Logistics Reply mise sur l’application IA pour la gestion des entrepôts

Lors de la LogiMAT 2024, Logistics Reply a remporté le prix MEILLEUR PRODUIT avec son assistant WMS intelligent LEApedia. L’application IA bidirectionnelle permet une recherche de données efficace et rapide dans le système de gestion des entrepôts. Depuis 2015, le fournisseur de logiciels utilise l’intelligence artificielle (IA) dans sa suite de produits WMS native dans le cloud, LEA Reply^TM.

(Gütersloh) Lina Sophie Schmidt a parlé avec Alexander Edelmann, partenaire associé chez Logistics Reply, des avantages de l’IA dans la logistique et de la manière dont le secteur évoluera à l’avenir.

Monsieur Edelmann, l’IA est actuellement le sujet tendance dans l’intralogistique. Pourquoi ce sujet prend-il autant d’ampleur en ce moment ?

Le marché de l’IA dans la logistique connaît une croissance rapide. Pratiquement chaque entreprise expérimente désormais l’intelligence artificielle, que ce soit en tant que fournisseur ou utilisateur de systèmes de gestion des entrepôts. Le battage médiatique actuel autour de l’IA dans la logistique a été renforcé par le boom de Chat-GPT l’année dernière. Même si le traitement numérique de la chaîne d’approvisionnement dans le WMS a déjà conduit à des temps de traitement plus courts et à une vue d’ensemble des processus optimisée, le potentiel n’est pas encore pleinement exploité. Les applications IA intelligentes interviennent précisément là où les concepts WMS traditionnels atteignent leurs limites.

Dans ce contexte, à quoi ressemble selon vous l’entrepôt du futur ?

À mon avis, l’IA est un moteur de croissance pour l’ensemble du secteur logistique. Son utilisation ouvre de tout nouveaux potentiels d’optimisation pour le secteur, car de nombreuses tâches logistiques peuvent ainsi être réalisées de manière beaucoup plus économe en ressources et efficace. En plus d’une conception économique du WMS, l’utilisation de l’IA rend la chaîne d’approvisionnement plus résiliente face aux crises : pour une plus grande sécurité de planification, l’IA fait des prévisions basées sur les flux de données analysés en cas de fluctuations de commandes. En même temps, l’IA augmente l’efficacité dans l’entrepôt et peut ainsi contrer les effets de la pénurie de main-d’œuvre qualifiée, car l’IA reconnaît les dépendances de données implicites et prend des décisions plus précises avec moins de personnel. Actuellement, certaines entreprises logistiques rencontrent encore des obstacles en ce qui concerne les connaissances spécialisées requises et la complexité du sujet de l’IA. C’est pourquoi nous attachons une grande importance à ce que nos applications IA soient faciles à utiliser et conviviales. Notre assistant IA intelligent LEApedia, par exemple, permet aux utilisateurs de différentes qualifications de poser des questions en langage naturel. Le système trouve les réponses appropriées dans le pool de données existant beaucoup plus rapidement qu’une recherche manuelle longue et laborieuse.

Quels sont les avantages de l’utilisation de l’IA pour le WMS ?

Les exigences d’une chaîne d’approvisionnement efficace augmentent constamment. Cela met également les systèmes de gestion des entrepôts en examen. Lors de l’utilisation de l’IA dans la logistique, l’avantage central réside dans l’augmentation de l’efficacité structurelle : l’IA est capable d’extraire, de trier et d’analyser des modèles de données à partir du pool de données existant. En regroupant et en analysant différents flux de données, il est possible de mieux comprendre et évaluer les relations entre les différentes données. Cette collecte et cette analyse intelligentes des données permettent d’économiser beaucoup de temps, de réduire la propension aux erreurs et de rendre la chaîne d’approvisionnement beaucoup plus transparente pour toutes les parties prenantes. Selon le cas d’utilisation, des avantages spécifiques s’ajoutent. Par exemple, les processus d’entrepôt opérationnels peuvent être gérés de manière structurée grâce à la vue d’ensemble en temps réel des stocks, tout comme dans la gestion des quais grâce au suivi des activités de quai. Ce ne sont là que quelques exemples de la manière dont ces applications IA peuvent considérablement faciliter le quotidien des employés logistiques.

Quelle est la flexibilité des applications WMS basées sur l’IA par rapport aux solutions traditionnelles ?

Les applications IA dans le WMS sont nettement plus flexibles que les solutions logicielles traditionnelles pour la gestion des entrepôts. Avec une base WMS native dans le cloud, des modules IA peuvent être intégrés de manière évolutive et selon les besoins dans plusieurs sites d’entrepôt à travers le monde, sans ralentir ou interrompre les opérations quotidiennes. Cela est rendu possible grâce à la structure modulaire de notre suite commerciale LEA Reply^TM. Le WMS est basé sur des microservices et des API REST, c’est-à-dire des interfaces maximales flexibles. Les deux garantissent que les modules peuvent être facilement dupliqués et mis à jour indépendamment les uns des autres. Les mises à jour se font également sans interruption des opérations en cours. Ainsi, les différents modules IA sont beaucoup plus flexibles et évolutifs dans leur application que les WMS traditionnels, qui doivent être installés progressivement sur les différents sites. De plus, les applications IA sont spécifiquement adaptées aux exigences des clients et aux environnements logiciels respectifs, ce qui les rend adaptées à tous les groupes d’utilisateurs.

Alexander Edelmann est partenaire associé chez Logistics Reply et est responsable de l’ensemble de la zone germanophone. Il possède des connaissances approfondies en tant qu’expert en chaîne d’approvisionnement et peut se prévaloir de plus de 15 ans d’expérience dans le domaine de la logistique, de la gestion des entrepôts et de l’informatique. Sa carrière comprend des étapes chez Fraunhofer IML et PSI Logistics GmbH.

De son point de vue, l’intelligence artificielle façonnera l’avenir du secteur logistique et soutiendra de plus en plus les utilisateurs de logiciels logistiques dans des tâches exigeantes telles que l’optimisation de la planification des commandes.

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