media supply chain
et logistique

Transversal

La synchronisation des données facteur d'optimisation du transport et des livraisons

Publié le 13 avril 2016

2. Urbismart : Une refonte du modèle logistique

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Repenser toute l’organisation d’un système bien établi n’est pas chose aisée. Mettre en application son nouveau schéma l’est encore moins. Jean-Paul Rival, cofondateur d’Urbismart, en investissant dans une technologie de pointe, s’est donné les moyens d’y parvenir.

Urbismart, solution collaborative d’optimisation et de mutualisation des flux de livraison, repense la chaîne logistique du premier au dernier kilomètre. Elle retravaille le modèle global en prenant en compte la multimodalité des transports. Dans un contexte de densification du trafic dans les villes de plus en plus problématique, Urbismart amène une optimisation des coûts et des fréquences de livraison ainsi qu’une réduction de l’empreinte carbone grâce au principe « un camion, une rue ». Pour ce faire, l’application récupère en temps réel les données de ses adhérents chargeurs et prestataires logistiques pour combiner les chargements des camions afin qu’ils assurent des livraisons ciblées, rue par rue, quartier par quartier. « Si vous remettez à plat la chaîne et que vous décidez d’être vraiment mutualisés depuis les plateformes nationales des enseignes, donc depuis le premier kilomètre de livraison jusqu’au dernier, vous générez suffisamment d’économies en massifiant et en mutualisant pour arriver à une équation globale moins chère pour le chargeur, tout en ayant plus de volumes, de marges et d’opérations à valeur ajoutée pour les prestataires logistiques », explique Jean-Paul Rival, son cofondateur.

 

Urbismart s’insère dans un modèle omnicanal, avec cette logique « un camion, une rue » qui permet de combiner les commandes pour que les camions puissent à la fois faire des livraisons BtoB et BtoC, c’est-à-dire livrer les boutiques et les internautes en une seule tournée. Dans ce nouveau modèle, la synchronisation de la donnée est fondamentale, comme le développe Jean-Paul Rival : « À partir du moment où vous mettez ensemble des cartons d’origine différente, vous devez à chaque enseigne une traçabilité et une visibilité totale des opérations pour qu’elles soient rassurées sur le fait que leurs commandes ne soient mélangées avec d’autres. La frilosité du partage d’information par les distributeurs a souvent été la source du flop ou du manque de développement des systèmes mutualisés volontaristes. Il y a eu pas mal de tentatives de GIE et autres pooling permettant de mutualiser des données, mais les chargeurs ne sont pas enclins à donner des informations à des gens qui certes peuvent être des partenaires logistiques, mais restent des concurrents. Il est hors de question qu’ils sachent combien vous vendez et à qui, combien de fois vous réapprovisionnez etc. En revanche dans notre modèle, nous assurons la confidentialité totale à chacun. Ils ne sauront même pas ce qu’il se passe dans les camions que nous allons piloter. Ils sauront juste qu’un camion est venu, a pris leur colis et qu’à la fin ils ont été livrés en temps et en heure avec le taux de service, la traçabilité, la visibilité, le retour d’info, les KPI, etc. »

 

Pour parvenir à piloter ces informations en temps réel et de manière confidentielle, les équipes d’Urbismart ont développé un système d’information complètement nouveau. Le modèle informatique doit être capable de gérer en temps réel un ensemble d’opérations ne pouvant pas être planifiées. Difficile en effet, d’un jour sur l’autre, de demander à chaque enseigne des prévisions de volumes précises sur le nombre de colis qu’elles vont avoir à livrer à un endroit donné. « Aujourd’hui, c’est la capacité de traitement massif des données qui permet de mettre en place un tel modèle, affirme Jean-Paul Rival. Nous sommes sur une technologie qui à ce jour n’a jamais été utilisée en logistique privée. Elle vient du monde militaire. Pour faire une analogie, c’est la même technologie qui permet de piloter l’ensemble des équipements embarqués d’un drone. Nous n’avons pas de limite capacitaire. Aujourd’hui, que ce soit dans des domaines big data ou traitement de la donnée avec les capacités hardware, nous sommes enfin dans une réalité. Nous en avions rêvé depuis longtemps. Ce sont des sujets qui ont commencé à me travailler il y a une quinzaine d’années mais la technologie n’était pas là. Désormais nous avons à la fois les algorithmes et la capacité de calcul pour pouvoir faire cela dans des conditions économiquement raisonnables et donc industrialisables. »

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