proLogistik, éditeur SaaS de logiciels métiers pour la supply chain, annonce l’implémentation d’un algorithme avancé d’intelligence artificielle dédié à la performance opérationnelle en entrepôt. Conçu pour répondre aux exigences croissantes de rapidité et de fiabilité, ce module IA permet d’obtenir des gains d’efficacité mesurables et durables sur la préparation de commandes en optimisant deux leviers clés : le regroupement des commandes (batching) et les parcours de picking dans l’entrepôt. En cours de déploiement chez des clients, ce module d’IA sera généralisé dans le WMS Logistar à l’automne, à l’issue d’une phase d’expérimentation et de montée en charge menée depuis plus d’un an. Une IA utile, ancrée dans la réalité des entrepôts En associant sa double expertise du monde de l’entrepôt et de la data analyse, proLogistik développe une approche pragmatique de l’intelligence artificielle appliquée à la supply chain. L’éditeur a choisi dans un premier temps de cibler la phase de préparation de commandes, là où les gains sont immédiats et mesurables. Son nouveau module d’Intelligence Artificielle, qui sera proposé en option dès l’automne dans sa solution de WMS Logistar, se fonde sur l’ensemble des données générées par les opérations, intègre les contraintes propres à chaque entrepôt (organisation des flux, équipements, … Lire plus

Les algorithmes sont aujourd’hui performants, accessibles et capables de traiter des volumes de données considérables. Le véritable point de friction se situe ailleurs : dans la qualité, la structuration et la disponibilité des données exploitées. Dans de nombreux environnements, les données nécessaires à l’IA sont fragmentées, hétérogènes, parfois reconstruites a posteriori à partir de multiples systèmes.

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