L’éditeur proLogistik intègre un nouvel algorithme d’IA dans son WMS Logistar pour transformer la préparation de commandes. Cette innovation vise une réduction des déplacements et une meilleure productivité globale en entrepôt.
L’éditeur de logiciels proLogistik intègre l’intelligence artificielle au sein de son outil de gestion Logistar. Loin des promesses théoriques, cette mise à jour cible des points de friction très concrets pour les professionnels de la logistique. Avec les parcours et le regroupement des colis optimisés, la firme cherche à offrir une réponse directe aux besoins de rapidité actuels.
Une optimisation ciblée sur le terrain
Le développement de ce nouveau module repose sur une observation simple ! L’efficacité se gagne au moment de la préparation des commandes. L’algorithme analyse les flux pour améliorer le « batching », c’est-à-dire le regroupement intelligent des demandes, et revoir les trajets des opérateurs. Ce n’est pas une simple couche logicielle supplémentaire, mais un véritable outil d’aide à la décision qui prend en compte les spécificités physiques de chaque site, des équipements jusqu’aux rythmes de travail des équipes.
Cette technologie sera disponible dès cet automne après une année complète de tests. Pour Frank Vaudolon, directeur logiciels chez proLogistik France, cet investissement est stratégique. Il précise que les équipes consacrées aux données représentent désormais 15 % de leurs effectifs techniques. Selon lui, les résultats obtenus valident la pertinence de ces outils pour transformer les opérations quotidiennes de leurs utilisateurs, tant dans l’hexagone qu’à l’échelle européenne.
La méthode du jumeau numérique pour sécuriser les flux
Pour éviter de paralyser l’activité lors du déploiement, l’entreprise utilise des simulations sur des millions de lignes de données passées. Ce système de jumeau numérique permet d’éprouver les scénarios de réorganisation avant de les appliquer physiquement dans les allées. Cette prudence garantit que les changements ne viennent pas perturber la mécanique souvent tendue des sites de stockage.
Une fois les simulations validées, les modifications s’appliquent par étapes. Cette montée en charge progressive évite les mauvaises surprises pour le personnel. L’idée est de réduire les déplacements inutiles, ce qui se traduit par une hausse de la productivité tout en diminuant la fatigue physique des préparateurs.
La maîtrise des données au centre du projet
Le succès de tels algorithmes dépend souvent de la propreté des informations traitées. Ici, l’architecture nativement SaaS de la solution joue un rôle de facilitateur. Comme l’éditeur gère lui-même l’intégralité de la chaîne logicielle, il accède à des données fiables sans avoir besoin de retraitement complexe ou de logiciels tiers.
Clément Proust, responsable IA, souligne que ces projets apportent des gains de productivité très nets. Il observe notamment une baisse significative des distances parcourues dans les hangars. Au-delà des chiffres, cette fluidité apporte une meilleure tenue des délais et une baisse de la tension nerveuse pour les employés. Le retour sur investissement devient alors plus facile à identifier pour les directeurs de sites.
Article basé sur un communiqué de presse reçu par la rédaction.
