LE BLOG D'AMAZON SHIPPING
Gains d'efficacité logistique dans le secteur de e-commerce avec les systèmes de gestion d’entrepôt basés sur l’Intelligence Artificielle (IA)
L'IA transforme les entrepôts pour accélérer les expéditions et répondre aux exigences des consommateurs.
Les consommateurs d’aujourd’hui exigent des livraisons sous 24 heures. Grâce à des processus simplifiés dans les entrepôts des détaillants et les centres de traitement des commandes, les colis peuvent désormais partir en transit et arriver chez vos clients plus rapidement que jamais.
« Le délai entre la confirmation de la commande et l’expédition est une mesure essentielle dans les opérations e-commerce, et les expéditeurs s’efforcent de le réduire », explique Jacopo Bruna, qui a récemment rejoint l’équipe des opérations d’Amazon Shipping.
Avant de rejoindre Amazon Shipping, Jacopo Bruna a travaillé pendant huit ans dans les centres de traitement des commandes d’Amazon. Il a pu y observer la transformation des installations, qui sont passées de bâtiments de première génération à des opérations high-tech intégrant robotique et intelligence artificielle.
En constatant de ses propres yeux les investissements d’Amazon dans l’automatisation et les technologies, Jacopo Bruna a découvert les bonnes pratiques des centres de traitement des commandes pour augmenter la productivité et accélérer la circulation des marchandises.
« Dans les centres de traitement, nous nous acharnons à minimiser les délais de traitement, du prélèvement à l’expédition en passant par l’emballage », précise-t-il. « Amazon innove en permanence pour écourter les délais d’expédition, et utilise des outils dédiés pour la gestion des flux et des volumes aux différentes étapes de la chaîne de production. »
Jacopo Bruna a partagé avec nous ses connaissances sur les pratiques efficaces d’Amazon et nous a expliqué comment les solutions d’entrepôt basées sur l’IA pourraient s’appliquer aux entrepôts et aux centres de traitement des commandes des détaillants.
« Le délai entre la confirmation de la commande et l’expédition est une mesure essentielle dans les opérations e-commerce, et les expéditeurs s’efforcent de le réduire », explique Jacopo Bruna, qui a récemment rejoint l’équipe des opérations d’Amazon Shipping.
Avant de rejoindre Amazon Shipping, Jacopo Bruna a travaillé pendant huit ans dans les centres de traitement des commandes d’Amazon. Il a pu y observer la transformation des installations, qui sont passées de bâtiments de première génération à des opérations high-tech intégrant robotique et intelligence artificielle.
En constatant de ses propres yeux les investissements d’Amazon dans l’automatisation et les technologies, Jacopo Bruna a découvert les bonnes pratiques des centres de traitement des commandes pour augmenter la productivité et accélérer la circulation des marchandises.
« Dans les centres de traitement, nous nous acharnons à minimiser les délais de traitement, du prélèvement à l’expédition en passant par l’emballage », précise-t-il. « Amazon innove en permanence pour écourter les délais d’expédition, et utilise des outils dédiés pour la gestion des flux et des volumes aux différentes étapes de la chaîne de production. »
Jacopo Bruna a partagé avec nous ses connaissances sur les pratiques efficaces d’Amazon et nous a expliqué comment les solutions d’entrepôt basées sur l’IA pourraient s’appliquer aux entrepôts et aux centres de traitement des commandes des détaillants.
Algorithmes de prélèvement
Les algorithmes qui optimisent le prélèvement – l’étape qui consiste à sélectionner les marchandises destinées à être expédiées – sont un outil précieux pour aider les expéditeurs à hiérarchiser les articles qui doivent quitter l’entrepôt en premier. « Pour minimiser le délai entre la confirmation de la commande et l’expédition, il faut prélever uniquement les commandes et les articles qui doivent être expédiés sans attendre. Les algorithmes de prélèvement évaluent de manière dynamique et constante les articles qui doivent être expédiés rapidement et les articles moins urgents », explique Jacopo Bruna.
