Optimisation des entrepôts :
Transformer des problématiques d’optimisation complexes en solutions opérationnelles concrètes

Comment résoudre un problème de séquencement qui met en échec les solveurs standards ? En repensant la structure du problème.Nous avons réalisé une avancée majeure en optimisation de l’automatisation des entrepôts en simplifiant des contraintes en cascade pour les transformer en composants indépendants et solvables. Notre approche hybride combine la précision des méthodes exactes avec la rapidité des heuristiques afin de produire de la valeur opérationnelle à grande échelle.

Dans le cadre de l’un de nos projets de recherche et développement, nous avons accompagné une entreprise confrontée à un défi critique d’optimisation de l’automatisation logistique en entrepôt : le séquencement d’un très grand nombre de colis fournisseurs tout en respectant des contraintes physiques strictes.

Les moteurs d’optimisation traditionnels, y compris les solveurs de programmation par contraintes, n’étaient pas en mesure de trouver des solutions faisables dans des délais raisonnables. Le problème n’était pas seulement de grande taille, il présentait surtout une complexité structurelle élevée. Cette situation constituait un frein majeur à l’optimisation de l’automatisation des entrepôts à grande échelle.

Surmonter la complexité structurelle de l’optimisation de l’automatisation des entrepôts

Plutôt que de chercher immédiatement à résoudre le problème, notre première étape a consisté à en comprendre finement les mécanismes. Nous avons analysé la manière dont les contraintes opérationnelles interagissaient avec les données et identifié que la complexité provenait moins du volume que du comportement conjoint de certains éléments. En particulier, certains schémas opérationnels généraient des effets en cascade qui rendaient le problème extrêmement difficile à traiter pour des solveurs standards.

Conscients de ces limites, nous avons réorienté notre approche en clarifiant d’abord l’objectif du problème. Celui-ci consiste à minimiser l’utilisation du tote wall, c’est-à-dire l’espace d’encours où les bacs sont chargés. Concrètement, il s’agit de réduire le nombre de bacs dont le remplissage a commencé mais qui ne sont pas encore pleins, car ces bacs partiellement remplis consomment un espace précieux et génèrent des contraintes opérationnelles supplémentaires.

Avec cet objectif clairement défini, nous nous sommes attachés à redéfinir le problème lui-même. En structurant le problème en composants plus clairs, nous en avons réduit la complexité effective et posé les bases de solutions évolutives. Cette approche nous a permis de combiner des méthodes d’optimisation exactes avec des heuristiques pragmatiques, garantissant à la fois la robustesse des résultats et l’efficacité des temps de calcul.

Cette décomposition, illustrée par les schémas, a permis de réduire la complexité effective du problème et de mettre en œuvre une approche hybride associant des techniques d’optimisation exactes à des heuristiques pragmatiques, afin d’aboutir à des solutions évolutives et performantes sur le plan computationnel.

Comment l’optimisation de l’automatisation des entrepôts améliore la performance

Au-delà de la percée technique, notre approche s’est traduite par une création de valeur métier concrète, inaccessible aux solveurs standards. En repensant la structure du problème, nous sommes passés de modèles théoriques à des résultats opérationnels à fort impact :

• Efficacité des infrastructures d’entrepôt et de stockage : une réduction de 52 % de l’empreinte du tote wall se traduit directement par une baisse des investissements (CAPEX), permettant soit de construire des sites plus compacts, soit d’augmenter la densité de stockage.
• Opérations plus durables : l’optimisation du séquencement réduit les distances parcourues par les robots, diminuant significativement la consommation d’énergie ainsi que l’usure des équipements.
• Préparation aux pics d’activité : en éliminant les goulets d’étranglement combinatoires, le système reste robuste et réactif, même sous des charges saisonnières maximales.

Lorsque les méthodes standard atteignent leurs limites, notre rôle consiste à comprendre pourquoi, puis à concevoir des stratégies capables de combler l’écart entre l’optimisation théorique et la faisabilité opérationnelle. Nous analysons, repensons et redessinons les problèmes afin que l’analytique avancée puisse générer une valeur réelle et actionnable grâce à l’optimisation de l’automatisation des entrepôts.