Analyse métierOptimisation des processus3 min lecture

Optimisation d’itinéraires basée sur les données réduisant la distance de 30%

-30%

Réduction de la distance totale parcourue dans toutes les régions

-15–20%

Réduction du personnel de livraison selon la région

Basé sur les données

Chaque décision appuyée par l’analyse des données de livraison

Durable

Résultats maintenus grâce au suivi continu

LE DÉFI

Ce à quoi Sip-Well faisait face

Les opérations de livraison de Sip-Well s’étaient développées de manière organique au fil des années, avec des itinéraires basés sur des schémas historiques plutôt que sur des données. Les chauffeurs parcouraient plus de distance que nécessaire et la flotte était plus importante que requis. Ils avaient besoin d’une approche basée sur les données pour optimiser leur routage Roadnet et réduire les coûts opérationnels sans impacter la qualité de service.

✗

Itinéraires de livraison basés sur des schémas historiques plutôt que sur l’analyse de données

✗

Distance excessive parcourue dans toutes les régions

✗

Équipes de livraison surdimensionnées sans visibilité sur les effectifs optimaux

✗

Aucune approche structurée pour l’optimisation des itinéraires ou la mesure de la performance

L’APPROCHE

Comment nous avons livré

Collecte & analyse de données

Collecte et analyse des données de livraison dans toutes les régions pour établir des références de distance, temps et utilisation des ressources.

Configuration Roadnet

Reconfiguration des paramètres Roadnet sur la base des analyses, optimisant les séquences d’itinéraires, les affectations territoriales et les fenêtres de livraison.

Déploiement région par région

Déploiement du routage optimisé région par région, avec mesure de l’impact et ajustement des paramètres pour les conditions locales.

Suivi de la performance

Mise en place de tableaux de bord de suivi avec ActiveWhere pour suivre la distance, l’efficacité et les indicateurs d’effectifs par rapport aux objectifs.

LE RÉSULTAT

Ce que nous avons livré