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31. août 2020Le fabricant de logiciels Inform GmbH avec cinq points pour améliorer la logistique de production. Les entreprises ont encore beaucoup de potentiel dans l’optimisation de l’interface entre la logistique et la production. Inform aide à cela avec le développement de logiciels appropriés basés sur l’intelligence artificielle et la recherche opérationnelle.
(Aix-la-Chapelle) La logistique et la production sont souvent encore conceptuellement séparées. Cependant, cela ne mène pas au succès, soutient le spécialiste de l’optimisation d’Aix-la-Chapelle, Inform. Avec les cinq étapes suivantes, les entreprises peuvent atteindre une interaction efficace entre ces deux domaines centraux.
Les entreprises reconnaissent encore trop rarement quels problèmes inutiles compliquent leur travail dans l’intralogistique. Alors que les concepts Just-in-Time étaient autrefois presque exclusivement utilisés par les fabricants automobiles, de nombreux PME ont rattrapé leur retard ces dernières années : des processus sophistiqués avec des technologies modernes assurent le plus de flexibilité et de stabilité possible dans la production, qui doit absorber des besoins volatils et prendre en compte des souhaits clients individualisés. Une logistique organisée à vue et à la demande ne peut plus rivaliser, tant les tâches sont vastes et complexes. Inform a identifié cinq mesures décisives pour rendre la logistique de production plus efficace.
Cinq mesures pour une logistique de production efficace
1. Coopération sur un pied d’égalité
Le premier, mais peut-être le plus difficile des pas est d’établir une communication sur un pied d’égalité entre la logistique et la production. Si cela n’est pas le cas, même des investissements importants dans la technologie ne conduisent souvent pas aux résultats souhaités. Il faut une culture de collaboration.
Il est de la responsabilité de la logistique d’engager le dialogue avec la production, de comprendre ses besoins et de convenir d’accords de niveau de service internes pour les satisfaire. La production, d’autre part - souvent traitée comme le cœur d’une entreprise manufacturière - dépend également de la logistique, même lorsque beaucoup d’argent a été investi dans l’amélioration des processus de fabrication.
Comme il y a de moins en moins d’espaces de stockage disponibles à proximité de la production, le transport des matériaux et des conteneurs doit se faire de manière efficace. Par conséquent, la fabrication doit également devenir plus transparente pour la logistique et éviter de passer des commandes spontanées à la demande.
2. Algorithmes d’optimisation
Ne pas savoir où se trouvent actuellement les chariots élévateurs, les matériaux, les contenants vides ou d’autres ressources dans l’entreprise est une raison fréquente pour le recours à un système de gestion du transport avancé. Le besoin de transparence est justifié, mais il n’aide que partiellement les planificateurs sous pression, car souvent une multitude de tâches doivent être accomplies avec des ressources limitées. Pour dix commandes de transport possibles, il existe environ 3,6 millions de séquences possibles à traiter.
Pour cette raison, un système de gestion du transport ne doit pas seulement se concentrer sur la transparence. Il nécessite des algorithmes d’optimisation intelligents qui peuvent déduire ad-hoc, à partir de la situation spécifique, quel chariot élévateur, train de transport ou système de transport autonome (FTS) devrait exécuter quelle commande ensuite. Ainsi, le système de gestion du transport réalise le meilleur appariement possible entre les commandes et les ressources et sert de manière optimale le réseau de commandes dans son ensemble.
Les nouvelles commandes sont immédiatement intégrées dans la planification globale à l’aide des algorithmes d’optimisation. Ainsi, pour chaque ressource active et disponible, une commande suivante appropriée ou des combinaisons de commandes adaptées sont calculées en quelques secondes.
3. Planification anticipée
Cependant, la complexité des environnements de production augmente. Même les entreprises de taille moyenne introduisent des méthodes de Lean Management ou établissent des installations de fabrication capables de réaliser différents processus de production de manière flexible. Plus la fabrication est flexible avec ses exigences quotidiennes, plus la logistique devient complexe et pertinente pour le succès.
Dans ce contexte, il est important d’inclure des aspects futurs et de considérer les processus aussi à long terme que possible. Il n’y a pas de boule de cristal, il s’agit donc de rendre l’imprévisible aussi prévisible que possible. Au lieu de générer uniquement des commandes de transport à court terme dans un système ERP et de les transférer au système de gestion du transport, des processus devraient être mis en place pour prévoir les besoins quelques jours à l’avance. De cette manière, les ressources et les plans d’affectation du personnel peuvent être planifiés en fonction des besoins. De tels processus de planification peuvent être soutenus par des systèmes de gestion du transport en simulant les besoins de demain.
4. Utiliser les données existantes
Un obstacle fréquent est que les entreprises sous-estiment la qualité de leurs données. Souvent, il existe déjà suffisamment de données de qualité suffisante, dispersées sur de nombreux systèmes différents, qui doivent cependant être structurées et consolidées afin qu’un système de gestion du transport puisse planifier avec un certain délai et intégrer cette planification dans l’optimisation. Après tout, la logistique ne doit pas seulement éteindre des incendies, mais contribuer à la ponctualité et à la rapidité de livraison de la production grâce à des processus stables.
5. Apprentissage automatique
Une fois que les premières étapes ont été maîtrisées, il est possible de réfléchir à l’examen plus approfondi des données désormais considérées de manière holistique à l’aide d’algorithmes d’apprentissage automatique. Cela rend visibles des corrélations dans le flot de données qui échappent à la perspective humaine. En tenant compte de différentes données provenant de différentes sources, par exemple, des saisonnalités ou des combinaisons de commandes pourraient être découvertes, dont le traitement est particulièrement facile ou particulièrement difficile. Cette connaissance peut ensuite être utilisée pour améliorer davantage ses propres processus.
« Il est particulièrement important en ce moment de ne pas simplement investir dans une mode », déclare Matthias Wurst, responsable du développement commercial en logistique industrielle chez Inform. « Nous croyons que les projets de numérisation devraient être examinés pour voir s’ils contribuent exactement aux objectifs que l’on souhaite atteindre. Pour cela, il faut parfois emprunter de nouveaux chemins et révéler et exploiter les synergies entre la production et la logistique interne afin d’obtenir plus d’efficacité et de résilience pour l’entreprise dans son ensemble. »
Inform GmbH
Inform développe des logiciels pour l’optimisation des processus commerciaux par le biais de la prise de décision numérique basée sur l’intelligence artificielle et la recherche opérationnelle. Elle complète les systèmes informatiques classiques et augmente la rentabilité et la résilience de nombreuses entreprises. Alors que les logiciels de gestion des données ne fournissent que des informations, les systèmes Inform peuvent analyser en quelques secondes de grandes quantités de données, calculer de nombreuses variantes de décision et proposer la meilleure solution à l’utilisateur pour mise en œuvre. Plus de 750 ingénieurs logiciels, analystes de données et consultants accompagnent aujourd’hui plus de 1 000 clients dans le monde entier dans l’industrie, le commerce, les aéroports, les ports, la logistique, les banques et les assurances. L’optimisation concerne la planification des ventes, la planification de la production, l’affectation du personnel, la logistique et le transport, les stocks, la gestion de la chaîne d’approvisionnement ainsi que la lutte contre la fraude dans les assurances et les paiements.
Photo : © Inform






