Logistique
Stef choisit DCbrain pour améliorer sa supply chain
Stef numérise l’organisation de ses plans de transport avec une solution hybride d’intelligence artificielle de DCbrain afin de répondre aux enjeux environnementaux actuels et à l’attente de ses clients et de ses équipes métiers.
Stef numérise l’organisation de ses plans de transport avec une solution hybride d’intelligence artificielle de DCbrain afin de répondre aux enjeux environnementaux actuels et à l’attente de ses clients et de ses équipes métiers.
Le groupe spécialisé dans la logistique du froid, Stef, a déployé une nouvelle technologie sur l’ensemble de ses filiales transport flux frais en France. Il investit dans une technologie d’intelligence artificielle hybride, l’Intelligent Network Solution (Ines), proposée par DCbrain. Elle permettra à Stef d’optimiser la performance de son réseau de transport, d’être écologiquement plus responsable en optimisant ses plans de transport et en diminuant son empreinte carbone. L’adaptation face aux variations d’activité sera facilitée. Les moyens matériels seront rationalisés et la qualité de service de Stef sera augmentée, argumente le groupe.
Le point fondamental est de réduire nos émissions de CO2
L’empreinte territoriale de Stef est européenne, elle couvre un marché massif de 250 millions de consommateurs par son approvisionnement alimentaire de 100 000 distributeurs. « Dans notre enjeu majeur de garantir l’accès à des produits de qualité, il y a un point fondamental qui est de réduire nos émissions de CO2 ou d’autres polluants qui sont liés à l’utilisation des véhicules », informe Damien Chapotot, directeur général délégué de Stef lors d’une conférence en ligne. Il ajoute également que plusieurs leviers sont déjà utilisés pour améliorer l’impact environnemental de leurs activités avec l’utilisation de biocarburants et la cryogénie par exemple, mais que « tout cela n’est pas suffisant ».
Modéliser les réseaux
Cette nouvelle technologie analyse la complexité du réseau Stef par un jumeau numérique. L’ambition du groupe est d’avoir une meilleure utilisation des moyens grâce à une modélisation des réseaux qui relie l’ensemble de ses clients et de ses plateformes. Par cet outil, il est possible pour Stef de simuler ses plans de transport, de prédire des évènements, d’identifier des anomalies et de disposer de recommandations d’optimisation en temps réel. Le réseau devient ainsi plus flexible, agile et efficient, estime Stef. La version définitive de l’outil sera disponible en juin.
