De l’œil humain à l’IA : comment SAP optimise étape par étape le chargement d’un camion, et la livraison des clients 

Un camion à moitié vide

Un mardi soir, sur une plateforme logistique. Un camion s’apprête à partir vers un client majeur. À première vue, tout semble en ordre : les palettes sont chargées, les documents validés. Mais en y regardant de plus près, le directeur logistique grimace. La remorque est à moitié vide. Pourtant, l’entreprise utilise un ERP, un WMS et un TMS bien configurés. Alors, où est le problème ?

Le constat : Les outils classiques gèrent les contraintes de base (poids, volume, compatibilité), mais ils ne connectent pas les données entre elles ni ne simulent les scénarios optimaux. Souvent, les préparations et les plannings sont pilotés par le WMS sans prise en compte des contraintes gérées dans les autres outils (CRM, TMS,…) Résultat : les décisions sont prises à l’instant T, sans visibilité totale sur les opportunités ou les risques.

La question : Comment passer d’un chargement sous-optimisé, observé à l’œil nu, à une logistique intelligente, où chaque camion est rempli au juste niveau, sans pénalités ni gaspillage ?

Étape 1 : Analyser le chargement en temps réel avec SAP Databricks

Problème immédiat : Le camion est déjà en cours de chargement. Les équipes doivent décider rapidement : faut-il ajouter des palettes, modifier l’itinéraire, ou accepter un taux de remplissage médiocre ?

Solution SAP : Avec SAP Databricks, les algorithmes d’optimisation sous contraintes analysent en temps réel :

• Le taux de remplissage actuel (poids, volume, gerbabilité : cartons, palette, …), Grâce aux données de votre TMS
• Les commandes en attente dans le même secteur géographique, Grâce à vos données commerciales.
• Le matériel roulant disponible (camion, remorque…)
• L’impact carbone du transport
• Les contraintes externes (météo, trafic, restrictions routières). Grâce aux données externes disponibles.

Exemple : L’algorithme identifie que deux commandes initialement prévues pour demain peuvent être avancées et regroupées avec la livraison en cours, sans dépasser le PTAC ni mélanger des produits incompatibles. Il génère un plan de chargement optimisé, avec un taux de remplissage passant de 50% à 92%.

Il peut également préconiser de profiter du faible volume expédier ce jour pour utiliser un porteur électrique, plus petit et moins polluant que le camion initialement prévu.

Résultat : Le chargement est ajusté avec les livraisons prévues pour le lendemain avant le départ du camion, sans retard ni surcoût. Le WMS a anticipé la libération des préparations en dérogeant aux règles de gestion par défaut.

Étape 2 : Simuler les impacts avec SAP Knowledge Graph

Problème : Ajouter des commandes à venir prévenir le client ou modifier l’itinéraire a des conséquences : risque de retard, pénalités, insatisfaction client. Impact carbone…Comment les anticiper ?

Solution SAP : SAP Knowledge Graph crée un jumeau numérique du chargement et de la tournée, permettant de :

• Simuler les scénarios :  »
  • Que se passe-t-il si on retarde cette livraison de 2h pour remplir le camion ? » Comment réagira mon client ? Est il possible de modifier mon rendez vous de livraisons ?
  • Que se passe t’il si j’ajoute la commande a un autre camion qui doit livrer un autre client.
  • Comment le client réagira si je livre plus que ce qui était attendu ce jour ? Quel est l’impact sur les contrats dates des produits livrés en avance ?
• Visualiser les impacts :
  • Coût logistique (carburant, péages, main-d’œuvre).
  • Satisfaction client (respect des délais, des contrats dates, priorités commerciales).
  • Impact carbone
  • Impact social (temps et plage de conduite du chauffeur si l’expédition est retardée de quelques heures)
  • Risques (météo, trafic).

Exemple : L’utilisation d’un jumeau numérique qui permet de simuler le réseau de client et le matériel disponible montre que :

• Avancer une commande pour un client VIP améliore le taux de remplissage et ainsi va réduire le coût au km.
• Retarder une livraison non urgente évite une pénalité de 200€ tout en libérant de l’espace pour une commande plus rentable.

Grouper deux livraisons diminuera le bilan carbone de mes livraisons Résultat : Les décisions ne sont plus basées sur l’instinct, mais sur des données simulées, fiables et rationnelles qui permettent d’optimiser la satisfaction client, les marges et l’impact environnemental.

Étape 3 : Automatiser les ajustements avec Joule Skills (IA Agentique)

Problème : Les ajustements de dernière minute (annulations, urgences) nécessitent des interventions manuelles et des arbitrages longs.

