L'IA pour l'optimisation de la planification des flottes de coursiers et de livraison locale
La planification des flottes de livraison locale est un problème d'optimisation sous contraintes qui se complexifie à chaque variable supplémentaire. Vous avez un ensemble de livraisons à effectuer, chacune avec une fenêtre horaire et un emplacement géographique. Vous avez un ensemble de véhicules, chacun avec une limite de capacité et une durée de vacation chauffeur. Les conditions de circulation changent tout au long de la journée. De nouvelles commandes arrivent après que le plan initial est établi. Des annulations surviennent. Des adresses sont incorrectes.
La planification par IA gère toute cette complexité et produit des plans dont l'efficacité dépasse celle des planificateurs humains.
Construction d'itinéraires
La construction d'itinéraires par IA commence par regrouper les livraisons en zones géographiques et les affecter à des véhicules en fonction de la capacité et de la compatibilité des fenêtres horaires. À l'intérieur de l'itinéraire de chaque véhicule, les arrêts sont séquencés pour minimiser le temps de conduite total tout en respectant chaque fenêtre horaire de livraison.
Le séquençage tient compte des temps de conduite réels en fonction de l'heure de la journée (trafic du matin, conditions de mi-journée, schémas de congestion de l'après-midi), du réseau routier spécifique (rues à sens unique, restrictions de virage, disponibilité des zones de chargement) et du temps requis à chaque arrêt (qui varie selon la taille du colis, la difficulté d'accès et la nécessité d'une signature).
Re-routage dynamique
Le plan initial du matin survit rarement intact à la journée. De nouvelles commandes arrivent qui nécessitent une livraison le jour même. Des incidents de circulation ferment des routes. Un chauffeur découvre qu'une adresse est incorrecte. L'IA gère ces perturbations en effectuant un re-routage dynamique en temps réel.
Lorsqu'une nouvelle commande est ajoutée, le système évalue quel véhicule peut l'accommoder avec le moins de perturbation des engagements existants de fenêtre horaire. Lorsqu'une fermeture de route impose un détour, le système recalcule l'itinéraire affecté et ajuste les estimations de temps de livraison en aval. Le re-routage se fait en quelques secondes, maintenant la flotte en fonctionnement efficace malgré les changements constants.
Planification du chargement
Pour les véhicules de livraison, l'ordre dans lequel les colis sont chargés a son importance. Les articles pour le dernier arrêt doivent être chargés en premier (à l'arrière du véhicule), et les articles pour le premier arrêt doivent être chargés en dernier (à l'avant). L'IA génère des plans de chargement qui correspondent à la séquence de livraison, afin que le chauffeur n'ait pas à fouiller dans le véhicule pour trouver chaque colis.
Le plan de chargement prend également en compte les dimensions et le poids des colis pour assurer des configurations de chargement stables et sûres. Les articles lourds vont en bas. Les articles fragiles sont protégés contre les déplacements. Le plan est suffisamment pratique pour que l'équipe de chargement puisse l'exécuter rapidement sans connaissance spécialisée de l'itinéraire de livraison.
Affectation des chauffeurs
L'IA affecte les chauffeurs aux itinéraires en fonction de leur familiarité avec la zone de livraison, de leurs qualifications de véhicule (certaines livraisons peuvent nécessiter un type de véhicule spécifique), de leur heure de début de service et de leurs heures disponibles, et de leur performance historique sur des itinéraires similaires.
Affecter des chauffeurs à des itinéraires où ils ont une connaissance du terrain réduit le temps de livraison car les chauffeurs familiarisés circulent plus efficacement et connaissent les particularités de lieux de livraison spécifiques (où se garer, quelle entrée utiliser, quels bâtiments présentent des accès difficiles).
Suivi de la performance
L'IA suit la performance de livraison en temps réel et historiquement : arrêts par heure, taux de livraison ponctuelle, taux de réussite à la première tentative et adhérence à l'itinéraire. Ces indicateurs identifient à la fois les enjeux opérationnels (les itinéraires qui sont systématiquement en retard suggèrent que les estimations de temps doivent être recalibrées) et les schémas de performance individuels des chauffeurs (un chauffeur efficace en centre-ville mais lent en banlieue pourrait bénéficier d'affectations d'itinéraire différentes).
Pour en savoir plus sur l'optimisation par l'IA des opérations de livraison locale, consultez l'analyse logistique et transport de FirmAdapt.