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La donnée au service de l’optimisation des tournées : un vrai levier pour les services de mobilité

par | Mobility Tech Green

Lorsqu’il s’agit de gérer une flotte de véhicules il existe de nombreux enjeux logistiques, financiers et environnementaux. Et cela s’applique d’autant plus lorsque les véhicules en question sont des véhicules techniques destinés à réaliser des interventions précises ! Dans ce cadre, la donnée représente une véritable opportunité d’optimiser les opérations et la qualité de service finale.

Pour de nombreuses entreprises, la planification des interventions de leurs techniciens est une procédure primordiale. De plus en plus d’entre elles se tournent aujourd’hui vers la digitalisation de cette tâche. Cela permet de faciliter le travail à la fois aux managers mais aussi aux équipes ! Le tout pour garantir un service plus efficace aux utilisateurs. Moins d’imprévus, plus de fidélisation !

Optimisation d’un service de mobilité : l’exemple du vélo en libre-service avec Qucit

Parmi les domaines où la fiabilité de service est de rigueur, la mobilité est sans doute en haut de liste. En cause, la multiplication des offres de mobilité en libre-service. Mais aussi la recherche croissante d’immédiateté des usagers. Ainsi, les opérateurs recherchent aujourd’hui des solutions pour garantir l’efficacité de leur service.

Qucit Bike

Source : Qucit

La solution Qucit Bike proposée par Qucit est dédiée aux services de vélos en libre-service.

Elle répond aux problématiques de deux cibles. D’une part, le public, l’usager final comme on le dit souvent.

Il s’agit pour l’entreprise bordelaise (basée précisément à Bègles) de fournir, principalement à des collectivités, des données prédictives afin que celles-ci puissent enrichir leurs plateformes de services de mobilité. Ici les objectifs principaux sont de lever les frustrations éventuelles et de plébisciter l’usage du vélo en libre-service grâce à un service efficient et adapté à la demande.

« Nous proposons à ces opérateurs publics la connexion à une API permettant de prédire la demande en vélos en libre-service ainsi que la fréquentation des différentes stations. Ces informations sont fournies à des tiers, par exemple Ile-de-France Mobilités, qui les intègrent ensuite dans leur calculateur d’itinéraire. L’objectif principal étant d’améliorer l’accès à l’information et d’encourager l’usage du service au quotidien. »

Marie Quinquis, Chargée du développement commercial chez Qucit

Le destinataire principal du deuxième pan de la solution, qui nous intéresse particulièrement dans cet article, est vraiment l’opérateur de mobilité. Et plus spécifiquement les personnes en charge du rééquilibrage des stations. Qucit Bike permet ainsi de digitaliser les feuilles de route des techniciens tout en prenant en compte différentes contraintes.

Parmi elles, les contraintes logistiques sont au cœur de la réflexion. Comment en effet prioriser les rééquilibrages des stations le plus efficacement possible ? Par exemple, en emmenant un volume important de vélos en un seul trajet au lieu de plusieurs arrêts intermédiaires ?

Ces contraintes sont intimement liées aujourd’hui à des enjeux environnementaux. Une tournée optimisée c’est aussi s’assurer que l’empreinte carbone est réduite en proposant un trajet logique, et mieux maîtriser la consommation de carburant de sa flotte.

Qucit Bike

Source : Qucit

L’optimisation des tournées par la donnée

Pour accompagner les opérateurs dans ce processus de digitalisation des feuilles de route et d’optimisation de service, Qucit mise donc sur la donnée. Et surtout sur l’entraînement de modèles permettant d’analyser ces données en temps réel et de prédire un nombre optimal de vélos à avoir dans chaque station pour répondre à la demande de vélos et/ou de points d’ancrage. Celui-ci dégagera des tendances d’emprunt qui permettront d’anticiper et d’éviter les ruptures de service. Ce phénomène aussi appelé saturation on le connaît bien chez Mobility Tech Green, et notre équipe data science travaille d’ailleurs chaque jour pour y pallier chez nos clients !

Les modèles développés par Qucit travaillent avec des données publiques (horaires, météo, trafic routier, voirie, etc.) et des données de trajets anonymisés fournies par leurs clients. Par ailleurs, le logiciel prend en compte les compétences de chaque technicien. Il leur attribue ensuite des tâches pouvant être effectuées de manière autonome. Tout cela se traduisant sur l’interface d’une application mobile professionnelle dédiée. Celle-ci leur permet d’obtenir automatiquement les tâches adéquates à effectuer au bon moment. Une visualisation simple permettant de faciliter leur travail au quotidien tout en garantissant une utilisation optimale du service.

À Rennes, par exemple, l’opérateur de vélos en libre-service Cykleo a fait confiance à Qucit. La solution accompagne ainsi les techniciens dans leurs tournées de rééquilibrage des vélos en libre-service du service Vélo STAR, porté par Rennes Métropole.

L’expérimentation Autodispatch : l’automatisation des planifications de tournées chez Enedis

Chez Mobility Tech Green, nous avons également travaillé sur cette problématique d’optimisation des tournée. C’était déjà en 2019, à la demande de notre client, Enedis. Une expérimentation a eu lieu : c’est le début du projet Autodispatch. Possédant déjà un outil de planification de tournée, Enedis cherchait un module complémentaire. Celui-ci devant permettre d’attribuer de manière automatisée le bon véhicule, avec le bon matériel, au bon technicien pour la bonne intervention.

En étudiant l’historique des interventions menées depuis la base opérationnelle durant les deux dernières années, l’algorithme effectue du machine learning afin d’affiner ses réponses au fur et à mesure de son développement.

Il est ensuite en mesure de proposer, pour chaque tournée planifiée avec un technicien, le bon véhicule équipé du bon matériel.

Ainsi, c’était un temps précieux de gagné le matin lors de l’attribution des véhicules des techniciens. Bien que spécifique aux problématiques métier d’Enedis en termes d’attribution de véhicules, le projet Autodispatch est applicable à diverses typologies de flottes de véhicules professionnels. Le cœur du projet, l’algorithme, reste en effet le même.

C’est d’ailleurs pour cela que nous proposons notre algorithme de SmartDispatch dans notre nouvelle solution, e-Fleet™. Un outil pour améliorer au quotidien sa gestion de véhicules techniques tout en gardant un œil attentif sur l’empreinte carbone de sa flotte.

Ainsi, l’optimisation des tournées par la collecte et l’analyse de la donnée a un rôle de plus en plus important pour les opérateurs de mobilité. Mais aussi pour les entreprises avec des véhicules techniques ! Elle vient, grâce à la digitalisation et à la fiabilisation des procédures métiers, améliorer les conditions de travail des techniciens en interventions tout en garantissant une qualité de service final optimale.

Merci à Qucit, et plus particulièrement Marie, d’avoir pris le temps de nous présenter leur solution !

Vous souhaitez connaître les nombreux avantages de la donnée pour votre gestion de flotte de véhicules ? Contactez notre équipe !

Laura Didelot

Laura Didelot

Auteur

Marketing Manager chez Mobility Tech Green. À l'écoute des évolutions du marché de la mobilité professionnelle pour vous proposer toujours plus de contenus !🕵️‍♀️💡

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