Actualité web & High tech sur Usine Digitale

Recevez chaque jour toute l'actualité du numérique

x

Comment l'intelligence artificielle de Vekia aide Engie à mettre en place sa supply chain

Cas d'école Engie a décidé de mettre en place une supply chain pour son activité BtoC  en 2017. Pour optimiser la gestion de ses stocks, l'énergéticien a choisi d'implémenter la brique technologique de Vekia. La start-up lilloise a développé une solution basée sur l'intelligence artificielle qui permet d'optimiser les stocks et les commandes. Explications.

mis à jour le 26 avril 2019 à 16H39
Twitter Facebook Linkedin Flipboard Email
×

Comment l'intelligence artificielle de Vekia aide Engie à mettre en place sa supply chain
Comment l'intelligence artificielle de Vekia aide Engie à mettre en place sa supply chain © DR

Engie déploie sa supply chain sur la partie BtoC depuis 2017. A la tête de ce secteur : Stéphane Moillic. Ce dernier a décidé de s'appuyer sur l'intelligence artificielle développée par le Lillois Vekia pour optimiser la gestion des stocks aux niveaux de l'entrepôt central, des 230 agences et des 3 300 camionnettes d'Engie Home Services. Explications.

 

14 000 interventions par jour sont faites par les techniciens d'Engie Home Services (maintenance, installation et réparation des systèmes de chauffage ou climatisation) qui dispose de plus d'un million et demi de références dans son système d'information. Des chiffres d'autant plus vertigineux que l'idéal serait que le technicien ait toujours la pièce de rechange nécessaire dans sa voiture. Mais avant d'en arriver là, Engie s'est rapproché de Vekia pour que la start-up optimise les stocks gérés par ses 230 agences et automatise les commandes auprès des entrepôts.

 

Vekia a collecté deux ans de données

"Neuf agences, représentatives en termes de saisonnalité et de volumétrie des 230 agences, ont été choisies pour tester pendant neuf mois la solution proposée par Vekia", annonce à L'Usine Digitale Stéphane Moillic, directeur supply chain BtoC France Engie. Cela a permis d'essayer la solution de gestion de la supply chain sur quatre grandes périodes : la période de chauffe entre octobre et février pendant laquelle il y a plus de pannes et d'urgences, la baisse saison durant l'été, et les deux périodes entre pendant lesquelles il faut soit anticiper l'hiver et augmenter progressivement les stocks soit anticiper l'été et faire diminuer progressivement les stocks.

 

"Vekia a récupéré deux ans de données auprès de toutes les agences d'Engie Home Services : localisation géographique des agences, données historiques de consommation de pièces, prix des commandes passées auprès des fournisseurs, fréquences des commandes…", explique à L'Usine Digitale Rémi Turpin, customer success manager en charge de ce projet pour Vekia. La start-up lilloise applique des techniques de machine learning et "explique" à l'algorithme ce qui s'est passé durant ces deux ans : si Engie conclut un contrat avec un promoteur immobilier ou en perd, un cela bouleverse l'équilibre précédemment établi au niveau des stocks et des commandes. Le but est que l'algorithme puisse reconnaître ce type d'événements par la suite afin de faire fluctuer lui-même les stocks et les commandes en conséquence. Et Vekia travaille actuellement à ajouter les données météo à son algorithme puisque celles-ci impactent fortement le métier d'Engie.

 

Baisse de la valeur des stocks et plus grande disponibilité des pièces

Vekia a déployé sa plate-forme en mode SaaS dans 9 agences. Chaque nuit, son algorithme reçoit les données de ces agences (ventes, stocks, changements éventuels de fournisseurs et de prix…), calcule les stocks restants et fait des propositions de commandes pour chaque point de gestion. Engie assure avoir ainsi vu ses coûts de transports diminuer d'environ 15% et la valeur de ses stocks diminuer de 10% tout en ayant une disponibilité du stock qui a augmenté de 5%. L'énergéticien a donc décidé de déployer ce logiciel dans ses 230 agences, ce qui revient à des milliards de calculs réalisés toutes les nuits.

 

La deuxième étape a été la mise en place de la plate-forme de Vekia auprès de l'entrepôt central d'Engie, actif depuis janvier 2019. L'énergéticien a créé cet entrepôt afin de pouvoir commander et stocker en très grande quantité ses produits et pièces de rechange. Vekia s'occupe donc aussi de gérer cette partie de la supply chain et de calculer les prévisions de ventes et les besoins en approvisionnement auprès des fournisseurs.

 

Optimiser les stocks de 3 300 camionnettes

"L'objectif ultime est que la pièce soit dans le véhicule avant même que le technicien ne sache qu'il en a besoin", affirme Stéphane Moillic. Aujourd'hui ce sont les agents qui décident tous les matins les pièces qu'ils prennent dans le véhicule. Demain, la plate-forme Vekia leur indiquera quels types et quelles quantités de pièces doivent être prises. Vekia analyse actuellement les données récoltées auprès d'Engie afin de regrouper des véhicules types. "Vekia croise les données relatives aux chaudières installées et aux pannes qu'elles subissent avec les compétences spécifiques des techniciens afin d'établir des stocks types", détaille Rémi Turpin.

 

Pour cela; Engie et Vekia ont décidé de lancer "un POC pendant six mois auprès d'une dizaine de camionnettes réparties sur trois agences", explique Rémi Turpin. La start-up doit valider certaines hypothèses dans le processus métier et bien comprendre comment procèdent les techniciens au quotidien pour que l'algorithme soit optimisé. Si cela fonctionne, ces techniciens deviendront des ambassadeurs afin de convaincre les autres agents de s'équiper de la plate-forme Vekia. Engie espère déployer cette solution "entre juin et octobre 2020 auprès de ses 3 300 camionnettes", selon Stéphane Moillic.

 

Réagir

* Les commentaires postés sur L’Usine Digitale font l’objet d’une modération par l’équipe éditoriale.

 
media
Suivez-nous Suivre l'Usine Digitale sur twitter Suivre l'Usine Digitale sur facebook Suivre l'Usine Digitale sur Linked In RSS Usine Digitale