Cargotec utilise les données et le ML pour optimiser le flux des cargaisons et favoriser les solutions durables

Cargotec Oyj (Cargotec), fournisseur mondial de solutions de manutention de cargaisons et de charges, est une entreprise 1,5°C, ce qui signifie qu'elle a annoncé son objectif de réduire de moitié ses émissions de dioxyde de carbone entre 2019 et 2030. Pour atteindre cet objectif, Cargotec favorise l'efficacité et la durabilité en fournissant aux clients des solutions électriques ainsi qu'en collectant des données avec sa solution d'Internet des objets (IoT). Tout en visant la transformation numérique de la manutention des marchandises et des chargements, la mission de Cargotec est de fournir un flux de marchandises plus intelligent pour une meilleure vie quotidienne.

Permettre l'analytique des données est essentiel pour l'avenir de l'industrie du transport et de la logistique, ainsi que pour une entreprise mondiale comme Cargotec. L'une des unités commerciales stratégiques de Cargotec, Kalmar, fournit des solutions qui participent à près de 800 millions de mouvements de conteneurs dans le monde chaque année. Et trois navires sur quatre dans le transport maritime mondial transportent des équipements de MacGregor, une autre unité commerciale de Cargotec. Construire une architecture IoT qui capturerait les données de toutes les solutions de Cargotec puis les analyserait pour en tirer des enseignements serait un défi.

Pour mettre en place cette solution IoT et d'analyse des données, Cargotec s'est tournée vers Amazon Web Services (AWS). L'équipe des services pilotés par les données de Cargotec a utilisé Amazon SageMaker—qui peut être utilisé pour préparer, construire, former et déployer rapidement des modèles d'apprentissage machine (ML) de haute qualité - pour créer des modèles destinés à soutenir les services numériques pilotés par les données. Grâce à Amazon SageMaker et à d'autres services AWS, Cargotec transforme ses données en informations qui lui ont permis de mener des opérations plus efficaces, durables et rentables.

Cargotec fournit des solutions de manutention de cargaisons et de charges pour les navires, les ports, les terminaux et les opérateurs de logistique intérieure dans plus de 100 pays par le biais de ses quatre unités commerciales : Kalmar, Hiab, MacGregor et Navis. En 2020, ses ventes se sont élevées à environ 3,3 milliards d'euros.

En 2015, Cargotec a commencé à construire un système IoT et d'analyse de données sur AWS pour mieux servir ses clients dans le monde entier. « Nous voulions mieux comprendre nos clients et leurs défis opérationnels grâce à l'IoT et à la collecte de données », explique Pekka Mikkola, directeur des services axés sur les données chez Cargotec. En collaboration avec ses clients, l'entreprise a pu développer des services intelligents utilisant les données dans de nouveaux contextes. Ces approches de l'IoT et de l'analyse des données soutiendraient également les solutions nouvellement électrifiées de Cargotec - par exemple, en améliorant les scénarios de charge pour optimiser les opérations d'alimentation. Selon un blog de Cargotec, « les méthodes fondées sur les données, telles que l'intelligence artificielle, sont cruciales pour rendre possible la transition vers des flottes à propulsion électrique de manière judicieuse et factuelle, plutôt que par la spéculation. »

Depuis 2018, l'entreprise utilise les services AWS, notamment Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) - un service de stockage objet qui offre une évolutivité, une disponibilité des données, une sécurité et des performances de pointe - que Cargotec utilise pour stocker des centaines de téraoctets de données brutes.

