Warehouse Performance : être malin et tirer le meilleur parti de la préparation de commandes (partie 4/4).

Passons à la dernière partie de la série sur la performance des entrepôts. Dans les parties 2 et 3, nous avons abordé la réservation optimisée des stocks et la planification par lots, qui permettent déjà de réduire considérablement les trajets et les temps de préparation des commandes. Dans cet article, nous allons encore plus loin et vous montrons comment minimiser encore plus les temps de parcours grâce à un placement intelligent des produits. Comment cela fonctionne-t-il exactement ? Grâce à la stratégie "Warehouse Healing®" que nous avons récemment développée. Fidèle à la devise : "Les données sont le nouveau pétrole", les données constituent la matière première de la stratégie afin de générer une véritable valeur ajoutée. L'objectif est d'identifier les modèles existants dans l'historique des commandes et de générer à partir de là des propositions de transfert et de stockage pertinentes afin de minimiser les trajets de préparation de commandes.

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La mise en œuvre concrète suit un principe simple et peu coûteux en termes d'investissement. Mais examinons plus en détail les différentes étapes de la stratégie.

Les deux premières étapes : Collecte et intégration des données, suivies de la visualisation et de l'interprétation.
Avant d'utiliser les données et d'en générer une réelle valeur ajoutée, il faut les identifier. Les données pertinentes se trouvent dans les stocks, les topologies, les informations sur les articles, les paniers et les données de mouvement. Une fois les données nécessaires recueillies et collectées, l'étape suivante consiste à les visualiser et à les interpréter.

La nouvelle stratégie "Warehouse Healing®" défragmente l'entrepôt. Grâce à l'analyse intelligente des données de mouvement et des paniers, les temps de déplacement des hommes et des machines sont réduits. Dans la figure 2, vous pouvez voir les données visualisées de l'étape 1 de la forte fragmentation de l'entrepôt. En partant de cette situation identifiable, il s'agit maintenant d'analyser, d'évaluer et d'identifier des modèles. Ces données constituent la base de l'étape suivante. Création et formation au modèle afin de générer une réelle valeur ajoutée à partir des données.

‍Etapes3 et 4 : création et apprentissage du modèle et application des résultats
L'étape suivante consiste à définir le score d'une zone de stockage. Le principe est le suivant : plus le score est bas, mieux c'est. Un score élevé est obtenu lorsque des articles qui ont une forte affinité entre eux sont stockés loin les uns des autres. Ou lorsque les articles qui sont fréquemment commandés ont un long chemin de préparation de commandes. Pour trouver les transferts après lesquels le score est plus bas qu'avant, des algorithmes sont utilisés. Ils intègrent l'expérience de l'historique des commandes. Les résultats de ces algorithmes sont utilisés pour simuler des opérations de nettoyage et pour défragmenter l'entrepôt au-delà de la normale. Au départ, cela n'a aucun impact sur les processus commerciaux en cours. À ce stade, il s'agit avant tout de créer un état cible virtuel optimisé qui sera utilisé pour entraîner la combinaison optimale des paramètres du modèle. Les expériences d'entraînement automatiques en arrière-plan permettent d'améliorer continuellement les résultats. Des indicateurs de progression permettent à l'utilisateur de suivre la réalisation des potentiels et de se réjouir des économies réalisées.

Vous vous demandez certainement : "Comment puis-je savoir si l'application d'une telle stratégie est envisageable pour moi et mon entrepôt ?" C'est là qu'intervient une analyse de potentiel, sur la base de laquelle on regarde dans quelle mesure la stratégie "Warehouse Healing®" peut avoir un impact sur la zone de l'entrepôt concernée. La stratégie met l'accent sur un "time-to-value" rapide. Pour ce faire, un algorithme détermine les transferts qui ont le plus d'impact et les exécute en premier. Après quelques centaines de transferts, il est possible d'économiser jusqu'à 40% de temps de déplacement dans les installations à plusieurs étages. Grâce à l'intelligence artificielle et aux simulations des paramètres modifiés du modèle, le résultat est constamment adapté aux changements de circonstances au fil du temps. Ainsi, la somme des coûts de déstockage reste minimale. La stratégie réduit considérablement les temps de trajet et optimise ainsi le processus de préparation des commandes, qui nécessite beaucoup de travail. Dans ce contexte, il est important pour nos experts en science des données d'évaluer avec vous les résultats et de discuter des avantages escomptés. Nos experts vous donnent une évaluation neutre et vous aident à prendre des décisions.

Les avantages de l'application de la stratégie : amélioration des performances, utilisation optimale des flux de travail et planification efficace des ressources dans les centres logistiques.

L'un de nos clients a testé la stratégie "Warehouse Healing®" en tant que projet pilote et l'a adoptée en raison des super résultats obtenus. Vers le projet à succès : courir un marathon dans un entrepôt ? Pas avec Technilog. Stocker les marchandises de manière judicieuse et réduire les temps de trajet.

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Vous souhaitez également utiliser vos données existantes à bon escient ? N'hésitez pas à nous contacter.‍