FR 3078185 A1 20190823 FR 1851477 A 20180221 PROCEDE DE GESTION DE CHAINE LOGISTIQUE Domaine de l'invention La présente invention concerne le domaine de la gestion de la chaîne logistique (en anglais supply chain management, SCM) visant à améliorer la gestion des flux physiques au sein de l'entreprise, et plus particulièrement le domaine du traitement automatique de données pour l'organisation de processus de préparation de commandes. Afin d'améliorer l'organisation des centres de préparation de commandes, on a développé des solutions informatiques permettant d'analyser les flux des produits entre les stocks et les commandes prêtes à la livraison, et de fournir des informations propres à optimiser l'organisation et l'allocation des ressources techniques, matérielles et humaines. Etat de la technique On connaît dans l'état de la technique le brevet américain US8015043 décrivant un procédé de prévision de la demande de main-d'oeuvre mis en oeuvre par ordinateur, comprenant: la prévision, l'utilisation d'un processeur informatique d'une demande d'engagements continus, lesdits engagements continus comprenant des engagements ayant un engagement de revenus et une date de fin; la prévision d'une demande d'opportunités, lesdites opportunités comprenant des engagements qui sont à différentes étapes d'un processus de vente et peuvent devenir des engagements signés au cours d'une période de prévision et entraîner une demande sur le personnel; la prévision d'une demande d'engagement de coin, lesdits engagements de coin comprenant des engagements dans la période de prévision qui ne sont ni des engagements en cours ni des opportunités à un moment de prévision; représentant un résultat de ladite prévision desdites demandes de missions en 2 cours en tant que premier relevé de demande de main-d'oeuvre, résultat de ladite prévision desdites demandes en tant que deuxième relevé de demande de main-d'oeuvre, et résultat de ladite prévision Le premier énoncé de la demande de main- 5 d'oeuvre décrit la demande de main-d'oeuvre au niveau de l'engagement et reflète les incertitudes contenues dans chacune des demandes d'engagement en cours, selon les demandes d'opportunités et les demandes de relevé de la demande de main-d'oeuvre, le deuxième relevé de la demande de main-d'oeuvre 10 et le troisième relevé de la demande de main-d'oeuvre comprennent: les statistiques sur les dates de début et de fin, comprenant la date de début et la date de fin de la mission; et les plans de dotation, les plans de dotation comprenant des renseignements sur les heures de travail 15 requises pour chaque catégorie de compétences tout au long de la mission; et la troisième demande de main-d'oeuvre pour générer une prévision globale de la demande de main-d'oeuvre, ladite intégration comprenant la saisie directe de ladite première déclaration de la demande de main-d'oeuvre, dudit 20 second relevé de la demande de main-d'oeuvre et dudit troisième relevé de la demande de main-d'oeuvre dans un moteur de planification de capacité, ladite prévision consistant à extraire des informations concernant lesdites missions en cours, y compris les niveaux réels de dotation pour 25 différentes catégories de compétences, les recettes estimées pour la période de prévision, la date de fin estimée et la catégorie de mission; et combinant lesdites statistiques de date de début et de fin, et dans lequel ladite demande d'opportunités comprend: l'extraction d'informations 30 concernant les opportunités de vente, y compris la probabilité estimée de gain, le revenu attendu, la date prévue de début d'engagement et la durée prévue du projet; et combinant lesdites statistiques de date de début et de fin, et dans lequel ladite prévision de ladite demande d'engagements de coin comprend: calculer une taille de revenu des engagements 3 de coin en utilisant le revenu total prévu pour la période de prévision et les revenus attendus desdits engagements en cours et desdites opportunités ; estimer les besoins en main-d'oeuvre pour les engagements de coin; estimer le nombre total d'heures 5 de travail requises pour générer le revenu pour les engagements de coin; et combiner lesdites statistiques de date de début et de fin, et lesdits plans de recrutement. La demande de brevet internationale WO 2010050956 décrit un autre exemple de procédé de planification de 10 ressources d'employés qui comprend