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Optimisation des tournées de livraison et de l’utilisation de la flotteOptimizing delivery routes and fleet utilization

Les tournées sont souvent planifiées à partir de l’expérience des répartiteurs, sans vue d’ensemble sur la capacité et les contraintes réelles. Mirador combine les données de commandes, de télématique et de circulation pour proposer des tournées optimisées et suivre la performance de la flotte.

Routes are often planned from dispatchers’ experience, without an overall view of real capacity and constraints. Mirador combines order, telematics and traffic data to propose optimized routes and track fleet performance.

Moins de kilomètresFewer kilometrespour le même volume livréfor the same delivered volume
Flotte mieux utiliséeBetter-used fleetau quotidien comme en pointeday to day and at peak
Pour quiWho it is for

Le contexte typeThe typical context

Distributeurs, transporteurs régionaux et services municipaux qui gèrent des tournées récurrentes. Ils doivent concilier fenêtres de livraison, capacité des véhicules, heures de travail et conditions routières changeantes.

Distributors, regional carriers and municipal services that manage recurring routes. They must balance delivery windows, vehicle capacity, working hours and changing road conditions.

Données mobiliséesData involved

  • Système de gestion des commandesOrder management system
  • TélématiqueTelematics
  • Données de circulationTraffic data
  • Géocodage des adressesAddress geocoding
  • Horaires des chauffeursDriver schedules
  • Entretien des véhiculesVehicle maintenance
TechnologiesTechnologies

Des outils éprouvésProven tools

  • Databricks
  • Python
  • Power BI
  • Microsoft Azure
Le défiThe challenge

Ce qui freineWhat holds les organisations.organizations back.

Planification manuelleManual planning

Les tournées reposent sur le savoir de quelques répartiteurs. Les changements de dernière minute sont difficiles à absorber.

Routes rely on the know-how of a few dispatchers. Last-minute changes are hard to absorb.

Capacité mal connuePoorly known capacity

Le taux de remplissage et le temps réel passé à chaque arrêt ne sont pas mesurés de façon fiable.

Load factor and actual time spent at each stop are not measured reliably.

Retours à videEmpty return trips

Les trajets sans chargement et les détours augmentent les coûts et les émissions.

Unloaded trips and detours increase costs and emissions.

Peu de rétroactionLittle feedback

L’écart entre la tournée prévue et la tournée réalisée n’est pas analysé de façon systématique.

The gap between planned and actual routes is not analyzed systematically.

La solutionThe solution

Ce que MiradorWhat Mirador met en place.puts in place.

  1. Données de tournées unifiéesUnified route data

    Les commandes, positions des véhicules et temps d’arrêt sont réunis dans un modèle commun. Les adresses sont géocodées et validées.

    Orders, vehicle positions and stop times are brought into a common model. Addresses are geocoded and validated.

  2. Moteur d’optimisationOptimization engine

    Un modèle propose des tournées qui respectent les fenêtres de livraison, la capacité et les heures de service. Le répartiteur garde le dernier mot.

    A model proposes routes that respect delivery windows, capacity and hours of service. The dispatcher keeps the final say.

  3. Prévision des temps d’arrêtStop time forecasting

    Un modèle d’apprentissage automatique estime la durée de chaque arrêt selon le client, le type de colis et la période.

    A machine learning model estimates the duration of each stop by customer, parcel type and period.

  4. Suivi prévu contre réaliséPlanned versus actual tracking

    Un tableau de bord compare chaque jour les tournées prévues et réalisées, par chauffeur, secteur et véhicule.

    A dashboard compares planned and actual routes every day, by driver, area and vehicle.

IndicateursIndicators

Les indicateursThe indicators que nous mettons en place.we put in place.

Des définitions partagées, calculées une seule fois et suivies au bon rythme.

Shared definitions, calculated once and followed at the right pace.

  • Kilomètres par livraisonKilometres per delivery
  • Taux de remplissage des véhiculesVehicle load factor
  • Respect des fenêtres de livraisonDelivery window compliance
  • Temps moyen par arrêtAverage time per stop
  • Part des kilomètres à videShare of empty kilometres
  • Coût par livraisonCost per delivery
Résultats attendusExpected results

Ce que ce cas d’usage changeWhat this use case changes

  1. Les répartiteurs construisent les tournées plus rapidement et avec plus de confiance.Dispatchers build routes faster and with more confidence.
  2. Les clients reçoivent leurs livraisons dans les fenêtres convenues de façon plus constante.Customers receive deliveries within agreed windows more consistently.
  3. La flotte est dimensionnée à partir de données réelles plutôt que d’estimations.The fleet is sized from real data rather than estimates.
  4. Les trajets à vide et les détours sont repérés et réduits.Empty trips and detours are identified and reduced.
  5. La direction suit la performance opérationnelle sur une base quotidienne.Leadership tracks operational performance on a daily basis.
Questions fréquentesFAQ
Faut-il remplacer notre logiciel de répartition?Do we need to replace our dispatch software?

