Caractéristiques et innovations
Fév 2024
5 min.
Caractéristiques et innovations
Rebecca s'est penchée sur cette question. Elle a étudié l'ingénierie économique et a rédigé son mémoire de licence sur ce sujet dans notre entreprise :
Évaluation de l'amélioration de l'efficacité par l'implémentation de dispositifs intelligents, de l'automatisation et de la science des données dans notre logiciel de gestion d'entrepôt (LVS) SuPCIS-L8 lors de la préparation de commandes.
Cet article traite des résultats en détail, et plus précisément de la manière dont lʼintégration dʼun système de stockage automatisé, par exemple un AutoStores, pour une préparation de commandes semi-automatisée dans le cas dʼapplication étudié apporte une augmentation de lʼefficacité de 97 % par rapport à une préparation de commandes manuelle avec des Smart Devices. Et comment l'augmentation du degré d'automatisation par la robotique pour une préparation de commandes entièrement automatisée apporte un gain d'efficacité supplémentaire de près de 140 % par rapport au processus semi-automatisé.
AutoStore est un système de stockage automatisé basé sur des cubes :
AutoStore est un système de marchandises à la personne et se compose de cinq éléments : les bacs, la grille, les robots, les ports et le contrôleur.
Les bacs contenant les marchandises sont encadrés par la grille (structure en aluminium) et empilés les uns sur les autres ou les uns à côté des autres. Les entretoises supérieures de la grille servent de rails pour les robots. Il existe deux types de robots, qui sont utilisés en fonction de la taille des caisses et des performances souhaitées. Un robot peut saisir et transporter un bin.
Les postes de travail sont situés sur les ports et constituent les stations d'entrée ou de sortie de l'AutoStores. Là encore, il existe différentes variantes. Dans ce travail, nous utilisons le port Carousel. Celui-ci dispose de trois emplacements de bacs qui sont automatiquement échangés par rotation. Il y a ainsi de la place pour le bac à traiter ainsi que pour le bac en amont et en aval.
Le contrôleur est responsable de la gestion du trafic et de la gestion de la base de données. Cependant, il ne sert qu'à contrôler la machine pour les commandes de bacs, en fonction de l'identifiant du bac. Un logiciel de gestion d'entrepôt est nécessaire pour l'affectation des marchandises aux bacs, la priorisation des ordres, les dialogues de prélèvement et la stratégie de prélèvement.
Les nouveaux bacs sont placés par les robots en haut des piles de bacs. Les bacs rarement utilisés se déplacent automatiquement vers le bas au fil du temps. Si un conteneur situé en profondeur (vert) doit être déplacé, les robots le creusent comme le montre la figure 2. Pour ce faire, les bacs jaune et bleu sont d'abord déplacés sur le côté, puis remis en place.
Il en résulte un tri ABC naturel. Les articles à rotation lente glissent vers le bas au fil du temps, tandis que les articles à rotation rapide restent à la surface. Cela minimise le réarrangement et assure l'efficacité.
Le prélèvement au niveau du port peut être effectué manuellement par un employé ou de manière entièrement automatisée par un bras de préhension robotisé, comme par exemple l'eOperator d'Element Logic.
L'eOperator est doté d'un dispositif de préhension avec fonction d'aspiration et d'une caméra pour le contrôle visuel et la coordination. Il est ainsi possible de prélever des produits de différentes tailles et formes dans n'importe quelle disposition.
Le logiciel du robot est doté d'une intelligence artificielle. Toutes les données de chaque prélèvement effectué par un robot dans le monde entier sont collectées sur un cloud commun à tous les clients. Elles comprennent : Les caractéristiques de l'article, la stratégie de préhension utilisée et les données d'erreur. Chaque robot est en mesure d'apprendre à partir de ces données et d'améliorer sa méthode de préhension. Cela permet de prélever des articles inconnus. Si un nouveau produit est ajouté à la gamme, le robot de prélèvement n'a pas besoin de formation.
1. AutoStore
2. Port / Poste de travail
3. Bin / conteneur
4. eOperator
5. Dispositif de préhension
6. Caméra
7. Conteneur cible sur un système de transport sans conducteur
L'installation eOperator dispose encore d'un panneau de commande, d'une unité de commande de sécurité, d'une unité de distribution électrique et d'un processeur.
