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Optimisation tournées de maintenance

IA Énergie 4 mois
Résultat mesuré
-25% km parcourus, +30% interventions/jour

Contexte

Distributeur gaz national opérant 2000 techniciens terrain pour la maintenance, les raccordements et les interventions d'urgence. La planification des tournées est réalisée manuellement par 50 dispatchers la veille pour le lendemain. Les techniciens parcourent en moyenne 120 km/jour dont 35% de kilomètres improductifs (trajets entre interventions mal optimisés).

Problème & Défi

Planification manuelle par 50 dispatchers : 2h de préparation par dispatcher chaque matin. Kilomètres improductifs : 35% des déplacements techniciens (soit 15M km/an inutiles). Temps d'intervention non optimisé : les techniciens spécialisés sont parfois envoyés sur des interventions simples. Interventions non planifiées (urgences) désorganisent les tournées existantes. Retards d'intervention : 15% des rendez-vous ne sont pas respectés, impactant la satisfaction client.

Solution & Livrables

Modèle d'optimisation combinatoire ML planifiant les tournées de 2000 techniciens avec 50+ contraintes (compétences, zones, priorités, fenêtres horaires). Replanification dynamique en temps réel intégrant les urgences sans désorganiser les tournées existantes. Matching technicien-intervention optimisé : compétences, géolocalisation, charge de travail. Application mobile technicien : tournée optimisée, navigation, formulaires d'intervention digitalisés. Dashboard dispatching : carte temps réel, KPIs (km, ponctualité, productivité), alertes retard.

Technologies

PythonOR-ToolsDatabricksAPIs cartographiques

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