3 façons pratiques d’utiliser les données dans les opérations en direct de votre centre de distribution CEP

Par BEUMER Group

Pourquoi numériser votre centre de distribution ?

Mais avant d’en arriver aux centres de distribution, pourquoi les centres de distribution devraient-ils se numériser ? Quelle est la valeur des données ?

L’amélioration des opérations d’un centre de distribution ne se limite pas à l’ajustement de la disposition des systèmes, comme l’ajout de goulottes, de trieurs et de bandes transporteuses. L’utilisation des données et leur analyse pour obtenir des informations sont un moyen d’optimiser les opérations des centres de distribution.

De plus en plus de propriétaires de centres commencent à comprendre la valeur des données, car ils commencent à passer d’une vision axée uniquement sur le matériel à une vision plus globale.

La valeur des données

Les centres de distribution d’aujourd’hui peuvent collecter beaucoup de données à partir de leurs systèmes. Les données du sorter peuvent être extraites des scanners, des systèmes de volume, des balances et des caméras, et les données des actifs peuvent être collectées à partir des entrées, des goulottes et des convoyeurs.

Ces données peuvent ensuite être ajoutées aux données opérationnelles, collectées à partir des mouvements entrants et sortants, des horaires, des quarts de travail, des opérateurs et des postes de travail.

En collectant et en utilisant toutes ces données, les centres de distribution peuvent enrichir leurs systèmes de tri afin d’optimiser leurs opérations, leurs ressources et leur temps, sans avoir à modifier leurs systèmes physiques.

Niveaux de numérisation

Il existe différents niveaux de numérisation par lesquels les centres de distribution peuvent utiliser leurs données. Ces quatre étapes différentes de maturité numérique peuvent être décrites de la manière suivante :

1. Manuel : Les informations sont écrites et stockées manuellement. Les pannes sont traitées lorsqu’elles surviennent. Les réparations ou les optimisations ont lieu lorsqu’elles sont nécessaires ou lorsque le débit diminue de manière notable.
2. De base (descriptif et diagnostique) : Les informations provenant des éléments du système sont stockées numériquement. Les données collectées décrivent le fonctionnement du système, ce qui permet de comprendre ce qui s’est passé et pourquoi. Les opérateurs réagissent lorsque des conditions numériques prédéterminées sont remplies.
3. Avancé (prédictif) : Les données révèlent des schémas sur la performance générale du système, la performance dans des situations spécifiques et les résultats probables. Les algorithmes peuvent prédire à la fois au niveau opérationnel et au niveau de l’équipement.
4. Complet (prescriptif) : Le système prévoit les problèmes futurs et prescrit des mesures – ou exécute une action de manière autonome – pour prévenir et éliminer les problèmes, tels que les goulots d’étranglement potentiels.

Comment les données peuvent-elles profiter à un centre de distribution ?

Mais même avec une utilisation de base de leurs données, les centres de distribution peuvent commencer à constater des améliorations des processus d’affaires, et nous le verrons dans les exemples ci-dessous.

Les données peuvent informer le centre de distribution, par exemple, du nombre de transporteurs qui sont restés inactifs pendant une période, du nombre de fois où les goulottes ont été bloquées, du temps pendant lequel les unités d’induction ont fonctionné au ralenti, du pourcentage total de capacité de tri inutilisée, de la capacité qui a été perdue en raison des recirculations et de la capacité nette globale du sorter qui a été utilisée.

À un niveau supérieur, un système adaptatif examinerait ce qu’il faut réellement faire et comment équilibrer le système. Par exemple, le système peut réaffecter les camions entrants en fonction des positions dans les zones d’alimentation qui connaissent des charges faibles ou élevées. Ou encore, le système peut prédire quand les goulottes seront pleines avant de décharger les articles et affecter les opérateurs en conséquence, afin d’éviter les recirculations.

Comment trois centres de distribution ont utilisé les données pour optimiser leurs opérations

Il existe une myriade de façons dont les centres de distribution peuvent exploiter leurs données pour améliorer leurs opérations en direct. Les trois cas suivants illustrent quelques utilisations pratiques des données qui ont informé les propriétaires de centres sur les façons dont ils peuvent affiner leur exploitation.

Utilisation d’un tableau de bord de visualisation des données pour suivre les résultats du poids et du volume

Un opérateur CEP d’Europe centrale possédant plusieurs sites a décidé de transformer son ancien processus manuel de test mensuel de ses balances et de ses scanners de volume en un processus numérique effectué automatiquement et en temps réel. Les données des tests sont maintenant présentées dans un tableau de bord centralisé qui est utilisé à la fois par l’équipe de service et par la direction.

En numérisant cette partie de ses opérations, l’opérateur s’assure que les tests sont effectués et économise du temps et des ressources consacrés à l’extraction et à la consignation manuelles des données. Sa collecte de données permet désormais également d’éviter les pertes de revenus, car il est en mesure de facturer les poids et les volumes avec plus de précision. Elle engendre également une plus grande confiance entre elle et ses clients.

