XPO Logistic mise sur le cloud et les API pour optimiser ses livraisons

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Pour gérer les chargements partiels, ces petits volumes ne remplissant pas un camion, XPO Logistics s’appuie sur des applications de fret internes capables d’exploiter finement des masses de données dans le cloud. Le DSI du logisticien américain revient sur les transformations qui ont rendu cela possible. (Photo : XPO Logistics)

Récemment nommé DSI du 3PL XPO Logistics, Jay Silberkleit est enthousiasmé par la sophistication de la plateforme IT mise en place pour gérer ses opérations de transport de marchandises en chargements partiels, ou less-than-truckload (LTL), en Amérique du Nord. Dans ce modèle de fret, le chargement d’un seul camion contient les produits de plusieurs clients, chacun ayant son propre lieu de livraison, son propre délai de livraison, son propre prix, sa propre empreinte, sa propre taille de palette et ses propres exigences en matière de transport. Même si les clients partagent un seul camion avec d’autres clients, ils attendent de XPO qu’il optimise la livraison de leurs stocks, un service qui nécessite beaucoup de technologies IT. Dans le cas de XPO, ce moteur repose sur diverses applications de fret développées en interne et sur le cloud, avec les données pour carburant.

Jay Silberkleit travaillait depuis plus de dix ans chez XPO Logistics avant d’être nommé DSI de l’entreprise basée à Greenwitch, Connecticut. Le nouveau DSI a pris ses fonctions le 1er novembre, date à laquelle l’entreprise s’est séparée de son activité de courtage RXO pour en faire une entité distincte cotée en bourse. Jay Silberkleit a longtemps travaillé aux côtés de l’ancien DSI et nouveau CEO, Mario Harik. Ce dernier a investi plus de 3 milliards de dollars dans la transformation numérique de l’entreprise au cours de la dernière décennie, afin de servir ses 25 000 clients parmi lesquelles figurent des sociétés de premier plan comme Dow, John Deere et Tractor Supply. En concurrence avec des entreprises comme Old Dominion, XPO va désormais se concentrer exclusivement sur la croissance de son activité de fret, maintenant qu’elle est séparée de l’activité de courtage de RXO. Selon Scott Schneeberger, directeur général chez Oppenheimer, ce changement sera très bénéfique : « Mario Harik était l’une des premières recrues. En tant que spécialiste de la technologie, il a une expérience dans ce domaine, ce qui en dit long sur son profil », souligne Scott Schneeberger. « Cet accent mis sur la technologie a contribué à faire de XPO un « disrupteur » sur ce marché », estime Jay Silberkleit, qui a été désigné pour diriger la prochaine phase de l’IT de XPO.

Apps développées en interne et cloud

Chaque année, XPO traite plus de 13 milliards d’expéditions. Comme chaque camion contient plusieurs livraisons de clients, l’équipe IT – qui compte plus de 430 personnes, dont une douzaine de spécialistes des données – a construit un vaste réseau propriétaire pour optimiser les coûts, l’efficacité et faire en sorte que chaque livraison se passe le mieux possible. « Ce réseau est basé sur une série d’applications développées en interne et fonctionnant sur Google Cloud Platform, avec Google BigQuery comme lac de données, Google Apigee comme passerelle API et Vertex, la plateforme d’intelligence artificielle récemment lancée par Google. Ainsi, il est bien équipé pour offrir au client – et à XPO – le meilleur rapport qualité-prix », affirme Jay Silberkleit. Selon le DSI, « l’utilisation de Google Cloud Platform (GCP) et du moteur d’orchestration Kubernetes pour la conteneurisation par XPO a également été essentielle pour gérer le volume d’affaires au quotidien, mais c’est l’engagement de XPO dans le développement d’applications en interne, y compris l’analyse de données pour optimiser et consolider le fret, qui constitue le principal facteur de différenciation de l’entreprise ».

Par exemple, XPO a développé un outil de tarification dynamique, ainsi qu’un ensemble d’API, qui saisit les opportunités de fret en temps réel. De plus, l’entreprise a développé une capacité de modélisation des coûts exclusive qui permet à XPO d’améliorer ses marges tout en respectant les seuils que sont prêts à payer les clients. Grâce à cette plateforme, l’entreprise peut aussi déterminer comment optimiser et consolider le fret, en définissant par exemple le nombre d’arrêts entre Boston et la Californie, ainsi que la manière d’optimiser l’enlèvement et la livraison. « Le véritable défi est celui de l’échelle », pointe le DSI, qui fait remarquer que le réseau de XPO traite chaque jour 150 000 expéditions provenant d’environ 300 centres de service en Amérique du Nord, ce qui représente des millions de points de données en temps réel qu’il faut analyser et corréler pour offrir à chaque client le service de livraison le plus efficace. « Nous avons construit ces plateformes technologiques, mais nous avons besoin d’une architecture flexible et évolutive, et c’est ce que nous offre le cloud », ajoute Jay Silberkleit. De plus, comme le fait remarquer le DSI, pour être fluide, une logistique de fret doit s’articuler autour d’opérations data robustes.

