Le groupe Arcese se lance dans la logistique numérique

Arcese est un groupe logistique italien qui propose des services de fret routier, aérien et maritime à l’international. Si l’entreprise gère des solutions d’approvisionnement personnalisées depuis différents bureaux à travers le monde, la majorité de ses données sont hébergées sur le cloud.

La visibilité des données est un élément essentiel pour les clients d'Arcese car ils dépendent des services du groupe pour pouvoir planifier leurs opérations logistiques entrantes et sortantes (en particulier les clients qui utilisent des processus just-in-time - ou JIT - tels que les entreprises automobiles, pour lesquels une latence de cinq minutes n'est tout simplement pas acceptable). Certains contrats prévoient, en cas de manquement sur ce point, des pénalités pouvant atteindre plusieurs milliers d'euros par minute. La précision est une problématique technologique importante qui peut déterminer la réussite d'une entreprise dans le secteur de la logistique.

Dans un contexte hautement compétitif laissant peu de place à l’erreur, le groupe Arcese a décidé de chercher un moyen de se différencier de la concurrence.

Massimiliano Catapano, Chief Technology Officer au sein de l'entreprise, veille à ce qu'Arcese soit toujours à l'avant-garde des technologies du transport, afin d'offrir à ses clients une qualité de service de premier ordre (mais aussi de développer une nouvelle source de revenus basée sur les informations que l'entreprise peut tirer de l'analyse de ses données).

Intégrer les données en mouvement dans la chaîne logistique pour se différencier de la concurrence

Pour réussir dans le secteur logistique, les entreprises doivent disposer d'un système de gestion des transports (TMS) afin de pouvoir proposer à leurs clients des fonctionnalités de type track and trace. L'infrastructure existante d'Arcese était limitée à cet égard, puisqu'il fallait jusqu'à une heure pour que les données soient disponibles (principalement à cause d'un processus d'approvisionnement complexe). « L'une de nos activités consiste à normaliser les modèles de données, puisque chaque client nous envoie des informations via différents canaux. La principale difficulté est de gérer les commandes tout en fournissant des données track and trace et des indicateurs. », explique Massimiliano Catapano.

La meilleure solution pour relever ce défi technique était de mettre en place un TMS plus performant.

Arcese gère l'ensemble de son infrastructure informatique dans le cloud puisqu'elle n'utilise pas de matériel physique ni de serveurs on prem. Il s'agit d'une caractéristique essentielle de la stratégie de données de l'entreprise, qui accorde une grande importance à l'accès aux données de l'ensemble de ses collaborateurs, mais aussi de ses clients.

Comme l'entreprise utilisait une solution multicloud (basée sur Microsoft Azure et Google Cloud Platform), Massimiliano Catapano devait trouver un système compatible avec les principaux cloud et capable de limiter la latence sans pour autant augmenter la charge opérationnelle de l'équipe.

Il recherchait également une solution offrant des fonctionnalités de prévision afin d'offrir à Arcese un avantage compétitif. Ce type de fonctionnalité nécessite un accès instantané à la fois aux données en temps réel et aux données historiques. Par exemple, pour pouvoir identifier des tendances saisonnières, il faut pouvoir accéder aux données historiques sur plusieurs années, puis faire correspondre celles-ci avec les données actuelles pour optimiser la chaîne d'approvisionnement.

C'est pour répondre à ces besoins qu'Arcese s'est tourné vers Apache Kafka®, qui leur a permis d'accéder à différentes sources d'information, mais également de streamer et d'analyser leurs données en temps réel pour leurs équipes internes et leurs clients.

Un TMS basé sur Kafka qui exploite des données du monde entier

Pour réussir avec Kafka, Arcese devait choisir le bon partenaire. Leur priorité était de trouver une entreprise cloud native capable de prendre en charge les principaux cloud mais aussi de décharger les équipes de la gestion de Kafka afin qu'elles puissent se concentrer sur le développement de nouvelles fonctionnalités et de nouvelles sources de revenus.

Arcese s'est finalement tourné vers Confluent, la plateforme de streaming de données déployée sur son environnement cloud Azure.

Même si le groupe disposait d'une solide équipe de développeurs, le fait que Confluent propose une solution entièrement gérée a convaincu Massimiliano Catapano. « Ce n'est pas comme si nous devions faire tourner Kafka de 9 heures à 18 heures: il doit tourner 24h/24 car nous travaillons à l'international. », explique-t-il.

En raison de son envergure mondiale, Arcese aurait eu besoin d'au moins sept collaborateurs à plein temps pour gérer Kafka en interne sur tous les fuseaux horaires. Une option bien trop coûteuse, comme le précise Massimiliano Catapano: « Cela nécessiterait de mobiliser des collaborateurs 24h/24, et donc d'investir des sommes considérables. » Avec Confluent, tout est plus simple: en cas de problème, l'équipe doit simplement ouvrir un ticket d'incident. Elle peut ainsi se concentrer sur la création d'applications plutôt que sur la gestion des clusters Kafka.

