Optimisation du placement d'articles dans zones de picking grâce à la data science

Optimisation du placement d'articles dans les zones de picking manuel

L'emplacement des articles individuels dans la zone de picking détermine les itinéraires, l'effort de prélèvement et les coûts associés. Dans le cas de ce client - une grande entreprise de logistique, nos experts Data Science ont développé un processus d'optimisation qui a permis d'économiser entre 10 et 20 % d'itinéraires.

Bénéfices principaux

  • Réduction du nombre d'itinéraires associés à la préparation de commandes
  • Amélioration automatique du placement des articles
  • Optimisation à court terme malgré de nombreuses contraintes
  • Simulation de différents scénarios et paramètres

Situation initiale

L'entreprise - un grand prestataire de services logistiques - gère des zones de picking manuel sur plusieurs sites. Le placement de l'article était basé sur l'expertise et l'expérience de chaque employé. Afin de réduire l'effort moyen de préparation de commandes, il était nécessaire de minimiser les distances. Cependant, un simple tri par randomisation n'avait pas conduit au résultat souhaité, car c'est surtout la combinaison des différents articles dans les commandes qui est pertinente pour le placement.
A cela, s'ajoutaient d'autres restrictions telles que les dimensions, le poids ou les zones de refroidissement.

Approche retenue

Après avoir mené une analyse complète du problème, COSMO CONSULT a d'abord développé une architecture logicielle qui se compose en grande partie d'un module de prétraitement et d'un module d'optimisation. L'optimisation a reposé sur un modèle mathématique qui pouvait être davantage personnalisé.

Bénéfice supplémentaire

Dans la plupart des cas, le nouveau processus a permis d'économiser entre 10 et 20 % des itinéraires, une optimisation durable et systématique de la zone de picking avec une réduction des coûts. En outre, il a permis aux employés locaux de vérifier beaucoup plus facilement les différentes variantes.