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La croissance du volume d’informations générées par les entreprises a encouragé le développement de nouvelles applications et méthodes capables de gérer la diversité des données et de les analyser efficacement. Le machine learning est une branche de l’intelligence artificielle qui, à l’aide d’algorithmes avancés, interprète les données pour créer des prédictions dans le but d’améliorer les processus et résoudre les problèmes. L’équipe technique de Mecalux utilise des algorithmes et le machine learning pour obtenir une meilleure rentabilité et efficacité dans les processus logistiques tels que la prévision de la demande, la gestion des stocks et la conception des entrepôts.
La logistique a pour objectif de fournir un service rapide aux clients, en livrant la bonne quantité de marchandises au bon moment et au bon endroit, même si elle peut être conditionnée par l’évolution des tendances de consommation ou d’autres facteurs externes. Les entreprises ont recours à la technologie pour identifier les risques dans la chaîne d’approvisionnement et mettre en œuvre des mesures pour contribuer à minimiser leurs conséquences.
L’un des systèmes de prédiction présentant le plus grand potentiel est le machine learning. Il s’agit d’une branche de l’intelligence artificielle qui utilise des algorithmes avancés pour traiter un important volume d’informations et identifier des modèles. En répétant continuellement l’analyse, le système affine son fonctionnement jusqu’à obtenir des résultats plus précis. Selon l’étude de recherche Machine learning and deep learning de l’Université de Würzburg (Allemagne), « la capacité du machine learning à résoudre des problèmes repose sur des modèles analytiques qui génèrent des prédictions, des règles, des réponses, des recommandations ou des résultats similaires ».
Le machine learning est l’application d’algorithmes qui apprennent de manière itérative à partir de données, permettant aux systèmes informatiques de trouver des informations cachées et des modèles complexes.
Dans le domaine de la logistique, selon un rapport du MIT Center for Transportation & Logistics, le machine learning peut être appliqué à la chaîne d’approvisionnement pour planifier correctement la demande ou pour automatiser des opérations telles que le contrôle des stocks ou l’organisation des itinéraires de distribution des commandes.
Comment Mecalux exploite le machine learning
Lorsqu’il s’agit d’améliorer les entrepôts, Mecalux utilise une plateforme d’analyse de données avec des algorithmes de machine learning capables de tirer des conclusions et de proposer des recommandations pour résoudre toute exigence logistique.
Grâce à l’historique des données de l’entrepôt, les algorithmes prédisent des comportements, des tendances et les performances des machines. Fondées sur des données objectives, les prévisions en logistique sont très fiables et facilitent la prise de décisions stratégiques des entreprises.
Mecalux applique un processus de machine learning, connu sous le nom d’AutoML, qui analyse une partie des données de l’entrepôt à la recherche des meilleures décisions commerciales. Une fois l’analyse terminée, des algorithmes avancés comparent la prédiction faite avec le reste des données et vérifient son taux d’échec. Pourquoi ? Toute prédiction peut avoir de nombreuses contraintes et alternatives. Par exemple, imaginez une entreprise souhaitant augmenter le nombre de commandes quotidiennes. Pour y parvenir, elle peut prendre une multitude de décisions tout aussi valables les unes que les autres : augmenter le nombre de références, trouver des moyens d’optimiser les déplacements des opérateurs, mettre en œuvre un logiciel de gestion d’entrepôt ou utiliser des dispositifs d’aide comme le pick-to-light.
Connu sous le nom d’AutoML, le processus de machine learning de Mecalux analyse une partie des données de l’entrepôt à la recherche des meilleures décisions commerciales
Quels types de données le système de machine learning de Mecalux collecte-t-il pour prédire les besoins futurs de l’entrepôt ? Parmi beaucoup d’autres, les mouvements effectués par les engins de manutention, le temps passé par les machines à réaliser une opération (par exemple, la mise en stock des produits dans le cas des transstockeurs), le nombre de flux, le nombre d’entrées et de sorties quotidiennes ou les types de commandes préparées.
Le système de machine learning développé par Mecalux est extensible : il peut être enrichi par davantage de données, de métriques et d’éléments prédictifs pour résoudre les défis logistiques actuels et anticiper les besoins futurs. Des dizaines de millions de données peuvent être gérées pour chaque client, offrant une analyse plus détaillée dans laquelle davantage de variables et de scénarios sont pris en compte. Le système de prévision est alimenté par de nouvelles données afin de s’affiner automatiquement et de détecter les améliorations possibles dans les entrepôts.
Que font les algorithmes de Mecalux avec les données ? Les outils de machine learning de Mecalux remplissent quatre fonctions principales :
- Sélectionner, parmi des millions de données, les informations pertinentes à chaque analyse, en écartant les données inutiles afin d’obtenir une prédiction fiable.
- Extraire les caractéristiques attendues pour définir des hypothèses de travail.
- Répéter différents modèles et algorithmes et, ajustez leurs hyperparamètres jusqu’à ce que la meilleure option soit trouvée.
- Construire et appliquer le meilleur modèle pour réaliser toutes les prédictions.
Le système de machine learning de Mecalux évalue les données et les modèles afin de sélectionner la meilleure prédiction pour chaque entrepôt. Si les paramètres utilisés changent, le système est automatiquement mis à jour pour continuer à s’adapter à l’évolution dynamique de toutes les chaînes d’approvisionnement.
Quelles prédictions peut-on faire avec les données de l’entrepôt ?
- Prévision de la demande. Des séries chronologiques et des modèles de régression multivariés peuvent être utilisés pour prévoir la demande à court, moyen et long terme. Dans quel but ? Calculer le niveau de stock approprié pour préparer toutes les commandes sans délai.
- Planification des expéditions. Prévoir le temps nécessaire à l’expédition des marchandises permet d’organiser le travail à l’avance afin d’obtenir une plus grande rapidité et agilité dans la distribution des commandes.
- Contrôle des stocks. Les prévisions d’inventaire calculent le nombre de jours pendant lesquels un produit sera en rupture de stock. Grâce à ces informations, l’entreprise peut prendre des mesures, comme générer un bon de commande pour plus de produits dans l’ERP.
Pour Mecalux, l’objectif du machine learning est de créer automatiquement des prédictions qui dynamisent la chaîne d’approvisionnement de ses clients. Grâce à des données objectives, les responsables logistiques peuvent suggérer des améliorations stratégiques à mettre en œuvre dans leurs installations afin de mieux exploiter toutes les ressources de l’entrepôt.
Des algorithmes pour anticiper l’avenir
A l’heure où les entreprises doivent se moderniser pour optimiser leurs processus, s’adapter aux évolutions du marché et offrir un meilleur service aux clients, le machine learning se présente comme un outil stratégique pour faciliter la prise de décision.
En logistique, l’analyse prédictive basée sur les données présente un énorme potentiel, car elle permet d’évaluer le modèle commercial actuel et, si nécessaire, de le modifier pour faire face aux évolutions du marché.
Les entrepôts génèrent une énorme quantité de données. Les algorithmes de Mecalux visent donc à renforcer les décisions commerciales et à aider les entreprises à mettre en place une chaîne d’approvisionnement fluide et efficace.