Solution SAP : Les Joule Skills (IA agentique) automatisent les workflows :

• Détection des opportunités : « Ce camion a 30% de capacité libre. Quelles commandes peuvent être ajoutées sans risque ? »
• Génération de propositions : « Ajouter la commande X permet de remplir le camion à 98% et de livrer un client VIP en avance. »
• Exécution automatique : synchronisation avec le TMS pour mettre à jour la tournée, et avec le WMS pour ajuster la préparation et proposer un plan de chargement optimal respectant l’équilibre de la charge et l’ordre de déchargement.
• Communication du nouveau timing en prenant automatiquement de nouveaux rendez vous sur les applicatifs clients

Exemple : Un client annule une commande au dernier moment. Joule Skills :

1. Identifie deux commandes en attente compatibles avec l’espace libéré.
2. Recalcule l’itinéraire optimal de la tournée at le plan de chargement en intégrant les nouvelles adresses.
3. Alerte les équipes et met à jour les documents de transport.

Résultat : Le camion part plein, sans délai supplémentaire. Les tournées sont réaménagées en sollicitant moins de camion.

C’est bien là la GRANDE force de la business suite de SAP :

L’affréteur ne va évidemment pas modéliser ses projections dans sap databricks, sap knowledge graph etc… d’autant plus que le camion part dans 30 minutes.

L’affréteur va expliquer sur une interface, en langage naturel, voir avec des photos l’état du chargement.

C’est l’IA de Joule qui va orchestrer le reste de la chaîne, proposer des solutions en s’appuyant sur les outils cités et générer dans le système (ERP, WMS, TMS…) les modifications de « dernière minute », revoir les vagues de préparation notamment. Car il est hors de question de mettre en péril la robustesse du système à chaque évènement subit.

Étape 4 : Prévoir en amont avec SAP Business Data Cloud

Problème : Optimiser au dernier moment est efficace, mais coûteux. Comment anticiper les chargements dès la planification ?

Solution SAP : SAP Business Data Cloud permet une planification prédictive en croisant :

• Les données historiques : quels clients commandent quoi, à quelle fréquence ?
• Les données externes : prévisions météo, calendriers des promotions, planning des jours fériés, restrictions routières saisonnières.
• Les priorités commerciales : quels clients sont stratégiques ? Quels produits ont des marges élevées ?
• Les produits qui se vendent les mieux en fonction des clients.

Exemple : Le système identifie que :

• Un client breton commande toujours 10% de volume supplémentaire en novembre sur certains produits.
• Une route est souvent bloquée à la sortie de Rennes les vendredis après-midi ou les soirs de match.
• Un produit « A » a une marge 3x supérieure à la moyenne.
• Une gamme de produit se vend nettement mieux chez mes clients de Bretagne. Indépendamment des accords commerciaux et des pénalités il est intéressant de privilégier les clients de cette région pour distribuer ces références.

Action : La planification propose :

• De pré-positionner des stocks pour ce client en octobre.
• D’éviter les livraisons le vendredi via Rennes.
• De prioriser ce produit « A » et la gamme de produit qui se vend bien en Bretagne dans les chargements pour maximiser la rentabilité.

Résultat : Les camions partent déjà optimisés, avec un taux de remplissage moyen passant de 65% à 85%. Ils livreront au client les produits les plus attendus et les plus rentables. Les délais seront respectés car l’itinéraire sera adapté aux conditions de circulation.

Conclusion : de l’œil humain à l’IA

Levier stratégique : Avec SAP, la logistique passe :

• De réactive à prédictive (moins de surprises, plus d’anticipation).
• De manuelle à automatisée (moins d’erreurs, plus de rapidité).
• De locale à globale (optimisation de bout en bout de la supply chain).

Le point de vue de l’expert BAW

L’analyse de nos experts BAW :

Avec l’ia de Joule, et la Business Data Cloud, SAP franchi un grand pas et permet à ses clients. SAP passe d’un ERP robuste dans la planification / optimisation à un outil résilient. En s’inspirant de ce qui se fait de mieux sur le marché, SAP est parfaitement outillé. ”

Les ERP, WMS, TMS permettent une latitude importante pour adapter la supply chain aux aléas du quotidien. Néanmoins, les opérations et la logistique sont soumis en permanence à des évènements ponctuels qui impactent tous les pans de l’activité. En cassant les silos de données propres à chaque outil, il devient possible de faire des choix bien plus éclairés. L’ia apporte une fluidité des informations jusqu’ici compliquée à mettre en place. ”

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