WMS prédictif : vers un entrepôt plus agile, plus intelligent et plus performant

La composante Data, de plus en plus déterminante dans la chaîne de valeur (notamment dans la prise en compte des aléas) a conduit les solutions de SCE à se réinventer en devenant davantage agile et prédictive.

Ainsi, le WMS “prédictif” s’attache à gérer un entrepôt piloté par anticipation, capable de prévoir les charges, les risques de retard, les besoins de ressources et les points de congestion.

Nous pourrons illustrer quelques composantes majeures intégrant ce caractère prédictif et prescriptif au sein des WMS.

Les piliers du WMS prédictif

1 – Prévision et pilotage des ressources avec affectation dynamique (Order Flow Balancing)

Un sujet très concret est la capacité du WMS à prévoir la charge de travail, par vague, par canal, par zone ou par typologie de commandes. De nombreux éditeurs WMS comme Blue Yonder ou Hardis Supply Chain mettent en avant des capacités de “predictive planning”, d’IA agentique, d’orchestration des ressources et de réallocation dynamique des tâches selon l’évolution des conditions en journée (via des modules LMS : Labour Management System).

Cela permet de traiter un irritant majeur des entrepôts : le décalage entre la charge réelle et les ressources disponibles.

Au lieu d’attendre que le retard apparaisse, le système peut identifier les zones sous tension pour recommander une réaffectation d’équipes et prioriser certaines commandes ou encore adapter les séquences de préparation.

Le WMS est en mesure d’optimiser, en temps réel, la répartition des tâches en fonction de la situation opérationnelle.

Les gains sont multiples :

• Réduction des sous-effectifs et sureffectifs par un pilotage plus fin des ressources (humaines, mécanisées et robotisées).
• Amélioration de la planification.
• Diminution des coûts d’exploitation.
• Augmentation du taux de service.
• Meilleure anticipation des pics d’activité favorisant un lissage des charges.
• Réduction des temps d’attente.
  

En cela, certaines études menées par Hardis Supply Chain estiment que la productivité serait améliorée, en moyenne, de 20%.

2 – Prédiction de respect des « cut-off  » logistiques et productivité

L’idée première, dans ce cas de figure, est de permettre au WMS de prédire sa capacité à respecter les « cut-off », en prenant en compte des éléments comme le planning, la présence physique des ressources et du matériel opérationnel, la productivité passée allant même jusqu’aux compétences acquises.

Ainsi, le manager d’entrepôt pourra être avisé par le système, via des alertes, de tous risques de non-respect du « cut-off ». Il pourra alors engager des actions correctives afin de réaffecter des ressources pour optimiser les délais.

Machine Learning et IA sont déterminantes dans la réussite de ces besoins notamment grâce à la réalisation de calculs de probabilité du respect des « cut-off » (pouvant être complexes). La génération des alertes préventives ou encore la recommandation d’actions correctives peuvent, par ailleurs, être grandement assistées par l’IA générative via des agents qui pourront traiter les demandes spécifiques des opérationnels.

Les gains sont axés principalement sur :

• Réduction des retards d’expédition.
• Pilotage proactif de l’activité.
• Amélioration du taux de service client.

Dans un second temps, l’estimation de la capacité opérationnelle future de l’entrepôt est intimement liée au respect du « cut- off » mais s’avère plus large dans l’optique d’amélioration générale de la productivité.

Ainsi, au travers de plusieurs facteurs pris en considération comme la productivité historique, les profils opérateurs, les compétences acquises et en cours de développement, les volumes attendus et les ressources disponibles; le WMS prédictif cherchera des leviers pour maximiser cette productivité en :

• Anticipant les écarts de performance.
• Aidant à la prise de décision managériale.
• Sécurisant les engagements de service.

3- Slotting prédictif

La partie slotting prédictif consiste à anticiper les mouvements de stock en fonction de l’historique de consommations.

Elle a pour but principal d’éviter des déplacements inutiles afin d’optimiser les coûts de manutention. On cherche à prédire les caractéristiques de stock, sur le long terme et comprendre les éventuels aléas qui pourraient amener une reconsidération du référentiel et du stockage établi (saisonnalité, changements de consommations, etc).

Pour mener à bien cet objectif, il est primordial d’analyser les historiques de consommations et prévoir les futurs mouvements de l’activité.

Dès lors, le WMS sera en mesure de proposer des repositionnements optimisés de son référentiel stocké (requalification des classes articles ABC, entre autres).

La réorganisation de l’entrepôt se fait à la fois sur les emplacements articles, la typologie des préparations ou encore sur le dimensionnement capacitaire des emplacements proposés (permettant de réduire la fréquence potentielle des réapprovisionnements picking).

Sur cet item, les gains sont concentrés sur la :

• Réduction des distances parcourues.
• Diminution des coûts de manutention.
• Productivité accrue du picking.
• Réduction de la pénibilité.
• Meilleure adaptation aux saisonnalités et efficacité sur produits à forte rotation.

Pour conclure

La mise en place d’un WMS prédictif ne se résume pas au simple déploiement d’une fonctionnalité. Elle suppose de relier la vision métier, la maîtrise des processus entrepôt, la qualité de la donnée, l’intégration applicative et la conduite du changement. C’est précisément sur cette articulation que VISEO peut apporter de la valeur.

En tant que partenaire et intégrateur de solutions Supply Chain, notamment autour de la suite WMS d’Hardis Supply Chain, œuvrant sur la partie entrepôt, store retail ou encore dans l’industrie; VISEO peut accompagner les entreprises de bout en bout : cadrage des enjeux, choix des cas d’usage, diagnostic de maturité data, intégration WMS, industrialisation des modèles, déploiement international et support opérationnel.

L’apport de VISEO réside dans sa capacité à faire le lien entre ambition stratégique et réalité terrain : transformer un potentiel technologique en performance mesurable pour les entrepôts, les équipes Supply Chain et le client final.

Alors, n’hésitez pas et prenez contact avec nous pour vous apporter des conseils avisés et vous accompagner !

Kamal Radouane
Alliance Manager des solutions Hardis Supply Chain chez VISEO