AutoScheduler a lancé son créateur d’applications d’entrepôt pour permettre aux équipes logistiques de créer des outils personnalisés directement à partir des données en direct des installations. Le nouveau module logiciel fait partie de la plateforme Warehouse AI plus large de l’entreprise, au service des centres de distribution qui équilibrent les stocks, les machines et la main-d’œuvre.
Les centres de distribution dépendent régulièrement de progiciels de gestion intégrés et de suites de gestion d’entrepôt rigides. Lorsque des problèmes opérationnels surviennent entre ces plates-formes massives, les responsables d’étage se tournent souvent vers des feuilles de calcul manuelles ou des routines de personnel non enregistrées. Les planificateurs de sites peuvent désormais assembler des routines logicielles ciblées dans un langage simple. Cette fonctionnalité évite les longs cycles de publication de logiciels commerciaux et les files d’attente informatiques surchargées des entreprises.
Keith Moore, PDG d’AutoScheduler, a déclaré : « Les entrepôts fonctionnent sur des systèmes massifs, coûteux et lents à personnaliser, de sorte que les opérateurs comblent les lacunes avec des feuilles de calcul, des outils de business intelligence, des outils développés en interne et des connaissances tribales.
« Les personnes qui constatent les problèmes au quotidien peuvent désormais les résoudre, en créant des applications sur des données d’entrepôt en direct, soutenues par de véritables calculs d’optimisation, en quelques jours. Nous continuons d’orchestrer tous les systèmes à l’intérieur du bâtiment ; désormais, nous donnons également aux employés les outils nécessaires pour résoudre tout le reste. »
Connecter des modèles sémantiques aux solveurs d’entrepôt
Au lieu de s’appuyer sur des modèles de langage larges et non structurés pour deviner la logique logistique, l’environnement repose sur une couche sémantique opérationnelle construite sur six années d’opérations de distribution.
Cette couche cartographie les relations entre les systèmes de gestion d’entrepôt, les dossiers de gestion de la main-d’œuvre, les logiciels de chantier et les machines automatisées. Les solveurs mathématiques interprètent les demandes des utilisateurs et convertissent les invites en texte brut en tableaux de bord de surveillance en direct, en trackers prédictifs et en tâches automatisées.
Le système écrit les instructions vérifiées directement dans le logiciel de gestion principal pour l’exécution en salle. Les opérateurs ont déjà créé des applications ciblant les séquences de vagues, les déclencheurs de réapprovisionnement et les priorités d’allocation de cross-dock. D’autres déploiements suivent la conformité des calendriers des portes de quai, les performances à temps et complètes et les calendriers de production.
Étant donné que le framework fonctionne sur une infrastructure unifiée aux côtés d’outils existants tels que « Daily Plan », « Wave Planner », « Network Scoreboard » et « Warehouse AI Agent », les sites évitent de mettre en place des pipelines de données distincts pour chaque projet.
Kunj Pandya, responsable du produit et de la réussite client chez AutoScheduler, a expliqué : » N’importe qui peut diriger l’IA vers un entrepôt. La différence est que notre couche sémantique sait déjà ce que signifient les données dans le WMS, l’ERP et les systèmes de travail, et chaque application créée peut faire appel à des solutions d’optimisation éprouvées sur près de 100 sites. «
Les déploiements sur le terrain démontrent des retours rapides
Les premiers déploiements indiquent des délais opérationnels rapides dans les réseaux de distribution industrielle. Le personnel du site a créé une application fonctionnelle en moins de 15 minutes lors d’un premier atelier.
Un autre planificateur d’installations a conçu de manière indépendante un outil de suivi du réapprovisionnement qui a permis de vérifier des gains d’exploitation substantiels en quinze jours. Ce déploiement unique a généré des économies opérationnelles vérifiées suffisamment importantes pour justifier une allocation de fonctionnement annuelle à six chiffres de la part de la direction des installations.
Les équipes de production d’une marque grand public internationale ont validé l’impact pratique sur les communications quotidiennes et le respect des horaires.
Un planificateur d’une entreprise mondiale du secteur de l’alimentation et des boissons a déclaré : « La fonctionnalité AutoScheduler App Builder est l’une des meilleures intégrations de logiciels et d’IA que j’ai vues jusqu’à présent. Elle aide à combler l’un des plus grands défis du développement de logiciels : l’écart entre la compréhension d’un problème commercial et la transformation de ces connaissances en une solution numérique pratique.
« Grâce à App Builder, nous avons pu importer des données importantes directement dans nos lieux de prise de décision, modifier les flux de travail, combler les lacunes en matière d’informations et accélérer considérablement le flux d’informations entre les différentes parties prenantes. »
AI App Builder est entré en disponibilité commerciale générale auprès de la clientèle du fournisseur. AutoScheduler associe le déploiement du logiciel à des spécialistes techniques déployés vers l’avant pour aider les groupes d’ingénierie clients lors de la création initiale de leurs applications.
