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‘‘ Un WMS pour chaque type de besoin ’’
Isabelle BADOC, GENERIX

Isabelle BADOC, Supply Chain Solutions Marketing Manager chez Generix Group.

Entretien réalisé le mardi 7 mai 2024 par Frédéric LEGRAS, Directeur du Portail FAQ Logistique dans le cadre du dossier : « WMS/TMS : comment faire le bon choix ? »

L’exploitation de la data et l'Intelligence Artificielle suscitent un vif intérêt. Elles sont perçues comme des leviers d’optimisation des bénéfices des solutions transport et logistique.

L'analyse approfondie de grandes quantités de données et l’utilisation d'algorithmes d'IA puissants doit en effet permettre de créer des modèles de simulation dynamiques et adaptables en temps réel pour des potentiels de gains importants.

L'optimisation des tournées, des réseaux de distribution, des plans de chargement des camions pour le transport, ou encore la cartonisation (ajustement des emballages) et le slotting (attribution des emplacements aux produits) pour les entrepôts sont déjà des exemples flagrants de ce que peut apporter la modélisation de scénarios complexes.

Lorsqu'une entreprise adopte un système de gestion d'entrepôt ou du transport, elle s'engage généralement pour plusieurs années. L’investissement est conséquent tant en termes de coûts que d’efforts de mise en œuvre. Dans la phase de recherche de sa solution, il est donc crucial qu’elle puisse projeter ses besoins futurs et s’assurer de la capacité de l’éditeur à suivre les évolutions technologiques sur le long terme.

Cela est également valable pour les entreprises déjà équipées. Nos clients attendent que nous leur exposions clairement notre Road Map et notre approche quant à l’intégration des innovations technologiques. Ils nous interrogent régulièrement sur les nouvelles fonctionnalités que nous pouvons leur proposer pour améliorer rapidement leur performance.

Ensuite, dans le contexte actuel de pénurie de main-d'œuvre, les questions d'ergonomie sont prépondérantes pour optimiser la productivité des équipes et favoriser leur polyvalence.
Par exemple quand une entreprise gère sa propre flotte de transport, une application intuitive va contribuer à améliorer l’efficacité de ses plannings de distribution (ce qui permet de faire plus de livraisons avec le même nombre de ressources) et à accroître la polyvalence des chauffeurs et des livreurs.

Nombre de sujets dont le potentiel semble immense sont encore principalement en phase de recherche.
Lorsqu'il s'agit de remplacer des logiciels suivant des règles séquentielles par des modèles capables de simuler, il convient de démontrer que cette nouvelle approche sera réellement plus performante sans engendrer de coûts supplémentaires.

C’est bien notre vision et nous continuons de notre côté à structurer notre démarche et à développer des cas d'usage spécifiques permettant de nous assurer de traiter efficacement des problématiques concrètes.
C’est en particulier ce que nous faisons dans les domaines du Computer Vision et de la mise sous contrôle automatisée des processus d’exécution :

• L'utilisation de la vision par ordinateur s'étend bien au-delà de la simple lecture d'étiquettes pour les inventaires. Cette technologie est particulièrement pertinente lorsqu'il s'agit de reconnaître des produits spécifiques, de détecter les comportements inhabituels des opérateurs (en fonction de leurs déplacements ou des emplacements où ils s'arrêtent), ou encore d'identifier des objets qui entravent la circulation et créent des situations potentiellement dangereuses dans l'entrepôt.  Le traitement d'images provenant de vidéos, ou l'utilisation de contrôles automatisés sans intervention humaine directe sont des exemples de ces applications avancées. Ces systèmes présentent l'avantage d'être déployables à moindre coût en recourant à des caméras basiques comme les GoPro et des algorithmes nécessitant un investissement raisonnable.

• L’utilisation de robots de surveillance informatiques vise à mettre sous contrôle les processus d’exécution. Les TMS et WMS autorisent une vue globale et en temps réel de toutes les opérations transport et logistique. Alors qu’il serait non viable économiquement d'assigner des dizaines de collaborateurs au monitoring de chaque aspect de ces processus, les robots peuvent aisément assumer cette tâche. Il est possible de les programmer pour identifier des comportements spécifiques jugés à risque et de générer des alertes en cas de déviation par rapport à des références préétablies. Cette surveillance proactive doit renforcer la sécurité et l'efficacité des opérations en permettant d’anticiper les problèmes avant qu'ils ne surviennent.

Le processus pour parvenir à des solutions packagées est néanmoins long et complexe. Il inclut le développement de modèles, leur validation, leur perfectionnement, et enfin leur adoption par les utilisateurs. Nous n’en sommes aujourd’hui qu’aux premières étapes.

Nous constatons un intérêt partagé par l’ensemble de nos prospects et clients.

Bien entendu, les catégories d’entreprises pour qui la logistique représente soit un poste de dépense significatif, soit une part intégrante de leur activité sont plus enclins à se lancer.

