L’intelligence artificielle dans l’entrepôt : impact et applications

Dans le cadre de la logistique 4.0, c’est-à-dire de la digitalisation des processus liés à la distribution des marchandises, l’intelligence artificielle gagne de plus en plus de terrain.

Comment l’intelligence artificielle est-elle appliquée à la logistique ?

L’intelligence artificielle dans les entrepôts est d’actualité dans ce type d’installations, et sa mise en œuvre ne fait que commencer. En effet, l’intégration de technologies telles que la robotique et l’IA dans les opérations logistiques offre de nombreux avantages au-delà de l’automatisation des entrepôts, qui peut varier en termes de complexité.

Les solutions automatisées reposent sur des machines telles que des transstockeurs ou des navettes motorisées permettant de réduire les tâches répétitives, de gagner en agilité et d’éviter les efforts physiques de la part des opérateurs. Un entrepôt robotisé, aussi appelé entrepôt intelligent, combine la robotique et l’automatisation pour prendre en charge le travail lourd.

Quel impact la robotisation et l’intelligence artificielle ont-elles sur les entrepôts ?

Selon le rapport annuel de Material Handling Industry (MHI), 74 % des cadres de la chaîne d’approvisionnement investissent davantage dans la technologie et 90 % d’entre eux prévoient d’y affecter plus d’un million de dollars au cours de l’année à venir. Les domaines de la logistique pouvant bénéficier de la mise en œuvre de l’intelligence artificielle se multiplient :

• Automatisation d’entrepôt. Les équipements de manutention qui systématisent les opérations logistiques intègrent des améliorations basées sur l’intelligence artificielle. Les robots de picking, par exemple, sont capables de reconnaître la forme d’un article inconnu et de le disposer de manière optimale dans la commande à l’aide de la vision par ordinateur.
• Conduite autonome. Les robots mobiles autonomes ou AMR (sigle anglais pour Autonomous Mobile Robots) déplacent des charges dans l’entrepôt et « prennent des décisions » sans avoir besoin d’un itinéraire prédéfini grâce à l’intelligence artificielle et au machine learning.
• Planification. L’IA contribue à des prévisions plus précises dans le cadre de la prévision de la demande, ce qui évite les ruptures de stock et réduit les coûts. Pour d’autres opérations de la supply chain, l’IA est également un allié.
• Opérations back-office. D’autres services des entreprises qui ne sont pas visibles pour le public, telles que l’informatique, les ressources humaines ou la comptabilité, peuvent également bénéficier de l’intelligence artificielle. L’automatisation cognitive peut être intégrée, par exemple, dans les processus de facturation.
• Sécurité au travail. Selon Yeming Gong, directeur de l’Institut AIM (Artificial Intelligence in Management) et du Business Intelligence Center (BIC) à l’Emylon Business School, l’IA contribue à améliorer la sécurité et le bien-être des travailleurs. En effet, elle les assiste dans les tâches répétitives et permet aux responsables logistiques de renforcer la sécurité des installations. L’IA est également utile pour prévenir les risques liés aux actions telles que le ramassage, le tri et l’emballage des commandes.

Quels sont les avantages de l’intelligence artificielle dans les entrepôts ?

Bien que son utilisation nécessite un investissement initial, les avantages de l’utilisation de l’intelligence artificielle en logistique sont nombreux :

• Disponibilité 24h/24 et 7j/7. Les systèmes qui reposent sur l’IA n’ont pas besoin de temps d’arrêt et peuvent donc fonctionner sans interruption.
• Productivité accrue. Dans les entrepôts robotisés, les engins tels que les robots de picking coopèrent avec les employés pour renforcer leur productivité. Ces robots peuvent également travailler de manière autonome si nécessaire.
• Soucis du détail. Grâce à la précision qu’apporte l’IA, il est possible de réduire les erreurs dans l’exécution des tâches.
• Satisfaction client. Les chatbots offrent des réponses quasi immédiates aux requêtes du consommateur et permettent de suivre les expéditions et les livraisons. De même, la personnalisation des messages ou des recommandations à l’aide de ces ressources améliore l’expérience d’achat.
• Analyse des données rapide. L’intelligence artificielle est capable de traiter de gros volumes d’informations en peu de temps, de tirer des conclusions et de faire des suggestions d’optimisation.
• Maintenance prédictive. À l’aide de la technologie, les problèmes potentiels peuvent être détectés avant qu’ils ne provoquent des pannes. Cela permet d’effectuer des réparations préventives pour éviter d’altérer les performances.
• Optimisation du transport. L’IA est également très utile dans le cadre de la gestion d’itinéraires. Pour l’appliquer, les entreprises prennent en compte des facteurs tels que la capacité totale, les prévisions météorologiques, l’état du trafic routier et la géolocalisation des véhicules. De cette manière, elles parviennent à réduire les coûts des déplacements et les heures de conduite, tout en offrant un service le plus rapide possible à leurs clients.
• Développement durable. La planification des itinéraires à l’aide d’algorithmes contribue à limiter les émissions de gaz à effet de serre et à réduire l’impact des opérations logistiques.

L’avenir de l’intelligence artificielle dans l’entrepôt

Selon les experts, nous entrons dans une nouvelle ère dans le domaine de la logistique. Les chaînes d’approvisionnement vont connaître une transformation liée à la montée en puissance des technologies de l’IA, ce qui impliquera la délégation aux robots des tâches les plus répétitives et les plus exigeantes physiquement. Les opérateurs pourront ainsi se concentrer sur les tâches à plus forte valeur ajoutée. Le temps de réponse au client sera écourté et la visibilité des opérations augmentera, ce qui améliorera la satisfaction générale.

Les étapes de la mise en œuvre de l’IA et de la robotisation d’un entrepôt

Avant de procéder à l’intégration de l’intelligence artificielle dans l’entrepôt, il est conseillé de réaliser une analyse des capacités et des besoins de l’entreprise ainsi que de préparer une feuille de route :

1. Élaborer une stratégie. Tout d’abord, les responsables supply chain doivent considérer les résultats qu’ils espèrent obtenir et déterminer la manière d’adapter cette technologie aux processus existants.
2. Identifier le type d’IA. Certains systèmes et machines intègrent déjà l’intelligence artificielle. Il s’agit alors de choisir le type d’IA offrant le plus grand bénéfice avec le plus faible investissement en temps et en ressources, et qui correspond le mieux aux besoins de l’entreprise. Par exemple, l’Edge IA, c’est-à-dire l’implantation de l’IA dans un environnement d’edge computing, permet aux appareils connectés de prendre des décisions en quelques millisecondes.
3. Étudier la manière de l’intégrer. Il est conseillé de former les employés à la gestion des technologies d’IA. Il est également possible d’intégrer l’IA via un projet pilote ou à travers de petites tâches contribuant à la hausse progressive de sa pertinence.
4. Mesurer les améliorations. L’évaluation des performances est essentielle afin de maximiser le rendement.

Le WMS, le cerveau de l’entrepôt intelligent

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