{"id":15963,"date":"2021-09-03T16:04:21","date_gmt":"2021-09-03T14:04:21","guid":{"rendered":"https:\/\/sprint-project.com\/?p=15963"},"modified":"2023-08-22T09:35:53","modified_gmt":"2023-08-22T07:35:53","slug":"3-regles-automatisation-complete-entrepots","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.sprint-project.com\/en\/avis-dexpert\/2021\/09\/3-regles-automatisation-complete-entrepots\/","title":{"rendered":"3 RULES FOR COMPLETE WAREHOUSE AUTOMATION"},"content":{"rendered":"

Quelques enseignements du picking robotis\u00e9<\/strong><\/h2>\n

Si les 10 derni\u00e8res ann\u00e9es ont \u00e9t\u00e9 r\u00e9volutionnaires pour l’industrie de la Supply Chain, la prochaine d\u00e9cennie sera encore plus dynamique. Selon une \u00e9tude de Reportlinker, le march\u00e9 mondial des solutions d’IA pour la logistique augmentera d’un TCAC de 39,6% entre 2020 et 2027[1]<\/sup><\/a>. Une telle croissance des investissements entra\u00eenera des changements constants dans les op\u00e9rations et les processus des entrep\u00f4ts, menant progressivement \u00e0 l’automatisation compl\u00e8te.<\/p>\n

Par ailleurs, l’approche consistant \u00e0 accro\u00eetre l’automatisation d’entrep\u00f4ts existants sera certainement essentielle pour de nombreux op\u00e9rateurs afin de ne pas diff\u00e9rer la modernisation de la Supply Chain jusqu’\u00e0 l’arriv\u00e9e d’un nouvel entrep\u00f4t. Avec cette approche dite \u00ab\u00a0brownfield\u00a0\u00bb, l’\u00e9volution des op\u00e9rations est plus facile \u00e0 contr\u00f4ler, m\u00eame si elle reste complexe.<\/p>\n

Pour s’y pr\u00e9parer, je propose ci-dessous quelques bonnes pratiques qui peuvent rendre l’automatisation des entrep\u00f4ts plus accessible. J’utiliserai des exemples concrets du domaine du picking robotis\u00e9, qui est la prochaine grande \u00e9tape de l’intralogistique, et permettent, j’esp\u00e8re, de tirer quelques le\u00e7ons utiles.<\/p>\n

R\u00e8gle n\u00b01 : Se focaliser d’abord sur un processus ou un ensemble de SKUs sp\u00e9cifique<\/strong><\/h2>\n

Cela peut sembler \u00e9vident, mais la premi\u00e8re \u00e9tape d’un projet d’automatisation consiste \u00e0 analyser quelle partie du processus ou quel ensemble de SKUs doit faire l’objet d’une automatisation plus pouss\u00e9e. Les solutions robotiques s’am\u00e9liorent chaque jour, mais elles ne peuvent pas encore g\u00e9rer toutes sortes de use case<\/em> ou tous types de produits. Il serait na\u00eff de s’attendre \u00e0 ce qu’une nouvelle technologie puisse \u00eatre adopt\u00e9e et am\u00e9liorer le flux de tous vos SKUs du jour au lendemain. Il est donc essentiel de d\u00e9finir un p\u00e9rim\u00e8tre pr\u00e9cis pour l’it\u00e9ration et l’am\u00e9lioration progressive des op\u00e9rations<\/strong>. Cela vaut pour tout type d’innovation mis en \u0153uvre dans l’entrep\u00f4t.<\/p>\n

Par exemple, dans le piece-picking robotis\u00e9, pour chaque nouveau client, il est essentiel d’analyser les SKUs \u00e0 traiter pour d\u00e9terminer celles qui pourront \u00eatre g\u00e9r\u00e9es par le robot et celles qui ne le seront pas. C’est la premi\u00e8re phase de tous nos projets chez Nomagic, et cela se fait avec un outil d\u00e9di\u00e9 que nous appelons le \u00ab Product Scout \u00bb. Le Product Scout prend essentiellement des photos des SKUs vendues au cours d’une p\u00e9riode donn\u00e9e et analyse leur forme, leur position et leurs caract\u00e9ristiques pour d\u00e9terminer si elles peuvent \u00eatre g\u00e9r\u00e9es par le picking robotis\u00e9.<\/strong><\/p>\n

