Planification de la capacité de fret et prévisions de la demande pour les grandes entreprises

Avec les chaînes d'approvisionnement sophistiquées d'aujourd'hui, planification de la capacité de fret et prévision de la demande are the key activities to ensure the best logistics performance of large enterprises. Effective freight transport management directly affects delivery timings, reducing costs, and customer satisfaction. Through the integration of groupage de fret, planification multimodale du fretet allocation des ressources de fret dans les plans, les organisations atteignent la meilleure efficacité opérationnelle et les coûts d'expédition les plus faibles.

L'article traite de la planification de la capacité de fret et de la planification de la demande pour les grandes entreprises dans le contexte de la planification multimodale du fret axée sur l'action et des méthodes d'optimisation des expéditions de fret.

Planification de la capacité de fret et aperçu de la prévision de la demande

Qu'est-ce que la planification de la capacité de fret ?

La planification de la capacité de fret consiste à prévoir et à planifier les ressources de transport qui peuvent être utilisées pour satisfaire la demande d'expédition. La planification de la capacité de fret consiste à déterminer la quantité de fret transportée sur une période donnée avec des ressources de transport accessibles telles que des camions, des conteneurs, des wagons ferroviaires ou des navires.

Qu'est-ce que la prévision de la demande de fret ?

Les estimations de la demande de fret prévoient les niveaux futurs de navires en se basant sur l’historique, les mouvements du marché et les cycles. Une prévision efficace permet aux entreprises d’anticiper les besoins en capacité bien à l’avance, d’éviter les goulots d’étranglement et de maximiser l’utilisation des actifs de fret.

Pourquoi ces processus sont-ils importants pour les grandes entreprises ?

Les grandes entreprises ont typiquement de grandes chaînes d'approvisionnement avec de nombreux centres de distribution, fournisseurs et clients dispersés géographiquement. Une prévision de la demande inadéquate ou une mauvaise planification des capacités peuvent entraîner :

Coût transport plus élevé düc l'utilisation incomplète de la capacité.
Insatisfaction client due à un retard d’expédition
Une consolidation des marchandises inefficace entraînant des coûts de transport plus élevés
Ratio inefficace entre le volume de fret et la capacité, ce qui réduit la résilience globale de la chaîne d'approvisionnement.

Ce sont des processus réduits qui amélioreront la prise de décision et l'agilité opérationnelle.

Stratégies clés pour la planification de la capacité de fret et la planification de la demande

1. Mise en œuvre de la consolidation des expéditions de fret

Regroupement de chargements de marchandises est le processus de décomposer de petits envois en une seule charge de transport dans le but de maximiser l'utilisation de la capacité du véhicule et de minimiser les coûts.

Minimise les déplacements et donc la consommation de carburant
Réduit les coûts de transport grâce aux économies d'échelle.
Réduit l'impact environnemental en préservant la teneur en carbone.

Les grandes entreprises peuvent regrouper leurs opérations dans des installations de cross-docking ou des centres de consolidation. Les logiciels informatiques peuvent être suffisamment sophistiqués pour détecter des opportunités de consolidation en fonction du poids de l'envoi, du calendrier de livraison et des préférences de destination.

2. Utiliser la planification multimodale du fret

Planification multimodale du fret utilise deux modes de transport ou plus, par exemple routier, ferroviaire, maritime et aérien, simultanément afin d'utiliser pleinement l'expédition de marchandises.

Offre la possibilité de choisir des itinéraires économiques ou les plus courts.
Utilise la capacité pour obtenir une utilisation optimale de la charge entre les modes.
Réduction des risques liés aux aides grâce à une diversification modale des transports

En fonction des caractéristiques de l’expédition et de l’implantation des installations régionales, les entreprises peuvent élaborer des plans multimodaux de réduction du temps de transit et du coût du fret. Par exemple, le transport longue distance peut être effectué par rail et la livraison du dernier kilomètre par camion.

3. Améliorer la qualité de la prévision de la demande de fret

L'adéquation de l'offre et de la demande nécessite une prévision. Les approches sont :

Analyse historique des expéditions : Tirer parti des tendances saisonnières et de la demande passée.
Renseignement commercial : S'appuyer sur des mesures macroéconomiques et des tendances de l'industrie.
Collaboration en prévision: Impliquer les fournisseurs et les clients dans le partage des informations sur la demande.
Modèles d'apprentissage automatique : Exploiter des logiciels basés sur l'IA pour une plus grande précision dans les prédictions.

En appliquant ces techniques, les entreprises sont en mesure de prévoir les fluctuations et de synchroniser leur capacité à l'avance.