la consolidation et la définition d'une demande de ressources d'employés nécessaires pour réaliser un projet potentiel en termes d'une pluralité de tâches et d'une offre de ressources d'employés en termes d'une pluralité d'employés, chaque tâche et chaque employé 15 ayant une pluralité d'attributs de tâches classés uniformément dans des index. Les employés faisant partie de l'offre sont mis en correspondance avec les tâches correspondantes dans la demande conformément aux attributs de tâches. Inconvénient de l'art antérieur 20 Les solutions de l'art antérieur sont mal adaptées au traitement de données provenant d'un système de préparation de commande comportant une pluralité de postes intermédiaires, avec des cheminements parfois complexes des articles entre le stock et le poste d'expédition des commandes. 25 En particulier, les solutions de l'art antérieur admettent le postulat selon lequel les étapes intermédiaires sont constantes, avec des lois d'évolution linéaires, ce qui ne correspond pas à la réalité. Solution apportée par l'invention 30 Afin de remédier à ces inconvénients, la présente invention concerne selon son acception la plus générale un procédé de détermination d'un modèle numérique prédictif de 4 l'évolution d'un processus de préparation de commandes, consistant - à calculer, pour chacune des commandes futures (CI(P3,t) ), le moment t de passage de chacune des commandes CI 5 à chacun des postes P. de préparation de commandes d'un entrepôt de logistique - puis à calculer, pour chacun des créneaux temporels At. et pour chacun des postes P3, le nombre N. de commandes CI 10 - à appliquer un modèle GSPN (Stochastic Petri nets) [modèle de Petri] à l'ensemble des postes P3, chacune des commandes CI étant représentée par un jeton numérique JN1, en fonction des hypothèses d'injection desdits jetons et du modèle représentatif des traitements réalisés pour la 15 préparation des commandes - puis à mettre en oeuvre un système de type « hybrid automaton stochastic logic » (HASL) » pour déterminer les paramètres dudit modèle numérique prédictif représentatif de l'état futur de la chaine de traitement de commandes. 20 L'invention concerne également l'application du procédé susvisé caractérisé en ce qu'il commande la visualisation dynamique de l'évolution desdits jetons en fonction dudit modèle numérique prédictif. L'invention concerne également l'application du 25 procédé susvisé caractérisé en ce qu'il détermine au moins un paramètre du processus de préparation de commande (temps de préparation total, temps de préparation moyen, intervalle de confiance du temps de préparation moyen,...) L'invention concerne également l'application du 30 procédé susvisé caractérisé en ce qu'il comporte une étape initiale d'apprentissage à partir de l'analyse de l'historique des préparations de commandes passées. L'invention concerne également l'application du procédé susvisé caractérisé en ce qu'il comporte une étape 5 initiale de paramétrages des étapes de préparation de commandes passées. De préférence, cette première application comporte des étapes itératives de modification des hypothèses 5 d'injection desdits jetons et de recalcul dudit modèle prévisionnel. Selon une autre variante, cette première application comporte des étapes itératives de modification des paramètres des étapes de préparation de commandes et de 10 recalcul dudit modèle prévisionnel. Description détaillée d'un exemple non limitatif de l'invention La présente invention sera mieux comprise à la lecture de la description détaillée d'un exemple non limitatif 15 de l'invention qui suit, se référant aux dessins annexés où : - la figure 1 représente une vue schématique d'un entrepôt de préparation de commandes pour la mise en oeuvre de l'invention - la figure 2 représente l'architecture matérielle 20 d'un système informatique pour la mise en oeuvre de l'invention - les figures 3 et 4 représentent des exemples de courbes de visualisation des données prévisionnelles. Présentation schématique d'un entrepôt de préparation La figure 1 représente un exemple d'organisation 25 d'un entrepôt pour la préparation de commandes d'articles, à partir d'un nombre limité de références (quelques dizaines à quelques centaines, pour un nombre élevé de commandes (quelques dizaines de milliers), chaque commande regroupant quelques articles ou quelques dizaines d'articles, 30 