L'appariement des données opérationnelles permet d'obtenir des chiffres clés plus précis que de simples intuitions

Dortmund, 07.01.2025 — L'optimiseur intralogistique MotionMiners transfère avec succès sa nouvelle fonction de « correspondance des données d'exploitation » en fonctionnement normal.

Le premier utilisateur et ancien partenaire pilote est Zufall Logistics Group, qui est ainsi en mesure de décomposer pour la première fois ses processus de manutention de marchandises générales en fonction des relations, de l'emballage et des clients. Ceci est réalisé en combinant des données de mouvement anonymisées (collectées à l'aide de la technologie de motion mining) et des données TMS propriétaires dans la plateforme d'analyse, la MotionMiners PROCESS INTELLIGENCE. MotionMiners présente une « correspondance de données opérationnelles » innovante au salon de la logistique LogiMAT à Stuttgart (11 au 13 mars 2025, hall 4, stand C25).

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Les données des capteurs comme point de départ solide

La base de la mise en correspondance des données d'exploitation repose sur les données de mouvement anonymisées des employés ou des véhicules, que l'utilisateur enregistre à l'aide des ensembles de mesures des capteurs d'exploration de mouvement. « Dans notre installation de 11 000 m2 de marchandises générales à Göttingen, nous avons collecté un total de 600 heures de données dans le domaine du transport international de marchandises générales en trois semaines », explique Daniel Kaiser, expert senior en optimisation des processus métier chez Zufall Logistics. « Ces données n'étaient pas disponibles auparavant et apportent désormais de la transparence aux processus de manutention pendant le pré-tri, sur la rampe et pendant le chargement. »

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Analyses plus approfondies en les combinant avec le TMS, le WMS, l'ERP ou les données des machines

Grâce à la mise en correspondance des données opérationnelles, les ingénieurs de processus acquièrent une autre dimension. Les utilisateurs peuvent corréler les résultats d'analyse de MotionMiners avec leurs propres données d'exploitation issues de leur système existant (TMS, WMS, ERP, données machine) sur la plateforme MotionMiners. Cela porte l'analyse des processus dans le domaine de l'intralogistique à un niveau supérieur. Ceci est confirmé par l'utilisateur Kaiser : « La mise en correspondance des données opérationnelles nous aide à détailler les évaluations et à identifier les éventuels goulots d'étranglement ou écarts de processus de manière encore plus ciblée. »

Utiliser l'apprentissage automatique pour identifier le potentiel d'optimisation

La génération de données et le calcul des indicateurs de processus sont effectués à l'aide du tableau de bord d'analyse MOTIONMiners PROCESS INTELLIGENCE. « Pour ce faire, nous utilisons l'apprentissage automatique pour identifier les inefficacités et découvrir le potentiel d'optimisation », explique Sascha Kaczmarek, cofondateur de MotionMiners et met en avant la nouvelle valeur ajoutée « Grâce à la mise en correspondance intégrée des données opérationnelles, les entreprises reçoivent des chiffres clés d'une profondeur et d'une granularité inédites en très peu de temps. Par exemple, les dépenses par commande, par client ou même par article peuvent désormais être déterminées afin de découvrir un potentiel d'optimisation encore plus ciblé. »
La gamme d'applications est variée : l'outil d'appariement prend en charge l'analyse comparative, crée de la transparence et est utilisé pour auditer les modèles de processus existants.

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Avec des données de commande éloignées des moyennes

Les données d'exploitation peuvent être importées sur la plateforme au format CSV, ce qui garantit un traitement rapide et flexible et ne nécessite pas d'interface informatique avec les systèmes existants. À l'aide d'un exemple, Kaiser montre l'augmentation des informations lors de la manutention de marchandises générales : « Les mesures de MotionMiners ont montré un mouvement moyen de chargement de marchandises générales de 1h45 sur nos 30 à 40 liaisons internationales. Grâce à la mise en correspondance des données d'exploitation, nous savons que les horaires spécifiques à chaque pays diffèrent jusqu'à 30 % de cette moyenne. » Les données relatives aux commandes, telles que les relations, les types d'emballage et le destinataire/expéditeur, ont été incluses dans l'analyse.

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Voici à quoi ressemblent des décisions bien fondées

L'attribution claire des données de transaction aux données de commande permet de clarifier les liens et de créer des bases d'évaluation fiables pour les décisions. Kaiser considère l'ajustement de la gestion du trafic et la flexibilisation de la planification du personnel comme mesures possibles pour la société de transport Zufall. La collecte complète des données de processus est rentable. D'un point de vue commercial, l'analyse des processus avec le motion mining est également rentable pour l'entreprise de transport. « Grâce à la technologie des capteurs utilisée, nous recevons des données transparentes sur tous les envois sur une période de deux à trois semaines. Grâce à l'enregistrement manuel, nous n'avons pu nous concentrer que sur trois à quatre envois avec beaucoup moins de mesures », compare Kaiser.

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Objectif : Traiter les indicateurs au quotidien

Dans la prochaine étape, le logisticien souhaite développer davantage la mise en correspondance des données opérationnelles, de l'utilisation liée au projet à un processus continu. L'objectif est que les indicateurs de processus pertinents soient disponibles quotidiennement à l'avenir. Le spécialiste de la logistique Zufall utilise le matériel et le logiciel pour collecter les données de processus et les évaluer depuis 2022. Différents projets ont été réalisés dans les entrepôts de Göttingen, Haiger, Nohra et Fulda ainsi qu'au centre logistique de Kandel, chacun comportant différentes séries de mesures.