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Optimisation de tournées

Pour les sociétés de transports, l’optimisation des tournées est un enjeu majeur. Et ce n’est pas Transarc qui dira le contraire ! Ce spécialiste du transport s’est longtemps demandé comment améliorer efficacement l’organisation de ses tournées.

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Logo Transarc

Transarc

Dijon (France)
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Problématique

Transarc, spécialiste du transport s’est longtemps demandé comment améliorer efficacement l’organisation de ses tournées. En effet, pour chaque tournée, Transarc enregistre plusieurs kilomètres de transport à vide d’un point A à un point B, appelés trajets Haut-Le-Pied. L’autocar roule mais ne transporte personne, dommage. Transarc a donc contacté Neovision pour trouver une solution.

Solution apportée

Pour répondre à ce challenge, Neovision a développé pour Transarc une application web permettant d’optimiser les trajets à vide, nommée Facteur K pour Kilomètres.

En échangeant certaines affectations tournées/conducteurs, Transarc optimise ses tournées et réduit les distances des trajets Haut-Le-Pied.

économies réalisées

Bénéfices clients

0 mois
ROI atteint
0 000 km
roulés à vide en moins chaque année
0 k€
économisés chaque année

Les kilomètres roulés à vide

Transarc est une société de transports routiers, plus spécifiquement d’autocars. Elle dispose de plus de 700 véhicules et de 16 dépôts dans les régions du Grand-Est, Bourgogne-Franche-Comté et Auvergne Rhône-Alpes.

Les allers-retours à vide, que les collaborateurs Transarc appelle des trajets Haut-Le-Pied (HLP), représentent une réelle contrainte mais également des charges importantes.

En bon mathématicien que nous sommes, prenons cinq minutes pour poser le problème… Grâce à Transarc, nous savons qu’1km parcouru par un autocar équivaut à un 1€ de charge pour Transarc (salaire, carburant, taxes, usure, …). Patrick, conducteur de cars chez Transarc, fait 10km de trajet HLP avant d’arriver sur sa première tournée, il embraye sur sa deuxième tournée qui est à l’autre bout de la ville (disons 6,54km). Il enchaîne ensuite avec trois autres tournées toutes aussi éloignées les unes des autres (1,2km, 7km et 2,6km). Le soleil se couche, il dépose son dernier passager et fait 14km pour revenir à son dépôt. Bout à bout, Patrick aura parcouru, en une journée, plus de 41km en HLP ce qui représente donc 41€ de charge pour Transarc.

Et on finit avec le calcul suivant :
n km à vide X x conducteurs X y jours = une addition trop salée et une planète en mauvaise santé !

Ils ont donc nommé facteur k, l’indicateur permettant de calculer ce coût. Il est le résultat d’une différence entre le HLP optimal nécessaire pour enchaîner les tournées avec le meilleur dépôt et le HLP réel.

Mais comment obtient-on l’optimal ? Et bien, en modifiant le lieu de dépôt !

Capture d'cran du logiciel de Transarc

Minimiser le facteur K

Afin de répondre au mieux au besoin de Transarc, Neovision a d’abord challengé l’idée de son client. Initialement, la société souhaitait calculer les lieux de dépôts optimaux pour savoir où recruter. Toutefois, en creusant son analyse, Neovision remarqua qu’il était possible d’aller plus loin en optimisant le fonctionnement de Transarc, avec les ressources disponibles, tout en recommandant les bonnes zones de recrutement. Coup double !

Pour lancer ce projet, Neovision a d’abord réalisé une pré-étude. S’en est ensuite suivi une phase d’étude et de développement logiciel. En 6 mois, Transarc a pu intégrer une solution IA fonctionnelle lui permettant d’optimiser ses trajets à vide. Depuis, Neovision assure la maintenance de niveau 2 du logiciel pour un service toujours au top. La maintenance niveau 1 est assurée par la DSI de Transarc formée par Neovision.

L’objectif de Neovision fut de minimiser le facteur k afin d’assurer un meilleur rendement à Transarc. Neovision s’est appuyée sur OpenStreetMap, base de données libre de cartographie permettant de recueillir des données géolocalisées (via un GPS par exemple), et sur une partie de son écosystème de logiciels tiers. Grâce à ces derniers Neovision a créé un algorithme capable de calculer le facteur k en jouant avec les positions géographiques des dépôts et celles des différentes tournées. Le but étant d’échanger des tournées entre conducteurs de dépôts différents pour obtenir un optimal.

Pour que l’utilisation de cet outil soit plus ergonomique pour Transarc, Neovision a ensuite développé une application web nommé Facteur K. Elle permet de visualiser sur une carte, grâce à une mise en couleur, les dépôts potentiels ou bien de simuler les échanges de tournées entre conducteurs que l’on souhaiterait faire.

Passé deux mois, Transarc, s’étant approprié l’outil, constata que la visualisation sous forme de carte lui permettait également de réaliser une optimisation à laquelle il n’avait pas pensé : déplacer les dépôts de certains conducteurs.

Capture d'cran du logiciel de Transarc

Une histoire à succès

Quelques mois plus tard, en avril 2019, nous retrouvions Transarc et Neovision dans un reportage réalisé par TF1. Celui-ci vantait les mérites du logiciel Facteur K ainsi que d’un autre projet – en cours de réalisation à l’époque -, expliquant les bénéfices réalisés et l’avantage d’investir dans l’intelligence artificielle même lorsque l’on est une PME.

Patrick perd moins de temps dans des trajets sans voyageurs, moins d’argent dans le carburant gaspillé et Dame Nature le remercie.


Voir le reportage chez Transarc

Témoignage client

Nous avons été ravi de collaborer avec l’équipe NEOVISION sur ce projet très innovant dans le domaine du Transport. Le cahier des charges a été respecté et le résultat final va au-delà de nos attentes initiales. Si nous devions souligner les points forts de l’équipe je dirais : - Compréhension très profonde de la problématique et de nos attentes - Capacité à fournir des livrables ergonomiques et fonctionnels - Respect des délais. De nouveaux projets nous attendent et il me tarde de commencer !

Photo témoignage transarc

Damien Rameau

Gérant

Logo Transarc

Client

Transarc

Dijon (France)

Secteurs

TransportEnvironnement

Technologies

#Applications Web #Recherche opérationnelle

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