Courir un marathon dans un entrepôt ? Pas chez Technilog. Stocker les marchandises de manière judicieuse et réduire les temps de déplacement.

Dans le cadre d'un projet pilote, Technilog a décidé en février 2021 de réaliser une preuve de valeur de la stratégie "Warehouse Healing". A cette occasion, nos experts en science des données ont validé, à l'aide de données concrètes de clients, la grande utilité et le potentiel dans l'entrepôt. "Warehouse Healing" est l'une des 3 stratégies au total pour optimiser la prise de décision en entrepôt, dans notre système de gestion d'entrepôt SuPCIS-L8.

Notre client de longue date, Oskar Böttcher GmbH & Co. KG et sa filiale logistique Technilog poursuivent une approche d'amélioration continue de la performance logistique et donc du niveau de service pour leurs propres clients. Pour ce faire, Technilog s'appuie non seulement sur des technologies d'automatisation d'avant-garde et sur l'extension continue de ses capacités de stockage, mais aussi sur l'utilisation de la science des données et de l'intelligence artificielle. Grâce à sa flotte de véhicules et à son utilisation coordonnée de manière optimale, l'entreprise livre chaque jour des clients dans toute l'Allemagne. "Nous nous intéressons depuis longtemps à l'utilisation des données dans la logistique et nous constatons régulièrement les opportunités que cela nous offre dans l'entrepôt. En collaboration avec les experts de S&P, nous avons maintenant franchi le pas et réalisé une analyse de potentiel. Les données existantes et les modèles intelligents doivent permettre de découvrir les potentiels inexploités. Pour moi, une chose est sûre : c'est un projet extrêmement passionnant et tourné vers l'avenir", déclare Nico Schubert, responsable de projet chez Technilog Technik und Logistik GmbH.

Créer une véritable valeur ajoutée à partir de données concrètes
Selon la devise : "Les données sont le nouveau pétrole", les données existantes de la logistique de Technilog constituent la matière première pour la preuve de valeur. Avant d'utiliser les données et d'en générer une réelle valeur ajoutée, les données pertinentes telles que les stocks, la topologie, les informations sur les articles, les paniers et les données de mouvement sont identifiées dans l'entrepôt de Technilog. Notre logiciel de gestion d'entrepôt SuPCIS-L8 fournit la base de données. Les données sont ensuite visualisées et interprétées. Des algorithmes ont été utilisés pour déterminer les propositions de transfert et d'échange, et l'interprétation des résultats a permis de déterminer les économies de temps de trajet spécifiques à l'application. "La réponse du livre d'images serait probablement la suivante : collecter des données, les analyser, les modéliser, mettre en œuvre des propositions de stockage et de transfert et créer ainsi une réelle valeur. Cependant, l'utilisation de l'intelligence artificielle a ses exigences pour les deux parties, qu'il fallait aborder ensemble et mettre en œuvre au mieux", poursuit Timofej Woyzichovski, notre expert en science des données.

La nouvelle stratégie "Warehouse Healing" est conçue pour défragmenter l'entrepôt et, grâce à l'analyse intelligente des données de mouvement et des paniers, réduire les temps de trajet pour l'homme et la machine en améliorant le positionnement des articles. Partant d'une forte fragmentation de l'entrepôt, les deux partenaires du projet ont mis l'accent sur l'analyse, l'évaluation et l'identification de modèles de la situation dominante. Ces données ont servi de base à la phase suivante, au cours de laquelle le modèle a été créé et entraîné.

L'étape suivante a consisté à définir le score du magasin de palettes manuel en tant que zone de stockage. Pour trouver dès ce stade des transferts après lesquels le score est meilleur qu'avant, des algorithmes sont utilisés. Ceux-ci intègrent l'expérience de l'historique des commandes des clients de Technilog. Les résultats des algorithmes servent de base pour simuler les transferts et défragmenter le stock au-delà de la normale. Ce processus a été réalisé sans aucun impact sur les processus opérationnels de Technilog. La beauté de la chose est que les expériences d'entraînement automatique en arrière-plan améliorent continuellement les résultats.

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De l'intelligence artificielle à l'utilisation réelle dans l'entrepôt
Grâce à la stratégie "Warehouse Healing", Technilog peut exploiter tout le potentiel de cas d'utilisation prédéfinis. De la collecte de données à l'utilisation dans l'intralogistique. Dans ce contexte, nos experts en science des données tiennent à évaluer ensemble les résultats et à discuter des avantages escomptés. Chez Technilog, les résultats de la preuve de valeur ont montré que l'application du "warehouse healing" dans la zone de stockage de l'entrepôt manuel de palettes avait déjà réduit les trajets de sortie d'environ 24% après quelques centaines de transferts.

L'étape conséquente - l'utilisation de la stratégie "Warehouse Healing" dans les opérations quotidiennes - a été décidée immédiatement après la présentation des résultats significatifs. "Avec la preuve de valeur, Technilog a franchi une étape importante dans la découverte de potentiels cachés dans l'entrepôt. Nous nous réjouissons de ce succès commun, de la confiance accordée et de l'apport précieux de notre client Technilog dans le développement de nos produits de data science", ajoute Rémy El Abd, notre directeur général, en guise de conclusion.

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