Portcast obtient 3,2 millions de dollars pour créer des chaînes d’approvisionnement plus transparentes et durables – TechCrunch


Une photo des fondateurs de Portcast, le Dr Lingxiao Xia et Nidhi Gupta

Les fondateurs de Portcast, le Dr Lingxiao Xia et Nidhi Gupta

Pour de nombreux fabricants et transitaires, la gestion de la logistique est encore un processus très manuel : suivre les expéditions avec un appel ou une recherche en ligne, et saisir ces données dans une feuille de calcul Excel. Portcast, qui se décrit comme un « système d’exploitation logistique de nouvelle génération », rend le processus plus efficace en collectant des données provenant d’une myriade de sources et non seulement en suivant les expéditions en temps réel, mais en prédisant également ce qui pourrait affecter sa progression, comme les événements météorologiques majeurs, les marées et les problèmes liés à la pandémie.

La société a annoncé aujourd’hui qu’elle avait levé 3,2 millions de dollars en financement de pré-série A, dirigé par Newtown Partners, par le biais de l’Imperial Venture Fund, avec la participation de Wavemaker Partners, TMV, Innoport et SGInnovate. Basée à Singapour, Portcast sert des clients en Asie et en Europe, et utilisera une partie de son financement pour se développer sur davantage de marchés.

Les co-fondateurs Nidhi Gupta et le Dr Lingxiao Xia se sont rencontrés à Entrepreneur First à Singapour. Avant de lancer Portcast, Gupta, son PDG, a occupé des postes de direction en Asie chez DHL. Pendant ce temps, elle s’est rendu compte que « les inefficacités du secteur de la logistique sont en fait une opportunité dans cet espace de créer quelque chose ». Le Dr Xia, titulaire d’un doctorat en apprentissage automatique et d’une expérience en développement de produits et en cloud computing, « était une excellente complémentarité » et est maintenant le directeur de la technologie de Portcast.

Portcast dit qu’il suit plus de 90 % du volume du commerce mondial qui transite par les transporteurs maritimes et 35 % du fret aérien, et peut prévoir la demande pour 30 000 routes commerciales. Les sources comprennent des données géospatiales, telles que des données satellitaires sur l’emplacement des navires, la vitesse et la direction dans lesquelles ils se déplacent, les ports vers lesquels ils se dirigent, la vitesse du vent et la hauteur des vagues. Portcast examine également les tendances économiques (par exemple, l’impact du Brexit sur les ports du Royaume-Uni et la façon dont le déploiement des vaccins dans le monde modifie la capacité des compagnies aériennes et des navires), les événements météorologiques comme le typhon et les perturbations comme le blocage du canal de Suez.

D’autres sources de données comprennent des données transactionnelles exclusives provenant de clients, notamment de grandes compagnies maritimes et des transitaires.

“Le défi pour nous est de savoir comment laisser toutes ces données parler le même langage”, a déclaré Gupta à TechCrunch. “Ces données arrivent à différentes fréquences, différentes granularités, alors comment les consolider et vous assurer que la machine peut commencer à les comprendre et à les interpréter.”

Les deux principales solutions de Portcast sont actuellement Intelligent Container Visibility pour le suivi en temps réel des conteneurs d’expédition, et Forecasting and Demand Management, qui suit les modèles de réservation. Portcast n’utilise pas l’IoT pour suivre les conteneurs car il est coûteux de placer un appareil dans chacun, mais travaille avec des fournisseurs IoT sur des solutions hybrides, par exemple, mettre un appareil de suivi dans un conteneur, puis utiliser ces données pour aider gérer le reste de l’expédition.

L’objectif de la startup est de faire des prédictions qui aident les entreprises à améliorer l’efficacité de leurs opérations et à réduire leur dépendance aux processus manuels. « Il y a des opérateurs logistiques avec des centaines de marchandises qui arrivent chaque semaine, ils vont vérifier cela manuellement chaque jour. Cela va dans une feuille Excel et c’est sur cela que se base la planification des opérations en aval », a déclaré Gupta.

