Comment le port d’Anvers optimise sa logistique avec la Data Science ?7 min read

En quête d’une exploitation rapide et intelligente de leur volume de données, le port d’Anvers a fait appel à Business & Decision pour optimiser et assurer la sécurité et l’efficacité de son transport maritime. Retour d’expérience.

Comment le port d'Anvers optimise sa logistique avec la Data Science ?

 

Le port d’Anvers est le deuxième port le plus important d’Europe et abrite la plus grande écluse du monde. Chaque année, son personnel, responsable de l’infrastructure et de son organisation, supervise les voyages et les visites de 15 000 navires de mer et de 60 000 bateaux de navigation intérieure.

L’analyse de données ouvre de fortes perspectives à toutes les entreprises et permet surtout de résoudre des défis complexes. Le service informatique du port d’Anvers s‘est rendu compte de l’opportunité d’optimisation que représentaient pour l’organisation les analyses de données. Ils se sont tournés vers nous pour une intégration rapide des outils analytiques à leurs opérations.

 

L’analyse de données pour ouvrir de nouvelles perspectives

 

La technologie y joue depuis longtemps un rôle de facilitateur, contribuant de manière clé à l’optimisation des infrastructures et aux opérations nautiques et logistiques. En raison d’un trafic portuaire et d’une complexité des opérations accrus, et de la demande de planification juste-à-temps en hausse, son potentiel ne cesse de croître.

Le port d’Anvers souhaite avoir une utilisation ciblée des différentes sources de données pour ouvrir toutes sortes de possibilités et d’usages jusqu’alors inexploités. « La rapidité, l’efficacité et les économies sont nos principales motivations », explique Jan Goossens, chef de projet pour le port d’Anvers.
 


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« Nous avons réalisé que nous ne savions pas comment exploiter et coordonner cet énorme volume de données pour approfondir nos connaissances et en tirer profit. » Une prise de conscience essentiellement due à l’exigence du système d’identification automatique (transpondeurs AIS – pratique courante depuis des années dans le secteur du transport aérien en vigueur dans le domaine maritime depuis 2012).

Les données AIS, utilisées pour la visualisation en temps réel du trafic maritime, étaient sauvegardées pour une période maximum de trois mois en raison de leur énorme volume. Par conséquent, elles n’avaient jamais été exploitées pour recueillir des informations détaillées et historiques sur les goulets d’étranglement, les périodes de pointe, les retards ou les risques.

 

Un savoir-faire et une expertise éprouvés

 

« Nous faisions face à une multitude de possibilités », ajoute Jan Goossens. « Le traitement de l’ensemble de ces données requiert une architecture technologique appropriée et nous avions un réel embarras du choix. Nous avons rapidement compris que nous avions besoin d’un partenaire externe ayant un savoir-faire et une expertise éprouvés pour accélérer le projet. Nous avons donc choisi Business & Decision. »

Dans le monde de la Data, les choses évoluent rapidement. Pour le port d’Anvers, cela s’est traduit par une solution à composants multiples, basée sur l’infrastructure cloud Microsoft Azure, et complétée par l’utilisation de briques Open Source telles que R, Python ou Spark.

 

Des décisions éclairées pour identifier et anticiper les goulets d’étranglement

 

Un Data Lab a ainsi rapidement été constitué pour conduire les premiers cas d’usage. La visualisation de l’occupation du poste d’amarrage a été le premier développé car il concentre de nombreux enjeux pour le port d’Anvers. Cette première application a permis une meilleure surveillance de l’intensité du trafic. En cas de réclamation ou d’interrogation sur les temps d’attente aux écluses ou aux postes d’amarrage, le port d’Anvers avait jusque-là recours à un décompte manuel des navires, mais cela prenait du temps et était toujours empreint de subjectivité

« Grâce à une plus grande objectivité et accessibilité de nos données, nous pouvons plus facilement identifier et anticiper les goulets d’étranglement, » précise Jan Goossens. « Nous pouvons prendre des décisions éclairées et, lors de tout échange, nous nous trouvons immédiatement en position de force. »

 

Optimiser la chaîne opérationnelle du port d’Anvers

 

Le deuxième cas d’utilisation a été développé en vue d’optimiser la chaîne opérationnelle du port d’Anvers. « Pour utiliser de la manière la plus efficace les installations de chargement et de déchargement limitées et à disponibilité variable, il est impératif de prédire avec précision l’heure d’arrivée prévue (ETA) de chaque navire dans le port, et ce jusqu’à l’amarrage à son poste, » explique Jan Goossens.

