maintenant plus important que jamais. 

Technologie Vision Picking

L’avancement de la technologie de prélèvement par vision dans l’environnement de l’entrepôt comprend des « lunettes intelligentes ». Plutôt que de s’appuyer sur des scanners portatifs, les humains peuvent gagner du temps avec des lunettes portables qui lisent les codes-barres et réagissent aux commandes vocales. 

En tant que groupe, nous explorons actuellement cette technologie et d’autres similaires. Imaginez 100 coursiers alignés de part et d’autre d’un tapis roulant de colis. Ils doivent regarder l’étiquette de chacun pour vérifier l’adresse et trouver celle qui leur convient. Mais si nous pouvions lire automatiquement les codes-barres pour indiquer qu’un colis spécifique doit être attribué à un véhicule spécifique, à l’aide de lunettes et d’une sorte de lecture visuelle ou de guidage, nous gagnerions du temps et réduirions les erreurs. Cependant, je signalerais que si les lunettes sont bonnes avec l’électricité statique, elles ont quelques problèmes avec les pièces mobiles, de sorte que cette technologie est un « travail en cours ». Et d’autres options sont également à l’étude. 

Agilité de la chaîne d’approvisionnement

Une chaîne d’approvisionnement agile est indispensable pour aider les entreprises à s’adapter aux fluctuations du marché et à l’évolution des demandes des clients. L’IA peut aider, par exemple en analysant de grandes quantités de données clients pour identifier les tendances et prédire la demande future, puis en relayant les exigences aux fournisseurs afin que les niveaux de stock soient toujours optimaux. 

L’IA peut également surveiller l’état d’exécution des commandes et informer immédiatement les clients en cas de retard. Et il peut identifier les tendances du marché en matière de tarification et adapter les prix des entreprises en conséquence, afin qu’elles restent compétitives. 

Dans l’ensemble, l’intelligence artificielle automatise de nombreuses étapes clés des chaînes d’approvisionnement pour faire gagner du temps et de l’argent aux entreprises et garantir que leurs clients finaux bénéficient également du meilleur service. 

Efficacité énergétique

J’ai déjà abordé l’optimisation des itinéraires, qui vise à minimiser le temps de déplacement des véhicules par arrêt et ainsi réduire la consommation de carburant par rapport au volume géré. Dans un contexte de fluctuation des coûts du carburant, l’analyse pourrait également faire une différence significative, par exemple en identifiant les cas où les camionnettes tournent au ralenti trop longtemps ou lorsque les processus de chargement et de déchargement sont effectués de manière inefficace. Dans le cadre de l’optimisation quotidienne des itinéraires, il prend en compte les niveaux de circulation et les conditions routières pour aider les véhicules à éviter les retards et à se rendre le plus rapidement possible à destination. Lorsque les plans sont dynamiques, ces conditions changeantes peuvent être davantage prises en compte pour aider à améliorer l’efficacité.  

L’essor des véhicules électriques est bien sûr également important, car il permet de réduire les coûts de carburant tout en étant une option plus durable.   

Améliorer le service à la clientèle

Le premier domaine à noter est celui des chatbots. L’IA permet aux chatbots de mieux comprendre l’intention du client lors des interactions. Certaines de nos équipes utilisent un assistant virtuel basé sur l’IA qui établit le profil des réponses des clients et recueille les sentiments sur leurs réactions, ce qui signifie bien sûr que nous pouvons les aider à trouver une solution plus précise à leur demande, et plus rapidement. 

Les chatbots avancés alimentés par l’IA peuvent même aider les entreprises à faire des ventes incitatives et croisées auprès des clients, ce qui est bien sûr une proposition extrêmement attrayante. 

L’IA est également bénéfique pour le service client car elle peut apprendre les préférences des clients. Par exemple, lorsque nous travaillons régulièrement avec des clients qui expédient à l’international, nous pouvons tirer parti de l’apprentissage automatique pour connaître leurs préférences en matière de dédouanement, afin de ne pas avoir à les contacter pour obtenir ces informations à chaque fois. De plus, pour nos petits clients qui ne sont pas familiers avec les codes SH des tarifs douaniers, l’apprentissage automatique peut les guider rapidement vers la classification correcte de leurs marchandises, afin qu’ils aient un taux de dédouanement plus rapide. La nature de l’apprentissage automatique signifie qu’il s’améliore constamment, de sorte que le service que les clients reçoivent devient de plus en plus précis. 

L’avenir de la livraison du dernier kilomètre

En ce qui concerne le rôle futur de l’IA dans la livraison du dernier kilomètre, les possibilités sont vraiment infinies. L’automatisation et l’apprentissage automatique ont le potentiel d’optimiser chaque étape de la logistique, et la technologie est en constante évolution, adaptation et amélioration. 

J’espère que cet article vous a inspiré. Je vous encourage également à consulter le Logistics Trend Radar de DHL, qui explore certaines des autres technologies qui vont transformer l’industrie dans les années à venir, notamment l’IA interactive, les drones, l’analyse de données massives et les robots mobiles d’intérieur, pour ne citer que quelques exemples ! 

DHL a toujours été à l’avant-garde des innovations logistiques. Avec un compte DHL Express Business, vous aurez accès à une gamme de solutions de pointe pour vous aider à surmonter les défis et à répondre à la demande des clients.