Transformation du système de livraison existant

Les anciens processus de livraison reposaient sur des systèmes dispersés qui entraînaient une augmentation de 23 % des retards de livraison et limitaient la visibilité des clients au sein des réseaux de transport utilisant plusieurs modes de transport. Un système logistique cohérent a été mis en place, offrant des capacités de suivi en temps réel et des options de planification d'itinéraires flexibles, ainsi que des canaux de communication bidirectionnels pour faciliter plus de 50 000 livraisons par jour.

Les systèmes de livraison modernes sont confrontés à une complexité croissante en raison des exigences accrues des clients en matière de livraisons, telles que les services le jour même et le lendemain. Les configurations logistiques conventionnelles fonctionnent généralement en gérant les commandes différemment de la planification des itinéraires ou du suivi des flottes, et en communiquant distinctement avec les clients.

Cette division entraîne des lacunes dans la chaîne d'approvisionnement qui se traduisent par : - Des inefficacités dans la distribution des ressources - Des délais de livraison non respectés - Des interactions insatisfaisantes avec les clients

les opérations de livraison peuvent subir des retards et des erreurs en raison de la coordination manuelle entre les répartiteurs et les chauffeurs, qui s'appuient sur des conversations téléphoniques et des échanges radio. De plus, les attentes des clients en matière d'accès immédiat aux détails de leur expédition nécessitent des mises à jour automatiques rapides sur l'état de la livraison.

Pour réussir dans le secteur des flottes, il est nécessaire de jongler entre différents objectifs, tels que la réduction des coûts sans compromettre l'excellence du service et le respect des réglementations, tout en s'adaptant à l'évolution de la demande. Cela a un impact significatif sur l'efficacité et l'efficience globales des services de livraison du dernier kilomètre, en raison de leur part importante dans les frais d'expédition, qui varie généralement entre 40 et 60 %.

problèmes d'intégration des systèmes Les entreprises de livraison ont rencontré des difficultés en raison de systèmes obsolètes et de procédures manuelles qui n'étaient pas intégrés efficacement les uns aux autres : - La planification des itinéraires dépendait d'algorithmes fixes incapables de s'adapter aux situations en temps réel - Des affectations moins qu'optimales pour les chauffeurs et des délais de livraison plus longs - Les répartiteurs n'avaient pas une vue d'ensemble de la flotte à leur disposition

• Difficulté à traiter rapidement et efficacement les retards ou les problèmes

Problèmes liés au service client Le service client a rencontré des difficultés en raison de lacunes dans les informations, ce qui a entraîné :

• Des estimations de livraison inexactes
• Un manque de notifications concernant les retards
• La frustration des clients et une augmentation du volume d'appels
• Des problèmes particuliers avec les livraisons urgentes

Amélioration de la fiabilité des livraisons Amélioration de la fiabilité des livraisons en réduisant les retards de livraison de 67 % grâce à un acheminement intelligent et à des mises à jour en temps réel sur le trafic, afin d'accroître la satisfaction des clients et de minimiser les pénalités encourues en raison des retards.

Améliorations de l'expérience client Mise en œuvre de stratégies visant à améliorer l'expérience client en envoyant des notifications de livraison et en fournissant des heures d'arrivée estimées (ETA). Cela a permis :

• une réduction de 54 % des demandes adressées au service client

• Une augmentation des notes de satisfaction de 3,2 à 4,7 sur 5

Résultats de l'optimisation de la flotte Augmentation de l'utilisation des véhicules de la flotte de 72 % à 91 % grâce à la mise en œuvre :

• de techniques d'équilibrage de la charge
• d'une optimisation de l'affectation des chauffeurs aux véhicules

Gains en matière de conformité et d'efficacité Le suivi automatisé des heures de service et des documents de livraison a permis :

• De réduire le temps de préparation des audits de 89 %
• D'éliminer les violations dans les processus de conformité et de reporting
• De permettre une croissance évolutive du volume sans ajustements de l'infrastructure

Philosophie de conception de la plateforme L'architecture de la plateforme se concentre sur l'utilisation de microservices déclenchés par des événements pour gérer les tâches logistiques tout en synchronisant efficacement les données en temps réel. La stratégie principale consiste à séparer la gestion des commandes avec état des services d'optimisation sans état afin de permettre la mise à l'échelle et l'isolation des défaillances.

