Quelles technologies ou applications numériques les entreprises utilisent-elles en logistique ?

Dans le secteur de la logistique, les entreprises utilisent diverses technologies et applications numériques pour optimiser et rendre leurs processus plus efficaces.

L'informatique en nuage est utilisée par plus des deux tiers des entreprises de logistique interrogées en Allemagne. Dans l'enquête de 2022, 59 % des entreprises interrogées ont également déclaré utiliser déjà des systèmes de gestion d'entrepôt (WMS), tandis que 6 % supplémentaires prévoient au moins de les mettre en place. Les WMS sont des logiciels permettant la gestion numérique des entrepôts.

Enquête sur l'utilisation des technologies numériques dans le secteur de la logistique en Allemagne en 2022

Utilisé

• Informatique en nuage – 68 %
• Technologie IoT ou capteurs – 61 %
• Système de gestion d'entrepôt – 59 %
• Mégadonnées et analytique – 41 %
• Places de marché numériques – 41 %
• Intelligence artificielle – 22 %
• Robotique – 11 %
• Jumeaux numériques – 14 %
• Étagères intelligentes – 6 %
• Drones – 4 %

Planifié/Discuté

• Informatique en nuage – 16 %
• Technologie IoT ou capteurs – 23 %
• Système de gestion d'entrepôt – 25 %
• Mégadonnées et analytique – 29 %
• Places de marché numériques – 18 %
• Intelligence artificielle – 27 %
• Robotique – 36 %
• Jumeaux numériques – 25 %
• Étagères intelligentes – 25 %
• Drones – 26 %

Systèmes de gestion d'entrepôt (WMS)

Le logiciel WMS permet une gestion efficace des stocks, l'optimisation de l'utilisation de l'espace d'entrepôt, le suivi des mouvements de marchandises et la préparation des commandes. Il fournit des informations sur les stocks en temps réel et améliore la précision et la rapidité du traitement des commandes.

Systèmes de gestion des transports (TMS)

Le logiciel TMS aide les entreprises à planifier, optimiser et exécuter leurs commandes de transport. Il permet une planification efficace des itinéraires, l'optimisation des coûts de fret, le suivi des expéditions et la communication avec les fournisseurs, les transitaires et les clients.

Systèmes télématiques

Les systèmes télématiques utilisent la technologie GPS pour suivre la position des véhicules en temps réel. Ces systèmes permettent une meilleure gestion de flotte, le suivi des performances et de la consommation de carburant des véhicules, ainsi que le respect des délais de livraison.

Automatisation et robotique

Les technologies d'automatisation, telles que les systèmes de stockage et de récupération automatisés, les convoyeurs et la robotique, sont utilisées dans les entrepôts et les centres de distribution pour améliorer l'efficacité et la rapidité du traitement des commandes. Les robots peuvent être utilisés pour la préparation, le tri, l'emballage et la palettisation des marchandises.

Internet des objets (IoT)

Les applications IoT permettent la mise en réseau des appareils, capteurs et machines dans le secteur de la logistique. En collectant et en transmettant des données en temps réel, les entreprises peuvent surveiller l'état des marchandises, les conditions de stockage et l'usure des équipements. Ceci facilite la gestion des stocks, la maintenance et la prévision des goulots d'étranglement ou des pannes.

Intelligence artificielle (IA) et apprentissage automatique

Les systèmes d'IA et d'apprentissage automatique analysent de grandes quantités de données pour identifier des tendances, faire des prédictions et automatiser les décisions. En logistique, ils peuvent être utilisés pour l'optimisation des itinéraires, la prévision de la demande, la planification des stocks et la détection des fraudes.

Technologie blockchain

La blockchain permet un suivi sécurisé et transparent des livraisons de marchandises tout au long de la chaîne d'approvisionnement. Elle offre une documentation fluide des transactions, améliore la traçabilité et facilite l'authentification des produits.

➡️ Ces technologies et applications numériques jouent un rôle crucial dans l’optimisation des processus logistiques, l’amélioration de l’efficacité de la chaîne d’approvisionnement et la satisfaction des demandes croissantes de rapidité, de précision et de traçabilité.