L'amélioration de l'efficacité de la préparation de commandes est évaluée à l'aide de deux concepts d'automatisation AutoStore différents. Le premier cas d'utilisation est partiellement automatisé et consiste en une préparation manuelle des commandes à partir de l'AutoStore. Dans le second cas d'application, la préparation de commandes est entièrement automatisée grâce à l'utilisation d'un robot de prélèvement, l'eOperator.
Pour la performance du premier cas d'utilisation, les données des clients sont évaluées sur le terrain. Notre système de gestion d'entrepôt (SGE) est utilisé dans l'entrepôt. L'analyse des données nous permet d'obtenir des informations sur le temps moyen de préparation des commandes et sur la constance des performances, ainsi que sur les facteurs qui les influencent.
Sur la base d'un essai de modèle théorique d'Element Logic, l'utilisation du robot de prélèvement pour la préparation de commandes entièrement automatisée est évaluée.
Le client a plusieurs zones de préparation de commandes, dont l'une est l'AutoStore avec trois ports et environ 10.000 conteneurs.
L'évaluation s'étend sur deux mois. Pendant cette période, l'activité est évaluée à partir des fichiers journaux des répartiteurs des trois ports. Le travail s'effectue de 5h à 20h en deux équipes. En raison de volumes de commandes plus faibles provenant de l'AutoStore, le prélèvement est effectué selon les besoins, donc pas toujours une équipe complète.
Le journal du répartiteur enregistre chaque activité des trois ports avec l'heure. Il est ainsi possible de retracer le moment de chaque fonction, qu'il s'agisse d'un clic de souris, d'un scan ou d'un acquittement.
Le temps entre le début et la fin de la commande est calculé en cumulant les différences et en le divisant par le nombre de picks effectués. On obtient ainsi le temps moyen par pick.
Les valeurs aberrantes sont également identifiées. Ces valeurs sont si éloignées de la moyenne qu'elles pourraient fausser les moyennes. Si elles s'écartent plus de trois fois de la moyenne, elles sont automatiquement supprimées par la fonction Z-score.
Pour l'évaluation, nous avons utilisé la fréquence des picks réellement effectués, basée sur le nombre de répétitions des fonctions picks dans le fichier journal.
L'essai pilote a été réalisé par Element Logic.
Les conteneurs source et cible sont parallèles et à la même hauteur. L'accès au conteneur source se fait par le port carrousel. Le prélèvement s'effectue selon le principe du "single order picking". Comme il n'y a pas de technique de convoyage, on suppose que le temps de chargement des conteneurs cibles est de trois secondes. Cette estimation est basée sur l'expérience d'Element Logic et correspond à la vitesse de la technique de convoyage d'une référence client.
Le bras préhenseur du robot reçoit des balles de stress de même taille à prélever. Cela représente toutefois un écart par rapport à l'application pratique. En effet, avec une large gamme de produits, il est très peu probable que le robot puisse saisir chaque article sans problème.
Remarque : Les articles se déplacent dans le bac en raison de leur forme ronde. Cela rend le processus de préhension automatisé un peu plus difficile, ce qui entraîne une perte de temps supplémentaire. Pour l'essai, nous disposons d'une structure de commande mixte avec une position à la fois, contenant de un à cinq prélèvements.
Les données recueillies à l'aide des appareils intelligents ne sont pas exactement comparables à celles de l'automatisation en raison de la différence de mode de collecte et de circonstances.
Il en va de même pour la comparaison entre le cas d'application semi-automatisé et le cas d'application entièrement automatisé. En raison de l'évaluation de données productives réelles, le processus semi-automatisé est soumis à d'autres influences que l'essai théorique du modèle dans des conditions idéales simplifiées.
L'efficacité de l'eOperator dépend d'autres facteurs que la conception du processus. Par exemple, de la préhension des articles, de la structure des commandes, du positionnement et de la topologie des composants sur le poste de travail, ainsi que de l'efficacité des autres acteurs du processus.
Les résultats ne sont pas des valeurs indicatives ou des promesses de performance. Néanmoins, ce travail donne un aperçu précieux de l'évolution de l'efficacité avec l'augmentation de la technicité.
En raison des conditions de l'environnement expérimental, un processus différent de celui sur lequel se base l'évaluation de l'efficacité est décrit comme exemple pour la préparation de commandes entièrement automatisée.
