Logistique d'entrepôt, quelles nouveautés pour l'industrie 4.0 en 2023 ?

30 mai 2023

De la collecte des données à l'intelligence artificielle jusqu'au guidage autonome, quels sont les tendances qui domineront la logistique d'entrepôt aujourd'hui et demain ? Décryptage

Die Komplexität in der Logistik steigt stetig und somit auf die Anforderungen an Effizient und Produktivität.
Die Komplexität in der Logistik steigt stetig und somit auf die Anforderungen an Effizient und Produktivität.

Aujourd'hui le monde de la logistique est caractérisé par une hausse constante de la complexité des processus. Cela a un impact sur les exigences en matière d'efficacité et de productivité. Aujourd'hui la logistique d'entrepôt est très flexible et modulaire et nécessite une précision extrême. 

Les chiffres sont éloquents. Selon une étude de Robotics Business Review, 90 % de la main-d'œuvre implémentera de nouvelles solutions de supply chain 4.0 basées sur l'IoT et l'analytique d'ici 2030. Ce chiffre était de 45 % en 2019. 

La transformation digitale peut accompagner les professionnels de la logistique dans des parcours vertueux de croissance et développement. Les nouveautés de l'Industrie 4.0 permettent de donner naissance à des nouveaux paradigmes sous le signe de l'innovation technologique et de l'efficience extrême. Analysons certaines tendances présentes et futures. 

La transformation numérique accompagne les logisticiens
La transformation numérique accompagne les logisticiens

Le pouvoir des données 

Nous vivons dans un monde de plus en plus axé sur les données. Et cela concerne, bien évidemment, le monde de la logistique aussi. L'intégration des capteurs dans les entrepôts permet de collecter une grande quantité de données : une mine d'informations précieuses à collecter et interpréter au mieux. 

La logistique data driven est une des grandes tendances qui caractérise l'industrie 4.0. Les avantages peuvent être nombreux : suivi en temps réel, alignement entre la demande et l'offre, planification efficace de chaque activité. 

Dans cette perspective, SICK offre une approche stratégique à grande échelle pour valoriser les données à travers les capteurs, les systèmes de track and trace et les plateformes logicielles d'analyse et calcul. Ainsi il est possible de déployer la smart logistics dans toute la chaîne de valeur. 

Du point de vue des logiciels, il existe différentes solutions développées par SICK. Asset et Package Analytics en sont un exemple. La plateforme permet la collecte de données des capteurs, la communication bidirectionnelle avec les autres plateformes logistiques et l'analyse grâce à des techniques avancées de segmentation. Il est donc possible d'évaluer la performance opérative en temps réel, d’identifier des situations critiques éventuelles et d’améliorer la planification des opérations. 

Die Analytics Solutions von SICK, die eine Unterstützung in verschiedensten Bereichen als Unterstützung
Les solutions d'analyse de SICK, fournissent une assistance dans les domaines les plus divers en tant que support
Die Analytics Solutions von SICK, die eine Unterstützung in verschiedensten Bereichen als Unterstützung
Les solutions d'analyse de SICK, fournissent une assistance dans les domaines les plus divers en tant que support

Un système interconnecté 

Parmi les différentes "esprits" de l’entrepôt, l’interconnexion ne représente pas une nouveauté. Toutefois, l’intégration croissante entre les composants hardware et logiciel grâce à la digitalisation représente de plus en plus un facteur compétitif pour grandir sur le marché. 

Un premier niveau est représenté par les détecteurs. Ils sont le cœur qui permet la vision à 360 dégrés de tout ce qui est hardware, des systèmes de palettisation et triage jusqu’aux véhicules à guidage automatique (AGV) et aux robots mobiles autonomes (AMR). 

Un deuxième niveau est représenté par la composante logicielle pour la configuration et le suivi des détecteurs. En la matière, SICK propose différentes typologies comme la plateforme de configuration produits Sopas Engineering Tool ou le nouveau logiciel FieldEcho, basé sur la connexion des dispositifs dans un réseau IO-Link pensé pour des architectures complexes. Ou encore SARA, le système de réalité augmentée qui permet de visualiser les données relevées par les capteurs dans l’environnement réel de fonctionnement.

Die künstliche Intelligenz ist sehr wichtig für die datengesteuerte Logistik.

L’intelligence artificielle représente un niveau supplémentaire. Aujourd'hui, il est possible d'intégrer des solutions d'apprentissage profond dans les capteurs afin de reconnaître les modèles de données, d'identifier les tendances historiques et de prendre des mesures prédictives pour améliorer constamment le résultat final du processus. D'après l'étude, déjà citée, de Robotics Business Review, d'ici à 2030 75 % des interviewés mettront en place des solutions d’intelligence artificielle dans l’entrepôt contre 11 % du 2019.

Deep-Learning kann in Sensoren integriert werden um die Prozessleistung stetig zu verbessern.
Le Deep Learning peut être intégré aux capteurs afin d'améliorer en permanence les performances des processus.
Deep-Learning kann in Sensoren integriert werden um die Prozessleistung stetig zu verbessern.
Le Deep Learning peut être intégré aux capteurs afin d'améliorer en permanence les performances des processus.

La valeur de l’intralogistique 

L’intralogistique « smart » prend un part de plus en plus centrale dans la logistique d’entrepôt avec 4.0. Vitesse, précision et exactitude sont les mots clés qui caractérisent ce "monde". 

Dans cet esprit, les véhicules à guidage automatique et autonome (AGV/AMR) de dernière génération représentent une nouvelle étape importante. Le guidage autonome est possible par les capteurs, qui permettent le suivi et la détection des obstacles et l’identification des étagères. 

Un exemple est le laser scanner de sécurité outdoorScan3, conçu pour fonctionner l’extérieur. Il est permis d’atteindre une productivité élevée grâce à une excellente collaboration homme-machine, de rendre le flux de matériel continu et fiable même en conditions extérieures défavorables et de résoudre des erreurs efficacement grâce à l’accès simplifié aux données de diagnostic.

 

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