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terminal med europe

Comment optimiser les opérations de sortie de conteneur d’un terminal par l’utilisation des données disponibles ?

Pourquoi ce défi ?

S’inscrire dans la démarche smart port et ses objectifs opérationnels, en vue d’améliorer la fluidité du trafic des conteneurs en sortie de terminal, du trafic des camions et contribuer à la performance des terminaux. 

Le secteur du shipping est un secteur très concurrentiel dont l’un des enjeux majeurs pour les acteurs du secteur se situe dans l’optimisation du flux des conteneurs. Tel des vases communicants, en optimisant le flux dès l’arrivé jusqu’à la sortie du terminal, tous les acteurs de la chaine logistique du port seront impactés positivement.

Descriptif 

Ainsi dans cette logistique des conteneurs plusieurs étapes sont nécessaires pour que le conteneur puisse sortir du terminal dans un délai optimal. Aujourd’hui ces étapes sont parfois encore réalisées manuellement et le partage des informations liées à celles-ci pas suffisants pour optimiser la sortie du conteneur et les opérations logistiques nécessaires.

Exemple de situation 

Le défi portant sur l’optimisation des process terminaux, il sera donc borné comme suit :

Pour expliquer/présenter les objectifs du défi, vous trouverez ci-dessous deux rapides explications sur les activités d’un terminal.

    Sortie / Entrée d’un conteneur

    L’arrivée du conteneur sur terminal peut être effectué par différents modes de transports, mais le cas étudié aujourd’hui est celui d’un conteneur acheminé par camion.
    Après avoir franchi les portes (gate) du terminal le camion dépose le conteneur sur la zone de dépôt (yard) et le camion repars à vide ou avec un conteneur sortant.
    Le conteneur déposé sera ainsi pris en charge par les équipements du terminal : véhicules, chariots cavalier, grues, portiques etc. et sera acheminé jusqu’au navire ou entreposé sur une zone de stockage privée et non accessible aux équipements extérieurs au terminal.
    Le processus inverse est effectué pour amener les conteneurs sortant dans la zone de prise en charge (yard).

     

    Problématique

    La croissance du trafic maritime mondial a pour conséquence la saturation des terminaux, étant une problématique majeure pour le secteur.  En raison de la croissance des volumes de conteneurs échangés, la congestion et l’attente aux portes des terminaux croient de façon dramatique. Les facteurs impactant sont nombreux :  

    • Avoir une grue en panne et donc ne pas finir les opérations sur un navire dans les délais attendus. Dans ce cas il faut qu’il puisse donner une information très tôt (par exemple dès que la grue tombe en panne) de la nouvelle date estimée de fin des opérations.
    • Réaliser des opérations le weekend. Il faut pouvoir avertir au plus tôt le réceptionnaire de la marchandise.
    • Avoir l’information qu’un conteneur vient d’être déchargé mais pas encore de moyen de le communiquer en temps réel au client
    • Un navire peut avoir un problème lors de son transit entre deux terminaux. Il faut que le terminal (de destination) puisse être alerté au plus tôt pour, par exemple, faire passer un navire avant celui qui était prévu.

     

    Bénéfices attendus

    • Amélioration de la supply chain cliente

    Expérimentation, ressources et co‑innovation

    Périmètre 

    L’expérimentation consistera en :

    • Une proposition/ un test d’un process d’échange de données entre le terminal, les autorités portuaires et le carrier.
    • Le test d’un algorithme permettant de prévoir (planifier) toutes les opérations nécessaires à la sortie d’un conteneur.
      • A priori
      • A posteriori
      • En temps réel

    Ressources mises à disposition

    Datasets issus de CMA-CGM (plan de chargement, plan navire), GPMM (capacités grues, historique) et données publiques, Terminal conteneurs CMA de Fos.  

    Co-innovation

    Accompagnement de la part de CMA CGM sur la création de l’algorithme.     

    Profil de startup recherché

    Orienté data science et analyse de flux (dataflow), et en capacité d’analyser les données existantes et de créer des modèles d’optimisation.