Comment optimiser sa supply chain avec l’IA ?

Comment optimiser sa supply chain avec l’IA ?

Pour réduire considérablement son empreinte carbone et améliorer sa supply chain, TEREOS a fait appel à JEMS afin de mettre en place une plateforme data et un algorithme de machine learning. Un résultat sans appel.

 

Améliorer la supply chain, une priorité pour TEREOS

TEREOS est un groupe coopératif international, 2e groupe sucrier au monde avec plus de 12 000 coopérateurs agriculteurs français. Le groupe est spécialisé dans la transformation de la canne à sucre, la betterave sucrière et les céréales en produits sucrants, alcool et éthanol, électricité et nutrition animale. Dans son vaste projet de transformation digitale « Ambitions 2022 », TEREOS a contacté JEMS pour l’aider à construire sa plateforme data et parmi les besoins recensés, améliorer la supply chain, la production, les délais et la gestion des tâches, est devenu la priorité. En effet, lors de la récolte de betteraves sucrières, ce sont plus d’une dizaine de milliers de camions qui circulent tous les jours depuis les champs jusqu’à l’usine. Et si les flux d’attentes ne sont pas gérés correctement, c’est une perte de temps considérable lors de la collecte avec l’apparition systématique de bouchons sur les routes.

 

La solution data mise en place par JEMS

JEMS apporte son expertise à la fois sur la mise en place de la feuille de route et sur l’exécution du projet. Toute la solution a été déportée dans le cloud Azure de Microsoft ; on utilise Talend pour les transporter et les organiser dans les différentes couches de la plateforme, la base de données Snowflake, DataStax dans le cloud et Tableau pour assurer la Data visualisation. Un algorithme d’IA en machine learning a permis d’optimiser les temps d’attente de plus de 10 000 camions par jour.

 

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