L'automatisation et la robotique jouent un rôle de plus en plus important dans le secteur de la logistique pour améliorer l'efficacité, la précision et la rapidité des processus logistiques.

Systèmes de stockage et de récupération automatiques

Les systèmes de stockage et de récupération automatisés (AS/RS) sont utilisés dans les entrepôts à grande hauteur pour automatiser le stockage et la préparation des commandes. Ces machines peuvent se déplacer de manière autonome le long des rayonnages, prélever et livrer les marchandises. Cela réduit les interventions manuelles et optimise l'utilisation de la capacité de stockage.

Technologie des convoyeurs

Les systèmes automatisés de manutention, tels que les convoyeurs, les trieuses et les palettiseurs, sont utilisés dans les centres logistiques pour accélérer le flux de marchandises et simplifier leur manutention. L'automatisation des mouvements de marchandises minimise les goulots d'étranglement et les erreurs.

Préparation de commandes assistée par robot

Les robots sont de plus en plus utilisés pour la préparation de commandes : ils permettent de rassembler les marchandises et de les préparer pour l’expédition. Capables de se déplacer de manière autonome dans l’entrepôt, ils identifient les produits et les placent dans des conteneurs ou sur des palettes. Ce procédé améliore la rapidité et la précision de la préparation des commandes.

Drones et véhicules autonomes

Les drones et les véhicules autonomes sont utilisés pour la livraison et le transport de marchandises. Les drones peuvent transporter de petits colis sur de courtes distances, tandis que les véhicules autonomes servent au transport de charges plus importantes sur les routes ou dans les entrepôts. Ces technologies permettent une livraison de marchandises plus rapide et plus efficace.

robotique d'entrepôt

La robotique d'entrepôt englobe différents types de robots utilisés dans les entrepôts pour effectuer diverses tâches. Il peut s'agir de bras robotisés qui aident à l'emballage et au stockage des marchandises, ou de robots mobiles qui transportent les marchandises vers les emplacements de stockage appropriés. Ces robots travaillent souvent en collaboration avec les employés humains afin d'accroître l'efficacité.

L'automatisation et la robotique en logistique offrent de nombreux avantages : efficacité accrue, précision améliorée, réduction des erreurs et des goulots d'étranglement, et accélération des délais de traitement. Elles permettent aux entreprises d'optimiser leurs processus logistiques et de répondre aux exigences croissantes en matière de rapidité, de flexibilité et de satisfaction client. Le développement et l'intégration continus de ces technologies contribuent à orienter le secteur de la logistique vers un avenir toujours plus automatisé et performant.

L'Internet des objets (IoT) joue un rôle crucial dans le secteur de la logistique, car il permet la mise en réseau des appareils, des capteurs et des machines. En intégrant l'IoT aux processus logistiques, les entreprises peuvent collecter, analyser et exploiter des données en temps réel afin d'optimiser leurs opérations et d'accroître leur efficacité.

Suivi de localisation et gestion des actifs

Des capteurs connectés peuvent être fixés aux marchandises, véhicules, palettes ou autres équipements logistiques afin de suivre leur localisation en temps réel. Ceci permet un suivi précis du flux de marchandises tout au long de la chaîne d'approvisionnement et une meilleure planification des itinéraires de transport et de l'utilisation de l'espace d'entreposage.

Surveillance de l'état

Les capteurs IoT permettent de surveiller l'état des marchandises, notamment la température, l'humidité, les vibrations et d'autres paramètres propres à chaque produit. Les entreprises peuvent ainsi garantir la qualité de leurs produits pendant le stockage et le transport, et détecter rapidement tout dommage ou perte potentiel.

Maintenance prédictive

Les capteurs IoT installés sur les machines et les véhicules collectent en continu des données sur leur état et leurs performances. Ces données sont analysées afin d'anticiper les besoins de maintenance et les pannes potentielles. En planifiant la maintenance à l'avance, les entreprises peuvent minimiser les temps d'arrêt imprévus et optimiser l'efficacité de leur flotte.