Mais la pandémie de COVID-19 a créé un “besoin urgent de numérisation, et cela a transformé les chaînes d’approvisionnement d’une fonction de coût au cœur de la livraison des produits à temps, nous travaillons donc avec certains des plus grands fabricants ainsi qu’avec des transitaires”, a-t-elle déclaré. ajoutée. Par exemple, une entreprise d’alimentation et de boissons en Europe a envoyé un envoi à Taipei, un voyage qui prend généralement environ 70 jours. Mais il a fallu plus de trois mois pour arriver. Portcast a pu suivre l’expédition au fur et à mesure qu’elle traversait différents ports et navires, aidant ses clients à comprendre la cause du retard.

« En plus de simplement prédire quand il y aura une perturbation probable, nous sommes en mesure de déterminer et de dire qu’il y a un retard de X jours car il y aura probablement un typhon ou un transbordement, et cela leur donne du pouvoir car ils peuvent le dire à leurs équipes de camionnage et d’entreposage combien de conteneurs vont entrer », a déclaré Gupta. “Cela réduit les frais portuaires, les frais de détention et le nombre d’heures passées à vérifier manuellement les sites Web de différentes entreprises et à essayer de comprendre ce qui est arrivé à leur chaîne d’approvisionnement.”

L’un des avantages de Portcast par rapport aux autres startups technologiques de la logistique qui souhaitent améliorer la visibilité de la chaîne d’approvisionnement est qu’il a été lancé à partir de la région Asie-Pacifique, où les navires passent généralement par plusieurs ports et doivent faire face à des événements météorologiques fréquents comme les tempêtes tropicales et les typhons. La technologie développée par Portcast pour créer des voyages plus courts entre Singapour et la Malaisie (par exemple) est également applicable aux routes intercontinentales comme l’Asie et l’Europe, ou l’Asie et les États-Unis.

“Notre technologie est à l’échelle mondiale et cela nous permet de rivaliser avec d’autres acteurs sur ce marché”, a déclaré Gupta. « L’autre chose qui nous différencie, c’est que nous travaillons non seulement avec des fabricants, mais aussi avec des compagnies maritimes, des sociétés de logistique et des compagnies aériennes de fret, et cela nous permet de créer des effets de réseau. Il y a une très forte synergie entre ce qui se passe dans le fret maritime et le fret aérien, et cela nous permet de comprendre les tendances de l’industrie et crée un effet de levier pour toute autre entreprise qui vient sur notre plateforme.

Les plans futurs de Portcast incluent le passage de l’IA prédictive à l’IA prescriptive au cours des deux prochains trimestres. À l’heure actuelle, la plate-forme peut indiquer aux entreprises ce qui cause les retards, mais l’IA prescriptive lui permettra également de faire des suggestions automatisées. Par exemple, il peut indiquer aux clients quels ports sont plus rapides, d’autres navires et modes de transport qui peuvent les aider à contourner une perturbation et comment optimiser leur capacité.

La société prévoit également de lancer Order Visiblity d’ici la fin de cette année, une fonctionnalité qui suivra les conteneurs remplis d’un article spécifique. Les prix à la consommation de nombreux types de produits sont en hausse, en partie à cause des chaînes d’approvisionnement débordées. En permettant aux entreprises de suivre des SKU spécifiques en temps réel, Portcast peut non seulement aider les articles à arriver plus rapidement, mais aussi montrer combien d’émissions de CO2 chaque envoi crée.

« La compensation du carbone ou le commerce du carbone ne peut avoir lieu qu’une fois que vous avez une visibilité sur le montant que vous dépensez réellement, et c’est l’élément dans lequel nous pouvons nous impliquer », a déclaré Gupta. “En permettant des prédictions comme, par exemple, si vous arriverez tôt, c’est une opportunité pour une compagnie maritime de ralentir et d’économiser du carburant comme le carburant de soute, ce qui non seulement apporte une énorme quantité d’économies, mais réduit également les émissions de CO2.



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