L'IA dans Warehouse Management : impacts et cas d'usage

Les entrepôts sont devenus des lieux très dynamiques ces dernières années. Avec la croissance continue de l'e-commerce, une course aux délais de livraison toujours plus courts s'est engagée, tandis que les distributeurs traditionnels doivent maintenir des rayons bien approvisionnés pour rester compétitifs. Ces pressions ont fait des entrepôts de produits finis et des centres de distribution la première ligne où les entreprises gagnent en efficacité opérationnelle, favorisent la satisfaction client et répondent aux évolutions du marché. Pour suivre le rythme, les systèmes de gestion d'entrepôt (WMS) intègrent un afflux de technologies intelligentes, y compris l'intelligence artificielle, qui apportent plus de visibilité, de précision, d'économies et de rapidité aux opérations de traitement des commandes.

Quel rôle l'IA peut-elle jouer dans la gestion d'un entrepôt ?

L'utilisation principale de l'IA dans un système de gestion d'entrepôt intervient lors de l'exécution des commandes : optimisation du placement des produits et des schémas de prélèvement, entraînement et pilotage des robots, identification des commandes à risque et assistance à d'autres workflows du centre d'exécution pour augmenter la production et la performance des collaborateurs. L'IA aide aussi les entreprises à améliorer la prévision de la demande, à répondre aux fluctuations du marché, à optimiser les niveaux de stock et à planifier plus efficacement les opérations d'entrepôt.

Points clés à retenir

• La gestion des stocks, le traitement des commandes et la prévision font partie des domaines où l'IA peut le plus améliorer la précision et l'efficacité en entrepôt.
• L'IA peut améliorer la productivité et la vitesse de traitement des commandes en apprenant les schémas de commande des clients et en recommandant de stocker à proximité les articles souvent prélevés ensemble dans l'entrepôt.
• Les applications cloud et l'analytique des données aident à mesurer le ROI des initiatives d'IA et soutiennent les efforts d'amélioration continue.

Ce qu'il faut savoir sur l'IA dans la gestion d'entrepôt

Le logiciel de gestion d'entrepôt regroupe les fonctions et capacités utilisées par les entreprises pour gérer les stocks, la manutention des matériaux et les opérations de traitement des commandes au sein d'un entrepôt ou d'un centre de distribution. La maturation croissante des technologies d'intelligence artificielle (IA) offre davantage d'opportunités pour optimiser les opérations d'entrepôt. Dans un entrepôt, ces technologies peuvent combler le fossé entre les mondes physique et numérique et soutenir des changements majeurs dans l'ensemble des opérations. Selon un rapport d'Accenture de 2023, 96 % des dirigeants indiquent que la convergence des technologies de l'information et des technologies opérationnelles aura un impact transformateur sur leur secteur au cours des 10 prochaines années. Cette convergence IT/OT est déjà à l'œuvre dans les entrepôts d'exécution très efficaces, sous la forme notamment de capteurs sur les équipements pour la maintenance prédictive et de systèmes de picking robotisés s'appuyant sur des données en temps réel relatives aux commandes et aux stocks.

Plus largement, l'objectif métier principal de l'intégration de l'IA aux processus de gestion d'entrepôt est de rendre ces processus plus efficaces et plus précis. L'IA peut traiter rapidement de grandes quantités de données pour exécuter des tâches contribuant à prévoir les délais d'expédition, détecter des anomalies d'équipement susceptibles d'annoncer une panne, ou encore prévoir la demande et la comparer aux stocks et aux livraisons entrantes pour évaluer l'approvisionnement. Les modèles d'IA peuvent aussi recommander les meilleurs itinéraires de prélèvement et d'expédition, optimisant l'organisation du travail et améliorant les délais de livraison.

Impacts de l'IA dans la gestion d'entrepôt

La prolifération de l'IA dans la gestion d'entrepôt pourrait apporter des bénéfices considérables aux organisations capables de réinventer leurs opérations pour tirer parti de cette nouvelle vague technologique.

