Logistique
L’IA est de plus en plus utilisée dans le secteur de la logistique pour optimiser les opérations, améliorer l’efficacité et réduire les coûts.
Voici quelques exemples de cas d’utilisation de l’IA dans ce secteur :
Chaîne d’approvisionnement
L’IA peut être utilisée pour planifier et optimiser la chaîne d’approvisionnement, en prédisant la demande future, en évaluant les risques et en optimisant les niveaux de stocks pour éviter les pénuries ou les surplus de stocks.
Optimiser les itinéraires
L’IA peut être utilisée pour optimiser les itinéraires de livraison, en prenant en compte les facteurs tels que les conditions de circulation, les délais de livraison, les coûts de transport et les préférences des clients.
Gestion des stocks
L’IA peut être utilisée pour gérer l’inventaire, en suivant les niveaux de stock en temps réel et en prédisant les demandes futures pour éviter les surplus ou les pénuries de stocks.
Choix éclairé
L’IA peut être utilisée pour choisir le meilleur moyen de transport en fonction de critères (temps, km, coût…) pour réduire l’empreinte Carbonne.
Gestion de la flotte
L’IA peut être utilisée pour gérer la flotte de véhicules, en surveillant les performances des véhicules et en optimisant les itinéraires pour réduire les temps de trajet et les coûts de transport.
Les aires de livraisons
Les livraisons sont en hausse constante dans les villes françaises, mais les aires de livraison restent limitées. L’IA peut être utilisée pour localiser les aires de livraison et leur disponibilité en temps réel.
Automatisation des entrepôts
L’IA peut être utilisée pour automatiser les entrepôts, en utilisant des robots et des systèmes de transport autonomes pour réduire les coûts de main-d’œuvre et améliorer la précision et l’efficacité des opérations.
Gestion des retours
L’IA peut être utilisée pour optimiser la gestion des retours de produits et la logistique inverse, en minimisant les coûts associés à la gestion des retours et en maximisant la valeur récupérée des produits retournés.