« Dans certains domaines, les prévisions de l’ETA ne semblent pas toujours aussi précises qu’elles devraient l’être. Par le biais de ce cas d’utilisation, nous cherchons à déterminer les paramètres en cause à l’aide de données statistiques. Ensuite, nous pouvons comparer les méthodes pour comprendre comment mieux encadrer les processus. »

 

Des sources d’information précieuses et prometteuses

 

L’architecture étant déterminée, nous pouvons la développer étape par étape, au fur et à mesure du développement et de l’identification de nouveaux cas d’utilisation. Les premières données, les suivis en temps réel AIS, seront bientôt accessibles pour les utilisateurs du système d’information géographique (SIG).

Dans un premier temps, elles constitueront pour les départements des opérations maritimes une valeur ajoutée, mais elles seront également une source d’information supplémentaire précieuse pour les gestionnaires de l’infrastructure. Petit à petit, des données de plus en plus détaillées et précises alimenteront les applications du système de contrôle de l’information portuaire d’Anvers (APICS). « Cela devrait profiter à tous les utilisateurs et partenaires du port d’Anvers », soutient Jan Goossens.

« Les cas d’utilisation actuels sont axés sur la sécurité et l’efficacité du transport maritime, mais il existe de nombreuses autres possibilités d’application et de combinaison. L’intégration de l’Internet des objets (IoT), par exemple, ou l’inspection automatique des quais par des caméras à bord de votre propre flotte. »

 

Interactions intensives

 

« Le transfert des connaissances et la co-création sont des composants clés de l’approche de Business & Decision », explique Pieterjan Geens, Data Science Domain Manager chez Business & Decision. « Nous travaillons en collaboration proche et constante avec nos clients. Nous nous appuyons sur une interaction intensive qui est essentiel pour réaliser le projet dans les délais prévus, qui étaient ambitieux. »

« Ce projet a été caractérisé par une étroite collaboration », ajoute Luc Mertens, Directeur régional (Business & Decision). « Notre méthodologie Datalab, a d’abord permis de cerner les défis posés par le port puis d’identifier et d’explorer les opportunités que cachaient les données existantes. »

 

Industrialisation après validation du concept

 

Les cas d’utilisation ont ensuite été hiérarchisés par ordre de faisabilité et des avantages qu’ils présentaient pour l’entreprise. Un cas d’utilisation initial a été développé dans le Datalab. Cela a ensuite été utilisé pour établir une feuille de route pour les données, capable de prendre en charge un éventail aussi large que possible de futurs projets de Big Data.

Business & Decision a pris en compte l’infrastructure existante du client et les cas d’utilisation identifiés, et a effectué une comparaison des différentes technologies pertinentes. L’industrialisation de chacun des cas d’usage n’a été effectuée qu’après une phase de maquettage (Proof Of Concept POC).

 

Une plateforme à l’épreuve du futur

 

Afin de sélectionner la technologie la mieux adaptée, Business & Decision a opté pour une approche axée sur la technologie la plus performante, avec la vitesse, la robustesse et l’évolutivité comme principales exigences. « Bien qu’il s’agisse d’une solution personnalisée, cela ne signifie pas qu’elle est également la plus coûteuse », souligne Luc Mertens. « Le « Big Data » est souvent, à tort, associé au « Big Money » (un gros budget). »

Nous travaillons également avec une équipe pluridisciplinaire très flexible, qui a mobilisé nos data architects, data engineers et data scientists aux différentes étapes du projet. C’est ainsi que nous développons des solutions qui ne se retrouvent pas bloquées dans la phase de conception, mais demeurent réalisables dans la pratique. Nous avons doté le port d’Anvers d’une plateforme orientée vers le futur, capable de prendre en charge toutes sortes d’analyses et de cas d’usage. »

 

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Luka Riester

Manager Practice Big Data & Analytics à Business & Decision Belgium

10 ans d'expérience en construction de Data solutions. Je suis responsable d'une équipe composée de Data Scientists et de Data Engineers dans la région Bénélux. J'interviens auprès de grands clients pour la mise en œuvre de projets de Big Data, d'IoT et d'intelligence artificielle.

One Comment

  1. Lamya AMKACHAR 6 septembre 2018 Répondre

    Merci Article Luka, merci
    c’est super intéressent, on a un projet semblable a celui du port d’Anvers 🙂

    Lamya,

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