• Productivité : En entrepôt, la productivité guide toutes les actions. Elle détermine le coût et la vitesse des opérations d'entrepôt et, avec la précision, constitue un indicateur clé de succès opérationnel. Presque tout investissement technologique ou toute amélioration de processus vise à accroître le rendement en entrepôt, et l'IA peut alimenter un traitement des commandes plus rapide et moins intensif en main-d'œuvre. Par exemple, l'IA peut prendre en charge l'allocation dynamique des emplacements et le rangement pour réduire les temps de prélèvement et améliorer la productivité. Des algorithmes d'allocation des emplacements pilotés par l'IA peuvent suggérer en continu un placement optimisé des articles dans les entrepôts en fonction des schémas de demande et de la popularité des articles, par exemple en recommandant de placer les produits les plus demandés près des zones d'expédition et d'emballage.
• Précision des commandes : La précision des commandes est essentielle dans les entrepôts d'exécution et les centres de distribution. En utilisant des systèmes de vision par ordinateur et de traitement d'image qui scannent chaque article prélevé, les systèmes dopés à l'IA peuvent repérer des erreurs telles que des colis mal étiquetés ou des sélections de produit incorrectes et identifier les commandes à risque de retard. Cela permet aux responsables d'escalader les problèmes et d'informer les clients de possibles retards. L'IA bénéficie aussi à l'automatisation des entrepôts, avec des algorithmes capables de diriger des robots mobiles autonomes pour déplacer des articles plus rapidement et avec une meilleure précision.
• Prévision : Dans les entrepôts d'exécution, la prévision permet de maintenir le bon niveau de stock, y compris au fil des cycles saisonniers et des variations de la demande. Appelé généralement prévision de la demande, ce processus est de plus en plus lié à l'IA, qui peut apprendre les tendances et prévoir des pics de demande afin d'aider les entreprises à conserver le bon type et la bonne quantité de produits en stock. Un WMS alimenté par l'IA peut aider à détecter et signaler les articles en rupture, à maintenir les niveaux de stock et à éviter le sous-stockage ou le surstockage. L'IA peut apprendre les schémas de demande saisonniers (rentrée des classes, Halloween, Noël) afin de prévoir les articles susceptibles d'être très demandés pendant ces périodes.
• Traitement : Les responsables d'entrepôt cherchent en permanence à réduire le temps nécessaire pour réceptionner un article sur une palette, le ranger en rayon, puis le prélever et le traiter efficacement lorsqu'il est acheté pour exécuter une commande. L'IA peut aider en apprenant les schémas de commande des clients et en fournissant des indications sur les articles à placer à proximité les uns des autres. Les collaborateurs peuvent ainsi assembler des lots d'articles souvent commandés ensemble sans traverser l'entrepôt de bout en bout. L'IA peut également extraire les détails de commande à partir des factures et avis d'expédition, réduisant la saisie manuelle et accélérant le traitement des commandes.
• Conception de l'implantation : Tout comme le feng shui vous aide à concevoir un espace de vie équilibré, l'IA peut optimiser l'agencement de vos entrepôts pour maximiser les flux et l'efficacité du prélèvement. Cela implique de planifier l'infrastructure de l'entrepôt afin de minimiser la surface à louer ou à acheter, de stocker à proximité les articles liés pour accélérer le traitement des commandes, de cartographier des parcours de prélèvement optimaux pour éviter les embouteillages sur le terrain et de faciliter les flux efficaces de matériaux et d'équipements.
