Problématique et Besoin Initial

La problématique centrale réside dans la prévention des ruptures dans la chaîne d'approvisionnement, un enjeu critique pour beaucoup d'entreprises. Afin de pallier ce défi, notre équipe se concentre sur l'analyse approfondie des articles d'actualité provenant de diverses sources.

Notre objectif est triple. Nous cherchons d'abord à détecter les zones géographiques concernées par les actualités. Ensuite, nous évaluons l'impact potentiel de ces informations sur la chaîne logistique et d'approvisionnement. En utilisant ces données, nous anticipons les fournisseurs susceptibles d'être affectés, guidant ainsi le développement d'une solution adéquate pour résoudre les problèmes détectés et éviter toute rupture d'approvisionnement.

Notre Scope 

Le champ d'action de notre Dataplatform AI Logistics s'étend au-delà de la prévention des ruptures dans la chaîne d'approvisionnement. Nous sommes également engagés dans des propositions novatrices pour le déploiement de futures stations de recharge pour véhicules électriques. Notre approche comprend une vision macro pour identifier les zones nationales nécessitant des stations de recharge, une analyse approfondie pour trouver les emplacements les plus stratégiques, et l'utilisation de données historiques et prédictives pour estimer la consommation en kilowatts-heures.

Ressources et Technologies Utilisées

Pour atteindre ces objectifs ambitieux, notre équipe s'appuie sur un panel de technologies de pointe. Les principales technologies comprennent Figma pour la conception, React.js pour le développement front-end, Neo4j pour stocker les liaisons inter-entités, et une gamme complète de services Google Cloud Platform (Big Query, Google Kubernetes Engine, Dataflow, Cloud Function, PubSub, Cloud Storage). L'intégration de Google Maps permet la mise en place des fonctionnalités de géo-intelligence, tandis que l'utilisation généralisée de l'IA (NLP API, Vertex...) permet d'atteindre les objectifs de prédiction complexe.

Résultats Attendus

Le résultat final de notre Dataplatform AI Logistics est une gestion de chaîne logistique préventive et une expansion judicieuse des infrastructures de recharge pour véhicules électriques. Nous visons à prévenir les ruptures en anticipant les problèmes liés à la chaîne d'approvisionnement, assurant ainsi une continuité fluide. Parallèlement, nous cherchons à déployer des stations de recharge de manière stratégique, optimisant l'accessibilité et la satisfaction des utilisateurs de véhicules électriques.

En conclusion, la Dataplatform AI Logistics constitue une réponse innovante aux défis de la chaîne logistique et de la mobilité électrique, grâce à une combinaison de technologies avancées, de données intelligentes et d'expertise approfondie. C'est une démonstration de notre engagement envers l'excellence technologique et l'impact positif dans des secteurs clés de l'industrie.