Les défis de la logistique #4 : Un défi technologique

Au cours des dernières années, le monde de la logistique a connu une évolution constante et a été confronté à de multiples défis. 

In this series of 6 articles, we analyze the issues and their impact on businesses. #4

Un enjeu technologique

La logistique est confrontée à de nombreux défis, dont l'un des plus importants est celui de la technologie. Celle-ci joue un rôle essentiel dans la transformation du secteur, offrant de nombreuses possibilités d'amélioration. 

Elle permet notamment l'échange de données et facilite la traçabilité des produits. Tout cela est rendu possible grâce à des avancées telles que l'intelligence artificielle (IA), la digitalisation, l'automatisation, l'apprentissage automatique* et l'utilisation du Big Data. 

Le colis en temps réel

Grâce aux nouvelles technologies, l'un des avantages est la capacité de suivre en temps réel la localisation des colis. Cela représente un changement majeur et positif dans le domaine de la logistique. Cette traçabilité innovante permet également de relever les défis de la fiabilité et d'offrir des solutions de livraison de plus en plus sûres et fiables.

De nouvelles solutions

La digitalisation joue un rôle clé dans l'automatisation du secteur des transports. L'utilisation de systèmes de gestion du transport (TMS) connectés et ouverts via des interfaces de programmation d'applications (API) permet de centraliser les données et de gagner un temps considérable.

De plus, l'introduction de nouvelles solutions telles que les systèmes de gestion d'entrepôt (WMS) et les systèmes de gestion des commandes (OMS) sont devenus essentiels pour toutes les entreprises. En effet, les entreprises qui souhaitent offrir à leurs clients une expérience omnicanale, améliorer le service après-vente et optimiser les processus d'exécution des commandes et les indicateurs de performance doivent simplement adopter ces nouvelles solutions.

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Par conséquent, les transporteurs doivent désormais s'adapter à l'utilisation de différents algorithmes et optimiser la planification des itinéraires afin de garantir un chargement optimal des semis et de réduire ainsi les coûts. 

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* Apprentissage automatique : Il s'agit d'un sous-ensemble de l'intelligence artificielle dans lequel les ordinateurs sont capables d'apprendre à partir de données et de s'améliorer par l'expérience sans avoir besoin d'une programmation explicite.

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Dernier épisode : Les enjeux de la logistique #3 : Un enjeu socioculturel

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