Mockups Power BI
1. Trajets et rentabilité
https://sdmntprwestus3.oaiusercontent.com/files/00000000-3c48-61fd-
2. Taux de refus par type de client
3. Tarification dynamique et regroupement
📈 Impact
Le projet a permis de :
- Réduire les coûts de carburant
- Améliorer le taux d’utilisation de la flotte
- Optimiser le cycle de vie des véhicules
- Prendre des décisions éclairées sur maintenance et renouvellement
- Renforcer la sécurité
- Garantir la continuité de service
- Respecter les contraintes légales
- Améliorer le retour sur investissement
- Optimiser la rentabilité grâce à une tarification adaptée, au suivi du taux de refus, aux conditions de rentabilité et aux stratégies commerciales avancées (fidélisation, regroupement, volume)
🎯 Approche multi-objectif
Le moteur minimise simultanément :
- La distance totale
- Le temps de conduite
- Le coût du carburant
Tout en intégrant :
- Kilométrage et prix du marché
- Historique des pannes
- Analyse des accidents et contraventions
- Quotation dynamique des prestataires externes
- Tarification différenciée
- Suivi du taux de refus
- Contrôle des conditions de rentabilité
- Stratégie commerciale : acceptation de courses à perte, regroupement, optimisation du volume
Cette approche assure une gestion optimale de la flotte, rapide, sûre, économiquement optimisée et rentable.
✅ Conclusion
Ce projet illustre comment la data science et l’automatisation peuvent transformer des processus complexes en solutions rapides, sûres, économiquement optimisées, rentables et stratégiques, tout en assurant la continuité de service et la sécurité des chauffeurs.
💡 Ressources complémentaires :
- OSRM API
- Redis pour caching
- OR-Tools Vehicle Routing Problem
- Power BI pour visualisation interactive des trajets, tarification, taux de refus, conditions de rentabilité et regroupements
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