Transport : modernisation et IA pour flottes, fret et transport en commun

Les défis actuels

Les opérations reposent sur plus de systèmes qu’on ne peut en voir d’un seul coup d’œil.

Des données éparpilléesLes systèmes de télématique, d’entretien, de répartition et de clientèle détiennent chacun une partie du portrait, si bien que personne ne voit l’ensemble des opérations en temps réel.
Les exceptions rongent les margesLes chargements en retard, les correspondances manquées et les pannes se règlent au téléphone et dans des feuilles de calcul, un cas à la fois.
Des systèmes anciens, aucun arrêt possibleDes plateformes d’horaires et d’exploitation bâties il y a des décennies font encore tourner chaque quart de travail, et leur remplacement ne doit pas interrompre le service.
Des règles qui changent sans cesseLes exigences en matière de sécurité, d’heures de service et de déclaration des émissions varient d’un pays à l’autre et changent constamment.

Là où l’IA aide

Partez du chiffre que vous voulez faire bouger.

Disponibilité, taux d’utilisation, ponctualité ou coût : nous partons du résultat visé et remontons jusqu’aux endroits où l’IA mérite sa place.

Prévoir les pannes à partir de la télématique et de l’historique d’entretien, pour réparer les véhicules et l’équipement avant qu’ils ne s’arrêtent.
Revoir les itinéraires et les chargements à mesure que les conditions changent au fil de la journée.
Trier les exceptions liées aux expéditions et aux horaires, avec des personnes qui tranchent les cas à risque.
Répondre aux questions des clients et des partenaires sur l’emplacement des envois, à partir de données en temps réel.

Comment nous aidons

Trois façons d’aider les exploitants de transport.

Preuves tirées de cas semblables

Les mêmes problèmes, dans d’autres secteurs.

Ces mandats s’attaquent à ce que vivent chaque jour les exploitants de transport : des opérations pleines d’exceptions et des données dispersées entre plusieurs systèmes.

Une banque nord-américaine · Services bancaires

Trouver où les agents d’IA sont rentables dans les opérations bancaires courantes

Une banque nord-américaine voulait utiliser des agents d’IA pour éliminer les frictions de ses opérations bancaires courantes. En 12 semaines, nous avons évalué ses processus avec 16 équipes, validé les idées les plus prometteuses au moyen de prototypes fonctionnels et bâti la feuille de route que la banque met maintenant en œuvre.

10 à 15 M$ d’économies annuelles cernées, mais pas encore réalisées

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L’une des 20 plus grandes banques régionales américaines · Services bancaires

Renouveler la stratégie et l’architecture de données de l’une des 20 plus grandes banques régionales américaines

Une banque régionale dotée d’une plateforme de données bien établie nous a demandé de renouveler sa stratégie de données pour l’analytique et l’IA. Nous avons comparé sa maturité à celle de ses pairs et conçu l’architecture cible et le modèle opérationnel que la banque a adoptés comme feuille de route en matière de données.

De 2,3 à 3,3 en maturité des données sur deux ans, selon un modèle étalonné sur les pairs

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Questions

Ce que les acheteurs nous demandent.

Par où commencent habituellement les projets de transport?

Par un problème qui vous coûte de l’argent dès maintenant, comme les arrêts imprévus ou la gestion des exceptions. Nous cartographions les systèmes et les données qui l’entourent, bâtissons une version fonctionnelle avec votre équipe et la mesurons par rapport à un point de référence avant tout déploiement à grande échelle.

Pouvez-vous moderniser sans perturber les opérations?

C’est l’objectif. Nous remplaçons les systèmes par étapes, faisons fonctionner l’ancien et le nouveau en parallèle au besoin, et ne basculons que lorsque le nouveau système a fait ses preuves en conditions réelles.

Travaillez-vous avec nos plateformes existantes?

Oui. Nous nous connectons aux systèmes de télématique, de gestion du transport, d’entretien et de clientèle que vous exploitez déjà, au moyen de leurs API et de leurs flux de données, plutôt que de les remplacer par défaut.

Comment les dirigeants du transport devraient-ils aborder l’IA?

En la liant à un indicateur opérationnel comme la disponibilité, le taux d’utilisation ou la ponctualité, en la gouvernant clairement et en gardant des personnes dans la boucle là où une décision comporte un risque pour la sécurité ou les coûts.

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