Transporteurs : comment anticiper l’impact d’un nouveau client sur vos opérations ?
- 15 janvier 2025
- 4 mins
![[Webinar] How can carriers manage the challenge of fluctuating and unpredictable volumes?](data:image/svg+xml;base64,PHN2ZyB4bWxucz0iaHR0cDovL3d3dy53My5vcmcvMjAwMC9zdmciIHZpZXdCb3g9IjAgMCAxMjAwIDgwMCIgd2lkdGg9IjEyMDAiIGhlaWdodD0iODAwIiBkYXRhLXU9Imh0dHBzJTNBJTJGJTJGNDI1NmthcmRpbmFsLTEyNzgua3hjZG4uY29tJTJGd3AtY29udGVudCUyRnVwbG9hZHMlMkYyMDI0JTJGMDElMkZSZXBsYXktd2ViaW5hci13ZWJzaXRlLTkucG5nIiBkYXRhLXc9IjEyMDAiIGRhdGEtaD0iODAwIiBkYXRhLWJpcD0iIj48L3N2Zz4=)
Les transporteurs sont particulièrement concernés par les fluctuations des volumes à l’échelle locale. L’arrivée d’un nouveau client ou la perte d’un autre peut avoir des répercussions importantes sur l’organisation des tournées de livraison.
Pour faire face à ces changements, les transporteurs doivent être en mesure d’ajuster rapidement leurs ressources et leur organisation. Une bonne anticipation est essentielle pour assurer un niveau de service optimal malgré la variabilité des volumes.
Dans cet article, découvrez à travers un cas concret comment la solution Kardinal accompagne les acteurs du transport dans l’anticipation de leurs fluctuations de volumes pour une intégration réussie d’un nouveau client.
Préparer l'arrivée d'un nouveau client : exemple avec un cas concret
Les acteurs de la logistique sont régulièrement confrontés à des changements de volumes qui peuvent avoir un impact significatif sur leurs opérations. C’est le cas lorsqu’un nouveau client de taille importante rejoint leur réseau de distribution.
Prenons l’exemple d’un transporteur qui a dû se préparer à l’arrivée d’un nouveau client majeur nommé “Client X”. Le volume supplémentaire attendu de ce client représentait une augmentation de 3,9% par rapport au volume moyen actuel. Cela peut sembler négligeable de prime abord, mais l’impact sur les opérations était loin d’être anodin.
En effet, l’analyse des données a révélé que la saisonnalité hebdomadaire des volumes du Client X différait sensiblement des schémas habituels. Ces derniers présentaient des pics marqués les mercredis et jeudis, jours où les volumes étaient les plus faibles lors de la situation initiale.
Face à ce profil atypique, il devenait très difficile pour le transporteur d’anticiper précisément l’impact opérationnel de cette nouvelle activité. Même une hausse de volume apparemment modeste peut nécessiter des ajustements majeurs en termes de ressources si la répartition dans le temps diffère des schémas connus.
Une étude approfondie avec la solution Kardinal a été menée pour déterminer, pour chaque sous-traitant impliqué, les ressources supplémentaires éventuellement nécessaires pour absorber cette nouvelle demande aux caractéristiques singulières.
Cette analyse visait à préparer au mieux le terrain pour l’arrivée du Client X dans les mois à venir. En anticipant finement les besoins en moyens humains et matériels sur chaque tronçon du réseau, le transporteur espérait assurer une intégration en douceur de cette nouvelle activité, sans dégrader la qualité de service globale.
Optimiser la sectorisation pour une livraison efficace
Lorsqu’une agence de livraison du dernier kilomètre doit couvrir un vaste territoire, la sectorisation optimale des tournées est un enjeu clé pour assurer un service efficace. C’est ce défi que relève l’outil d’optimisation de la sectorisation de Kardinal, en s’appuyant sur des algorithmes avancés.
Prenons l’exemple d’une agence située dans la banlieue de Nantes, en France, qui doit desservir plusieurs zones de livraison alentour.
La première étape consiste à diviser ce territoire en petites cellules à l’aide d’un algorithme dédié. Chaque cellule représente en moyenne entre 30 minutes et 1 heure de travail, selon les données historiques de livraisons.
Ces cellules sont ensuite combinées par l’outil pour constituer des tournées et des secteurs optimisés, qui pourront être attribués aux différents sous-traitants. Cette sectorisation se fait de manière entièrement automatisée et sur-mesure.
Plutôt que de se baser sur une journée de référence théorique, l’algorithme prend en compte une période historique définie par l’utilisateur. Celui-ci peut ainsi sélectionner un intervalle de dates, des jours de la semaine spécifiques, ou encore des types de véhicules particuliers à prendre en compte. Cette souplesse permet de s’adapter aux réalités opérationnelles, marquées par une forte volatilité des volumes au quotidien. En intégrant plusieurs mois de données, les simulations reflètent au mieux les variations effectives de l’activité.