Technologie d'optimisation des itinéraires L'optimisation des itinéraires utilise des modèles d'apprentissage automatique qui ont été entraînés sur la base des éléments suivants :

• Tendances historiques en matière de livraison
• Informations actuelles sur le trafic
• Données sur les performances des chauffeurs
• Calendriers de livraison et capacité des véhicules
• - Les heures de conduite et le rendement énergétique

Système de suivi en temps réel Le suivi en temps réel utilise : - La technologie GPS avec géorepérage - Les enregistrements via l'application mobile - Les notifications push et les alertes SMS - La messagerie intégrée à l'application entre toutes les parties concernées Cela permet de rationaliser les efforts de coordination et d'accélérer les temps de réponse.

Services de base

applications mobiles Des applications natives iOS et Android sont développées pour : - Fonctionner sans connexion Internet - Assurer la synchronisation des données avec le serveur - Optimiser les performances dans les zones où les conditions réseau sont variables

Tableau de bord Web Le tableau de bord Web est construit à l'aide de React et est conçu pour permettre aux équipes opérationnelles de surveiller les flottes en temps réel grâce à des outils de visualisation des données et de reporting.

Pipeline d'analyse Le pipeline d'analyse traite les flux d'événements à l'aide d'Apache Spark afin de générer des mesures de performance et d'effectuer des analyses à des fins de reporting décisionnel.

Mise en œuvre de la sécurité La configuration de la sécurité comprend :

• Authentification OAuth 2 pour les mesures de sécurité de connexion
• Limitation du débit API pour contrôler les vitesses d'accès aux données
• Transmission cryptée des données pour la protection de la vie privée
• Normes de conformité SOC 2

• Journaux d'audit et contrôles d'accès basés sur les rôles via des audits de sécurité
• Politiques de conservation des données conformes aux directives du secteur consulting blockchain

Cadre d'observabilité L'observabilité couvre une gamme d'outils de surveillance :

• Jaeger pour le traçage
• ELK stack pour la journalisation centralisée
• Tableaux de bord personnalisés permettant de suivre les SLA, les taux d'erreur et les indicateurs clés de performance (KPI)
• Politiques d'auto-scaling qui ajustent dynamiquement les ressources informatiques

Approche de développement Le projet a été développé à l'aide d'une méthode progressive qui s'est initialement concentrée sur les fonctions de suivi et de communication pendant la phase de déploiement du MVP, avant d'inclure des fonctionnalités d'optimisation avancées dans les mises à jour ultérieures.

Stratégie de déploiement La stratégie pour l'environnement comprenait :

• La création de zones de développement ainsi que de clusters de staging et de production
• Des méthodes de déploiement bleu-vert pour des mises à jour transparentes
• Un pipeline CI/CD avec des tests automatisés pour la qualité du code et des analyses de sécurité

Stratégie de migration

La stratégie de migration de la base de données comprenait :

• Utilisation de méthodes de double écriture pendant les phases de transition
• Possibilité de revenir en arrière tout en synchronisant les données de manière fluide
• Versionnement des API pour faciliter les transitions en douceur pour les clients

Méthodologie de test L'approche de test s'est concentrée sur :

• Les tests d'intégration pour les interactions entre microservices
• Les tests de charge pour simuler des conditions de trafic de pointe
• L'ingénierie du chaos pour vérifier la résilience du système
• Les tests d'applications mobiles sur les plateformes Android et iOS
• La simulation des conditions réseau pour une évaluation complète