Se concentrer sur un plus petit nombre de SKU \u00e0 la fois apporte l’avantage que nous pouvons rapidement atteindre les KPIs cibles tels que le \u00ab\u00a0throughput\u00a0\u00bb du syst\u00e8me ou son autonomie et rendre la solution viable pour des op\u00e9rations en continu. Apr\u00e8s ce calibrage initial et une fois le premier robot en bonne voie, nous pouvons passer \u00e0 d’autres cat\u00e9gories de SKUs et d\u00e9ployer progressivement plus de robots.<\/p>\n

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R\u00e8gle n\u00b02 : Valider en production d\u00e8s que possible<\/strong><\/h2>\n

Il y a beaucoup d’innovations dans l’industrie de l’intralogistique et vous \u00eates s\u00fbrement souvent surpris de ce que vous voyez lors de diverses conf\u00e9rences et \u00e9v\u00e9nements. Mais – en reprenant notre exemple – les d\u00e9mos de picking robotis\u00e9 au cours de conf\u00e9rences n’ont aucune valeur, surtout si elles proviennent de fournisseurs qui ne peuvent pas d\u00e9montrer une r\u00e9elle exp\u00e9rience de la production<\/strong>. Un environnement de test isol\u00e9 ne vous en dira pas beaucoup sur les performances r\u00e9elles du robot dans un entrep\u00f4t. Cela est vrai en partie parce que chaque use case<\/em> est diff\u00e9rent, et les types d’exceptions rencontr\u00e9es peuvent grandement varier. Les positions du bac de picking, le type d’articles manipul\u00e9s, le type de d\u00e9pose ou d’emballage de produit – le nombre de combinaisons est infini.<\/p>\n

Pour cette raison, il est essentiel de bien identifier d’abord vos besoins, puis de rechercher un fournisseur qui a d\u00e9j\u00e0 une certaine exp\u00e9rience de la production avec des use cases comparables. Sinon, si vous partez tous les deux de z\u00e9ro, beaucoup de temps et d’efforts seront gaspill\u00e9s avant d’obtenir des r\u00e9sultats satisfaisants.<\/strong><\/p>\n

Cependant, un probl\u00e8me avec les tests en production est le co\u00fbt de ces tests. Il faut identifier le bon fournisseur et d\u00e9finir ensemble des processus pour pouvoir mettre en place un test sans avoir \u00e0 investir des centaines de milliers d’euros. C’est exactement ce qui nous a pouss\u00e9 chez Nomagic \u00e0 d\u00e9velopper un syst\u00e8me d\u00e9di\u00e9 pour que nos robots interagissent directement avec l’\u00e9cran de l’op\u00e9rateur d’une station goods-to-person, supprimant ainsi le besoin d’int\u00e9gration WMS pendant la phase pilote. Gr\u00e2ce \u00e0 cette approche, nous pouvons nous concentrer principalement pendant la phase pilote sur la mont\u00e9e en cadence du syst\u00e8me sur l’ensemble de SKUs s\u00e9lectionn\u00e9s (r\u00e8gle n\u00b0 1 !) et travailler sur l’int\u00e9gration WMS plus tard.<\/p>\n

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R\u00e8gle n\u00b03 : Investissez dans les op\u00e9rations \u00e0 distance<\/strong><\/h2>\n

Enfin, la caract\u00e9ristique la plus importante d’un syst\u00e8me enti\u00e8rement automatis\u00e9 est son autonomie. Mais comme les entrep\u00f4ts int\u00e8grent de plus en plus de syst\u00e8mes qui utilisent l’apprentissage automatique et tendent \u00e0 s’am\u00e9liorer avec le temps, l’autonomie ne doit pas \u00eatre consid\u00e9r\u00e9e comme acquise mais plut\u00f4t comme le r\u00e9sultat du processus d’int\u00e9gration et d’adaptation. Comme expliqu\u00e9 avec le processus de s\u00e9lection des SKU (voir R\u00e8gle #1), le syst\u00e8me de picking ne peut devenir autonome que progressivement. Et le principal KPI utilis\u00e9 pour mesurer cette autonomie est le taux d’intervention ou la fr\u00e9quence \u00e0 laquelle une personne doit s’occuper du syst\u00e8me.<\/p>\n

