CE10 - Usine du futur : Homme, organisation, technologies

Aide à la Gestion Intelligente des Ressources dans les Entrepôts – AGIRE

Aide à la Gestion Intelligente des Ressources dans les Entrepôts

Le projet AGIRE traite de la gestion des ressources humaines dans un entrepôt qui fournit des points de vente ou des clients finaux. Ces entrepôts sont soumis à de fortes exigences dues au faible stockage dans les points de vente et à l'accroissement constant des ventes en e-commerce. En terme de logistique, ceci se traduit par une augmentation du nombre de colis à préparer et à envoyer afin de satisfaire les commandes, qui sont en général connues seulement quelques heures à l’avance.

Des outils innovants d'aide à la décision, centrés sur l'humain, por la gestion des entrepôts

Proposer un pilotage efficace et réactif d’un entrepôt, capable de répondre à des variations de demandes, est un challenge important à relever. Considérer un entrepôt totalement automatisé ne peut pas être une solution adaptée. En effet, les investissements nécessaires pour satisfaire de manière appropriée les pics de demande sont trop importants pour être considérés. Une approche envisageable est alors de combiner des opérateurs humains équipés avec des outils technologiques, ainsi que quelques équipements automatisés. Cependant, afin de mieux gérer les ressources humaines dans un environnement fortement dynamique, il est nécessaire de concevoir des méthodes d'aide à la décision innovantes afin de maximiser le bien-être des opérateurs, tout en garantissant l'efficacité du système logistique. C’est précisément l’objectif principal de ce projet de recherche.<br /><br />AGIRE a pour but de proposer des outils innovants d’aide à la décision, centrés sur l’humain, pour la gestion des entrepôts. Les problèmes de gestion d’entrepôts ont été largement étudiés depuis quelques décennies, mais seuls quelques travaux intègrent des facteurs humains pour répondre à une demande dynamique. Ce projet considérera explicitement ces deux aspects dans les modèles et les algorithmes proposés. Les principaux défis scientifiques sont : (1) la modélisation des aspects humains et sociaux (par exemple l’ergonomie, la pénibilité des opérations, la congestion), (2) l’intégration de ces aspects humains dans des modèles et des algorithmes d’optimisation, (3) l'analyse des données (par exemple la prévision de demandes) et l’intégration des incertitudes dans les modèles et les méthodes de résolution, (4) l'intégration des problèmes tactiques et opérationnels, et (5) la résolution d'instances de grande taille : un entrepôt possède en général une centaine d’employés, des milliers d’emplacements de stockage, jusqu’à une centaine de milliers de produits à prélever chaque jour.

Dans ce projet sur 4 ans, nous avons pour objectif de développer des outils innovants d’aide à la décision pour la gestion des entrepôts, centrés sur l’humain. La méthodologie proposée repose sur une analyse des activités afin d’identifier et de modéliser les principaux facteurs humains liés aux opérations dans un entrepôt. Ensuite, plusieurs problèmes d’optimisation seront traités, aux niveaux tactique et opérationnel (par exemple la constitution des tournées de picking, l’ordonnancement de ces tournées, l’affectation des emplacements de stockage, l’équilibrage de la charge de travail). Par la suite, ces niveaux de décision seront intégrés afin de garantir que les décisions prises au niveau tactique sont cohérentes avec les facteurs humain définis au niveau opérationnel. Afin d’évaluer les solutions obtenues, des outils de simulation seront développés, et nous mènerons des expérimentations dans l’entrepôt de Jules afin d’avoir des retours des utilisateurs.

Un état de l’art traitant de la prise en compte des aspects humains dans l’optimisation des chaînes logistiques a été réalisé. De plus, des entretiens ont été menés avec des salariés de HappyChic afin de préciser le processus et l’organisation de l’entrepôt, les outils informatiques mis à la disposition des agents, la gestion des ressources humaines internes. Différents postes de travail ont été identifiés pour le port de charges important, des postures inconfortables répétées, des déplacements et des rotations du tronc fréquentes. En complément des entretiens exploratoires, des visites ont eu lieu à l’entrepôt de HappyChic pour y mener des entretiens semi-directifs, des visites des différents domaines de l’entrepôt et des observations ouvertes.

Par ailleurs, des premiers travaux ont été initiés sur les problèmes d'optimisation dans les entrepôts aux niveaux opérationnel et tactique.

D'une part, nous étudions la prise en compte de la congestion dans les allées de la zone de préparation de commande : la congestion a lieu lorsque plusieurs préparateurs se trouvent dans la même allée (ou partie d’une allée) durant un intervalle de temps donné. Le problème étudié est le problème intégré de regroupement des commandes et de préparation des tournées. Un modèle mathématique qui intègre la congestion a été développé et est en cours de validation.

D'autre part, nous étudions la modélisation d’un problème d’affectation de produits dans un entrepôt logistique. Le but est d’affecter des produits à des emplacements avec comme objectif de minimiser la distance totale parcourue par les opérateurs. Plusieurs modèles ont été développés dans le but de représenter les différentes politiques de parcours d’un entrepôt. Afin de résoudre ces problèmes d’optimisation, un algorithme de type Branch-and-Price a été conçu. Cet algorithme est en cours de développement et les premiers résultats sont très prometteurs.

