LMi-MAG 6 Mars 2021 - Flipbook - Page 40
RETOUR D’EXPÉRIENCE
© DR
Logistique
Si le logiciel de machine learning d’Azure montre une probabilité élevée de retard à cause de la météo, une alerte
est envoyée aux planificateurs opérationnels, qui peuvent alors mettre la cargaison sur un autre vol.
Le système transmet ensuite le tout au
Dans un post sur LinkedIn, Judson Althoff,
QUEL RÉSEAU POUR
VOS PROJETS IOT ?
logiciel de machine learning (ML) d’Azure.
vice-président exécutif du commerce monCette approche algorithmique permet à FedEx
dial pour Microsoft, a partagé le cas d’usage
Comparatif
suivant pour le dispositif Surround : « Imagid’étudier les conditions et l’environnement
nez qu’une palette de vaccins soit destinée à
dans lesquels transite chaque colis. Le transêtre transportée depuis le Michigan jusqu’à
porteur est ainsi en mesure de rerouter une
la Californie, et que les données externes
cargaison avant qu’elle ne soit retardée par
montrent une probabilité élevée de retard
des tempêtes, des catastrophes naturelles,
cutt.ly/comp-reseaux
à cause de la météo. Dans ce scénario, une
des pannes mécaniques ou des adresses inalerte serait envoyée aux agents responsables
correctes, pour ne citer que quelques-uns des
du service client et aux planificateurs opérationnels, qui
contretemps possibles. Dans le cas des vaccins contre le
pourraient alors mettre la cargaison sur un autre vol.
Covid-19, qui sont sensibles aux hausses de tempéraC’est ce qui fait toute la différence entre un vaccin qui
tures, les délais de livraison sont essentielles pour éviarrive en Californie à temps et prêt à l’emploi, ou pas. »
ter les pertes. « Les vaccins font partie des cargaisons
Par ailleurs, les capacités d’apprentissage machine font
les plus importantes de notre histoire », souligne Rob
que, pour chaque colis livré, Surround pourra ensuite
Carter. « La première façon d’assurer l’intégrité de la
faire des analyses rétrospectives de tendances afin
température, c’est de les faire parvenir à leur destination
dans les délais prévus pour la livraison. »
d’identifier des moyens d’optimiser le transport à l’avenir.
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