4. Optimisation de l'allocation des ressources de fret

Allocation des ressources de fret est l'allocation de ressources de transport à un coût équitable afin de répondre à la demande prévue.

Effectuer des livraisons complètes par camion sur des liaisons à fort volume.
Attribuer les types de véhicules appropriés en fonction de la taille du fret et de la priorité de livraison.
Livrer à un moment qui ne perturbe pas les heures de pointe et qui maximise l'utilisation des conducteurs.

La planification dynamique des ressources évite les goulets d'étranglement capacitaires et réduit les temps d'arrêt des véhicules de transport de marchandises.

Utiliser la technologie pour optimiser l'acheminement de marchandises

La technologie est à l'avant-garde de la planification de la demande de fret et de la planification de la capacité :

Systèmes de gestion des transports (TMS) : Faciliter la planification des itinéraires, l'optimisation du chargement et le suivi des expéditions.
Analyse des données de fret : Intégrez les performances des transporteurs et les modèles d'expédition pour faciliter la prise de décisions éclairées.
IA et apprentissage automatique : Améliorer les modèles de prévision et permettre l'automatisation de l'allocation des ressources.
Marchés numériques du fret : Fournir une visibilité en temps réel de la capacité de fret disponible et automatiser le regroupement des expéditions.

Les intégrateurs comme GetTransport proposent des plateformes préemballées dotées de cette fonctionnalité, permettant aux grandes entreprises de gérer discrètement et à moindre coût le transport de marchandises.

Avantages d'une planification efficace de la capacité de fret et de la prévision de la demande

Économies de coûts : Coût du fret économisé grâce au groupage des envois et à l'optimisation du mode de transport.
Niveaux de service améliorés : Calendriers de livraison acceptables, basés sur la capacité prévue, pour rattraper la demande projetée.
Durabilité : Économies environnementales grâce à la réduction des émissions par l'optimisation de l'utilisation des véhicules et le choix de modes de transport écologiques.
Agilité opérationnelle : Capacité à réagir rapidement à l'évolution des besoins du marché et au volume des expéditions.
Coopération améliorée: Amélioration de la coopération avec les transporteurs et les fournisseurs grâce aux prévisions coopératives et à la visibilité.

Étapes opérationnelles pour atteindre ces stratégies avec de grandes entreprises

Analyse du réseau de fret : Tracer les voies de transport existantes, les modes et les volumes d'expédition.
Consolidation et collecte de données : Données fiables en temps réel sur les expéditions et les capacités.
Modèle de prévision : Les données historiques et les tendances du marché alimentent le modèle et permettent de prévoir la demande.
Opportunité de consolidation : Examiner les itinéraires d'expédition et la destination pour identifier les chargements combinables à des fins de consolidation.
Créer des plans de scénarios multimodaux : Coût commercial vs. temps de transit et envisager d’autres combinaisons de modes
Mettre en œuvre des solutions technologiques : automatisation de la planification et du suivi à l'aide d'un TMS et d'un logiciel d'analyse.
Personnel et coordination : Impliquez le personnel de la logistique, les fournisseurs et les transporteurs dans les processus de planification et de prévision.

Les grandes entreprises doivent maîtriser planification de la capacité de fret et prévision de la demande afin de parvenir à une gestion efficace du transport de marchandises. Grâce à l'intégration du groupage des expéditions de fret, de la planification multimodale du fret et de l'allocation intelligente des ressources de fret, les entreprises peuvent fluidifier les flux d'expédition, maîtriser les coûts et améliorer la qualité de service. Grâce à la technologie et aux capacités d'analyse des données, les entreprises peuvent également s'adapter à la dynamique d'un environnement logistique flexible.

À mesure que la complexité des chaînes d'approvisionnement augmente, l'excellence à long terme dans la planification des capacités et la prévision sera l'un des moteurs de l'excellence logistique.

FAQ

En quoi la planification de la capacité de fret diffère-t-elle de la prévision de la demande de fret ?

La planification de la capacité de fret détermine la capacité de transport nécessaire pour acheminer le fret, et la prévision de la demande de fret estime le volume des expéditions futures par l'analyse des tendances des données.

Pourquoi la planification du fret multimodal est-elle importante pour les grandes entreprises ?

La planification multimodale implique de nombreux modes de transport avec, comme domaines d'intérêt, la réduction des coûts, la réduction du temps de trajet et l'utilisation de la capacité afin de créer de la flexibilité et de la solidité dans le transport de marchandises.

La technologie peut-elle améliorer la qualité des prévisions de la demande de fret ?

Oui, l'IA, l'apprentissage automatique et l'analyse avancée traitent le big data et identifient des schémas qui permettent d'obtenir des prévisions plus précises qu'avec les méthodes traditionnelles.