A partir des résultats des entretiens et visites dans l'entrepôt de HappyChic, une nouvelle visite sur site sera effectuée afin de réaliser des observations systématiques de plusieurs opérateurs, qui présenteront des profils différents. Ces observations permettront de préciser les principaux facteurs humains à prendre en compte dans les problèmes d'optimisation étudiés.

Thibault PRUNET, Nabil ABSI, Valeria BORODIN, Diego CATTARUZZA, Storage Location Assignment Problem in Fast Pick Areas: A novel formulation and decomposition method, CPAIOR’2021, Vienna Austria, July 2021.

Thibault PRUNET, Nabil ABSI, Valeria BORODIN, Diego CATTARUZZA, Storage Location Assignment in Fast Pick Area: A column generation approach, ROADEF’2021, Mulhouse France, Février 2021.

Le projet AGIRE traite de la gestion des ressources humaines dans un entrepôt qui fournit des points de vente ou des clients finaux. Ces entrepôts sont soumis à de fortes exigences dues au faible stockage dans les points de vente et à l'accroissement constant des ventes en e-commerce. En terme de logistique, ceci se traduit par une augmentation du nombre de colis à préparer et à envoyer afin de satisfaire les commandes, qui sont en général connues seulement quelques heures à l’avance.

Ainsi, proposer un pilotage efficace et réactif d’un entrepôt, capable de répondre à des variations de demandes, est un challenge important à relever. Considérer un entrepôt totalement automatisé ne peut pas être une solution adaptée. En effet, les investissements nécessaires pour satisfaire de manière appropriée les pics de demande sont trop importants pour être considérés. Une approche envisageable est alors de combiner des opérateurs humains équipés avec des outils technologiques, ainsi que quelques équipements automatisés. Cependant, afin de mieux gérer les ressources humaines dans un environnement fortement dynamique, il est nécessaire de concevoir des méthodes d'aide à la décision innovantes afin de maximiser le bien-être des opérateurs, tout en garantissant l'efficacité du système logistique. C’est précisément l’objectif principal de ce projet de recherche.

AGIRE a pour but de proposer des outils innovants d’aide à la décision, centrés sur l’humain, pour la gestion des entrepôts. L’impact sur la communauté scientifique sera non négligeable. Les problèmes de gestion d’entrepôts ont été largement étudiés depuis quelques décennies, mais seuls quelques travaux intègrent des facteurs humains pour répondre à une demande dynamique. Ce projet considérera explicitement ces deux aspects dans les modèles et les algorithmes proposés. Les principaux défis scientifiques sont : (1) la modélisation des aspects humains et sociaux (par exemple l’ergonomie, la pénibilité des opérations, la congestion), (2) l’intégration de ces aspects humains dans des modèles et des algorithmes d’optimisation, (3) l'analyse des données (par exemple la prévision de demandes) et l’intégration des incertitudes dans les modèles et les méthodes de résolution, (4) l'intégration des problèmes tactiques et opérationnels, et (5) la résolution d'instances de grande taille : un entrepôt possède en général une centaine d’employés, des milliers d’emplacements de stockage, jusqu’à une centaine de milliers de produits à prélever chaque jour.

AGIRE est mené pat un consortium composé de trois équipes de recherche complémentaires (INOCS, SFL et SPLOTT) spécialisées en informatique, en recherche opérationnelle, et en sciences sociales ; ainsi qu’une entreprise dans le secteur de la vente de textile : HappyChic. Les algorithmes développés seront testés sur des données réelles collectées dans l’entrepôt de la marque Jules de HappyChic.

Dans ce projet sur 4 ans, nous avons pour objectif de développer des outils innovants d’aide à la décision pour la gestion des entrepôts, centrés sur l’humain. La méthodologie proposée repose sur une analyse des activités afin d’identifier et de modéliser les principaux facteurs humains liés aux opérations dans un entrepôt. Ensuite, plusieurs problèmes d’optimisation seront traités, aux niveaux tactique et opérationnel (par exemple la constitution des tournées de picking, l’ordonnancement de ces tournées, l’affectation des emplacements de stockage, l’équilibrage de la charge de travail). Par la suite, ces niveaux de décision seront intégrés afin de garantir que les décisions prises au niveau tactique sont cohérentes avec les facteurs humain définis au niveau opérationnel. Afin d’évaluer les solutions obtenues, des outils de simulation seront développés, et nous mènerons des expérimentations dans l’entrepôt de Jules afin d’avoir des retours des utilisateurs.

Coordination du projet

Maxime Ogier (Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille)

L'auteur de ce résumé est le coordinateur du projet, qui est responsable du contenu de ce résumé. L'ANR décline par conséquent toute responsabilité quant à son contenu.

Partenaire

HAPPYCHIC LOGISTIQUE
CRIStAL Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille
EMSE/LIMOS Mines Saint-Etienne/Laboratoire d'Informatique, de Modélisation et d'Optimisation des Systèmes
IFSTTAR / AME / SPLOTT INSTITUT FRANCAIS DES SCIENCES ET TECHNOLOGIES DES TRANSPORTS DE L'AMENAGEMENT ET DES RESEAUX

Aide de l'ANR 585 381 euros
Début et durée du projet scientifique : février 2020 - 48 Mois

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