• Durée de vie des équipements : L'IA devient plus intelligente à mesure qu'elle est utilisée et qu'elle ingère davantage de données. Pour le suivi de l'état des équipements et machines d'un entrepôt, l'IA peut observer des écarts par rapport à la normale en termes de chaleur, de vibrations, de rendement ou d'autres facteurs. La détection de telles anomalies par l'IA facilite l'identification de dysfonctionnements ou pannes avant qu'ils ne surviennent ou que la situation ne s'aggrave. Les responsables peuvent ainsi planifier des ordres de travaux de maintenance préventive avant qu'une machine ne tombe en panne, ce qui aide à maintenir la productivité et la production tout en prolongeant potentiellement la durée de vie des équipements.
• Sécurité : Travailler en entrepôt est physiquement exigeant ; promouvoir la sécurité des collaborateurs et réduire le risque de blessure est donc une priorité majeure pour les entreprises. Une IA entraînée sur les protocoles de sécurité de l'entrepôt peut aider à déterminer quand et où il est plus sûr que les machines manœuvrent et prennent en charge des tâches plutôt que les opérateurs. L'IA peut aussi contribuer à mettre en œuvre des pratiques ergonomiques et de sécurité dans la gestion d'entrepôt, par exemple en recommandant de ne pas placer les charges lourdes en hauteur.
• Visibilité : Superposer l'IA aux données métier peut étendre la visibilité sur les opérations, que les dirigeants peuvent ensuite exploiter pour accroître l'efficacité de processus tels que le suivi des stocks et des commandes. Grâce aux capacités de prévision de la demande et de maintenance prédictive, l'IA peut aussi soutenir la prise de décision concernant la production, l'approvisionnement et les dépenses d'investissement. De plus, les outils d'IA peuvent surveiller en continu les opérations d'entrepôt afin d'identifier les inefficacités, goulets d'étranglement et pistes d'amélioration.
• Réduire les coûts : L'IA peut fournir aux responsables d'entrepôt des insights sur la réduction des coûts dans plusieurs domaines, notamment l'énergie et l'utilisation des ressources, l'utilisation de la main-d'œuvre et la gestion des stocks. Par exemple, des systèmes de vision par ordinateur et de capteurs pilotés par l'IA peuvent ajuster l'éclairage et la température de l'entrepôt en fonction de l'activité dans une zone donnée. Ces gains d'efficacité permettent de minimiser le gaspillage et, au final, de réduire les coûts opérationnels. L'automatisation peut également contribuer à réduire les coûts en confiant à des robots autonomes et à des machines de tri les tâches répétitives et routinières (prélèvement, emballage, tri), tout en réorientant les collaborateurs vers des missions plus stratégiques.
• Durabilité : L'exploitation d'un entrepôt nécessite beaucoup d'électricité ; de nombreuses entreprises déploient donc l'IA pour fonctionner de manière plus durable. Les systèmes d'IA peuvent aider à gérer la consommation d'énergie en contrôlant l'éclairage, le chauffage et la climatisation en fonction de l'activité en temps réel dans les différentes zones de l'entrepôt. Par exemple, l'IA peut réduire la consommation électrique en atténuant l'éclairage dans les espaces inutilisés ou en ajustant les consignes de température pendant les heures creuses. Les gains d'efficacité pilotés par l'IA dans la gestion des stocks peuvent aussi réduire la consommation d'énergie lors des opérations de prélèvement.

