Maximiser l'efficacité de la main-d'œuvre pour satisfaire la demande client

Récemment, SupplyChainBrain a publié un blog, « Existe-t-il une solution à la pénurie de main-d'œuvre dans la chaîne d'approvisionnement ? » L'article explique pourquoi la main-d'œuvre se réduit cette année. En théorie, de nombreux employeurs pensaient que les gens recommenceraient à chercher du travail une fois que les allocations de chômage fédérales auraient pris fin en septembre. Mais cela ne s'est pas produit.

Parmi les autres raisons citées dans l'article pour la pénurie de main-d'œuvre figurent les retombées de la pandémie, poussant les gens à craindre de retourner sur le lieu de travail. Pendant ce temps, comme les travailleurs ont soit décidé, soit été obligés de rester chez eux, ils ont acheté davantage en ligne, sollicitant sévèrement les opérations de transport et d'entreposage.

L'augmentation des commandes a créé le besoin de plus de travailleurs pour les traiter. Les transporteurs ont de plus en plus de mal à trouver des chauffeurs de camion pour livrer les marchandises. Les propriétaires d'entrepôts augmentent les salaires horaires, ajoutent des avantages et modernisent les zones de repos. Mais il n'y a tout simplement pas assez de main-d'œuvre disponible à embaucher.

Certaines entreprises pensent qu'ajouter de l'automatisation à leurs opérations d'entrepôt ou de distribution accélérera le traitement et réduira la demande de main-d'œuvre. Les fournisseurs de logiciels promettent des technologies pour améliorer l'efficacité dans l'entrepôt, notamment les systèmes de gestion d'entrepôt (WMS), les systèmes de gestion de cour, les répliques de données, les jumeaux numériques, la réalité augmentée, l'intelligence artificielle, l'automatisation robotique et la blockchain.

De nombreuses organisations ont déjà commencé à investir dans certaines de ces applications, pour rendre les opérations plus efficaces et offrir un meilleur service client. Mais chacune de ces technologies entraîne son lot de complexités.

Un WMS, qui fournit la base pour presque tous les autres systèmes innovants, génère des données critiques tout au long de l'entrepôt. De nombreuses entreprises adoptent la nouvelle génération de technologie connue sous le nom de « réplique de données », qui crée une base de données facile d'accès tirant les données WMS en temps réel pour l'interrogation, la visualisation et les alertes.

Les données doivent contribuer à une compréhension de l'état futur du centre de distribution. Souvent appelée planification « what-if » (et si), cela exploite la technologie du jumeau numérique. Un jumeau numérique est un modèle mathématique de l'entrepôt qui analyse toutes les activités futures pour prédire ce qui est susceptible de se passer. Un excellent jumeau numérique prendra en compte la main-d'œuvre, les expéditions, la disponibilité des stocks, les tâches, l'espace et d'autres ressources.

L'optimisation basée sur les contraintes par IA peut être utilisée pour optimiser différents systèmes d'activités. Associée à un jumeau numérique, cette technologie peut prescrire une séquence d'événements, créer un planning réalisable, et minimiser les manipulations et la main-d'œuvre.

L'étape finale dans la feuille de route technologique est d'automatiser de nombreux processus humains dans l'entrepôt. Le défi avec l'automatisation comme la robotique est qu'elle implique des équipements coûteux, et les déploiements sont difficiles et prennent beaucoup de temps.

De nombreuses organisations aujourd'hui jettent l'automatisation sur leurs chaînes d'approvisionnement sans tenir compte des micro-flux d'entrepôt environnants. Un expéditeur de biens de consommation, par exemple, pourrait utiliser un chariot élévateur automatisé pour récupérer une palette pour la mise en zone, mais cette palette pourrait rester dans la zone de mise en zone pendant 12 heures avant d'être chargée sur une remorque. La palette consomme un espace de mise en zone précieux plus longtemps que nécessaire, et pourrait coûter au site l'opportunité de sortir une commande différente à temps et en totalité.

Les entrepôts font également face au défi d'optimiser la main-d'œuvre existante sans sacrifier l'exécution client. Que se passe-t-il si quelqu'un ne se présente pas au travail ? Si les choses ne se passent pas comme prévu ? Ou si vous avez encore des postes non pourvus au sol, et n'êtes pas sûr de la meilleure façon d'optimiser la capacité dont vous disposez ?

Une nouvelle approche appelée accélérateur WMS adapte et rééquilibre les activités en fonction de ce qui se passe dans l'entrepôt toutes les quelques minutes. Ces systèmes récupèrent les données de la gestion d'entrepôt, de la gestion de cour, de la gestion des commandes, de la visibilité et des systèmes de production pour fournir une vue unique et unifiée des opérations. En utilisant la technologie du jumeau numérique, les données peuvent ensuite être utilisées pour prédire ce qui va se passer. La technologie intègre l'état actuel de tous les systèmes et toutes les informations connues sur les expéditions et commandes, et projette l'avenir en fonction des contraintes connues telles que la main-d'œuvre, les stocks et les temps de tâche.

Par exemple, dans un seul centre de distribution Procter & Gamble, un accélérateur WMS est utilisé pour réduire le temps de planification quotidienne de 97 %, réduisant la planification des activités de main-d'œuvre quotidiennes de huit heures à 15 minutes. D'autres entreprises utilisant des accélérateurs WMS peuvent rendre permanentes des réductions de main-d'œuvre temporaires non planifiées sans aucune perte de productivité du site. Réduire un travailleur par quart équivaut à plus de 100 000 $ d'économies annuelles. Sur les grands sites, de telles réductions peuvent s'additionner rapidement.

Keith Moore est directeur produit chez AutoScheduler.AI.