De logistieke afdeling van Curium heeft te maken met stijgende transportkosten als gevolg van stijgende brandstofprijzen en personeelstekorten in de logistieke sector. Het verlagen van de kosten, door bijvoorbeeld het optimaliseren van capaciteiten en netwerkrouting, is echter complex vanwege de afhankelijkheid van veel serviceproviders. Bovendien is het doel niet enkel om de kosten te verlagen, maar ook om dit te doen met behoud van het huidige serviceniveau voor de klanten.
Samen met Curium hebben we voor een datagedreven aanpak gekozen voor het analyseren en optimaliseren van hun uitgaande supply-chain netwerk. Ons team modelleerde een een python-based digital twin van het transportnetwerk, waardoor we hun toeleveringsketen grondig kunnen analyseren, en kansen voor verbetering konden identificeren. We gebruikten dit model om routes te optimaliseren, het gebruik van voertuigen te verbeteren en de totale transportkosten te verlagen. De digital twin maakt het mogelijk om verbeterings scenario’s te evalueren, door inzicht te krijgen in de impact op:
- Klanten
- Transportkosten
- Voertuiggebruik
- CO2-emissies
De afbeelding illustreert een voorbeeld van een netwerk herontwerp waarin verschillende voertuigen worden geconsolideerd om kosten te besparen en middelen efficiënter te gebruiken. Onze digital twin heeft het nieuwe ontwerp geëvalueerd op basis van kosten,capaciteitsbeperkingen, service levels en emissies. De resultaten tonen een reductie van 33% in transportkosten en een vermindering van 21% in CO2-uitstoot voor dit specifieke deel van Curium’s netwerk.
