L’enregistrement numérique de différents types de données issues de la reconnaissance vocale et faciale, ou de la détection des émotions, permet aux entrepôts de sans cesse innover grâce à l’intelligence artificielle en temps réel et aux technologies d’automatisation.

Dans un entrepôt gigantesque en France, les images des caméras aident à créer un jumeau numérique de tous les quais de chargement, où chaque jour 200 camions reçoivent des palettes de 45 000 emplacements. Grâce à l’utilisation d’applications de reconnaissance visuelle basées sur la computer vision, ce système offre aux effectifs des entrepôts et du siège social un suivi en temps réel de chaque palette, de l’équipement sur site et d’autres ressources. Une visibilité précise et en temps réel de l’activité permet ainsi à l’entreprise d’établir des priorités sur les expéditions pour livrer en trois jours, voire en un seul.

Il s’agit d’un système qui peut rappeler celui d’Amazon, qui utilise sa propre technologie de computer vision. Cet entrepôt spécifique est néanmoins géré par Schneider Electric, une multinationale européenne. Cette solution est le résultat d’une société commune de conseil et de services numériques entre Hardis Group et Nutanix.

La computer vision n’est toutefois que le prélude de ce qui reste à venir. Les processus logistiques des usines, des entrepôts ou des magasins seront rapidement optimisés grâce aux solutions de jumeaux numériques reposant sur l’intelligence artificielle et des algorithmes d’apprentissage automatique capables de reconnaître la voix, le langage naturel ou même les émotions.

L’âge de maturité des jumeaux numériques

Les jumeaux numériques constituent des versions numérisées d’éléments réels matérialisées par des données, par exemple une usine ou une navette spatiale de la NASA en vol. La reconnaissance visuelle des images représente l’une des avancées les plus significatives dans la création de jumeaux numériques.

« On ne peut pas optimiser ce que l’on ne peut pas mesurer », assure Satyam Vaghani, ancien vice-président et directeur général de l’IoT et de l’IA chez Nutanix. « Ce type de solution de jumeaux numériques rend possible le traçage d’une partie de la supply chain qui ne l’était pas auparavant. »

Traditionnellement, les responsables d’entrepôts et de la supply chain devaient s’en remettre à des processus gérés manuellement pour assurer le suivi logistique. Vaghani précise que la technologie permet maintenant d’améliorer la performance logistique des entrepôts, des usines ou des magasins, dès la réception sur site des composants, des matières premières ou des produits et jusqu’à leur stockage, leur expédition ou leur vente. Les cadres peuvent ainsi assurer sans difficulté le suivi et le contrôle des processus courants grâce à l’automatisation et à l’IoT, ce qui leur permet d’améliorer l’efficacité, la traçabilité et la sécurité.

La computer vision dans la supply chain

Les entrepôts Amazon ont commencé à mettre en place des applications de computer vision en 2019 lorsque leurs travailleurs sont passés d’un système de lecture des codes-barres manuel au balayage automatique par des caméras et des lecteurs optiques intelligents, permettant un suivi de l’entreposage de chaque produit. L’entreprise a également recours à des applications de computer vision pour ses drones de livraison et ses visiophones connectés. Dans les magasins Amazon Go, les systèmes de caméras et de capteurs détectent ce qu’achètent les clients et leur envoient une facture électronique quelques minutes plus tard.

Schneider Electric a réorienté l’utilisation de son système de surveillance vidéo pour mettre en place une solution de computer vision appelée Vision Insights développée par Hardis Group et Nutanix. Les données enregistrées par les capteurs placés ou incorporés dans des systèmes tels que ceux des véhicules ou des chariots à guidage automatique sont transmises au système de gestion Nutanix Karbon grâce à la plateforme Google Cloud, qui assure le fonctionnement de l’application Vision Insights dont les services sont hébergés dans un conteneur Kubernetes.

Grâce à sa technologie de reconnaissance visuelle automatique qui détecte et identifie les objets et les ressources, l’application est en mesure d’analyser l’activité en comparant les données en temps réel à celles du jumeau numérique.

Schneider est dorénavant informée du nombre de palettes qui transitent chaque jour par les quais d’expédition et de chargement, et du temps passé dans chaque zone. Un message d’alerte est envoyé si le temps de chargement d’une palette est trop long. Le système prend également en charge d’autres tâches. Il détecte par exemple les opérateurs dont l’équipement de sécurité n’est pas conforme et identifie les anomalies, comme des colis endommagés ou des cartons mouillés. Enfin, il permet aux responsables de prendre les bonnes décisions (p. ex. envoyer le camion A au quai numéro 713).

La supply chain de bout en bout et l’ajout de nouveaux services cognitifs

« La computer vision ne représente qu’un élément de la stratégie mise en place par Hardis Group pour modéliser les entrepôts », commente Damien Pasquinelli, Chief Technology Officer (CTO) de Hardis Group. « Nous collectons également des données des ERP et des systèmes de gestion des entrepôts, entre autres. Nous développons une plateforme capable de regrouper de multiples informations, et la technologie de reconnaissance visuelle n’est que le début. »

À quoi s’attendre dans les prochaines années ? On peut envisager des services d’intelligence artificielle semblables à ceux d’Azure Cognitive Services de Microsoft, un ensemble d’algorithmes d’apprentissage automatique destinés aux développeurs, qui intègrent la reconnaissance vocale et faciale, ainsi que l’analyse des émotions et du texte, en plus de la computer vision.

Des solutions comme Vision Insights, qui s’appuient sur les services cognitifs en les associant à l’IoT, aux cas d’utilisation de l’edge computing et au cloud, sont appelées à bouleverser le marché des systèmes de gestion d’entrepôt. Un marché évalué par MarketsandMarkets à 2,4 milliards de dollars en 2020, et qui devrait doubler d’ici 2025 pour atteindre 5,1 milliards de dollars.

La transition d’une gestion locale et limitée dans le temps de la supply chain vers une gestion d’un réseau mondial en temps réel constitue le prochain défi, selon Jérôme Pedreno, Business Development Manager chez Hardis Group. Garantir la disponibilité des produits nécessite de comptabiliser de manière précise les stocks n’importe où et de bout en bout, souligne-t-il.

« Si le commerce de détail traditionnel maintient son modèle logistique de production et de transport des usines aux entrepôts, trop lent, il n’a aucun avenir », ajoute-t-il.

« Quel est l’atout principal des grands détaillants ? Les magasins. Ils doivent s’en servir pour collecter des données sur le marché, offrir de nouveaux produits et se différencier d’entreprises comme Amazon, s’ils veulent survivre. »

Source : « Digital Twins Poised to Shake Up Supply Chain Logistics » by Gene Knauer, June 16, 2021, Nutanix.com

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