... un retour sur investissement satisfaisant.
Trop souvent, les entreprises évaluent un projet d'automatisation en se concentrant sur la technologie disponible plutôt que sur leurs données opérationnelles. ...
... d'un pack de données structuré pour l'appel d'offres. Si les données sont incomplètes, les fournisseurs ajoutent des marges de risque, les hypothèses divergent et les propositions deviennent difficiles à ...
Dans le paysage actuel de la durabilité d’entreprise, les entreprises sont de plus en plus nombreuses à collecter des données ESG (Environmental, Social, Governance) afin de mesurer leur impact environnemental ...
... d'énormes quantités de données, les entreprises peuvent optimiser leurs opérations, prévoir la demande, gérer les risques et améliorer l'efficacité globale. Cet article explore les détails de la supply chain ...
... faut viser l’excellence en adoptant une méthode très rigoureuse qui passe en premier par la collecte et l’analyse des données.
L’importance et la variété des données dans la logistique
L'organisation ...
... issus de la Data Science qui permettent de mettre en relief des schémas récurrents, qui passeraient totalement inaperçus dans des bases de données classiques.
… qui profitent à l’entrepôt moderne
Les ...
... changé. Les intervenants détailleront ces évolutions et leurs conséquences concrètes sur l’organisation, le dimensionnement et le fonctionnement des entrepôts.
L’importance de faire parler les données ...
... opérateurs. Certaines tâches disparaissent, d’autres apparaissent, et de nouvelles compétences deviennent nécessaires, qu’il s’agisse de pilotage de systèmes, de maintenance ou d’analyse de données. Cette ...
... qualité de la démarche projet : comprendre les besoins actuels et futurs, analyser les données et les flux, dimensionner correctement les installations, comparer les scénarios et sécuriser leur mise en ...
... porte alors sur la qualité des processus, la fiabilité des données et l'ergonomie des outils mis à disposition des opérateurs.
Entrepôt avec automatisation ciblée
Lorsqu'un entrepôt intègre quelque ...
... de données. Cette partie abordera l’évolution des fiches de poste, les besoins en formation et les enjeux d’attractivité des métiers de la logistique.
Bonnes pratiques et cas concrets Les intervenants ...
... ajuster et optimiser en permanence les processus automatisés.
Comment collecter et analyser ces KPI ?
L’intégration de solutions digitales de pilotage logistique facilite la collecte de données fiables. ...
... obsolètes peut nécessiter des adaptations importantes.
Gestion des données : La qualité et la fiabilité des données sont primordiales pour un pilotage optimal. Assurez-vous que vos flux d'information ...
... de transformer des impressions subjectives en données mesurables. Avant d'introduire des systèmes automatisés, des magasins automatiques, des AGV, des AMR, des convoyeurs ou des solutions avancées de préparation ...
... est indispensable d'analyser les données, les processus et la capacité réelle de l'installation. Une bonne organisation logistique de l'entrepôt permet fréquemment de récupérer de l'espace utile et d'améliorer ...
... des données réelles de l'entrepôt.
Avant de modifier le logiciel, il est nécessaire de vérifier des indicateurs objectifs tels que :
La productivité par opérateur.
Le temps moyen de préparation ...
... fiabilité des fournisseurs ;
les délais d’approvisionnement ;
le niveau de service attendu par le marché ;
l’historique des ventes.
Le stock de sécurité doit être dimensionné à partir de données ...
... toujours plus efficace.
Un accompagnement spécialisé permet d'analyser les données, les processus, les flux logistiques et les modes opératoires afin d'identifier les inefficacités et de définir des actions ...
... de productivité. L'analyse des données de picking sur un site client montre une corrélation très forte (R² = 0,87) entre le nombre de lignes par commande et la productivité exprimée en lignes par heure ...
... entrepôts saturés, faible exactitude des stocks, échecs de livraison, choix de transport non optimisés, stock obsolète, processus manuels, erreurs de picking et données peu fiables.
Une stratégie efficace ...