LabCom - V2 - Laboratoires communs organismes de recherche publics – PME/ETI - Vague 2

Optimisation de systèmes de transports synchromodaux basée sur les données – CRC Lab

Résumé de soumission

Les réseaux de transport de marchandises ont pour ambition de rendre le plus efficace possible le transport de marchandises depuis leurs lieux de production ou de stockage vers leurs clients finaux. L’utilisation de hubs logistiques et la mise en réseau des flux de marchandises permettent d’améliorer la performance grâce à la mutualisation, tant au niveau du service que de la maîtrise des coûts et de la limitation de l’impact environnemental du transport. Un enjeu majeur dans ce contexte est la production d’outils numériques de pilotage de tels réseaux, indispensables à la réalisation de leurs bénéfices potentiels. En particulier, le transfert de marchandises dans des hubs logistiques permet de consolider les flux et de générer d’importantes économies sur les liaisons longue distance. Cette interconnexion entre les trajets successifs rend néanmoins la réalisation d’un planning particulièrement sensible aux aléas pouvant intervenir à tous les échelons du réseau.

L’objectif du laboratoire commun CRC Lab est de rechercher, d’identifier et de tester les opportunités créatrices de valeur ajoutée qui pourraient émerger en exploitant des technologies d’apprentissage sur l’ensemble des données réelles disponibles, et notamment en essayant d’apprendre des aléas événements, temporels et des écarts entre les prévisions et les livraisons réelles, pour produire des plans de transport optimisés, agiles et robustes aux aléas. L’enjeu est de pouvoir capturer, modéliser et apprendre de la donnée produite au quotidien de manière à pouvoir l’intégrer dans les outils de pilotage du réseau. Plus précisément il s’agit de : i) identifier et modéliser les principales sources d’incertitudes, responsables du manque d’agilité des plans de transport ; ii) capturer la donnée et apprendre les caractéristiques majeures de ces sources d’incertitudes grâce à des historiques de données; iii) concevoir et développer des algorithmes et outils d’optimisation d’un réseau de transport de marchandises en intégrant des contraintes ou objectifs de robustesse vis-à-vis des sources d’incertitudes modélisées ; iv) concevoir et développer des algorithmes et outils réactifs permettant d’intégrer en temps réel la variabilité de la donnée dans les plans de transport; v) intégrer ces algorithmes dans la plateforme web CoLivRi de CRC Services afin de développer de nouvelles offres commerciales d’optimisation des plans de transport. Le projet a pour ambition de traiter en priorité la problématique du transport à l’échelle nationale.

Le consortium est composé de : l’entreprise CRC Services qui apportera son expertise métier et ses outils numériques pour la mutualisation et le pilotage des réseaux de transport ; l’équipe Systèmes Logistiques et de Production du LS2N, basée à IMT Atlantique, spécialiste des algorithmes de recherche opérationnelle pour l'optimisation des transports.

Coordination du projet

Olivier Péton (Laboratoire des Sciences du Numérique de Nantes)

L'auteur de ce résumé est le coordinateur du projet, qui est responsable du contenu de ce résumé. L'ANR décline par conséquent toute responsabilité quant à son contenu.

Partenaire

LS2N Laboratoire des Sciences du Numérique de Nantes
CRC Services CRC Services

Aide de l'ANR 362 153 euros
Début et durée du projet scientifique : juin 2021 - 54 Mois

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