La description du processus sert à décrire une vue d'ensemble des interfaces, du contexte, du fonctionnement ainsi que de l'application de la technologie choisie. C'est pourquoi la description du processus présente un processus réaliste et proche de la pratique, qui n'est pas lié au projet pilote.
Ce processus s'inspire du processus d'un client avec notre LVS. L'AutoStore est relié à un système de convoyage pour les activités en aval. Chaque compartiment (divisé jusqu'à 16 fois) des bacs est propre à l'article.
Activités en amont : Les données des commandes sont regroupées et transmises à AutoStore à intervalles réguliers avec des priorités enregistrées. L'employé se connecte au port et choisit son activité.
Prélèvement : en cliquant sur l'écran, le processus de prélèvement démarre. L'AutoStore livre le premier bin au port. Comme le port Carousel dispose de trois emplacements pour bacs, le bac suivant est également livré et mis en tampon immédiatement. Dans l'AutoStore, d'autres robots sont prêts avec les bacs suivants à traiter au niveau du sas d'approvisionnement. Tout au long du processus de prélèvement, les bacs sont déplacés et préparés pour une mise à disposition sans faille.
En même temps, le LVS lance la boîte de dialogue de lancement de la commande. Celui-ci fournit toutes les informations sur les positions et les caractéristiques de la commande ainsi qu'une recommandation sur la taille du conteneur cible à choisir. Nous travaillons avec des bacs réutilisables de trois tailles différentes. La taille du conteneur est déterminée sur la base de calculs de volume effectués par le logiciel et affichée comme proposition.
L'employé prend le conteneur cible dans la pile de conteneurs qui se trouve soit à côté, soit derrière. Le conteneur cible est scanné, ce qui permet d'associer les informations de la commande au conteneur cible. Les données de la commande peuvent maintenant être obtenues à partir du code à barres du conteneur.
Pour une identification supplémentaire, une étiquette de début de commande est automatiquement imprimée avec un code QR contenant toutes les informations importantes. L'employé la place dans le conteneur de destination.
Un graphique d'information s'ouvre alors, montrant la subdivision du casier et le prélèvement à effectuer (nombre de prélèvements, nombre d'emballages et nombre restant dans la subdivision du casier). L'employé prélève ensuite les articles et confirme le prélèvement par un clic. Si un contrôle d'inventaire semble utile, le LVS demande à l'employé de vérifier la quantité restante, d'effectuer des corrections de stock si nécessaire et de confirmer par un clic.
Le LVS vérifie les caractéristiques du prélèvement suivant.
Le LVS donne des instructions supplémentaires à l'employé. Si le prélèvement suivant a lieu pour un autre bac, l'employé est invité à libérer le bac pour le transport. Si le prélèvement suivant est effectué pour un autre bac de prélèvement (bac cible), l'employé est invité à placer le bac prélevé sur le convoyeur. Si le prélèvement suivant a lieu dans le même conteneur cible, le processus de prélèvement recommence.
Pour les conteneurs sources déposés, un robot est prêt à les évacuer dans l'AutoStore. Les conteneurs cibles déposés sont transportés par le convoyeur vers le poste d'emballage.
L'essai théorique d'Element Logic n'a pas pu refléter l'image globale selon l'application pratique. La mise en contexte avec les processus en amont et en aval et la logique côté logiciel se réfèrent à un exemple pratique.
L'environnement se compose de l'AutoStore, du robot de picking, d'un convoyeur et du logiciel. Le processus de picking de l'eOperator est contrôlé par un module séparé du fabricant, tout comme l'AutoStore. Le logiciel eController contrôle le système de convoyage. Le LVS sert à coordonner les interfaces entre les systèmes et à transmettre les informations de niveau supérieur telles que les données de commande, les données de base, les données de stock et les priorités.
Le processus de prélèvement commence par la transmission des commandes par le LVS à l'AutoStore. Comme pour le processus semi-automatisé, les commandes sont transmises à AutoStore à intervalles réguliers, avec les priorités enregistrées.
En fonction de la priorité et de la disponibilité, la première commande est sélectionnée par le LVS et transformée en une liste de prélèvement lisible par le robot. La liste de prélèvement est la base de l'instruction d'action donnée au robot pour le(s) prochain(s) prélèvement(s) dans le bin suivant. Le numéro d'identification (ID) de la liste de prélèvement est marié à l'ID du bol.
Conditions préalables au picorage :
Si une condition préalable fait défaut, la commande est traitée par un employé. Dans ce cas, le processus semi-automatisé décrit précédemment s'applique.