Utilisation de l’analyse de données en nuage pour optimiser les opérations quotidiennes

Un opérateur CEP américain utilise désormais les données de ses multiples centres de tri pour optimiser ses opérations quotidiennes sur une base éclairée. Sa solution d’analyse de données en nuage extrait les données en temps réel des systèmes de tri en boucle de chacun de ses sites, en collectant les données de débit des entrées et des sorties, des recirculations, des défaillances de sortie, de la performance des scanners et des alarmes.

L’analyse des données a également aidé les responsables des opérations à prendre de meilleures décisions sur la façon d’affecter les goulottes afin d’équilibrer plus efficacement la charge du système. Cette aide a été particulièrement constructive pour la « jeune équipe » qui était relativement nouvelle dans l’organisation.

Grâce à des tableaux de bord qui sont visibles par tout le personnel des opérations, le fournisseur de services CEP a maintenant une transparence sur tous ses processus et a été en mesure de transformer ses opérations de « ce que nous pensons savoir » à « ce que nous savons ». Pendant ce temps, son équipe de direction utilise les données pour mesurer les indicateurs clés de performance et créer des modèles de prévision pour la performance future, que ce soit la performance d’une semaine à l’autre ou d’une année à l’autre.

Utilisation des données pour tester et valider une nouvelle conception de système

Un grand bureau de poste scandinave cherchait à étendre son système de tri, mais craignait que sa nouvelle conception de système n’entraîne en fait une perte de capacité, car elle aurait une incidence sur le processus OCR/VCS. Ainsi, son équipe de conception de système a utilisé les données du système pour vérifier si la conception proposée entraînerait une recirculation des colis.

Les tableaux de bord ont permis de montrer le calendrier du processus OCR/VCS, prouvant à l’équipe que même aux heures de pointe, le système OCR/VCS pouvait répondre à plus de 95 % des colis en moins de 15 secondes, comme requis. Grâce aux tests de données, l’équipe a pu confirmer que la conception de son système était valide et viable.

Quel niveau d’ambition un centre de distribution doit-il avoir ?

Mais quel niveau d’ambition un centre de distribution doit-il avoir avant de pouvoir tirer profit de l’utilisation de ses données ? Pour illustrer cela, examinons chacun des trois cas ci-dessus :

• Cas d’Europe centrale : Cet opérateur se situait entre l’étape descriptive et l’étape prédictive de la maturité des données. Mais même avec un niveau assez élémentaire, il pouvait encore en bénéficier tant au niveau de la maintenance qu’au niveau opérationnel.
• Cas américain : Cet opérateur était également à l’étape descriptive de la maturité des données, utilisant la visualisation des données en temps réel pour aider son personnel opérationnel à utiliser la science décisionnelle afin de proposer des mesures immédiates qui améliorent les opérations du système à la volée.
• Cas scandinave : Cet opérateur, lui aussi, était à l’étape descriptive, mais son personnel de maintenance et d’exploitation pouvait prendre une décision éclairée dès la phase de conception de l’extension de système proposée.

Les exemples ci-dessus se situent tous à l’extrémité de base de la numérisation. Néanmoins, même ce niveau de maturité des données offre clairement des avantages.

De plus, ces exemples ne sont qu’un petit aperçu des avantages qu’un opérateur CEP tirera de la consignation et de la centralisation des données à des fins de visualisation et de prise de décisions fondées sur les données. Imaginez avoir un aperçu visuel de l’ensemble du système !

Grâce à l’analyse des données, les opérateurs CEP peuvent travailler plus efficacement à la réalisation d’objectifs précis, dans leurs rôles de professionnels de la maintenance, des opérations ou de la gestion. Et grâce à l’analyse prédictive et prescriptive, la numérisation peut aller encore plus loin : prédire ce qui est susceptible de se produire et prescrire les mesures à prendre pour prévenir les problèmes futurs.

Conclusion

La numérisation est avant tout un choix stratégique. De nombreuses organisations ont tendance à tomber amoureuses de la technologie, puis à ressentir le besoin de découvrir où elle peut être appliquée. Cette approche se heurtera souvent à des barrières culturelles et à une lutte interne pour communiquer le « pourquoi ».

Il est bien préférable d’inverser le processus et de commencer par le « pourquoi ». Pourquoi est-ce important pour votre organisation et quelle est votre ambition numérique ? Pour trouver la réponse, il peut être utile d’examiner comment la numérisation peut non seulement aider, mais aussi changer la façon dont une organisation travaille. Comment le changement peut-il affecter positivement l’exploitation ? Grâce à ces connaissances, la sélection et la mise en œuvre de la bonne technologie deviennent beaucoup plus faciles.