Chaîne logistique intelligente : sécurité routière et optimisation énergétique

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Faculté des Sciences, Rabat

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Le secteur de la logistique routière, au cœur de la Supply Chain, traverse de profondes transformations dans un contexte mondial dominé par l’urgence climatique, la transition numérique et la quête d’une durabilité renforcée. Le Maroc, en tant que hub logistique émergent en Afrique, fait face à trois défis majeurs : réduire les émissions de CO₂ liées au transport routier, sécuriser les flux logistiques, et digitaliser les opérations afin d’en améliorer l’efficacité. Cette thèse propose une réponse innovante à ces enjeux à travers la conception de la plateform e NW Logistics Tracker. Basée sur l’intelligence artificielle, cette solution intègre des capteurs embarqués, le traitement d’images, des algorithmes d’optimisation et des tableaux de bord intelligents. Elle permet de suivre les indicateurs logistiques, de détecter les infractions routières, et de minimiser l’impact environnemental du transport. L’approche adoptée repose sur deux fondements : l’étude des technologies d’IA appliquées à la logistique, et la méthodologie DMAIC issue du Lean Six Sigma pour structurer la conception, l’implémentation et l’évaluation du système. Les résultats attendus mettent en lumière la contribution de l’IA à la décarbonation, à la sécurité routière, à la responsabilisation des chauffeurs et à la digitalisation durable de la logistique au Maroc.

Description

Keywords

informatique Industrielle, Supply Chain et Intelligence Artificielle, Supply Chain, Logistique intelligente, Optimisation des trajets, Réduction des émissions de CO₂, Vision par ordinateur, Apprentissage profond

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