L’outil offre également la possibilité de sectoriser uniquement une partie du territoire desservi par l’agence, par exemple en ciblant certains codes postaux spécifiques. Cela permet d’analyser finement l’organisation d’un sous-traitant donné et d’identifier d’éventuelles pistes d’optimisation.
Au final, en quelques clics, le logiciel calcule la sectorisation optimale sur la période choisie, en réalisant des millions d’optimisations de tournées en tâche de fond. Il en ressort un découpage en secteurs et tournées parfaitement adapté aux volumes réels, prêt à être mis en œuvre sur le terrain. Cette approche data-driven, combinant puissance de calcul et modélisation fine du terrain, permet ainsi aux agences de livraison d’atteindre un très haut niveau d’efficacité opérationnelle sur leurs territoires.
Simuler l'impact d'un nouveau client sur la sectorisation
Lorsqu’un transporteur doit intégrer un nouveau client dans son réseau de distribution, il est essentiel d’anticiper l’impact que cela aura sur l’organisation des tournées et des ressources nécessaires. C’est ce que permet l’outil d’optimisation logistique présenté, en simulant différents scénarios.
Prenons l’exemple d’un sous-traitant disposant actuellement de 13 tournées pour couvrir un secteur donné. L’outil fournit une vision détaillée de cette organisation nominale : nombre de colis livrés, distances parcourues, temps de travail, etc. Des indicateurs clés permettent d’évaluer précisément la charge de chaque tournée.
L’arrivée d’un nouveau client, même avec seulement 4% de volumes supplémentaires, vient bouleverser cette donne initiale. En injectant ces nouvelles données dans le système, l’algorithme simule alors différents scénarios d’adaptation possibles.
Dans un premier scénario “sécurisé”, l’outil préconise d’ajouter une 14ème tournée pour absorber les volumes additionnels. Si cela permet d’assurer un très haut niveau de faisabilité opérationnelle (98%), cette option implique un coût supplémentaire non négligeable.
Un deuxième scénario, plus “risqué”, suggère de conserver les 13 tournées existantes mais en les réorganisant différemment sur le territoire. Bien que légèrement moins robuste (96% de faisabilité), cette solution évite les surcoûts d’une nouvelle tournée.
L’outil permet alors de comparer visuellement les deux scénarios à la situation nominale. On constate que si le nombre de tournées reste inchangé, leur composition et leur répartition géographique sont profondément modifiées pour s’adapter aux nouveaux volumes.
Au final, après analyse des simulations, le transporteur a opté pour le scénario “risqué” à 13 tournées remaniées. Un choix réfléchi, rendu possible grâce à la modélisation fine des impacts opérationnels par l’outil.
Cette étude de cas illustre la puissance d’un tel outil d’aide à la décision. En quelques clics, il devient possible de tester et comparer différentes stratégies d’adaptation aux évolutions d’activité. Un atout majeur pour optimiser en permanence les ressources et rester compétitif, dans un secteur où la réactivité est cruciale.
En bref, décrocher un contrat avec un nouveau client majeur représente un enjeu de taille pour un transporteur. Les premières semaines de collaboration revêtent alors un caractère crucial, c’est durant cette phase initiale que se jouera en grande partie la qualité de la relation à venir avec ce donneur d’ordres. Réussir son intégration en offrant un service irréprochable dès le départ sera déterminant pour instaurer un climat de confiance sur le long terme avec ce client.
C’est pourquoi il est essentiel d’anticiper dès le départ l’impact opérationnel que représenteront les nouveaux volumes à absorber. Le transporteur doit pouvoir décider s’il accepte ou non de prendre certains risques pour intégrer cette activité additionnelle.
Conserver les mêmes ressources existantes en réorganisant légèrement les tournées peut être une option pertinente. Mais celle-ci implique d’assumer un niveau de risque que tous les sites opérationnels ne seront pas nécessairement prêts à prendre.
Sur les implantations les plus solides, avec des équipes chevronnées, le transporteur pourra se permettre cette prise de risque contrôlée. En revanche, sur d’autres sites moins expérimentés, il sera peut-être préférable de provisionner des ressources supplémentaires pour assurer un service impeccable dès le démarrage.
Quelle que soit l’option retenue, elle devra s’appuyer sur des données fiables permettant aux responsables opérationnels de prendre les meilleures décisions pour réussir cette intégration critique. C’est justement dans cette problématique que la solution Kardinal peut vous accompagner. Contactez nous.