Technologies d'IA en entrepôt

De nombreuses technologies basées sur l'IA ont un impact sur les opérations d'entrepôt. Voici quelques technologies qui permettent déjà l'automatisation, stimulent l'efficacité et soutiennent une meilleure prise de décision.

• Robots de collecte et robots mobiles autonomes : Les robots mobiles autonomes (AMR) sont conçus pour déplacer des articles dans un entrepôt plus rapidement, plus facilement et avec une précision supérieure à celle des opérateurs, en utilisant l'IA pour recommander le meilleur trajet plutôt qu'une route préprogrammée. Ces robots peuvent aussi prendre en charge des tâches difficiles ou dangereuses pour le personnel, comme récupérer des articles en hauteur.
• Maintenance prédictive : La maintenance prédictive utilise l'IA pour identifier les problèmes de machines avant qu'ils ne deviennent majeurs. Alerter les collaborateurs pour agir avant une panne améliore la fiabilité des équipements, minimise les temps d'arrêt et réduit les coûts de réparation. Des capteurs sont souvent utilisés pour surveiller en temps réel les robots et les équipements, en collectant et diffusant des données vers un WMS où elles sont analysées par rapport à l'historique pour repérer des irrégularités. Le rôle de l'IA est d'aider à déterminer si un point de données constitue une irrégularité et s'il signale un problème potentiel ou une panne imminente.
• Entrepôt intelligent : L'entrepôt intelligent regroupe de nombreuses capacités alimentées par l'IA déployées dans un système de gestion d'entrepôt. Cela inclut l'utilisation de l'IA pour optimiser l'agencement et le placement des articles ou identifier les fluctuations saisonnières de la demande pour une planification éclairée des stocks. L'entrepôt intelligent couvre aussi l'utilisation de technologies IoT telles que les étiquettes RFID et les capteurs d'équipement pour fluidifier le scan et l'étiquetage des articles, entre autres processus, ainsi que pour surveiller les performances des équipements et des robots afin de permettre la maintenance prédictive.
• Vision par ordinateur : La vision par ordinateur, un type d'IA, aide les robots mobiles autonomes à se déplacer dans les entrepôts, éviter les obstacles et transporter des stocks sans intervention humaine. Elle peut aussi reconnaître et classer des colis ou des matériaux, rationalisant les processus de tri et vérifiant que les articles sont envoyés au bon endroit pour la suite du traitement des commandes. Des caméras et des systèmes de reconnaissance d'image peuvent scanner en temps réel les codes-barres ou QR codes des produits, permettant des mises à jour automatisées des stocks et réduisant le risque d'erreur humaine.
• Traitement du langage naturel : Le traitement du langage naturel (NLP) est un type d'IA pouvant être utilisé dans un WMS pour résumer des documents et automatiser des tâches de communication et de saisie de données. Des assistants numériques propulsés par le NLP peuvent utiliser les données d'expédition d'un système d'entrepôt pour assurer certaines fonctions de service client, en fournissant des mises à jour de commande en temps réel et des réponses aux demandes. Le NLP peut également automatiser l'extraction de données à partir des avis d'expédition, factures, bons de livraison et autres documents, afin de réduire les erreurs manuelles et d'accélérer les délais de traitement.
• Prévision intelligente et analytique prédictive : La combinaison de l'IA, de l'analytique des données et des applications cloud permet une prévision intelligente de la demande et une planification des stocks en opérations d'entrepôt. Grâce à la prévision et à l'analytique prédictives assistées par l'IA, les entreprises peuvent gérer les matières premières et les produits finis de leurs entrepôts en adéquation avec les tendances de la demande et la saisonnalité. L'analytique prédictive peut aussi aider à calculer le temps nécessaire pour prélever, emballer et expédier une commande, fournissant ainsi des estimations plus précises de fin de traitement. Ces prédictions peuvent également signaler les commandes à risque de retard ou de non-respect des niveaux de service et des fenêtres d'expédition attendus, ce qui améliore l'exécution des commandes.

Défis de mise en œuvre de l'IA en entrepôt

Selon un rapport publié par l'association de logistique et de supply chain MHI, seules 16 % des organisations estiment qu'elles sont peu susceptibles d'adopter des technologies d'IA au cours des cinq prochaines années. Si la plupart des entreprises de logistique et de supply chain ont déjà commencé à envisager des usages de l'IA, beaucoup hésitent encore à s'engager en raison des nombreuses inconnues entourant cette technologie. Les entreprises font face à plusieurs défis notables lors de la mise en œuvre de l'IA en entrepôt.