Gestion des stocks

L'Internet des objets (IoT) permet aux entreprises de suivre leurs stocks en temps réel. Des capteurs enregistrent automatiquement les niveaux de stock et fournissent des informations sur la disponibilité, le réapprovisionnement et la rotation des stocks. Ceci permet une planification et une gestion optimisées des stocks afin d'éviter les ruptures et les surstocks et de réduire les coûts d'entreposage.

Processus automatisés

L'Internet des objets (IoT) permet une communication et une intégration fluides entre différents systèmes logistiques. La transmission automatique des données et des informations entre les systèmes de gestion d'entrepôt, les systèmes de gestion des transports, les fournisseurs et les clients optimise les processus. Ceci facilite le traitement automatisé des commandes, le suivi des expéditions et la documentation.

L’Internet des objets (IoT) offre de nombreux avantages aux entreprises de logistique, notamment une transparence accrue, une efficacité renforcée et des économies substantielles. Il permet une gestion plus précise de la chaîne d’approvisionnement, une réactivité accrue face aux changements et une meilleure satisfaction des besoins clients. En exploitant intelligemment l’IoT, les entreprises peuvent accroître leur compétitivité et relever les défis logistiques actuels.

L'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique ont un impact significatif sur le secteur de la logistique et offrent diverses possibilités d'application.

Optimisation des itinéraires

Les algorithmes d'IA peuvent analyser de grandes quantités de données pour identifier les itinéraires de transport optimaux. En se basant sur des facteurs tels que le trafic, les conditions météorologiques, les priorités de livraison et les coûts, ces algorithmes peuvent fournir des recommandations d'itinéraires en temps réel ou prédictives afin de rendre le transport plus efficace et plus rapide.

Prévisions de la demande

En analysant les données historiques, les modèles d'IA peuvent prédire la demande pour des produits ou des services. Cela permet aux entreprises de mieux gérer leurs stocks, d'éviter les ruptures de stock et d'améliorer la satisfaction client. L'IA peut également prendre en compte des facteurs externes, tels que les jours fériés ou les tendances saisonnières, afin d'établir des prévisions plus précises.

Planification des stocks

L'IA et l'apprentissage automatique permettent aux entreprises d'optimiser leurs stocks. Les algorithmes analysent les données historiques, les tendances des ventes, les fluctuations saisonnières et d'autres facteurs afin de déterminer les niveaux de stock optimaux. Ceci permet d'éviter les surstocks et les ruptures de stock, tout en améliorant l'efficacité et la rentabilité de l'entreposage.

Reconnaissance d'images et reconnaissance d'objets

Les modèles d'IA peuvent analyser des images ou des vidéos pour reconnaître des objets ou des produits. En logistique, par exemple, ils peuvent servir à l'identification automatisée des marchandises lors du contrôle à réception ou au suivi des processus d'emballage et de préparation de commandes. Cela permet d'accroître la rapidité et la précision des opérations logistiques.

Détection de fraude

L'IA peut contribuer à détecter et à prévenir la fraude dans la logistique. En analysant les données transactionnelles et les comportements, elle permet d'identifier les activités suspectes ou les anomalies. Les entreprises peuvent ainsi agir rapidement pour minimiser les pertes financières et garantir la sécurité de leur chaîne d'approvisionnement.

Maintenance prédictive

L'IA et l'apprentissage automatique peuvent également servir à la maintenance prédictive des véhicules, des machines et autres équipements logistiques. L'analyse des données des capteurs permet d'anticiper les pannes potentielles et de planifier les interventions de maintenance en temps opportun. Les entreprises peuvent ainsi minimiser les temps d'arrêt imprévus et optimiser la durée de vie de leurs équipements.

➡️ L’intégration de l’IA et de l’apprentissage automatique dans les processus logistiques permet aux entreprises d’accroître leur efficacité, de réduire leurs coûts et d’améliorer la satisfaction de leurs clients.