Optimisation de la préparation de commande et des options d'entrepôts
La planification au niveau des entrepôts et des zones de prélèvement est l'une des tâches les plus complexes du secteur de la logistique. Souvent, seules quelques alternatives de planification sont prises en compte en raison des coûts élevés. COSMO CONSULT a développé une solution de data science, pour l'un des principaux prestataires de services logistiques européens. Cette solution permet à l'entreprise de calculer en quelques minutes l'allocation des ressources au niveau de l'entrepôt, optimisée en termes de coûts pour différentes techniques de préparation de commande.
Bénéfices principaux
- Optimisation de la technologie de préparation de commande pour les assortiments d'articles
- Prise en compte des processus pertinents tels que les temps de conduite ou de picking
- Environnement de simulation et d'optimisation
Situation initiale
L'entreprise - un prestataire logistique leader européen avec plus de 400 implantations dans le monde - gérait jusqu'à présent les stocks de ses entrepôts et zones de picking à l'aide de Microsoft Excel. En raison de la grande complexité de la tâche et du temps qu'elle exige, seules quelques alternatives de planification avaient été envisagées. Et l'entreprise s'appuyait fortement sur l'expertise et l'expérience de chaque employé.
L'objectif du projet était de développer une solution permettant d'optimiser durablement la chaîne logistique et de calculer calculer une allocation (optimisée en termes de coûts) de l'entrepôt, en différentes zones de prélèvement, comme celles du stockage de palettes ou de petites pièces.
Approche retenue
En étroite collaboration avec les experts de l'entreprise, COSMO CONSULT a d'abord analysé la logique existante de la comptabilité analytique. Par la suite, il a été nécessaire de développer des formules et des paramètres appropriés, et de les transformer en une structure de données qui soit claire pour la mise en œuvre. Il existait une relation non linéaire entre les différents articles, car les distances parcourues dans la zone de prélèvement sont influencées par d'autres articles.
Pour déterminer la technique optimale de préparation de commande pour chaque article, nous avons utilisé notre propre approche heuristique itérative. Par la suite, la solution globale a été étendue en effectuant une étape de prétraitement afin de pouvoir utiliser les données brutes non nettoyées du système client. Il était particulièrement important de corriger les valeurs précédemment incorrectes et incohérentes.
Aujourd'hui, à l'aide d'une interface utilisateur graphique, l'entreprise est en mesure de :
- gérer tous les paramètres modifiables
- stocker et comparer les différentes simulations de manière structurée.
De plus, la solution a permis de définir en détail ce qui est considéré comme des valeurs "invraisemblables" – par exemple en ce qui concerne la taille ou le poids d'une unité d'expédition. Les résultats peuvent être compressés sur l'interface utilisateur ou présentés en détail dans des feuilles de calcul Excel.
Bénéfice supplémentaire
Aujourd'hui, en quelques minutes seulement, les entrepôts peuvent être alignés de manière optimale et automatique sur la technologie de picking. À titre de comparaison, par le passé, cette opération nécessitait souvent plusieurs jours. L'algorithme prend en compte des paramètres et des taux de coûts supplémentaires, qui étaient auparavant exclus pour des raisons de complexité. Au lieu de concevoir des entrepôts avec un nombre limité d'options, un grand nombre de paramètres différents peuvent maintenant être calculés et optimisés en quelques minutes. Avec la gestion de la simulation incluse, les temps et les coûts des processus peuvent être directement comparés. Il est possible d'imprimer le résultat de la comparaison sur une seule page avec les paramètres correspondants.
