L’innovation
au cœur de nos solutions

L’innovation ne réside pas dans la technologie mais dans ses cas d’application

Nous allions l’innovation robotique à l’intelligence humaine pour viser ce qui est essentiel et qui le restera : satisfaire nos clients, réduire leurs coûts logistiques et améliorer la performance de leur Supply Chain, partout dans le monde.

Observer les tendances du marché, repérer les technologies émergentes et les opportunités de réponse aux problématiques opérationnelles… Notre terrain de jeu d’innovation dépasse l’intralogistique pour couvrir l’ensemble de la Supply Chain, dans un environnement omnicanal.

SAVOYE LABS est notre label innovation, rassemblant data scientists, roboticiens, ingénieurs et utilisateurs pour dessiner les solutions de demain. Nous collaborons de manière ouverte avec un large écosystème d‘écoles, de laboratoires scientifiques et d’organismes de recherche.

DU PROTOTYPE AU PRODUIT

Les utilisateurs au cœur du processus d’innovation

Nous nous appuyons sur une longue et continue histoire d’innovation de produits et de services basée sur des cas d’utilisation réels. Innover avec nos clients est une dimension essentielle pour transformer une technologie, un concept en application concrète et opérationnelle, et d’en valider l’intérêt. Coconcevoir, codévelopper et tester les solutions de demain avec nos clients, c’est s’assurer d’atteindre ce qui compte.

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INTELLIGENCE ARTIFICIELLE

La recherche opérationnelle au cœur du pilotage

Choix optimisé des prochains colis à préparer, pilotage d’équipements de séquencement, outil de planification, calcul dynamique de routage, … Des travaux importants en recherche opérationnelle, modélisation et simulation ont conduit SAVOYE à déposer de nombreux brevets. SAVOYE les intègre au cœur de ses solutions, permettant d’adresser un nombre important de problématiques stratégiques, tactiques et opérationnelles.

MACHINE LEARNING

La donnée, levier essentiel des solutions de demain

Robotique, forecasting, intelligence artificielle, localisation in-door, machine learning : l’enjeu-clé est l’exploitation et l’analyse des données pour fluidifier les opérations et prédire l’activité future.

Apporter cette capacité à capitaliser sur les données existantes et offrir des fonctionnalités logicielles à forte valeur ajoutée, voilà un enjeu fort de la Supply Chain de demain.

Avec de nombreux champs d’application : prévision de flux, labour management, maintenance préventive, anticipation des ruptures, optimisation du réapprovisionnement, etc…

machine learning

Machine Learning: quels cas d'usage ?

Le Machine Learning est souvent qualifié de «buzz word» parce que ses contours, sa définition et ses cas d’application ne sont toujours pas simples à discerner.

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DEVELOPPEMENT DURABLE

Répondre aux enjeux sociaux et environnementaux

Nous investissons dans des développements R&D où nous pouvons améliorer nos impacts environnementaux. Réduction de la consommation énergétique des équipements, éco-conception de nos produits pour diminuer leur empreinte carbone et améliorer leur recyclage, postes de travail ergonomiques, réduction des volumes transportés : autant de leviers pour atteindre ce qui compte.