IA, ML et robotique : nouvelles frontières technologiques dans l’entreposage

La gestion des entrepôts est une opération complexe qui nécessite d’équilibrer de nombreux défis et risques. Les clients s’attendent de plus en plus à des livraisons rapides et précises, ce qui pousse de nombreuses entreprises à se tourner vers des “micro-entrepôts” situés à proximité des grands centres urbains. Pour remplir les commandes rapidement tout en faisant le meilleur usage de l’espace d’entreposage limité, les organisations ont de plus en plus recours à l’intelligence artificielle (IA), à l’apprentissage automatique (ML) et à la robotique pour optimiser les opérations d’entreposage. En utilisant l’IA et le ML, les gestionnaires d’entrepôts peuvent automatiser et améliorer les composantes de leurs opérations, telles que la prévision de la demande et des niveaux de stock, l’optimisation de l’utilisation de l’espace et de la disposition, l’amélioration de l’efficacité de la prise et de l’emballage, et la réduction des erreurs et des déchets. Pendant ce temps, la robotique peut effectuer des tâches répétitives avec plus de précision et de rapidité que les travailleurs humains et opérer dans des espaces trop confinés pour les humains. Les organisations peuvent exploiter ces technologies pour augmenter les profits, améliorer la sécurité et la sûreté, et accroître la satisfaction et la fidélité des clients.

Défis auxquels est confrontée l’industrie de l’entreposage

Le commerce en ligne se développe rapidement et évolue, devenant un marché de 4 117 milliards de dollars en 2024. Les clients se tournent vers Internet pour répondre à divers besoins, notamment les courses. Traditionnellement, les détaillants en ligne stockent leurs inventaires dans de grands entrepôts situés à l’extérieur des grands centres de population. L’urbanisation rapide a conduit de nombreux clients à vivre dans des zones urbaines coûteuses, et les clients s’attendent de plus en plus à des livraisons rapides, souvent le même jour.

De nombreux détaillants ont résolu ce problème en mettant en place des “micro-entrepôts” à proximité des grands centres de population. Puisque les loyers dans ces emplacements sont élevés, il est plus important que jamais que chaque mètre carré d’espace d’entreposage soit bien utilisé. Pendant ce temps, l’industrie de l’entreposage est confrontée à des pénuries de main-d’œuvre, ce qui rend plus difficile la livraison des commandes à temps.

Applications de l’IA/ML et de la robotique

L’automatisation, l’IA et le ML peuvent aider les détaillants à relever ces défis. Les progrès de la vision par ordinateur ont élargi les possibilités de la robotique dans l’espace d’entreposage. Par exemple, les systèmes de robots mobiles autonomes (AMR) sont de plus en plus utilisés pour la prise (sélection des articles commandés par un client spécifique), l’emballage (préparation de ces articles pour l’expédition) et la palettisation (placement des marchandises sur une palette pour le transport et le stockage). L’automatisation de ces tâches augmente la rapidité, l’efficacité, la précision et l’adaptabilité. La robotique peut également utiliser des espaces verticaux et exiguës qui sont difficiles d’accès pour les humains. L’espace d’entreposage peut être encore optimisé en introduisant des solutions de stockage innovantes et à haute densité, telles que des cubes, des tubes et des systèmes de stockage et de récupération automatisés.

Les algorithmes d’optimisation alimentés par l’IA et le ML analysent de grandes quantités de données du monde réel pour générer des prévisions et des solutions, en les mettant à jour à mesure que de nouvelles informations deviennent disponibles. L’optimisation des itinéraires aide les entreprises à s’assurer que les marchandises sont expédiées par les itinéraires les plus courts et les plus efficaces. La prévision de la demande et la modélisation prédictive utilisent les données de commandes passées pour identifier les modèles et aider les détaillants à estimer quels produits seront probablement commandés par les clients, en garantissant que l’espace d’entreposage est utilisé de manière efficace et en minimisant le temps que les produits passent sur les étagères. Ces modèles permettent également un stockage d’entrepôt plus efficace, car les articles les plus souvent commandés peuvent être stockés plus près des postes de prise.