Selon M. Mikkola, Cargotec a choisi AWS en raison de sa flexibilité et de sa rapidité d'innovation : « Nous pouvons être rapides dans la démonstration de la valeur à nos clients. Nous avons une clientèle diversifiée et un large éventail de solutions qui exigent une véritable modularité des services que nous utilisons, et l'utilisation d'AWS a répondu à ce besoin. » 

Cargotec a construit un pipeline qui collecte les données des équipements en utilisant Amazon Data Firehose, un moyen simple de charger de manière fiable des données en continu dans des lacs de données, des magasins de données et des services d'analyse. Les données en continu sont stockées dans Amazon S3, qui abrite également d'autres types de données, telles que les données des systèmes d'entreprise. Les scientifiques des données de Cargotec utilisent ensuite Amazon Athena, un service d'interrogation interactif sans serveur, pour analyser les données dans Amazon S3 à l'aide d'un langage d'interrogation structuré standard. Ils peuvent ensuite saisir les données des tables Amazon Athena dans Amazon QuickSight, un service de business intelligence évolutif, sans serveur, intégrable et alimenté par le ML, qui permet à l'équipe d'experts de créer et de publier des tableaux de bord interactifs avec des informations alimentées par le ML pour un public plus large. L'entreprise utilise également AWS Lambda, un service de calcul sans serveur qui permet aux utilisateurs d'exécuter du code sans avoir à approvisionner ou à gérer des serveurs, à créer une logique de mise à l'échelle des clusters en fonction de la charge de travail, à maintenir des intégrations d'événements ou à gérer des temps d'exécution. « Nous sommes en mesure d'adapter nos services de base et de faire correspondre la puissance de calcul à la demande chaque jour, pour plus de flexibilité et de capacité de mise à l’échelle » explique M. Mikkola.

Grâce à Amazon SageMaker, l'équipe des services axés sur les données a développé et déployé des modèles ML qui effectuent des analyses prédictives sur les équipements Cargotec. « L'utilisation d'Amazon SageMaker permet à nos scientifiques des données d'être productifs et d'accéder à des centaines de téraoctets de données stockées et de les explorer à partir des machines », explique M. Mikkola. « Nous n'avons pas besoin d'avoir des personnes dédiées à la manipulation des données. Les scientifiques des données peuvent accéder eux-mêmes aux données pour les traiter. Nous sommes particulièrement fiers de notre pipeline d'opérations ML entièrement sans serveur, qui gère l'ingestion de données et le service de modèles et tout ce qui se trouve entre les deux. » Une architecture sans serveur n'est pas seulement efficace, elle est aussi rentable.

L'un des modèles ML est utilisé dans le cadre de la garantie d'économie d'énergie récemment introduite par l'entreprise : une initiative de vente éco-efficace d'avant-garde qui permet aux clients d'estimer les coûts d'exploitation et de réduire les émissions en passant à des machines électriques telles que les chariots élévateurs électriques de Kalmar. Cargotec utilise un modèle ML pour comprendre combien d'énergie l'équipement de manutention du fret consommera dans différents scénarios en fonction des conditions d'exploitation, des distances de conduite et du poids des charges. Cargotec peut alors demander aux clients comment ils prévoient d'utiliser l'équipement et peut alors prédire la consommation d'énergie. Si les clients dépassent le montant prévu, Cargotec s'engage à les rembourser. « Les clients sont très satisfaits : grâce à cette offre, une entreprise peut prendre ce qui était auparavant un coût variable et en faire un coût fixe », explique M. Mikkola.

L'analyse des données est également utilisée pour améliorer les opérations de maintenance des équipements, par exemple pour prévoir le moment où un équipement pourrait tomber en panne ou nécessiter un entretien. Ces informations peuvent orchestrer les opérations de service et apporter de nouvelles perspectives. « Grâce aux solutions AWS, nous distillons des informations à partir des données de service, des données de maintenance et des données d'utilisation des équipements afin d'améliorer les opérations des clients et d'assurer une meilleure disponibilité de leurs équipements », explique M. Mikkola.

En misant tout sur AWS, Cargotec a construit une solution IoT et d'analyse de données qui aide ses clients à rendre leurs opérations plus sûres et plus efficaces, durables et rentables. Les clients peuvent utiliser les solutions Cargotec alimentées par AWS pour optimiser leurs opérations quotidiennes, ce qui leur permet de bénéficier d'un flux de marchandises plus intelligent pour améliorer leur vie quotidienne.

Pour en savoir plus, veuillez consulter le site aws.amazon.com/sagemaker.