La livraison du dernier kilomètre dans le secteur de la vente au détail et du commerce électronique est complexe et vitale. Cela a un impact, entre autres, sur la satisfaction et l’expérience client, la fidélité des clients, la perception de la marque et la rentabilité. Il est donc compréhensible que les équipes de logistique et de planification des livraisons aient tendance à consacrer beaucoup de temps à préparer leurs itinéraires de livraison, à élaborer les plans les plus rentables et les plus respectueux de l'environnement que leurs équipes de livraison et leurs flottes doivent exécuter. La création d'un plan d'itinéraire optimisé pour les livraisons est la première étape pour maximiser les performances de la flotte et offrir une expérience client positive.
Cependant, un bon plan n'a d'importance que lorsqu'il est exécuté – et c'est le défi pour de nombreux exploitants de flottes. Bien sûr, le suivi des conducteurs avec GPS est utile, mais le problème n'est pas si simple car il existe plusieurs domaines dans lesquels des écarts par rapport au plan se produisent. Par exemple, certains écarts sont volontaires (par exemple, un chauffeur décide de modifier la séquence de livraison) et d'autres sont involontaires (par exemple, une fermeture de route n'est pas capturée dans les données cartographiques numériques). Dans de nombreux cas, les écarts par rapport au plan commencent bien avant même qu’un conducteur ne prenne la route. Par conséquent, pour mieux contrôler les performances de leur flotte, les détaillants doivent comparer les performances « planifiées » par rapport aux performances « réelles ». Chris Jones, vice-président exécutif,Descartesexplique.
Définir le « plan » et le « plan » Performances « réelles »
Il y a trois points clés à comprendre lorsqu'il s'agit de comparer les performances planifiées et réelles, et comment les exploitants de flottes de vente au détail peuvent utiliser ces informations pour maximiser les performances de leur flotte et l'expérience client.
1. Commencez avec un plan d'itinéraire optimisé
De nombreux exploitants de flottes utilisent des solutions de planification d'itinéraires pour faciliter les livraisons au détail et en ligne. Les solutions avancées d'optimisation des itinéraires d'aujourd'hui sont très aptes à prendre en compte toutes les contraintes commerciales et à évaluer les compromis entre les commandes spécifiques sur des itinéraires particuliers et l'ordre dans lequel elles sont livrées. Elles examinent de manière globale la meilleure combinaison d'itinéraires et de séquences qui répondra exigences de livraison des clients pour les coûts de livraison les plus bas.
Même si elle n’est pas parfaite, si la solution de planification d’itinéraire est correctement configurée, elle surpassera systématiquement l’esprit humain pour trouver le plan d’itinéraire le plus rentable. Pour cette discussion, considérons que le plan initialement généré par le système est le point de mesure de départ et présente les meilleurs résultats potentiels.
2. Évaluer l'impact des changements apportés par les planificateurs
Une fois qu'un plan est initialement créé, il est généralement examiné par un planificateur pour s'assurer qu'il n'y a aucune incohérence qui pourrait avoir un impact sur les performances de livraison et tenir compte de toutes les conditions qui n'ont pas été prises en compte dans la configuration du système ou qui ne peuvent pas être modélisées. Cette étape est le premier endroit où un écart par rapport au plan optimisé initial peut se produire. Pour des raisons légitimes et arbitraires, les planificateurs modifient les itinéraires optimisés. Par exemple, le planificateur sait que la solution ne prend pas entièrement en compte une contrainte ni le nombre de livraisons qu'un camion spécifique peut exécuter.
De même, un planificateur peut avoir des idées préconçues sur ce à quoi devrait « ressembler » un itinéraire et apporter des modifications pour qu'il apparaisse d'une certaine manière sur la carte numérique. Dans les deux cas, le plan optimisé a été ajusté et les résultats se répartissent en deux catégories : plus optimisés et meilleures performances ou moins optimisés et performances inférieures. Ces changements doivent être capturés et comparés au plan initialement optimisé.
3. Suivre l’exécution et capturer les écarts qui l’impactent
Une fois que le planificateur a terminé ses ajustements, le plan est publié au conducteur. Supposons que toutes les livraisons soient dans le camion et que le chauffeur commence à exécuter l'itinéraire, qui est suivi par GPS. Là encore, le conducteur peut s'écarter du plan de route pour des raisons légitimes et arbitraires.
Le chauffeur sait qu'un certain client prendra les commandes plus tôt que prévu dans le plan d'itinéraire et modifie la séquence de livraison pour être plus efficace, ou le chauffeur aime s'arrêter à un endroit spécifique parce que les installations sont meilleures ou les options de restauration et de boissons plus attrayantes. . Ensuite, il y a des événements qui échappent au contrôle du conducteur et qui peuvent modifier le plan de route. Par exemple, un client annule une livraison ou un accident ferme une route. Tous les changements de conducteur et événements externes doivent être capturés pour obtenir une image complète des écarts lors de l'exécution de l'itinéraire.
