Graines Voltz
Leader français de semences pour les professionnels
Créée en 1985, cette entreprise familiale française se spécialise dans la distribution de semences pour professionnels, offrant une vaste gamme de graines florales, potagères, et pour pépinières, enrichie par une approche axée sur l’innovation et le développement durable
Faire gagner du temps aux spécialistes de la logistique
Dans son entrepôt d’expédition de jeunes plants sur des racks, notre client souhaite passer d’un approche picking à une approche de dispatching ce qui nécessite de réaliser les plants des rolls à l’avance et notamment les étages sur les rolls avant de recevoir les plants.
Objectif
Solution
Data Science
Programmation par contraintes
Elle permet d'exploiter la puissance des algorithmes pour résoudre des problèmes complexes
Optimiser la phase de colisage
En s’appuyant sur des technologies de programmation par contraintes, Cross Data développe une solution sur-mesure qui répond aux besoins du clients dans le cadre de son changement de process. L’outil estime le nombre de rolls nécessaires à l’avance, définit le positionnement des étagères, puis le positionnement des plans sur les étagères et imprime les rolls pour l’équipe de dispatching.
ET DE MANIERE GENERALE,
Comment la Data Science peut agir pour soutenir les spécialistes de la logistique et du transport ?
La data science, avec son arsenal de techniques d’analyse avancée et de modélisation prédictive, offre des opportunités considérables pour améliorer l’efficacité dans le domaine de la logistique et du transport. Voici comment elle peut soutenir les spécialistes de ce secteur :
Optimisation des itinéraires : L’utilisation des algorithmes de data science permet de développer des modèles d’optimisation des itinéraires de livraison. En analysant des données historiques et en temps réel sur le trafic, les conditions météorologiques, et les délais de livraison, ces modèles peuvent suggérer les itinéraires les plus rapides et les moins coûteux, réduisant ainsi le temps de parcours et la consommation de carburant.
Gestion des inventaires : La data science aide à prévoir la demande de produits avec une grande précision, en s’appuyant sur des analyses de tendances historiques, des prévisions économiques et des données comportementales des consommateurs. Cela permet aux entreprises de logistique de maintenir des niveaux d’inventaire optimaux, minimisant ainsi les coûts de stockage et réduisant le risque de rupture de stock ou de surstock.
Maintenance prédictive : En analysant les données collectées à partir des capteurs installés sur les véhicules et autres équipements, la data science peut identifier des modèles prédictifs de défaillance. Cela permet de réaliser la maintenance préventive avant que des pannes coûteuses ne se produisent, assurant ainsi une utilisation plus efficace des ressources et une réduction des temps d’arrêt.
Amélioration de la sécurité des transports : L’analyse des données sur les accidents, les conditions de circulation, et les comportements des conducteurs peut aider à développer des systèmes de sécurité plus efficaces, réduisant les risques d’accidents et améliorant la sécurité globale des opérations de transport.
Planification stratégique : La data science permet une analyse complexe de données de marché, économiques, et démographiques pour aider les entreprises de logistique à planifier leur expansion, leur localisation de nouveaux entrepôts, ou l’ouverture de nouvelles routes de distribution.
Optimisation de la chaîne d’approvisionnement : Par l’analyse des données de toute la chaîne d’approvisionnement, les spécialistes peuvent détecter les inefficacités et les goulots d’étranglement, proposer des solutions pour les résoudre et ainsi améliorer la fluidité et la réactivité de la chaîne d’approvisionnement.
Analyse des performances de transport : Les outils de data science permettent de mesurer et d’analyser en continu les performances des différentes composantes du système de transport. Cela aide les entreprises à identifier les domaines nécessitant des améliorations et à ajuster leurs stratégies en conséquence.
Personnalisation du service client : En analysant les préférences et les comportements des clients, les entreprises peuvent offrir des services personnalisés qui améliorent la satisfaction client et fidélisent la clientèle, tout en optimisant les processus logistiques.
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