La supply chain de Stellantis, à Vesoul, est le plus grand centre logistique d’Europe, couvrant plus de 665 000 mètres carrés et gérant plus de 300 000 références. Ce centre héberge des pièces détachées pour une multitude de modèles de véhicules des marques du groupe, dont Peugeot, Fiat, Lancia, Citroën, Alfa Romeo, Chrysler et d’autres. Un système de gestion de l’entrepôt (WMS) personnalisé a été développé au début des années 2000 pour gérer ces opérations, avec du code Java, un peu de .Net et un sous-jacent SAP, créant une complexité applicative significative.
Pour améliorer le pilotage des opérations, Stellantis a déployé une architecture data dédiée. Le constructeur pilotait initialement son activité à J+1 via des traitements par lots. Afin d’améliorer cet aspect décisionnel, Stellantis a d’abord créé un datalake qui permettait de copier les données en temps réel pour établir des KPI. Cependant, cette approche n’offrait pas d’historisation des données, limitant la capacité à établir des tendances. Pour surmonter cette limitation, Stellantis s’est associé à la société de services OnePoint pour réaliser un premier pilote en 2021.
Le projet, lancé en mai 2021 et livré en septembre de la même année, avait pour objectif principal d’accéder au WMS sans perturber son fonctionnement. Pour cela, des fonctionnalités de Change Data Capture ont été utilisées. Les données ont ensuite été streamées par un bus Kafka Confluent, qui traitait 4 millions de lignes par jour et les historisait dans MongoDB. Grâce à cette base technique, Stellantis a pu déployer des cas d’usage analytiques, notamment le suivi du travail réalisé, l’évolution des stocks, ainsi que le suivi des VOR (Vehicle off-road). Ces derniers sont des véhicules immobilisés dans des concessions faute de pièces pour les réparer. Bien que ne représentant que 200 à 300 commandes par jour, cette question a été érigée en priorité au sein du groupe.
