Stef optimise son transport et ses émissions de CO2 avec DCbrain
Pour rendre ses plans de traction efficients, STEF optimise son transport avec DCbrain et réduit son CO2
Leader européen de la logistique de produits agroalimentaires sous température dirigée, STEF optimise ses plans de traction. Avant DCbrain, chaque agence réalisait son propre plan de transport, ce qui rendait difficile l’identification d’optimum globaux.
Pour continuer à croître à ressources constantes, STEF devait réduire son coût de transport. Les leviers identifiés ? L’optimisation du chargement des camions et des kilomètres parcourus.
La mise à jour des plans de traction chez STEF se faisait annuellement, manuellement et localement. Les combinaisons possibles étaient colossales, environ 10 puissance 12. Les contraintes à respecter étaient fortes : diminution de l’empreinte carbone, engagements contractuels avec ses clients, ressources limitées ou taux de remplissage à améliorer.
Il nous était impossible de trouver humainement les leviers d’optimisation nécessaires tenant compte des enjeux environnementaux.
Contexte
Pourquoi ?
Le groupe souhaite baisser son coût du transport en minimisant le nombre de tractions et être en phase avec son plan “moving green” (réduction de 30 % des émissions de GES d’ici 2030)
Pour qui ?
L’outil est utilisé par le bureau d’études au niveau national pour définir puis proposer des pistes d’optimisation aux responsables locaux. Mais aussi par les contrôleurs de gestion pour sortir des indicateurs de coûts internes
Avant DCbrain
Compte tenu de sa complexité, la mise à jour manuelle des plans de tractions se faisait annuellement et laissait peu de marge de manœuvre. Il y avait peu de synergies dans la construction de ces plans entre les agences et les régions.
Avec DCbrain
- Arbitrage entre flux directs et flux indirects afin d’alléger ou supprimer des lignes
- Organisation de boucles pour simplifier les flux
- Déploiement de nouveaux cross-docking pour proposer des règles de routage optimisées
- Création de plusieurs versions de plans de transport standard, pour les journées à forte activité et à faible activité
- Analyse d’impacts sur le réseau suite aux aléas
Données utilisées
- Matrices de distances et de coûts de transport
- Plus de 100 règles de gestion et 50 paramètres variables
- Informations sur les produits transportés avec données au départ et à l’arrivée
- Plan de transport historique pour comparaison
Gains projetés
- Optimisation du plan de transport dans un réseau complexe
- Économies réalisées (>M€)
- Baisse des émissions de CO2
- Flexibilité et intégration de nouveaux clients/nouvelles ressources.
- Digitalisation des activités
La première chose que nous attendions et que nous avons trouvée chez DCbrain, c’est cette capacité d’avoir un processus de décision hyper accéléré.
Prêt à vous lancer et à dynamiser votre supply chain ?
Nous sommes convaincus que l’IA permet de faciliter la planification logistique et allons vous le prouver via une démo.
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