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

Coordinateur : Monsieur Maxime Ogier CRIStAL

Équipe : INOCS du Groupe Thématique : OPTIMA.

Dates : 10/19 - 09/23

Résumé :

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, pour 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.

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.

Abstract

The project AGIRE addresses the human resources management in warehouses which supply either sale points (B2B) or final consumers (B2C). Such warehouses are under pressure due to the no inventory policy at the sale points and to the constant growth of e-commerce sales. In terms of logistics, this translates into an increasing number of parcels to prepare and to ship to satisfy an order, which is known typically a few hours in advance.

Innovative human-centered decision support tools for warehouse management

Designing an efficient, reactive warehouse able to respond to demand variations is a significant challenge to address. A fully automated warehouse cannot be considered as a solution. Indeed, the investments required to satisfy appropriately demand peaks are too large to be considered. A more suitable approach is to combine human operators equipped with high technology devices and partially automated logistic equipments. However, to better manage human resources in such a dynamic environment, innovative decision support methods have to be designed with the objective of maximizing the welfare of workers while guaranteeing the efficiency of the whole logistics system. This is precisely the central objective of this research project.

AGIRE aims at proposing innovative human-centered decision support tools for warehouse management. Warehouse management problems have been widely studied for decades, but only few works integrate human factors when facing a dynamic demand. This project will explicitly consider these two aspects in the proposed models and algorithms. The main scientific challenges are : (1) the modeling of human and social aspects (e.g. ergonomics, pain/fatigue, congestion) ; (2) the integration of these human related criteria into optimization models and algorithms, (3) data analysis (e.g. demand forecast) and integration of the uncertainties into the models and solution methods, (4) integration of tactical and operational problems, and (5) solving large-sized instances : a warehouse usually contains hundreds of employees, thousands of storage locations, up to one hundred thousand products to pick each day.