Algorithme prédictif : le contexte
- La forte concurrence par les grandes flottilles industrielles européennes rend l’optimisation des opérations cruciale pour pérenniser économiquement la pêche artisanale.
- La Coopérative Maritime Etaploise souhaite optimiser ses opérations de logistique en estimant de façon précise la date et l’heure de retour au port des navires, pour garantir une disponibilité de la chaine logistique.
Cet exemple d’algorithme prédictif permet de prédire les heures précises de retour au port des bateaux. En effet, à cause de l’absence de réseau en mer, les capitaines ne peuvent pas annoncer leur arrivée. La prédiction de l’heure d’arrivée permet donc aux camions de réceptionner le fruit de la pêche au bon moment, optimisant ainsi les opérations de logistique.
A partir d’une certaine taille de navire, il est obligatoire de disposer d’un système d’identification automatique (AIS) permettant de l’identifier et de transmettre des informations cruciales comme sa vitesse, sa position GPS, son cap, etc. C’est à partir de ces données que nous pouvons détecter automatiquement les différentes phases de trajet (transit, pêche, retour, etc.) et prédire l’heure d’arrivée.
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Développement d’algorithmes de détection d’opérations et de prédiction du retour au port, et développement d’une web application de visualisation des résultats pour optimiser les opérations et réduire les coûts de la logistique.