Certains acteurs, que l'on pourrait qualifier de visionnaires, sont convaincus que c'est par le biais de tests et d'expérimentations qu'ils pourront découvrir des solutions efficaces. Ainsi, ils adoptent une approche ouverte, essayant toutes les propositions avant de faire leur choix. Ils n’abordent généralement pas l'Intelligence Artificielle avec un problème spécifique à adresser.

Souvent également, les directions transport et logistique subissent une pression croissante de la part de leur hiérarchie. En particulier dans des secteurs comme le retail ou l’industrie dans lesquels l'IA et la data sont beaucoup utilisés pour le marketing. Les dirigeants demandent donc à leurs équipes Supply Chain comment elles peuvent tirer de leur côté profit de ces technologies. Assez naturellement, celles-ci se tournent à leur tour vers les éditeurs pour explorer les possibilités offertes.

Elles attendent idéalement que nous puissions leur fournir des solutions clés en main, déjà packagées et prêtes à l'emploi.

Exécuter des modèles complexes manipulant de grandes quantités de données dans un délai raisonnable est crucial dans des domaines opérationnels tels que la gestion d’entrepôt et le transport. L'optimisation des temps de réponse est donc essentielle. Il est pour cela nécessaire de disposer de capacités de calcul importantes, alors même que celles-ci ne sont pas requises en permanence. C'est ici que la flexibilité offerte par les Clouds publics dits élastiques se révèle particulièrement intéressante.

Il est également possible de mettre en place des modèles hybrides. Toutes les fonctions n'ont en effet pas besoin d'être gérées par l'IA. Le cœur du WMS peut tourner efficacement en utilisant des règles de base pour la majorité des activités, tout en déclenchant des services spécifiques dans le Cloud basés sur l'IA pour des tâches précises. Ces services traitent la question posée, puis réintègrent les données dans le processus d'exécution. De telles architectures hybrides permettent une intégration fluide et efficace des capacités de l'IA.

Enfin, un algorithme est d'autant plus performant que le problème à résoudre est simplifié en amont. Il est dès lors essentiel d'identifier les données pertinentes et de mettre en place un travail préparatoire qui simplifie la tâche pour la simulation. Prétraiter efficacement les données pour cibler spécifiquement les aspects de l'optimisation ou de la prévision peut considérablement améliorer la résolution des problèmes.

Il est possible de classer les éditeurs de WMS en plusieurs grandes catégories :

• Les acteurs globaux : Ces prestataires sont en mesure de déployer des solutions à l'échelle mondiale. Ils offrent un accompagnement continu, disponible dans toutes les langues. Generix figure pami ces acteurs.
• Les acteurs locaux : À l'échelle nationale, ils fournissent des solutions plus abordables et un support de proximité, garantissant une compréhension et une réactivité optimales aux besoins spécifiques du marché local.
• Les acteurs régionaux : Opérant à l'échelle d'un continent ou d'un sous-continent, ils proposent une gamme variée de logiciels, des plus complexes aux plus simples, y compris des applications à destination de secteurs comme la santé ou le commerce.
• Les acteurs spécialisés en WCS : Ces éditeurs se concentrent sur les solutions de contrôle des processus mécanisés dans la gestion d'entrepôt, intégrant souvent des fonctionnalités avancées de WCS (Warehouse Control System) au sein des systèmes WMS.
• Les éditeurs d'ERP : Ces fournisseurs proposent des fonctionnalités de gestion d’entrepôt intégrés dans des solutions de gestion plus larges. Pour les entreprises ayant des activités logistiques relativement simples (par exemple de l’expédition de palettes complètes), ces solutions peuvent convenir.

Il y a en fait véritablement un WMS pour chaque type de besoin.

Il est plus complexe pour un éditeur de TMS de s'imposer à l'échelle mondiale.

Lorsqu’une entreprise souhaite déployer ses entrepôts à l’international, elle cherche à disposer d’une compétence WMS interne sur laquelle elle pourra capitaliser pour aider ses sites à démarrer puis leur fournir le support requis. Cela favorisera l’adoption de solutions très standardisées avec la même solution implémentée dans tous les pays.

Un service transport peut au contraire opérer de manière centralisée à l’instar de certains services clients. Cette centralisation et la possibilité de déléguer à des prestataires nécessitent l’adoption de TMS parfaitement adaptés aux contextes locaux plutôt que d'opter pour un système global qui pourrait ne pas répondre entièrement aux besoins du terrain, surtout lorsque des solutions locales peuvent offrir un meilleur rapport qualité-prix.

Les éditeurs de TMS rencontrent des difficultés pour s'étendre au-delà de leur continent d'origine. Cette situation est observable tant pour les acteurs nord-américains cherchant à se déployer en Europe que pour les Européens souhaitant s'implanter en Amérique du Nord. Le marché reste largement régionalisé.

Les pratiques de gestion du transport varient en effet significativement d’une région à l’autre. Les types de transport, les méthodes d’affrètement et les enjeux de développement durable diffèrent, menant à des demandes spécifiques pour chaque géographie. En Europe, par exemple, la préfacturation est courante, tandis que dans d'autres régions du monde, le contrôle factures prédomine. En Amérique du Nord, le mode ferroviaire et l'utilisation de hubs logistiques influencent également les stratégies d'achat de transport.

