Nouveau Développement d'une technologie de pooling appliquée à la logistique urbaine éco-responsable Agrandir l'image

Développement d'une technologie de pooling appliquée à la logistique urbaine éco-responsable

Projet DEV-POOL

Neuf

Afin d'optimiser le nombre de véhicules utilisés et de diminuer le nombre de kilomètres parcourus par colis, Stuart a développé des algorithmes de dispatch et de routing basés sur des technologies de machine learning avancées. Ses travaux de recherche portent essentiellement sur l'optimisation du système de dispatch des courses et[…]  Plus de détails

Déclinaisons
  • Format électronique

Fiche technique

Auteurs ANDRAUD Victor
Co-auteur(s) STUART, ADEME
Public(s) Entreprises et fédérations professionnelles
Collectivités territoriales
Secteur de la recherche
Thématique Mobilité et transport
Collection Expertises
Date d'édition 2022/03
Nb. de pages 40 P
Format pdf/A4
Langue FR
Périmètre de publication National

En savoir plus

Afin d'optimiser le nombre de véhicules utilisés et de diminuer le nombre de kilomètres parcourus par colis, Stuart a développé des algorithmes de dispatch et de routing basés sur des technologies de machine learning avancées. Ses travaux de recherche portent essentiellement sur l'optimisation du système de dispatch des courses et sur le passage à une architecture permettant le "pooling", c'est-à-dire la capacité, pour plusieurs expéditeurs, de mutualiser leurs livraisons auprès d'un même livreur. Les bénéfices d'un tel passage sont multiples :

  • réduction du coût de la livraison pour chaque expéditeur,
  • optimisation du remplissage du véhicule du livreur , …
Via le projet DEV-POOL, Stuart a souhaité appliquer sa technologie de pooling à sa flotte de vélo-cargos, afin de coupler l'utilisation d'un véhicule novateur en matière de logistique urbaine avec une technologie d'optimisation forte. Le projet DEV POOL avait pour objectif de développer l'auto-stacking, c'est-à-dire la capacité à grouper plusieurs colis en temps réel, et de travailler sur la stabilité et la performance de la plateforme dans une perspective d'une augmentation considérable des volumes traités. Grâce à l'auto-stacking développé dans le cadre de ce projet, il a été possible d'observer
  • une augmentation du nombre de points de livraison par heure par livreur
  • une baisse du nombre de livreurs requis.
Côté livreur, cette fonctionnalité est opérante directement dans l'application mais Stuart est encore en phase d'itération pour améliorer l'expérience livreur et évaluer finement les gains environnementaux associés.