• Confidentialité et sécurité des données : La mise en œuvre de l'IA implique la gestion de volumes importants de données, ce qui peut soulever des questions de conformité en matière de sécurité et de confidentialité, notamment dans les secteurs manipulant des données sensibles comme la finance et la santé. Les entreprises sont responsables de s'assurer que leurs outils d'IA respectent des politiques acceptables de confidentialité et de sécurité des données. Cela nécessite de maîtriser le chiffrement, l'anonymisation, le contrôle d'accès et autres garde-fous, ainsi que la façon dont les données clients peuvent être utilisées pour entraîner davantage les modèles d'IA d'un fournisseur.
• Adoption par les équipes : La mise en œuvre de l'IA dans la gestion d'entrepôt remettra probablement en question des pratiques établies auxquelles les collaborateurs sont habitués. Les collaborateurs peuvent craindre que l'IA ne prenne leur travail. Les exigences en matière de connaissances techniques peuvent également susciter des inquiétudes. Alors que les entreprises s'interrogent sur la capacité de leurs équipes à travailler aux côtés d'outils d'IA, les collaborateurs peuvent se demander quelles compétences ils devront acquérir pour conserver leur emploi.
• Complexité technique : L'intégration de modèles d'IA aux systèmes et logiciels hérités peut être complexe et coûteuse, nécessitant des efforts IT importants pour mettre à niveau ou remplacer des technologies obsolètes. Des outils d'IA cloud peuvent aider à réduire cette complexité et renforcer les chances de réussite d'un déploiement. Cependant, les systèmes d'IA exigent des stratégies d'intégration de données robustes pour rassembler, à l'échelle de l'organisation, les données dans une plateforme centralisée d'analyse.
• Réalisation du ROI : Il peut être difficile de quantifier précisément le retour sur investissement des initiatives d'IA en entrepôt, surtout à court terme. Sans indicateurs de ROI clairs, il peut être difficile pour les entreprises de justifier des dépenses en technologies d'IA. Les entreprises devront peut-être définir de nouveaux indicateurs de performance et objectifs pour démontrer la valeur de l'IA dans un environnement d'entrepôt.

Stratégies pour réussir la mise en œuvre de l'IA en entrepôt

La réussite d'un déploiement d'IA en gestion d'entrepôt commence par le soutien de la direction, avec des sponsors exécutifs qui portent le changement. Il s'agit ensuite de définir concrètement le déploiement : objectifs spécifiques, technologies et indicateurs de réussite.

1. Définir des objectifs : Quels bénéfices concrets espérez-vous obtenir avec votre déploiement d'IA ? Identifiez des résultats optimaux et atteignables que vous pourrez quantifier, comme un traitement plus rapide des commandes et une réduction des coûts. Déterminez les problèmes métier les plus urgents et si l'IA peut contribuer à les résoudre.
2. Identifier les bonnes technologies : L'IA recouvre un large éventail de capacités, avec des cas d'usage et des résultats différents selon chaque sous-ensemble. Par exemple, du machine learning pour l'analytique prédictive, du traitement du langage naturel pour les chatbots et l'analyse de texte, et de la vision par ordinateur pour la reconnaissance d'images. Pour atteindre les résultats visés, faites correspondre vos objectifs métier aux fonctionnalités appropriées.
3. Lancer un pilote : Une fois un outil d'IA adopté, limiter les perturbations opérationnelles peut passer par des tests en environnement contrôlé ou dans un seul entrepôt avant une montée en charge. Ce pilote vous permet d'identifier les problèmes potentiels et d'effectuer les ajustements nécessaires sans prendre de risques excessifs. C'est aussi l'occasion de recueillir les retours des utilisateurs et autres parties prenantes pour déterminer si le système répond réellement à vos besoins. Mise en garde : envisagez de ne tester que des systèmes dont vous êtes sûr qu'ils peuvent passer à l'échelle rapidement s'ils sont concluants.
4. Élaborer une feuille de route : Un déploiement d'IA en entrepôt n'est pas un projet ponctuel avec une fin tranchée. Il s'agit plutôt d'un effort continu qui requiert une stratégie de long terme. Établir une feuille de route aide votre entreprise à visualiser l'évolution du déploiement pour atteindre des objectifs futurs, y compris des investissements technologiques supplémentaires et des stratégies de passage à l'échelle dans toute l'organisation.
5. Évaluer et mesurer les améliorations : Pour mesurer la réussite (y compris les petites victoires) d'un déploiement d'IA, des indicateurs clairs qui suivent les progrès sur des objectifs clés comme un traitement plus rapide des commandes, des économies, une meilleure précision et le rendement total des commandes sont utiles. En plus de vous aider à capter des gains à court terme, ces indicateurs peuvent aussi vous permettre d'évaluer la valeur stratégique de long terme de l'IA, comme l'amélioration du service client ou des lancements de nouveaux produits plus rapides.