L'obsolescence programmée des solutions existantes est souvent le facteur déclenchant, celui qui pousse à étudier de nouvelles options.

Actuellement, de nombreux éditeurs de WMS sont en pleine transition technologique, les obligeant à réécrire des composants clés, tels que les interfaces homme-machine (IHM) ou l'intégralité de leur solution. Cette évolution rend difficile le maintien du support pour les versions précédentes.

Par ailleurs, certains préfèrent ne pas gérer plusieurs solutions en parallèle et encouragent donc leurs clients à migrer vers des versions majeures plus récentes. Cette migration nécessite souvent un nouvel investissement de la part des clients, qui en profitent généralement pour passer d'un modèle de licence traditionnel à un modèle SaaS.

Étant donné l'importance des investissements en jeu, les organisations se doivent de procéder à une analyse approfondie. De fait, un projet n'est validé en interne que s'il démontre clairement sa rentabilité, que ce soit pour une mise à niveau ou un remplacement de solution.  L’élaboration d’un cahier des charges et l’évaluation rigoureuse du ROI et des coûts liés à l'accompagnement du changement sont requis. L'enjeu est de déterminer si la nouvelle interface utilisateur améliorera réellement la productivité, ou si elle risque de susciter une forte résistance de la part des utilisateurs, habitués aux anciens écrans.

Pour mener une telle démarche structurée, les clients sollicitent généralement l'aide d'experts externes. La décision finale ne repose d’ailleurs pas uniquement sur le Directeur Supply Chain. Si l'objectif est de convaincre ou de faire passer un message crucial, il est du reste souvent plus efficace que celui-ci soit porté par une voix externe à l'entreprise.

Nous nous consacrons à l'exploration du traitement des images (Computer Vision), à la gestion des ressources entrepôt et à l’analyse prédictive.

La Computer Vision est un champ d'application offrant un fort potentiel pour la traçabilité, le contrôle, l'alerte et l'identification de diverses situations. Notre travail ne se limite pas à la lecture d'étiquettes. Il s'étend à l'analyse d'images d'opérateurs, de colis, de palettes et d'emplacements. Cela offre d'importantes opportunités, y compris pour le contrôle automatisé de l'outil logistique, avec la génération d'alertes en cas de détection de problèmes.
Actuellement en phase de recherche, notre collaboration avec un client partenaire nous a permis de développer des bases de données concrètes à partir des informations collectées dans son entrepôt. Cette initiative a déjà abouti à l'identification de cinq applications potentielles, chacune présentant un intérêt significatif pour l'entreprise, particulièrement en termes de réduction des efforts liés au contrôle visuel. L'objectif est d'améliorer la qualité des processus opérationnels tout en évitant l'augmentation des coûts associés.

La gestion des ressources en entrepôt pour laquelle nous offrons des services partiellement standardisés, tels que la prévision de la charge de travail et la création de plannings optimisés et adaptés. Notre solution intègre l'Intelligence Artificielle et utilise également des informations qui peuvent dépasser le cadre du WMS de l’entreprise, ce qui nécessite de pouvoir agréger des données et d’opérer de nombreux traitements.

Nous développons enfin activement l'analyse prédictive, qui devrait évoluer vers l'analyse prescriptive. Bien que ces domaines soient encore largement exploratoires, ils sont cruciaux dans notre objectif d'aider nos clients à optimiser l'utilisation de notre solution. Ceci inclut le choix adéquat des paramètres et la fourniture de réponses à des questions spécifiques liées à leur métier, comme la gestion de situations particulières. Néanmoins la résolution de ces requêtes ne repose pas uniquement sur l’usage de l'Intelligence Artificielle.

Nous avons ainsi également relancé nos clubs utilisateurs et nous nous apprêtons à améliorer notre documentation et le partage de connaissances. Notre but est de mettre à la disposition de nos clients toutes les informations nécessaires, quel que soit le moyen utilisé (PC, tablette, téléphone, PDA, etc.). Ils pourront ainsi avoir accès plus facilement à des solutions à leurs problèmes, que ce soit en intégrant une génération IA à leur SI ou en nous laissant le faire pour eux.

Ces efforts nous aideront également à mieux identifier les axes d’amélioration de nos applications et à prioriser notre Road Map en fonction des besoins récurrents.

Bio Express

Isabelle BADOC est titulaire d’un Mastère Spécialisé « Intelligence Marketing » obtenu à HEC en 1997 et diplômée depuis 2015 d’un MBA Global & Domestic Transport Management de l’E.S.T. Elle démarre sa carrière en 1998 chez Influe en tant qu’ingénieure commerciale sur la solution de Gestion Partagée des Approvisionnements puis est en charge du développement du marketing produit. En tant que Product Marketing Manager, sa mission consiste à définir la stratégie marketing produit de la plateforme collaborative Generix Supply Chain Hub, de l’animer et de la valoriser auprès des marchés cibles. Elle participe également activement en France aux rencontres de l’Agora Club ou de France Supply Chain.

Site Internet de Generix : https://www.generixgroup.com/fr