Les données comme carburant

« Nous sommes définitivement dans un métier de données », insiste Jay Silberkleit. « Quand on s’interroge sur notre transformation numérique et notre parcours numérique, on voit qu’elle repose en grande partie sur notre façon d’analyser les données », développe le DSI. Pour XPO, les volumes de données concernés sont importants. « Nous avons le positionnement GPS et des outils télématiques installés dans les camions pour collecter des informations sur nos moteurs pendant les trajets. Tous les employés de nos centres de service sont équipés d’un appareil portable, et tout notre fret est marqué d’un code-barre. Nous recevons tous ces points de données sous forme d’intégrations dans Google BigQuery », décrit Jay Silberkleit. L’importante équipe de data analystes et de programmeurs de XPO Logistics a également développé un portail Web unique qui permet aux clients de faire des demandes, de suivre les dates d’enlèvement et de livraison, d’obtenir des mises à jour et de payer les factures. XPO s’appuie fortement sur le moteur API de Google ainsi que sur les composants IoT et ses propres applications maison pour se connecter et s’intégrer aux systèmes internes des clients, et ses data scientists élaborent des modèles d’apprentissage machine à l’aide de la plateforme Google Vertex AI. « Pour exécuter un modèle LTL dynamique, vous devez être en mesure de consolider les données de fret à différents points et de densifier les chargements sur les routes qui se connectent à vos destinations », ajoute Jay Silberkleit, qui poursuit : « Avoir un réseau dynamique signifie que nos modèles d’apprentissage machine peuvent calculer le meilleur trajet que le fret devrait prendre à travers le réseau et nous dire comment regrouper nos volumes de fret ».

« Le réseau dynamique de XPO ne génère pas automatiquement des gains d’efficacité, mais il permet aux analystes humains de se concentrer sur le chargement des remorques plutôt que de passer une partie de leur temps à planifier les chargements », indique le DSI. « Chaque jour, nous faisons l’inventaire de ce que nous avons à transporter et nous demandons au modèle de machine learning d’envoyer des instructions à un PDA pour indiquer aux gens comment charger les remorques d’une certaine manière, afin de maximiser les volumes en parcourant le moins de kilomètres possible tout en offrant le meilleur service possible », détaille Jay Silberkleit. Les clients demandent – et obtiennent – plus de visibilité sur le suivi de leurs expéditions et ils disposent d’informations plus précises. Pour cela, XPO utilise des API pour accéder à des demandes de données personnalisées à partir de son datalake, et fournit en retour des informations en temps réel sur l’endroit où se trouve la marchandise d’un client et le temps qu’il faudra avant qu’elle n’arrive. « Je crois que nous sommes l’un des seuls transporteurs à disposer d’un suivi au niveau de chaque lot individuel, ce qui permet à nos clients de connaître exactement l’emplacement et le statut de chacune de leurs palettes quand ils saisissent leur numéro d’expédition », ajoute le DSI.

Une transformation qui rapporte

Sous la direction de Mario Harik, et maintenant de Jay Silberkleit, la transformation numérique de XPO a joué un rôle essentiel dans l’évolution de l’entreprise. Au cours du troisième trimestre 2022, la part des chargements partiels LTL dans l’activité globale de XPO a généré 1,2 milliard de dollars de revenus, soit une augmentation de 12 % par rapport au même trimestre de l’année précédente. Dans les documents déposés auprès de la SEC, XPO indique que ses opérations technologiques sont un moteur important de croissance et d’efficacité opérationnelle. Le logisticien prévoit que les optimisations de coûts découlant de sa transformation numérique contribueront à hauteur de 3 à 4 % à son taux de croissance annuel, estimé entre 11 et 13 % pour 2021 à 2027, selon les données de l’entreprise. Dave McCarthy, vice-président de la recherche sur les services d’infrastructure cloud d’IDC, fait remarquer qu’au cours des cinq prochaines années, environ 25 % des entreprises qui prévoient une transformation majeure de leur activité feront appel à des fournisseurs de cloud pour les aider à atteindre cet objectif. Mais ce seront celles qui, comme XPO Logistics, développeront leurs propres applications et analyses pour exploiter au mieux le cloud, qui en tireront le plus de bénéfices. « Pour les grandes entreprises, cela représente un investissement important dans les logiciels et dans des personnels ayant des compétences en plateformes de données, d’apprentissage machine et d’analyse », explique Dave McCarthy, ajoutant que « la capacité de l’automatisation à accroître l’efficacité des opérations et l’amélioration de l’expérience client sont des éléments essentiels pour créer et maintenir un avantage concurrentiel ».

Paula Rooney, IDGNS (adaptation Jean Elyan)

Retrouvez l’article original sur le site de notre publication sœur CIO 

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