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

La gestion des entrepôts est une opération complexe qui nécessite de concilier 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 tirant le meilleur parti de l’espace d’entrepôt 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’entrepôt. En utilisant l’IA et le ML, les gestionnaires d’entrepôt peuvent automatiser et améliorer les composants de leurs opérations, tels 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 une plus grande précision et rapidité que les travailleurs humains et opérer dans des espaces trop confinés pour les humains. Les organisations peuvent exploiter ces technologies pour accroître les profits, améliorer la sécurité et la sûreté, et augmenter la satisfaction et la fidélité des clients.

Défis auxquels est confrontée l’industrie de l’entreposage

Le commerce en ligne se développe et évolue rapidement, devenant un marché de 4 117,00 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 densément peuplées et 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 coûts immobiliers dans ces zones sont élevés, il est plus important que jamais que chaque pied carré d’espace d’entrepôt 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 en temps opportun.

Applications de l’IA/ML et de la robotique

L’automatisation, l’IA et le ML peuvent aider les détaillants à relever ces défis. Le progrès de la vision par ordinateur a élargi les possibilités de la robotique dans l’espace d’entrepôt. 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 vitesse, l’efficacité, la précision et l’adaptabilité. La robotique peut également utiliser des espaces verticaux et exiguës difficiles d’accès pour les humains. L’espace d’entrepôt peut être encore optimisé en introduisant des solutions de stockage innovantes et à haute densité comme 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 veillant à ce que l’espace d’entrepôt soit 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 les signes d’usure ou de rupture des pièces mécaniques comme les rouleaux ou les courroies de convoyeur, permettant de les remplacer avant que les défaillances ne se produisent et en minimisant les temps d’arrêt. En mettant en œuvre des solutions de robotique et d’IA/ML, les détaillants peuvent accroître la précision et l’efficacité tout en veillant à ce que leur espace limité soit utilisé à plein rendement.

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’Occupational Safety and Health Administration (OSHA) pour protéger l’environnement de travail.

Indicateurs de performance clés pour les processus d’entreposage

La surveillance des indicateurs de performance clés (KPI) permet aux entreprises de mesurer l’efficacité de leurs solutions d’entreposage, permettant ainsi une amélioration continue. Voici quelques-uns des KPI 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 définie, 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 expéditions en temps voulu et complètes (OTIF) – Cette métrique calcule le pourcentage de commandes complètes en temps voulu.
• 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.

Récolter les bénéfices 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 récent rapport 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 de route 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 assurer un stock adéquat les jours de vente aux enchères 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 de 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 au respect des réglementations et à la confidentialité des données, les organisations peuvent s’assurer qu’elles tirent pleinement parti de l’IA, du ML et de la robotique.