correspondant à quelques références, et à quelques articles par références. Les ordres de commandes (« pursue order » en anglais) arrivent au fil de l'eau avec une distribution 6 présentant un ou plusieurs maximum et une variabilité importante. L'expédition des commandes préparées est réalisée par lots, par exemple pour permettre le regroupement de 5 commandes en fonction du volume utile du transporteur. Ces regroupements sont organisés en parallèle, par exemple pour le chargement de plusieurs zones ou dizaines de zones, correspondant chacune à un secteur de livraison. Le problème général est l'optimisation de 10 l'organisation de l'entrepôt et des ressources affectées pour réduire le délai entre l'arrivée des ordres de commandes et le chargement pour l'expédition des commandes préparées et regroupées, et réduire les points d'accumulation, alors même que les données prévisionnelles sont imparfaites. 15 A titre d'exemple, la figure 1 présente une zone de traitement des ordres de commandes et de préparation des commandes. Cette zone comprend un local technique constituant un poste de commande (1) avec un opérateur et un ordinateur 20 (2) connecté au système d'information du fournisseur des articles. Les ordres de commandes sont reçus sur l'ordinateur (2) relié à une imprimante (3) pour l'impression, à la réception de chaque ordre de commande, d'une fiche (4) 25 comprenant : - Le type d'article et le nombre - Le destinataire et l'adresse d'expédition de la commande. Ces fiches (4) sont déposées dans une bannette (5) 30 par séries de X, par exemple par séries de 100 fiches (4). L'installation comporte par ailleurs une pluralité de postes de préparation (6 à 8). Chaque poste de préparation (6 à 8) comporte N armoires (61 à 62 ; 71 à 73 ; 81 à 82) chargée avec un stock 35 d'une partie des références disponibles. Ainsi, la totalité 7 des références est répartie sur les N postes de préparation, sous forme de sous-ensembles de références, chaque poste de préparation (6 à 8) comportant Lp armoires de stockage intermédiaire d'une référence donnée d'article. 5 A chaque poste de préparation de préparation (6 à 8) est associé un ou plusieurs postes de rechargement (16 à 18) des armoires. Optionnellement, un poste de rechargement peut être associé à plusieurs postes de préparation. L'opérateur du poste de préparation (6 à 8) prend 10 une fiche (4), identifie les articles le concernant, et extrait des armoires correspondants les articles visés, pour les quantités mentionnées sur la fiche (4) et les déposent dans un carton (20) associé à une fiche (4) donnée. Ce carton (20) est ensuite déplacé sur tapis convoyeur (21) jusqu'au 15 poste de préparation suivant, puis envoyé vers un ou plusieurs poste de palettisation (30) où sont regroupées plusieurs cartons destinées à la même zone de livraison et au même transporteur. Alternativement, chacun des cartons reçoit les 20 références d'un seul poste de préparation (6 à 8). Les palettes sont ensuite transportées par des chariots mobiles (31, 32) jusqu'à la zone de chargement dans des camions (33). Modélisation numérique de l'organisation de l'entrepôt 25 et du flux de commande. Le cheminement des commandes, depuis l'ordre de commande jusqu'à la zone de chargement, est modélisé sous forme d'un graphe. Ce graphe se traduit par : 30 - des sommets correspondants aux étapes de traitement, correspondant dans l'exemple au traitement : - de réception au niveau du local technique constituant un poste de commande (1) 8 - de préparation de commande sur les postes de préparation (6 à 8) - de rechargement des postes de préparation (16 à 18) 5 - de l'étape de palettisation (30) - de chargement des camions (33) à l'aide de chariots (31, 32). Les arcs reliant deux sommets correspondent aux transitions réelles entre deux sommets, conformément au 10 formalisme usuel des réseaux de Petri stochastiques généralisés. Ces arcs sont équipés de lois de probabilités permettant de modéliser les lois de transition. Ces lois de probabilités peuvent être déterminées 15 soit à partir des données historiques, soit fixées par un opérateur, en fonction de données d'expert ou d'hypothèses de simulation. Par ailleurs, la modélisation comprend une estimation de la répartition (40) des ordres de commandes au 20 cours de la journée, en fonction des données historiques ou en fonction de données d'expert ou d'hypothèses de