Le plan complet par rapport à l’image réelle
La capture de ces points donne aux gestionnaires de flotte une vue complète du plan grâce à son exécution réelle et un meilleur contrôle des résultats en matière de performances. Les gestionnaires connaîtront le point de départ du plan en termes de coût et de service client, l'impact des changements apportés par le planificateur sur les coûts et le service, et il en sera de même pour le plan.conducteurLes changements et les événements externes – tous des facteurs importants à prendre en compte avec la hausse des coûts de livraison à domicile et d'exploitation de flotte.
Placés côte à côte, le gestionnaire peut voir (1) si le plan n'était pas aussi optimal ou réalisable que possible, (2) dans quelle mesure les planificateurs modifient le plan original et pourquoi et dans quelle mesure les facteurs s'écartent et pourquoi. Grâce à ces informations, les responsables peuvent prendre des mesures correctives pour (1) améliorer la qualité du plan optimisé initial grâce à des modifications de configuration, (2) identifier les planificateurs qui suréditent le plan et ont un impact négatif sur les coûts et le service client, et (3) mieux gérer le respect des chauffeurs par rapport au plan et comprendre dans quelle mesure les événements externes ont un impact sur les performances de livraison.
La technologie peut affiner et optimiser le processus d'examen
La technologie améliore continuellement l’efficacité dans le secteur de la vente au détail. Cela peut faciliter le processus de révision du plan de livraison à domicile par rapport au processus de révision réel, éliminer certaines des causes d'écart par rapport aux plans qui ont un impact négatif sur les performances ; mais il peut aussi prendre en compte les écarts qui ont eu un impact positif. C’est ainsi que la technologie prend en charge.
• L'analyse des données intégrée à la solution de planification et d'exécution peut accélérer le plan par rapport à l'analyse des performances réelles. L’un des plus grands défis consiste à collecter, organiser et corréler l’énorme quantité de données générées par les solutions de planification d’itinéraire et d’exécution basées sur le GPS.
L'avènement de plates-formes d'analyse puissantes, mais intuitives et peu coûteuses, telles que Microsoft PowerBI™, qui intègrent de manière standardisée les solutions de planification et d'exécution des itinéraires, rationalisent le processus de gestion des données et donnent des informations approfondies sur les performances planifiées par rapport aux performances réelles.
• Comment l'apprentissage automatique permet de comparer les performances planifiées et réelles. Le suivi du plan de flotte par rapport aux performances de livraison réelles est une excellente application pour l'apprentissage automatique en raison de toutes les données créées lors de la planification des itinéraires jusqu'au processus d'exécution.
L'apprentissage automatique peut identifier plus précisément l'emplacement réel de l'arrêt, les heures de conduite, d'entretien et d'arrêt, ainsi que d'autres modèles tels que les changements dans la séquence d'arrêt. Ces recommandations peuvent être appliquées à la solution de planification optimisée pour créer des plans d'itinéraire plus précis et plus productifs.
L'apprentissage automatique peut également identifier les planificateurs et les pilotes qui sont aberrants pour capturer les meilleures pratiques ou coacher les moins performants.
• L'automatisation robotique des processus peut éliminer certaines causes d'écart entre les plans et la réalité. Malheureusement, les performances du planificateur peuvent varier considérablement, ce qui entraîne des écarts importants par rapport au plan optimisé initial et de moins bonnes performances du plan.
En capturant et en automatisant les pratiques de planification des meilleurs planificateurs à l'aide de l'automatisation des processus robotisés, les opérateurs de flotte peuvent éliminer de nombreux ajustements post-optimisation qui se produisent pendant la phase de révision de la planification. Par conséquent, il y aura moins de changements, des résultats de planification plus prévisibles dans l’ensemble de l’organisation, des révisions de planification plus courtes et une plus grande productivité des planificateurs.
L'analyse des performances de livraison planifiées par rapport aux performances réelles est un processus important pour identifier et améliorer les pratiques et les actions prises par les planificateurs et les chauffeurs qui ont un impact négatif sur les performances de livraison à domicile pour les détaillants. L'utilisation de cette approche en trois points décrite permet aux responsables des organisations de vente au détail et de commerce électronique de capturer les changements qui ont un impact sur les performances de livraison à domicile. Lorsqu'elles sont combinées aux avancées technologiques telles que l'analyse des données, l'apprentissage automatique et l'automatisation des processus robotiques, les opérations de flotte peuvent mettre en œuvre de puissants processus de planification par rapport aux performances réelles qui stimulent les performances de la flotte de livraison et améliorent les résultats financiers.