Si toutes les conditions sont remplies, le LVS attribue la tâche au robot de prélèvement. En même temps, AutoStore livre le conteneur avec l'ID correspondant au port. Le processus de prélèvement commence alors. Pour cela, la caméra capture le contenu du bac. Le logiciel eOperator ne sait pas de quel article il s'agit. Sur la base de la reconnaissance des formes, il détecte la forme et la disposition de l'article. Le logiciel du robot détermine le mode de préhension optimal. Le robot se déplace vers l'article, positionne la ventouse, l'aspire avec le dispositif de prélèvement et l'entoure à l'aide de trois doigts de préhension. Il se déplace vers le conteneur cible, qui se trouve sur le convoyeur, et dépose l'article. Le robot reprend ensuite sa position standard.
Du côté logiciel, on vérifie si le pick a réussi. Si une erreur est détectée, elle est spécifiée et la cause est déterminée. Si le problème est lié aux propriétés de l'article, l'indicateur de pickability de l'article doit être modifié. Le pickability flag décrit la préhension par l'eOperator et est enregistré dans les données de base de l'article. Les données et les conclusions des picks réussis et non réussis sont transmises au cloud.
Le contenu du casier et du conteneur de destination ainsi que les données d'inventaire sont mis à jour par le LVS. Le logiciel eOperator vérifie s'il y a un autre pick. Si c'est le cas, le processus de picking est relancé. Une fois la tâche terminée, le LVS vérifie s'il y a un autre prélèvement pour la commande. Si c'est le cas, le conteneur cible reste sur le convoyeur. Ensuite, le LVS vérifie si un nouveau conteneur doit être livré pour le prélèvement suivant. Si c'est le cas, l'eContrôleur transmet la demande de fournir un nouveau bac et d'évacuer le bac actuel. Dans le cas contraire, le bin actuel reste au poste de travail. Dans les deux cas, une nouvelle liste de prélèvement lisible par le robot doit être générée par le LVS et le processus se répète.
Lorsque le prélèvement de l'ensemble de la commande est terminé, le LVS sélectionne la commande suivante à traiter en fonction de la priorité. Le convoyeur reçoit l'ordre d'avancer le conteneur suivant et d'évacuer le conteneur traité. Le LVS vérifie si un nouveau bac doit être avancé et transmet les instructions correspondantes au eController ou au logiciel AutoStore. Le processus recommence.
Les activités en amont et en aval sont très importantes en termes d'efficacité. Dans la pratique, le prélèvement entièrement automatisé est souvent suivi d'une zone de contrôle. Les caisses défectueuses sont évacuées vers une zone de compensation pour un contrôle manuel ou un traitement ultérieur. Le processus de contrôle n'a pas été inclus dans le processus ni dans le calcul en raison du manque de données fiables. Néanmoins, ce processus doit être pris en compte dans la planification.
Il est également utile de prévoir une préparation automatique des conteneurs de destination afin de tirer parti de l'efficacité obtenue grâce à l'automatisation. Si la préparation de commandes se fait dans le carton d'expédition, il est recommandé d'utiliser un plieur et un redresseur de cartons automatiques.
L'évaluation de l'efficacité contient dans le tableau 1 les temps moyens de tous les prélèvements effectués sur les ports pendant la période considérée.
Sur le premier port, moins de commandes ont été préparées avec moins de prélèvements. Le port 2 et le port 3 étaient presque aussi chargés. Le nombre moyen de prélèvements par commande se situe entre 2,5 et 3,1. Le temps moyen de prélèvement par prélèvement est similaire pour les trois ports, ce qui donne un temps de prélèvement moyen de 22,34 secondes.
L'histogramme de la figure 5 montre que les temps de prélèvement inférieurs à 20 secondes sont les plus fréquents. Cependant, quelques opérations de prélèvement présentent des temps de prélèvement nettement plus élevés, ce qui explique la valeur moyenne plus élevée.
Les figures 6 et 7 décrivent l'évolution des temps de prélèvement par pick au niveau horaire et journalier. La figure 8 montre les temps moyens de tous les jours par port, regroupés par heure de la journée.
Au cours de la journée (Figure 9) et sur l'ensemble de la période considérée (Figure 10), on observe de grandes variations de performance par moment et par port.