Tendances de l'IA et de la gestion d'entrepôt

L'avenir de l'IA dans la gestion d'entrepôt restera probablement axé sur l'augmentation de l'automatisation, l'amélioration de la productivité, la réduction des coûts, l'accroissement de la précision et l'aide à la prise de décision. La robotique, les équipements de manutention et les systèmes d'automatisation d'entrepôt devraient continuer à évoluer avec des capacités plus avancées, comme des AMR capables de s'adapter en temps réel à des environnements changeants. L'IA pourrait aussi jouer un rôle de plus en plus crucial dans la gestion des stocks et la prévision de la demande en entrepôt, aidant à détecter les niveaux de stock, à identifier des tendances et à prévoir les besoins futurs avec davantage de précision. L'utilisation de l'IA pour soutenir des initiatives de durabilité pourrait également rester un axe majeur, par exemple avec des stratégies d'entrepôt visant à réduire le gaspillage de produits ou les émissions liées au transport. La recherche de moyens d'améliorer en continu l'efficacité des tâches d'entrepôt grâce aux technologies portables devrait également constituer un moteur d'innovation.

Optimisez la productivité de vos entrepôts avec Oracle

L'IA évolue rapidement, mais il existe dès aujourd'hui des options concrètes et opérationnelles d'IA pour la gestion d'entrepôt. Les gains de productivité et de rendement ne sont qu'un début parmi les améliorations que l'IA peut apporter aux opérations d'entrepôt et d'exécution.

Oracle Fusion Cloud Supply Chain & Manufacturing (SCM) propose une suite intégrée d'applications couvrant la supply chain, notamment la planification, la logistique et l'approvisionnement. Oracle Fusion Cloud Warehouse Management, qui fait partie d'Oracle Fusion Cloud SCM, permet de gérer les inventaires et la main-d'œuvre ainsi que d'optimiser vos entrepôts dans le cloud. La solution prend également en charge des processus avancés d'exécution des commandes, notamment l'intégration de la robotique et de l'automatisation, l'analytique prédictive, ainsi que le stockage et la récupération automatisés. En tirant parti de l'IA et du machine learning, Oracle Warehouse Management propose une analytique prédictive pour aider à prévoir la demande, les niveaux de stock et les besoins en main-d'œuvre, afin de favoriser une prise de décision proactive. En tant que solution cloud, Oracle Fusion Cloud SCM est évolutif à l'échelle de l'organisation, avec des mises à jour régulières donnant accès à une innovation continue, notamment des capacités d'IA et d'IA générative.

FAQ sur l'IA pour la gestion d'entrepôt

Comment l'IA est-elle utilisée dans les entrepôts ?
Les principaux cas d'usage de l'IA en entrepôt concernent l'exécution des commandes et la gestion des stocks, deux domaines qui regroupent les workflows les plus importants des opérations d'entrepôt.

L'IA peut-elle être utilisée pour la gestion des stocks ?
Oui, l'IA est utilisée pour la gestion des stocks dans de nombreux systèmes de gestion d'entrepôt, en apportant automatisation, visibilité en temps réel et capacités d'optimisation.

Qu'est-ce qu'un système de gestion d'entrepôt intelligent ?
C'est une application logicielle qui combine des technologies telles que l'IA, la robotique, l'Internet des objets et l'automatisation pour améliorer les opérations d'un entrepôt ou d'un centre d'exécution.