Non, le moteur d’optimisation s’intègre aux outils en place et leur transmet des propositions de tournées. Les répartiteurs continuent de travailler dans leur environnement habituel.

No, the optimization engine integrates with existing tools and sends them route proposals. Dispatchers keep working in their usual environment.

Que se passe-t-il lors d’un imprévu en cours de journée?What happens when something unexpected occurs during the day?

Les tournées peuvent être recalculées à partir des positions réelles des véhicules. Le répartiteur valide ensuite les ajustements proposés.

Routes can be recalculated from the actual positions of the vehicles. The dispatcher then validates the proposed adjustments.

Notre méthodeOur method

Du premier échangeFrom the first conversation au tableau de bord utilisé.to a dashboard people use.

Une démarche en cinq temps, la même pour chaque cas d’usage, pour livrer vite sans sacrifier la qualité des données.

A five-step approach, the same for every use case, to deliver quickly without compromising data quality.

  1. Échange initialInitial conversation

    Nous écoutons votre contexte, vos données et vos priorités, sans engagement.

    We listen to your context, data and priorities, with no commitment.

  2. Cadrage et faisabilitéScoping and feasibility

    Nous validons les sources, les indicateurs et la valeur attendue, puis proposons une démarche par étapes.

    We validate sources, indicators and expected value, then propose a step-by-step approach.

  3. Conception et réalisationDesign and build

    Pipelines, modèles de données et tableaux de bord sont construits par itérations, avec vos utilisateurs.

    Pipelines, data models and dashboards are built iteratively, with your users.

  4. Mise en serviceGo-live

    Nous déployons, documentons et formons les équipes pour une adoption réelle.

    We deploy, document and train teams for real adoption.

  5. Accompagnement continuOngoing support

    Nous suivons l’usage, ajustons les indicateurs et faisons évoluer la solution.

    We monitor usage, refine indicators and evolve the solution.

RéalisationsProjects

Ils l’ont faitThey did it avec nous.with us.

#TerrainGrand projetFlagship
Secteur privéPrivate sectorMinesMining

Maintenance prédictive des équipements miniersPredictive maintenance of mining equipment

Des capteurs connectés et des modèles d’apprentissage automatique pour anticiper les bris des équipements critiques.

Connected sensors and machine learning models to anticipate failures of critical equipment.

  • Internet des objets (IoT)Internet of Things (IoT)
  • Data acquisitionData acquisition
  • Machine learningMachine learning
Découvrir le projetExplore the project
#Innovation
Secteur privéPrivate sectorAgroalimentaireAgri-food

Prévision de la demande alimentaireFood demand forecasting

Des modèles d’apprentissage automatique qui anticipent la demande par produit et par entrepôt pour réduire les pertes et les ruptures.

Machine learning models that anticipate demand by product and warehouse to reduce waste and stockouts.

  • Machine learningMachine learning
  • Data analyticsData analytics
  • Data acquisitionData acquisition
Découvrir le projetExplore the project
#Innovation
ParapublicPara-public sectorTransport collectifPublic transit

Prévoir l’achalandage pour ajuster le serviceRidership forecasts that shape service

Des prévisions d’achalandage par ligne et par période, nourries par les validations, la météo et les événements, pour ajuster l’offre de service et les effectifs.

Ridership forecasts by line and time period, fed by fare validations, weather and events, to adjust service levels and staffing.

  • Machine learningMachine learning
  • Data analyticsData analytics
  • Data acquisitionData acquisition
Découvrir le projetExplore the project
Autres cas d’usageOther use cases

D’autres casMore use cases qui pourraient vous parler.you may relate to.

#VosDonnéesEnValeurPutYourDataToWork

Votre situation ressemble à l’un de ces cas ?Does your situation look like one of these?

Parlons de vos données et de vos priorités : nous vous proposons une première démarche concrète, adaptée à votre contexte.

Let’s talk about your data and priorities: we will suggest a concrete first approach tailored to your context.

Construisons la suite

Votre prochain défi.Une prochaine étape réfléchie.

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