Les modèles et les tendances sont souvent opposés et difficiles à expliquer sans référence concrète aux incidents survenus dans le camp.
Dans un contexte moins détaillé (figures 8, 9 et 10), les chiffres sont plus faciles à interpréter. Car là, contrairement aux figures 6 et 7, il n'y a pas de distinction entre les ports. Ils sont regroupés en une seule mesure.
Les graphiques 8 à 10 sont présentés sur une base horaire. Les valeurs des figures 8 et 9 sont des moyennes sur l'ensemble de la période considérée. La figure 10 montre la répartition temporelle de toutes les commandes prélevées pendant la période considérée.
En regroupant les ports en un temps de prélèvement moyen, les variations sont largement éliminées. Des fluctuations se produisent au début et à la fin de la journée de travail. En milieu de journée, les performances restent très stables. Les meilleures performances sont enregistrées en moyenne à 6 heures, 16 heures et 19 heures. C'est à 5 heures et à 7 heures que les performances de prélèvement sont les plus faibles.
Les figures 9 et 10 permettent d'examiner dans quelle mesure la structure et le volume des commandes influencent la performance de prélèvement de la figure 8.
La comparaison de la figure 8 avec la figure 9 donne une idée de l'influence de la structure des commandes. Le nombre moyen de picks par commande est constant et se situe entre 2,5 et 3 picks par commande. Il n'y a de variations que le matin et le soir. Cela laisse supposer qu'en cas de nombre élevé de picks par commande, le temps de picking correspondant pourrait être réduit en raison de la diminution des activités secondaires par pick. Cette hypothèse n'est que partiellement confirmée. A 19 heures, le nombre moyen de picks par commande est particulièrement élevé, alors qu'un temps de prélèvement maximum est atteint dans la figure 8. Cette corrélation confirme la thèse évoquée ci-dessus. Cependant, les deux autres performances maximales de la figure 8, à 6 heures et à 16 heures, ne peuvent pas être expliquées par les structures de commande de la figure 9.
La figure 10 montre que les variations de la performance de prélèvement ne s'expliquent pas par les variations des volumes de commandes au cours de la journée.
Il n'y a pas de corrélation entre les pics de temps de prélèvement (figure 8) et les pics de traitement des commandes au cours de la journée (figure 10).
La plupart des commandes ont été prélevées à 17 heures. Le deuxième pic a lieu à 8 heures avec environ la moitié de la quantité de commandes du premier pic. Entre les deux, la courbe fluctue en fonction des besoins avec des volumes de commandes plutôt faibles.
Cependant, la modification de la structure des commandes (Figure 9) aux heures creuses peut être justifiée par le très faible volume de commandes de la Figure 10. On peut supposer que des commandes présentant des spécificités particulières ont été préparées à des fins exceptionnelles pendant ces heures creuses.
Les résultats sur la performance à partir des mesures dans l'essai théorique d'Element Logic.
Dans ce calcul, le temps moyen de préparation des commandes se réfère à un prélèvement. Le temps du processus se compose de trois éléments. Le temps du port pour le changement des conteneurs sources, le temps de la préhension par le robot et le temps du convoyeur pour le changement des conteneurs cibles.
Le temps de passage total est de 8,39 secondes par prélèvement. Le temps de passage de l'opération de préhension du robot est de 6,46 secondes par prélèvement. Mais il dépend fortement de l'agencement de la cellule robotisée, par exemple si le robot doit tourner.
Les mesures de l'essai donnent un nombre de 381 picks par heure. Les temps de passage du test impliquent qu'il serait possible de réaliser 400 picks par heure dans les conditions données.
Aucune donnée n'est disponible sur les erreurs et la fiabilité du système. Le cockpit de contrôle fournit des informations sur les caractéristiques qualitatives des erreurs. Le nombre d'erreurs par catégorie est affiché dans un tableau de bord basé sur une analyse en direct.
Un exemple de catégorie d'erreur pourrait être que l'article ne peut pas être saisi par le robot. Cela peut être dû aux caractéristiques topologiques du produit, à un mauvais éclairage ou à des différences d'inventaire dans le conteneur source. Il peut également s'agir de défauts techniques, de l'absence de conteneur cible ou source ou de la chute accidentelle de l'article.
En comparant la préparation de commandes entièrement automatisée par eOperator et la préparation de commandes semi-automatisée par l'homme et AutoStore, il convient de noter que le processus entièrement automatisé s'est déroulé dans des conditions très simples. Avec cette remarque, il n'en reste pas moins que l'utilisation de la robotique permet de faire un grand bond en avant pour améliorer l'efficacité.