Compte tenu de l’am\u00e9lioration progressive du syst\u00e8me, la configuration initiale et la mont\u00e9e en cadence peuvent n\u00e9cessiter un certain temps et des interventions de votre part ou de celle de votre fournisseur. Le rem\u00e8de n’est pas de trouver un fournisseur qui peut promettre que cela n’arrivera pas et que son syst\u00e8me d’apprentissage automatique sera correct d\u00e8s le premier jour. La meilleure solution est de mettre en place un syst\u00e8me de gestion des op\u00e9rations \u00e0 distance qui \u00e9limine le besoin d’interventions sur site.<\/strong> Cela signifie investir dans un processus par lequel des personnes peuvent intervenir sur le syst\u00e8me automatis\u00e9 (pour nous un robot) sans avoir \u00e0 se rendre sur site.<\/p>\n

La fa\u00e7on dont nous g\u00e9rons cela chez Nomagic est d’avoir nos propres op\u00e9rateurs \u00e0 distance, appel\u00e9s \u00ab\u00a0watchers\u00a0\u00bb, qui surveillent \u00e0 distance les mouvements de n’importe quel robot chez nos clients. Notre syst\u00e8me de communication propri\u00e9taire robot-watcher alerte le \u00ab\u00a0watcher\u00a0\u00bb chaque fois que le robot rencontre un probl\u00e8me et lui permet de prendre le contr\u00f4le du bras robotis\u00e9 et de supprimer l’obstacle ou de placer l’objet d’une mani\u00e8re diff\u00e9rente.<\/strong> Pour chacun de cas d’intervention \u00e0 distance, de nombreuses photos et vid\u00e9os sont stock\u00e9es et des donn\u00e9es de positionnement d\u00e9taill\u00e9es sont enregistr\u00e9es pour que les ing\u00e9nieurs les analysent apr\u00e8s coup et puissent rendre le syst\u00e8me r\u00e9silient de mani\u00e8re autonome dans le cas en question. Une grande majorit\u00e9 des probl\u00e8mes peuvent \u00eatre trait\u00e9s de cette mani\u00e8re simple, ce qui r\u00e9duit consid\u00e9rablement le nombre d’interventions sur site, se traduit par une meilleure disponibilit\u00e9 et rend progressivement le syst\u00e8me 100% automatis\u00e9.<\/p>\n

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Conclusion : Progressivement vers des entrep\u00f4ts lights out…<\/strong><\/h2>\n

L’objectif final de l’automatisation des entrep\u00f4ts, qui est l’entrep\u00f4t \u00ab\u00a0lights out\u00a0\u00bb, n’est pas quelque chose qui se produira demain. Cependant, quand ce sera le cas, ce ne sera pas dans le laboratoire d’une startup de robotique ou dans le centre de d\u00e9veloppement d’un int\u00e9grateur. Cela devra se passer dans un entrep\u00f4t de production avec de vrais produits, de vrais ing\u00e9nieurs projet, pour une partie s\u00e9lectionn\u00e9e du processus (R\u00e8gle #1), apr\u00e8s une validation minutieuse sur site (R\u00e8gle #2) et gr\u00e2ce au support d’op\u00e9rateurs \u00e0 distance (R\u00e8gle #3). La nature it\u00e9rative de telles solutions signifie que ceux qui se donnent plus de temps pour adapter une solution \u00e0 leurs besoins en r\u00e9colteront le plus de fruits<\/strong>. J’esp\u00e8re que l’approche que j’ai d\u00e9crite ici contribuera \u00e0 rendre ce processus relativement fluide et pourra servir de bonne r\u00e9f\u00e9rence pour l’introduction de l’automatisation compl\u00e8te des entrep\u00f4ts, en particulier pour les entrep\u00f4ts existants qui peuvent encore \u00eatre automatis\u00e9s davantage.<\/p>\n

[1]<\/sup><\/a>https:\/\/www.reportlinker.com\/p06030748\/Global-Artificial-Intelligence-AI-in-Supply-Chain-Industry.html<\/a><\/h6>\n

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