Le ML, lorsqu’il est associé à des capteurs sur les équipements, peut également permettre la maintenance prédictive. La surveillance continue des pièces d’équipement permet aux entrepôts de détecter lorsque des pièces mécaniques telles que des rouleaux ou des courroies de convoyeur présentent des signes d’usure ou de rupture, ce qui leur permet d’être remplacées avant que les défaillances ne se produisent et en minimisant les temps d’arrêt. En mettant en œuvre la robotique et les solutions basées sur l’IA/ML, les détaillants peuvent augmenter la précision et l’efficacité tout en garantissant que leur espace limité est utilisé à pleine capacité.

Lorsque l’IA et la robotique sont intégrées dans l’entreposage, il est essentiel de prendre en compte la confidentialité, l’éthique et la sécurité sur le lieu de travail. Il est crucial de prendre en compte la confidentialité des données et de s’assurer que les modèles d’IA ne divulguent pas de données sensibles sur les clients. Il est tout aussi important de surveiller les modèles d’IA pour les biais. Enfin, il est essentiel de garantir que les solutions de robotique et d’automatisation sont conformes aux réglementations de l’Administration de la sécurité et de la santé au travail (OSHA) pour protéger l’environnement de travail.

Indicateurs de performance clés pour les processus d’entreposage

La surveillance des indicateurs de performance clés (IPC) permet aux entreprises de mesurer l’efficacité de leurs solutions d’entreposage, permettant ainsi une amélioration continue. Voici quelques-uns des IPC clés pour l’entreposage :

• Le débit – Il s’agit du nombre de produits qui passent avec succès par une station d’emballage pendant une période de temps donnée, par exemple, le nombre de commandes traitées par heure.
• Le délai de livraison – Ce chiffre suit la rapidité avec laquelle les expéditions peuvent être effectuées.
• L’utilisation du cube – Il s’agit d’une mesure de l’efficacité avec laquelle les entrepôts utilisent leur capacité de stockage, souvent calculée en divisant le volume des marchandises stockées par la capacité totale de l’entrepôt.
• Les livraisons en temps voulu et en quantité requise – Ce métrique calcule le pourcentage de commandes complétées en totalité à la date souhaitée.
• La précision du décompte des stocks par emplacement – Il s’agit de la mesure dans laquelle les marchandises stockées dans l’entrepôt correspondent aux données. Une grande précision des stocks est nécessaire pour que les analyses d’entrepôt soient efficaces.

Profiter des avantages de l’IA/ML dans l’entreposage

L’IA, le ML et la robotique sont des composants importants de l’entreposage moderne et continueront de changer l’industrie. Selon un rapport récent de McKinsey, les entreprises prévoient d’augmenter considérablement leurs dépenses en solutions d’automatisation d’entrepôt autonomes au cours des cinq prochaines années. De grands détaillants comme Target et Walmart investissent des millions de dollars dans la transformation de leurs chaînes d’approvisionnement et de leurs opérations de stockage avec des solutions logistiques alimentées par l’IA et le ML. Walmart a développé un outil d’optimisation des itinéraires alimenté par l’IA, qui est maintenant disponible à d’autres détaillants sous forme de modèle de logiciel en tant que service (SaaS). Le détaillant utilise également l’IA pour prévoir la demande et garantir un stock adéquat les jours de pointe comme le Black Friday. Ces solutions aident à améliorer la satisfaction client tout en augmentant les profits et en réduisant les coûts d’exploitation. Elles peuvent également aider les entreprises à faire face à des défis tels que les perturbations de la chaîne d’approvisionnement et les pénuries de main-d’œuvre.

L’IA, le ML et la robotique sont les plus utiles dans les petits entrepôts et les micro-entrepôts, où ils peuvent optimiser l’espace de stockage limité. En plus des technologies comme la réalité augmentée et les solutions cloud, ils aident à rendre les livraisons rapides et précises la norme. En surveillant les indicateurs de performance clés et en donnant la priorité à la conformité et à la confidentialité des données, les organisations peuvent s’assurer qu’elles tirent pleinement parti des avantages de l’IA, du ML et de la robotique.