Le prélèvement semi-automatisé atteint une productivité de 161 prélèvements par heure après extrapolation des temps de prélèvement. Le prélèvement entièrement automatisé atteint une productivité de 381 prélèvements par heure. L'utilisation de l'eOperator permet d'augmenter l'efficacité du picking semi-automatisé à partir de l'AutoStore de 137%.
Il est toujours recommandé de vérifier si cette performance est nécessaire dans son propre entrepôt. L'efficacité gagnée doit être mise à profit par des processus adaptés. Les processus en amont et en aval doivent également être pris en compte. En effet, le picking robotisé entièrement automatisé n'a de sens que si la performance est entièrement exploitée sur une longue période. Cela peut être réalisé, par exemple, par des activités telles que le pliage et la mise en place des cartons cibles sur le convoyeur ou l'emballage automatique avec application de l'étiquette d'expédition.
Pour mieux répartir l'efficacité gagnée, l'eOperator pourrait être utilisé pour la préparation de commandes à partir de deux ports. Le temps d'immobilisation de l'eOperator serait réduit. Cela nécessite toutefois un très bon contrôle par le logiciel.
Si l'on prend l'exemple du client qui a fourni les données de base pour la préparation de commandes semi-automatisée, l'utilisation de robots de prélèvement ne serait pas encore attrayante. La préparation manuelle des commandes au niveau de l'AutoStore est déjà tellement efficace par rapport aux autres zones de préparation de commandes qu'elle ne se fait que par heures sur les ports. Le robot aurait actuellement un temps d'immobilisation trop élevé.
Lors de la mise en œuvre de technologies d'automatisation, il convient de déterminer quelles mesures sont réellement utiles pour atteindre les objectifs d'efficacité. Cela dépend des exigences, de la structure de l'entrepôt et des processus. Il est alors possible de décider si les mesures d'automatisation ont un sens à l'échelle de l'entrepôt (cas d'application entièrement automatisé avec eOperator et AutoStore) ou seulement dans certains domaines (préparation manuelle des commandes à partir de l'AutoStore).
Grâce à l'automatisation, l'efficacité est décuplée. Le traitement des commandes est plus rapide, les tâches visibles sont plus simples, mais les processus d'arrière-plan sont plus complexes.
Le nombre et la complexité des composants augmentent avec l'automatisation. Un concept d'automatisation comprend l'interconnexion spatiale des composants matériels, l'interconnexion systémique des différents logiciels et la connexion de tous les systèmes matériels avec les systèmes logiciels appropriés.
Le LVS réunit tous les composants et permet aux processus de s'imbriquer les uns dans les autres. Il gère l'entrepôt et les stocks, organise, hiérarchise et traite les commandes. En outre, le LVS informe et coordonne les composants impliqués et gère l'ensemble des processus intralogistiques.
De nouvelles informations sont générées à chaque nœud de communication et les anciennes sont écrasées. Le LVS gère l'approvisionnement en matériaux et effectue des transferts de manière autonome. Même en dehors du processus, le logiciel sert d'interface de communication entre l'homme et la machine.
Les autres fonctions clés du LVS sont les fonctions d'inventaire et de cockpit pour le poste de contrôle. Les informations en temps réel de l'entrepôt ou du processus sont traitées afin de contrôler et de planifier les opérations.
Notes : L'origine des données et des informations utilisées pour étudier les cas d'utilisation est en partie théorique et en partie pratique. Les études portent également sur différents cas d'utilisation avec différentes méthodologies. De ce fait, les résultats ne sont pas exactement comparables entre eux et ne sont pas non plus universellement valables.
En outre, l'efficacité de la préparation de commandes dépend de nombreux facteurs. Par exemple, des caractéristiques du processus, de la topologie de l'entrepôt, de la structure des commandes et de l'interaction entre les technologies. L'efficacité varie donc en fonction de l'application.
Néanmoins, l'approche choisie pour ce travail reste la meilleure pour répondre à la question principale. En effet, il est possible d'analyser les efficacités respectives de la préparation de commandes et de les mettre en relation en tenant compte des différences. Ainsi, les conclusions obtenues sont complètes, valables et plausibles si l'on tient compte du concept global sur lequel elles reposent.
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