Cas client : la data science optimise l'intralogistique

Optimisation de l'intralogistique avec la Data Science

Pour une société spécialisée dans les logiciels d'intralogistique, nos experts en Data Science COSMO CONSULT ont optimisé l'algorithme de répartition des ordres de transport vers les ressources existantes. Les chiffres clés montrent une nette amélioration de la répartition des commandes et une meilleure exploitation des véhicules (chariots élévateurs).

Bénéfices principaux

  • Optimisation continue de la répartition des ordres de transport vers les ressources disponibles
  • Priorisation et distribution des commandes selon le besoin
  • Raccourcissement des trajets et utilisation plus efficace des machines

Situation initiale

L'entreprise spécialisée dans l'intralogistique avait besoin d'améliorer l'algorithme qu'elle utilisait pour la distribution des ordres de transport aux différentes ressources, en tenant compte de chiffres clés spécifiques, de priorités et des conditions générales. L'objectif : que tous les paramètres critiques soient respectés et qu'une utilisation efficace des ressources soit assurée.

Approche retenue

Après avoir mené un atelier, les exigences applicables à la nouvelle solution et les interfaces nécessaires ont été définies, notamment en ce qui concerne l'exécution du système SAP. Un système de pénalité artificielle a été développé, évaluant l'attribution des commandes. Les livraisons tardives ont été sanctionnées et donc largement évitées. En raison d'un délai serré, l'algorithme a été développé dans le langage de programmation C++. Une technique heuristique a d'abord été formulée, qui a ensuite été améliorée en utilisant l'approche heuristique k opt. En utilisant DLL et Java, il a également été possible d'intégrer complètement la solution dans l'architecture système existante.
Pendant l'exécution, les ordres de transport existant dans le pool sont continuellement optimisés et distribués en conséquence. Ainsi, les différentes ressources ne suivent pas un plan rigide et prédéfini, mais répondent toujours aux changements et aux demandes du moment.

Bénéfice supplémentaire

Des chiffres clés tels que le niveau de service ou l'utilisation des ressources montrent une amélioration significative de la répartition des commandes. Grâce aux routines courantes, les changements de commande ont un impact nettement plus faible sur l'ensemble du système. Le nouvel algorithme fait désormais partie intégrante du portefeuille de solutions, et est déjà activement utilisé par plusieurs clients finaux.