Gestion des risques L'entreprise a donné la priorité à la gestion des risques en mettant en œuvre :

• Des systèmes de sauvegarde automatisés en cas de défaillance du centre de données
• Des disjoncteurs pour éviter les pannes généralisées du système
• Des capacités d'intervention manuelle pour les choix opérationnels cruciaux
• Des programmes de formation du personnel pour une utilisation efficace des outils

améliorations opérationnelles La plateforme a subi une transformation qui a conduit à des améliorations significatives en termes d'efficacité et de satisfaction client au cours du premier trimestre suivant sa mise en œuvre complète.

Indicateurs de performance clés :

• Le pourcentage de livraisons dans les délais a augmenté de 22 points de pourcentage, passant de 67 % à 89 %.
• L'interaction avec les clients a connu une augmentation, 78 % des destinataires suivant leurs livraisons.
• Taux de satisfaction de 92 % pour la précision des délais de livraison

Optimisation des coûts

• Réduction des coûts de carburant de 42 % grâce à l'optimisation des itinéraires
• Modification du comportement des chauffeurs grâce à des suggestions d'itinéraires économes en carburant en temps réel
• Avantages environnementaux et financiers créant un cercle vertueux

Équilibre de l'optimisation en temps réel

Le système actuel atteint 85 % d'optimisation en 23 secondes, alors que les solutions parfaites prennent plus de 3 minutes en production.

Fonctionnalité hors ligne La fonctionnalité hors ligne des applications s'est avérée cruciale dans les régions où la couverture cellulaire est insuffisante, permettant aux conducteurs de :

• Récupérer les données d'itinéraire et les informations sur les clients
• Confirmer les livraisons sans connexion réseau active

• Gérer les conflits en douceur une fois la connexion rétablie

Conception de l'expérience utilisateur L'apparence d'une conception peut influencer la facilité avec laquelle des personnes ayant des connaissances techniques variées l'utilisent pendant qu'elles conduisent. Des étapes faciles à suivre, accompagnées d'instructions visuelles et vocales, ont permis :

• De réduire la durée de la formation de 14 jours à 3 jours

• Rendre la collecte de données plus précise

Complexité de l'intégration L'intégration avec les anciens systèmes de gestion de flotte a nécessité plus de travail que prévu initialement. Les anciens systèmes manquent souvent de fonctionnalités d'intégration modernes et nécessitent :

• Le développement de middleware personnalisé
• Des couches de transformation des données

• Le développement d'API étendues

Gestion des pics de charge Pendant les périodes de pointe comme le Black Friday et les vacances, lorsque le trafic augmente de 400 %, il est essentiel de disposer de stratégies de mise à l'échelle basées sur des signaux prédictifs plutôt que sur des déclencheurs de mise à l'échelle automatique réactifs.

Maintien de la qualité des données

Les processus automatisés de nettoyage et de vérification des données jouent un rôle crucial dans la garantie de l'intégrité des efforts d'analyse.

Équilibre de satisfaction des chauffeurs Une optimisation excessive pourrait nuire à la satisfaction des chauffeurs. Les anciens systèmes de calcul d'itinéraires se concentraient principalement sur l'économie de carburant plutôt que de tenir compte des préférences des chauffeurs et des temps de pause nécessaires, ce qui entraînait une résistance de la part des équipes de livraison. La solution actuelle répond aux besoins suivants :

• Confort des chauffeurs et familiarité avec les itinéraires
• Approche globale équilibrant plusieurs facteurs
• Intégration des préférences des chauffeurs

Stockage des données :

• PostgreSQL pour les données transactionnelles
• InfluxDB pour la télémétrie des séries chronologiques Moteur d'optimisation :
• Moteur d'optimisation basé sur Python utilisant la bibliothèque OR Tools CI/CD :

• Pipelines GitLab pour les workflows de test et de déploiement automatisés