Recrutez un Expert en Optimisation d'Itinéraires

 Client : Une entreprise de logistique internationale basée à Chicago gérant plus de 50 000 livraisons quotidiennes.

 Défi : L'entreprise faisait face à des coûts de carburant croissants et à des retards fréquents dus à une mauvaise intégration logiciel optimisation itinéraires dans leur système hérité, incapable de gérer le trafic en temps réel.

 Solution : Smartbrain a déployé une équipe de trois développeurs Python seniors spécialisés en algorithmes génétiques et en API Google Maps. L'équipe a conçu un module de routage dynamique intégré directement à leur TMS existant. En utilisant des bibliothèques Python comme SciPy et Pandas, ils ont développé un algorithme capable de recalculer les itinéraires de toute la flotte toutes les 15 minutes en fonction des conditions de circulation et des nouvelles demandes de ramassage.

 Résultat : La nouvelle solution a permis une réduction de 18% des coûts de carburant et une augmentation de 22% de la ponctualité des livraisons dès le premier trimestre.

 Client : Une grande chaîne de supermarchés américaine avec sa propre flotte de distribution régionale.

 Défi : Le client avait besoin d'une intégration logiciel optimisation itinéraires pour synchroniser les livraisons entrepôt-magasin, car les camions roulaient souvent à vide au retour.

 Solution : Nos ingénieurs Python augmentés ont travaillé aux côtés de l'équipe interne pour implémenter une solution de 'Backhauling' (chargement au retour). Ils ont utilisé Python pour interfacer le système de gestion des stocks avec le logiciel de routage. L'algorithme développé identifie les fournisseurs situés sur le chemin du retour des camions de livraison pour effectuer des ramassages, optimisant ainsi chaque kilomètre parcouru.

 Résultat : Cette optimisation a entraîné une diminution de 30% des kilomètres à vide et une économie annuelle estimée à 1,2 million de dollars sur les coûts logistiques globaux.

 Client : Un fournisseur national de services de maintenance CVC (Chauffage, Ventilation, Climatisation).

 Défi : La planification manuelle des techniciens était inefficace, nécessitant une intégration logiciel optimisation itinéraires automatisée pour gérer les urgences et les rendez-vous réguliers.

 Solution : Smartbrain a fourni deux développeurs Python experts en recherche opérationnelle. Ils ont créé un moteur de planification intelligent utilisant Python. Ce système prend en compte les compétences des techniciens, leur localisation actuelle, et l'urgence de la demande pour assigner et router le technicien le plus approprié en temps réel. L'intégration s'est faite via une architecture micro-services pour assurer la scalabilité.

 Résultat : Le système a permis une augmentation de 25% du nombre d'interventions quotidiennes par technicien et une réduction de 40% du temps de trajet moyen entre les sites.