Tirez le meilleur parti de vos systèmes de préparation de commandes pour la mode grâce à l’analyse de données

Par Sebastian Tietze

Dans cet article, nous examinons comment l’analyse de données peut fournir des informations sur les causes de ces types de problèmes qui peuvent être utilisées pour apporter des changements concrets aux opérations quotidiennes de l’entrepôt de mode.

Pourquoi se concentrer sur l’analyse de données ?

Dans la logistique de la mode complexe d’aujourd’hui, les installations sont soumises à une pression pour optimiser leurs processus afin d’accroître leur efficacité et d’assurer une performance ininterrompue.

Parallèlement, elles doivent faire face aux complexités des ventes omnicanales, des fluctuations saisonnières de la demande, des retours, du stockage excessif et des processus à forte intensité de main-d’œuvre de déchargement, de prélèvement et d’emballage.

Heureusement, la plupart des installations collectent d’énormes quantités d’informations auprès de leurs équipements et de leurs opérateurs. En comprenant et en exploitant ces données, elles disposent d’outils extrêmement précieux à portée de main pour prendre des décisions plus éclairées et améliorer les performances de leurs centres de préparation de commandes. Elles peuvent obtenir des informations précieuses sur ce qui se passe dans leurs installations, pourquoi cela se produit et comment réagir à l’avenir.

Comment l’analyse de données permet une gestion des actifs et des opérations axée sur les données

Les installations de préparation de commandes ont tendance à se préoccuper de l’un des deux sujets suivants dans leurs opérations quotidiennes :

• Équipement : Efficacité du fonctionnement du système
• Opérations : Efficacité du traitement des commandes

Sur le plan technique ou mécanique de l’installation, l’analyse de données peut fournir des informations sur les défaillances de composants ou les menaces de défaillance, les pannes et les remplacements. Sur le plan des opérations, l’analyse de données aide à la surveillance des stocks et des ressources, ainsi qu’à la capacité opérationnelle globale.

L’analyse de données offre aux installations de préparation de commandes pour la mode une occasion unique d’améliorer leur efficacité opérationnelle sans avoir à apporter de changements radicaux à leurs systèmes : elles peuvent améliorer leurs performances simplement en basant leurs opérations et leur maintenance sur les données.

1. Comment l’analyse de données aide les efforts de maintenance

En collectant et en analysant leurs données, les gestionnaires d’actifs commenceront au fil du temps à observer des tendances qui peuvent les informer avec précision sur l’usure de leurs composants.

Ceci est important car le cycle de vie de tout composant sera affecté par les conditions opérationnelles et environnementales, et celles-ci différeront d’une installation à l’autre. Mais grâce à l’analyse de données, les gestionnaires seront en mesure de déterminer avec une plus grande certitude quand les composants individuels doivent être remplacés et s’ils peuvent augmenter leurs cycles de maintenance.

Pensez aux chaînes du système de pochettes. Grâce aux données, les professionnels de la maintenance peuvent surveiller l’allongement de la chaîne au fil du temps pour déterminer son usure et fixer les délais de remplacement.

Ou encore, l’analyse des données de vibration d’un système de tri des convoyeurs. Cela peut permettre de tirer des conclusions quant à l’état de la lubrification de la chaîne et au moment où le système nécessite une maintenance.

Ou encore, les analyses qui envoient une alarme lorsque certaines conditions préalables numériques sont remplies, comme une augmentation de la puissance installée du système. Les données peuvent clairement indiquer un problème qui nécessite une enquête.

L’analyse de données fournit aux professionnels de la maintenance des vues claires des performances du système : ce qui se passe, pourquoi et comment réagir.

2. Comment l’analyse de données aide les efforts opérationnels

Sur le plan opérationnel de l’entreprise de préparation de commandes, l’analyse de données offre une visibilité sur les volumes et les structures des commandes. Cela permet aux gestionnaires de déterminer avec précision le nombre et les types de ressources et de postes de travail nécessaires, ainsi que de déterminer tout besoin de formation supplémentaire des opérateurs.

Prenons l’exemple de l’entrepôt de mode qui traite généralement des commandes de détail en gros volumes. Comment se prépare-t-il alors à des charges de travail différentes de celles pour lesquelles son système a été conçu ? L’analyse de données peut identifier la meilleure utilisation des postes de travail par rapport à la structure des commandes et la meilleure répartition des opérateurs. Grâce à une stratégie basée sur les données, les gestionnaires peuvent réaffecter les ressources, les postes de travail et les matériaux d’emballage.

Ou encore, que se passe-t-il si l’entrepôt qui utilise le système de pochettes veut s’assurer qu’il dispose toujours d’un nombre suffisant de pochettes vides pour traiter ses commandes ? L’analyse de données aide les gestionnaires dans les routines et les cycles de « nettoyage » en fournissant une visibilité sur le temps de séjour des articles retournés stockés dans ses tampons, par exemple, indiquant qu’ils peuvent devoir être retirés pour faire place aux commandes immédiates.