Cela ne signifie pas pour autant que les commandes avec des délais de livraison de deux ou trois jours doivent être mises de côté, surtout s’il y a très peu de retard dans les commandes et qu’il y a suffisamment de capacité dans le camion. Dans ces situations, l’algorithme peut rechercher les commandes par zone géographique et donner la priorité à celles qui se dirigent vers la même destination, même si elles ont des délais de livraison différents. Cela permet de maximiser l’espace dans le camion, de réduire les pertes et de limiter les coûts.
Cela ne signifie pas pour autant que les commandes avec des délais de livraison de deux ou trois jours doivent être mises de côté, surtout s’il y a très peu de retard dans les commandes et qu’il y a suffisamment de capacité dans le camion. Dans ces situations, l’algorithme peut rechercher les commandes par zone géographique et donner la priorité à celles qui se dirigent vers la même destination, même si elles ont des délais de livraison différents. Cela permet de maximiser l’espace dans le camion, de réduire les pertes et de limiter les coûts.
Algorithmes d’emballage
Le tri et l’emballage des articles dans les entrepôts font partie des tâches les plus gourmandes en main-d’œuvre, mais les délais de prélèvement doivent être parfaitement coordonnés avec les délais d’emballage. « Si vous pouvez prélever 10 000 articles par heure, vous devez emballer 10 000 articles par heure », souligne Jacopo Bruna.
Par exemple, les algorithmes et la robotique optimisés par l’IA d’Amazon simplifient les processus d’emballage pour trier les colis plus rapidement et avec plus de précision. Les robots alimentés par des algorithmes d’IA gèrent désormais une grande partie du déplacement des marchandises dans les centres de traitement des commandes, et déterminent les itinéraires les plus efficaces pour le tri et l’emballage des articles.
Ces machines pilotées par l’IA peuvent prendre en charge une multitude de tâches, du remplissage des cartons à l’agencement optimal des articles, pour gagner de la place et réduire la quantité de matériaux d’emballage. Avec, à la clé, moins de temps consacré à la préparation des colis et moins de pertes.
Par exemple, le système robotique Sequoia d’Amazon utilise l’IA, la robotique et les systèmes de vision par ordinateur – une technologie qui permet aux ordinateurs d’analyser et de comprendre les données visuelles – pour transporter les stocks. Résultat : jusqu’à 25 % de réduction du temps nécessaire au traitement d’une commande dans un centre de traitement.
Les algorithmes d’emballage s’appliquent également au chargement des camions et des remorques. La technologie évalue les commandes, leur destination et les délais de livraison nécessaires à la consolidation des commandes dans le même camion afin de réduire les coûts, d’optimiser l’utilisation de l’espace et d’améliorer la durabilité.
Par exemple, les algorithmes et la robotique optimisés par l’IA d’Amazon simplifient les processus d’emballage pour trier les colis plus rapidement et avec plus de précision. Les robots alimentés par des algorithmes d’IA gèrent désormais une grande partie du déplacement des marchandises dans les centres de traitement des commandes, et déterminent les itinéraires les plus efficaces pour le tri et l’emballage des articles.
Ces machines pilotées par l’IA peuvent prendre en charge une multitude de tâches, du remplissage des cartons à l’agencement optimal des articles, pour gagner de la place et réduire la quantité de matériaux d’emballage. Avec, à la clé, moins de temps consacré à la préparation des colis et moins de pertes.
Par exemple, le système robotique Sequoia d’Amazon utilise l’IA, la robotique et les systèmes de vision par ordinateur – une technologie qui permet aux ordinateurs d’analyser et de comprendre les données visuelles – pour transporter les stocks. Résultat : jusqu’à 25 % de réduction du temps nécessaire au traitement d’une commande dans un centre de traitement.
Les algorithmes d’emballage s’appliquent également au chargement des camions et des remorques. La technologie évalue les commandes, leur destination et les délais de livraison nécessaires à la consolidation des commandes dans le même camion afin de réduire les coûts, d’optimiser l’utilisation de l’espace et d’améliorer la durabilité.
Un avantage concurrentiel
À mesure que les technologies progressent, des modèles d’apprentissage automatique sophistiqués, des robots autonomes et des fonctionnalités d’analyse des données en temps réel optimisent l’automatisation et améliorent l’efficacité dans les entrepôts. Ces avancées peuvent jouer un rôle clé dans la rapidité et l’efficacité du transfert des marchandises des entrepôts des détaillants vers le premier kilomètre du parcours de livraison.
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