Grâce à un accord avec Stellantis, la marque japonaise se positionne sur le marché en croissance des véhicules utilitaires légers (VUL) avec une nouvelle gamme et des services conçus pour conquérir et fidéliser ses clients.

Les erreurs de préparation de commande coûtent cher, notamment en CO2 car elles génèrent de nouvelles livraisons. D’où l’intérêt de fiabiliser ce processus grâce à l’intelligence artificielle (IA).

Dans les entrepôts où, chaque jour, les opérateurs peuvent parcourir une bonne dizaine de kilomètres à pied pour préparer leurs commandes, les robots mobiles autonomes prennent la main. Objectif : diminuer la pénibilité tout en participant à l’attractivité du métier.

Accroître l’efficacité opérationnelle des plans de transport et de la gestion des tournées, telle est la promesse de l’IA pour séduire donneurs d’ordre et transporteurs. Au passage, ce gain contribue à réduire les kilomètres parcourus et donc les émissions de CO2. Mais les acteurs de l’IA en profitent pour aider les transporteurs à simuler leur transition électrique sans perte d’exploitation.