Stef optimise ses transports et ses émissions avec l’IA

Pour réduire ses coûts et ses émissions de CO², tout en garantissant la sécurité sanitaire et les délais des transports frigorifiques, Stef optimise ses plans de transport avec la solution INES de DCbrain.
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Stef transports émissions
INES permettra à Stef d’optimiser l’usage de sa flotte et de celle de ses sous-traitants, qui représente 45 % des moyens de transport du groupe, ce qui réduira ses coûts et ses émissions de CO².

Le groupe Stef transporte sous température dirigée les produits laitiers, carnés, maritimes, boulangers, transformés, chocolatés ou liquides de 9 000 producteurs vers les 100 000 points de distribution gérés par ses 70 plates-formes logistiques. Ce transporteur adapte ainsi au quotidien ses capacités de transport aux exigences sanitaires, horaires et écologiques des clients.

Pour ce transporteur, la complexité des flux et des contraintes est telle qu’elle avait rendu « impossible la détection de leviers d’optimisation réduisant les coûts et les émissions de gaz à effet de serre, explique Damien Chapotot, directeur général délégué de Stef. En déployant en 2020 la solution d’intelligence artificielle INES de DCbrain sur un site pilote, nous avons réussi à définir de nouveaux modèles opérationnels. Ces modèles améliorent l’exploitation de nos moyens de transport, augmentent notre qualité de service et réduisent nos émissions de gaz à effet de serre en vue de 2025 », poursuit ce dirigeant (voir notre précédente brève sur Stef).

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Les modèles organisationnels conçus par INES mettent en évidence les solutions les plus performantes et les plus rentables.

80 % de bénéfices avec 20 % de solutions

Après avoir numérisé les règles incontournables du transport frigorifique fournies par les opérateurs de Stef, DCbrain a comparé les organisations passées aux nouveaux modèles induits par les nouvelles contraintes. Appliquant alors des variables récurrentes numérisables, le logiciel INES a élaboré des « jumeaux numériques » des organisations de transport possibles. Et grâce à sa capacité à générer des solutions à partir des cas expérimentés, cet outil a déterminé les 20 % de modèles qui globalisent 80 % des gains en transport.

« En mixant les règles incontournables avec les schémas opérationnels réussis ou défaillants du passé, notre algorithme d’intelligence artificielle hybride détecte les solutions avec le meilleur retour sur investissement (ROI) », avance Arnaud de Moissac, dirigeant et co-fondateur de DCbrain.

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Réseau des plates-formes Stef en Europe

Déploiement à partir de juin

« Nous avons constaté de réels gains en émissions de CO² et en qualité de service sur notre flotte, mais aussi sur notre flotte de sous-traitants, énumère Damien Chapotot. Le schéma opérationnel est idéal, optimisant même les boucles de transport. Avec INES, nous pouvons remodéliser nos plans dès que nous intégrons de nouveaux clients ou services, tout en conservant notre organisation de travail. » Stef va donc déployer la solution INES dans l’ensemble de ses sites à partir de juin. À terme, Damien Chapotot espère aussi l’utiliser pour modéliser les transports multimodaux du groupe. DCbrain précise qu’INES ne s’applique pas à l’optimisation de tournées, qui induit d’autres contraintes.

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Tracés logistiques de DC Brain pour une logistique européenne contre le covid-19
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