Loadsmart s'est donné pour mission de transporter plus tout en réduisant les coûts. Sa plateforme aide les transporteurs à trouver des solutions de transport rentables en s'appuyant sur des données, les tarifs en temps réel et un routage dynamique pour optimiser les itinéraires et réduire les coûts de transport. Pour contrer les inefficacités du secteur, Loadsmart vise à optimiser la façon dont elle transporte le fret de ses clients. Elle ne se contente pas d'améliorer l'expérience de ses clients : elle optimise leurs opérations et réduit les déchets opérationnels grâce à l'automatisation intelligente (AI). Grâce à son succès rapide, l'entreprise s'est vu décerner le prix SS&C Blue Prism Customer Excellence Award dans la catégorie Best Newcomer.

Le défi

Les clients de Loadsmart doivent faire face à l'augmentation constante des coûts du carburant, à des contraintes de capacité et à l'évolution des réglementations. Pour leur faciliter la vie, Loadsmart vise à optimiser ses offres de services, et doit donc continuellement rationaliser ses opérations. L'équipe d'optimisation de Loadsmart avait identifié l'automatisation intelligente comme un outil clé à ajouter à ses nombreux outils technologiques, mais puisque tout achat de nouvelles technologies était issu d'un processus d'analyse minutieux, l'équipe devait au préalable vanter les mérites de l'automatisation intelligente à son public interne. Par ailleurs, l'équipe d'optimisation était nouvelle. L'entreprise devait identifier les ressources nécessaires, puis constituer et faire évoluer son équipe.

La solution

Loadsmart s'est tournée vers Reveal Group, qui a déployé SS&C | Blue Prism® Cloud pour accroître l'efficacité de l'ensemble de ses activités. Reveal Group a démontré la puissance de l'AI par le biais d'une démonstration de faisabilité (POC), qui a automatisé un processus de validation des données au sein des systèmes de gestion des transports de Loadsmart. Suite au succès de la démonstration de faisabilité, l'équipe d'optimisation s'est lancée à pieds joints dans la promotion de son nouveau programme. Elle a inclus diverses parties prenantes à son processus décisionnel, géré les attentes et fixé des objectifs réalistes.

L'équipe d'optimisation a travaillé en étroite collaboration avec Reveal Group pour créer un centre d'excellence (CoE) et assurer une bonne gouvernance du programme à l'aide du plan d'action Blueprint for Scale de Reveal Group et du cadre de réussite et modèle de maturité SS&C | Blue Prism® Robotic Operating Model (ROM™2). Pour éviter les temps d'arrêt inutiles entre les automatisations, Loadsmart sait qu'il est important de disposer d'un pipeline solide de candidats à l'automatisation soigneusement sélectionnés. L'entreprise choisit intelligemment les processus qu'elle automatise, et communique régulièrement avec les parties prenantes pour déterminer quand une automatisation peut être répliquée dans d'autres services ayant des tâches similaires à effectuer. Elle utilise ses KPI pour fixer des objectifs, mais aussi pour évaluer les performances de chaque automatisation, puis utilise les données recueillies pour améliorer l'automatisation suivante. Les données sont également partagées avec la direction et renforcent le soutien au programme. Cette évaluation des processus et la possibilité de passer d'un projet à l'autre ont permis à l'entreprise de déployer rapidement son programme.

Les données recueillies ont permis à Loadsmart d'orienter son programme d'automatisation et d'en optimiser les bénéfices. L'entreprise a identifié deux objectifs importants : réduire les déchets tout en veillant à conserver ses bénéfices durement gagnés. En seulement six mois, l'équipe a mis en œuvre six processus d'automatisation, la plupart visant à réduire les coûts et à améliorer la rentabilité, tout en maintenant un service client de premier ordre. L'entreprise a automatisé son processus de demande de préenlèvement par e-mail aux transporteurs, ce qui lui a permis de confirmer la disponibilité de chacun d'entre eux, de diminuer sa perte de marge moyenne de près de 30 % par chargement et d'économiser 648 000 $ chaque année.