Confluent étant disponible sur Azure, Arcese peut désormais traiter ses événements à grande échelle et accéder à plus de 120 connecteurs préconfigurés. L'intégration de Confluent avec la marketplace et les services de Microsoft leur permet également d'optimiser leurs processus de sécurité, de gestion et de facturation.

Si les développeurs d'Arcese développaient jusque là en langage C#, ils sont récemment passés à Java, une transition qui s'est faite très facilement grâce à Confluent. Grâce à la prise en charge multi-language du système, l'équipe peut créer des producers et des consumers dans le langage de son choix. « C'est un réel avantage, car le marché des données évolue constamment de nos jours, et il n'est pas facile de trouver des développeurs. En prenant en charge plusieurs langages, nous avons pu attirer et fidéliser des professionnels compétents. ».

Arcese tire parti des données en mouvement

Depuis qu'elle a basculé sur la plateforme de streaming de données entièrement gérée de Confluent, l'entreprise a constaté de multiples avantages commerciaux et technologiques. Grâce aux connecteurs qui lui permettent de relier directement Kafka à sa base de données Microsoft SQL Server, le délai nécessaire pour fournir des données de type track and trace est passé de 45-50 minutes à moins d'une minute. Cela permet aux clients d'Arcese de disposer de données en temps réel leur permettant de suivre leurs expéditions et leurs livraisons. Le temps de traitement moyen du marché étant de 5 minutes, l'entreprise dispose ainsi d'un avantage concurrentiel important pour attirer de nouveaux clients et les fidéliser.

Elle est également désormais en mesure de fournir des fonctionnalités de prévision bien plus précises. Grâce à l'accès instantané aux données à la fois historiques et en temps réel, qu'elles soient internes ou externes à l'entreprise, Arcese offre aujourd'hui à ses clients des options d'analyse prédictive.

Les équipes informatiques, notamment les développeurs, n'ayant plus à assumer la gestion de Kafka, elles peuvent se consacrer à des projets à plus forte valeur ajoutée, notamment la création d'une plateforme interne à Arcese. Celle-ci devrait améliorer les capacités de prévision et d'analyse prédictive de l'entreprise. «Notre plateforme interne repose sur la communication de Kafka avec nos principaux systèmes. Confluent joue donc un rôle clé pour notre entreprise : c'est un peu notre système nerveux central. », explique Massimiliano Catapano.

Les membres de l'équipe informatique suivent également des programmes de certification Kafka et participent à des formations à ksqlDB afin de maîtriser pleinement cette technologie à l'avenir, ce qui devrait permettre à l'entreprise d'être encore plus performante dans le domaine de la logistique numérique.

Arcese constate déjà les bénéfices apportés par Confluent, et Massimiliano Catapano est convaincu que l'entreprise se sera largement distinguée de ses concurrents lorsque le TMS sera finalisé en 2025. Le passage à Kafka leur offrira également un autre avantage: lorsque leurs développeurs seront capables de développer des connecteurs personnalisés, ils pourront partager leurs données avec leurs partenaires externes, ce qui constituera une nouvelle source de revenus pour l'entreprise.

« Nos clients sont impressionnés, d'autant que nous ne sommes pas une entreprise informatique mais une entreprise de transport ! Je suis fier de ce que nous avons accompli, en particulier au sein d'un secteur si concurrentiel, avec des marges très limitées. » déclare Massimiliano Catapano. Ce travail devrait permettre à Arcese d'atteindre son objectif: devenir une entreprise de transport véritablement axée sur le numérique.

Résultats

Des données en temps réel pour les clients

Alors qu'il fallait 45 à 50 minutes pour fournir des données de type track and trace aux clients, cela prend désormais moins d'une minute.

Des fonctionnalités de prévision simples et efficaces

Grâce aux données en mouvement, la plateforme de Confluent permet à l'équipe de disposer à la fois de données historiques et de données en temps réel, pour de meilleures capacités d'analyse prédictive.

Des développeurs qui peuvent se concentrer sur l'innovation

Libérés de la gestion de Kafka, les développeurs peuvent laisser libre cours à leur créativité pour concevoir des produits et services innovants.

Bénéfices techniques

Des options de déploiement Kafka flexibles, quel que soit l'environnement cloud

Arcese exploite Confluent dans Azure, mais elle utilise également GCP. L'entreprise devait donc investir dans une solution Kafka véritablement cloud native qui lui offrirait des options de déploiement flexibles sur les principaux clouds.

Des fonctionnalités de streaming de données à grande échelle avec Connectors

Grâce à plus de 120 connecteurs préconfigurés disponibles sur Azure, l'entreprise peut traiter ses événements à grande échelle et connecter directement Kafka à sa base de données.

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