Voici d’autres applications utiles de l’analyse de données dans les opérations :

• Taux de lecture des étiquettes RFID dans les pochettes. Un taux de lecture sous-optimal aura un impact sur le débit.
• Temps de réponse du WCS pour les demandes de destination : Un temps de réponse lent dû, par exemple, à un trafic de données important, aura un impact négatif sur la capacité et l’équipe informatique devra enquêter.
• Taux de chargement sur un poste de travail d’induction manuel : Des écarts de vitesse des postes de travail peuvent être détectés et faire l’objet d’une enquête. Y a-t-il un problème technique ? Ou faut-il mieux répartir la charge entre les postes de travail ?
• Qualité de l’induction : Un problème courant qui a un impact sur les systèmes de tri à plateaux basculants et à courroies croisées est la qualité de l’induction des articles. L’analyse de données peut aider à déterminer si les opérateurs ont besoin d’une formation supplémentaire sur la façon de mieux interagir avec les systèmes automatisés.
• Mouvement des pochettes dans différentes zones du système : L’analyse de données peut empêcher la surcharge de zones spécifiques, tout en garantissant une capacité disponible (par exemple, un nombre suffisant de porches dans un système de pochettes) pour traiter les commandes.
• Événements provenant des zones de déchargement : L’analyse de données peut aider à déterminer si certains postes de travail doivent être ajoutés pour traiter des commandes plus importantes, des commandes plus petites, etc.
• Performance de la salle des serveurs : Sur la base de l’analyse des données, une alarme peut avertir que quelque chose ne va pas, comme un disque sur le point d’être plein ou une surchauffe du système.

Comment mettre en œuvre l’analyse de données

Alors, comment les installations de préparation de commandes pour la mode commencent-elles à mettre en œuvre l’analyse de données ?

C’est en fait assez simple : tant qu’une installation dispose d’une infrastructure de collecte de données suffisante en place (les capteurs électriques ou mécaniques qui mesurent les valeurs physiques ou électriques) et d’un système informatique, elle peut commencer. Pour en savoir plus sur la façon dont les installations de préparation de commandes pour la mode collectent les données.

Utilisation de l’analyse de données pour les différentes unités organisationnelles

Ensuite, il s’agit pour chaque unité organisationnelle d’exploiter les données assemblées :

• Base : La plupart des entreprises de préparation de commandes connaissent déjà l’analyse de données et reçoivent des tendances et des informations de base sur certains critères tels que les nombres d’induction, les décharges et les échecs de décharge, les recirculations et les nombres d’alarmes. Il s’agit maintenant d’examiner les informations en temps réel et d’afficher les tendances au fil du temps.
• Maintenance : Les professionnels de la maintenance peuvent commencer à créer leurs plans de maintenance en fonction des données du système en temps réel. Les efforts de maintenance seront moins axés sur les calendriers de routine et davantage sur les priorités ciblées, ce qui permettra une utilisation plus efficace du personnel. L’analyse prédictive permettra également de minimiser les réparations réactives et d’améliorer la planification de la maintenance.
• Opérations : Grâce aux données, les professionnels des opérations peuvent commencer à mieux comprendre les flux et les processus de commandes afin de les modifier, de les améliorer et de les optimiser. Ils commenceront à découvrir les inefficacités opérationnelles et à contrer les effets néfastes sur les performances.
• Gestion : Les équipes de gestion seront en mesure de prévoir tous les aspects de leurs opérations, tels que les volumes de commandes et les besoins de maintenance, et de planifier le débit futur. Grâce à l’analyse de données, la direction sera en mesure d’analyser les performances d’une semaine à l’autre ou d’une année à l’autre, d’établir des analyses comparatives en direct des sites et de recevoir des rapports automatisés programmés.

Une installation n’a pas besoin d’une maturité numérique importante et de systèmes automatisés avancés pour que l’analyse de données soit bénéfique. Il existe des ensembles standard d’indicateurs clés de performance et de données qui présentent un intérêt fondamental pour toutes les installations.

Beaucoup dépendra du type d’informations que l’installation souhaite connaître.

L’analyse de données peut être personnalisée pour répondre à des demandes spécifiques afin de répondre aux exigences individuelles des installations.

Les progiciels d’analyse de données sont généralement basés sur les transactions, reflétant le volume de données et le niveau de services fournis. Une installation triant 100 000 articles par jour attire une fourchette de prix différente de celle qui en trie 50 000 ou 20 000 par jour. Mais le volume et les services sont des valeurs évolutives dans l’analyse de données.

Conclusion

L’utilisation d’outils d’analyse de données peut aider les opérateurs de logistique de la mode à comprendre ce qui se passe dans leurs installations, pourquoi cela se produit et comment réagir à l’avenir. Ils peuvent fournir un aperçu facile et intuitif des opérations en cours, des événements à venir et de l’état de la maintenance. Les outils d’analyse de données sont des éléments essentiels pour toute installation qui cherche à mieux comprendre ses opérations quotidiennes et à améliorer ses performances et son efficacité en optimisant l’utilisation de l’équipement existant.