simulation. Traitement selon l'invention On procède ensuite à une simulation par un calcul probabilistique de la propagation des ordres de commandes 25 arrivant au fil de l'eau au poste de commande (1), pour représenter l'évolution des différents noeuds au cours de la journée, le taux d'occupation de chacun des noeuds et la durée de parcours de chacun des ordres de commande. Cette simulation peut être réalisée par un outil 30 tel que le logiciel Cosmos (nom commercial) qui est un « model checker statistique » édité par l'Ecole Normale supérieure de Cachan. Il a pour formalisme d'entrée les réseaux de Petri stochastiques et évalue des formules de la 9 logique quantitative HASL. Cette logique, basée sur les automates hybrides linéaires, permet de décrire des indices de performance complexes relatifs aux chemins d'exécution acceptés par l'automate. Cet outil fournit ainsi un moyen 5 d'unifier l'évaluation de performance et la vérification dans un cadre très général. On procède ensuite à des itérations de cette simulation plusieurs dizaines de milliers de fois pour obtenir une convergence de l'estimation de chacun de ces résultats, et 10 en particulier : - le nombre moyen d'ordres de commande dans la file d'attente locale de chacun des postes de traitement, et de son évolution dans le temps - le temps cumulé de traitement de la totalité des 15 ordres de commandes. Ce temps cumulé est calculé en utilisant la logique stochastique à automate hybride (HASL) appliquée au système de modélisation précité. Le résultat fournit par l'outil Cosmos (nom 20 commercial) est un fichier de données décrivant l'évolution dans le temps du graphe, et notamment l'évolution temporelle du nombres d'ordres dans la file d'attente de chacun des postes. Ce calcul peut être visualisé par une courbe représentée en figure 3. 25 En procédant à des itérations de ce traitement, on obtient une information sur la distribution des paramètres du réseau, et notamment du nombre d'ordre de commande en attente, du temps de traitement cumulé de l'ensemble des ordres de commandes et le temps de parcours de chaque ordre de commande. 30 La figure 4 représente un exemple de représentation de la valeur moyenne du temps de traitement cumulé (courbe 50) et intervalles de confiance à 99% (courbe 51, 52). Exploitation de ces informations 10 Ces résultats permettent de déterminer d'éventuels dépassements d'une valeur seuil de temps cumulé sur une période prédéterminée (une journée par exemple ou tranche de N heures). Dans le cas d'identification de risques de 5 dépassement, l'exploitant peut soit modifier ses contraintes et/ou engagement vis-à-vis du donneur d'ordre, soit modifier les ressources allouées à un ou plusieurs postes, et procéder à une nouvelle simulation pour vérifier si cette modification conduit à une suppression du dépassement de la valeur seuil. 10 Ils permettent également de redéfinir l'organisation et de procéder à une nouvelle simulation pour déterminer l'impact sur des paramètres clés. Ils permettent également d'organiser les débordements sur une période temporelle suivante, par exemple 15 plus le traitement d'une partie des ordres de commande le lendemain. L'objectif global de l'invention est d'optimiser l'organisation physique d'un entrepôt de traitement de commande afin d'anticiper des situations empêchant le respect 20 de contraintes relatives au temps de traitement des ordres de commande dont on ne connaît que de manière approximative le flux futur et notamment de faire évoluer l'affectation des ressources futures de manière optimale, en temps quasi-réel. Les données historiques sont enregistrées sous 25 forme de fichiers de logs horodatés, à partir des données fournies par chacun des postes de travail. Ces informations peuvent optionnellement comprendre les identifiants des opérateurs afin de permettre une amélioration de la pertinence des simulations par la prise en compte des opérateurs présents 30 sur chaque poste de travail et optimiser la composition des équipes en fonction des objectifs visés. En particulier l'invention permet de réaliser des traitements sans nécessiter de moyens de collecte de données sur chacun des postes de travail. Ainsi, l'invention est 35 applicable sur des organisations basées sur des opérateurs 11 manuels utilisant des fiches papier, sur des postes dépourvus d'équipements de saisies d'informations et/ou REVENDICATIONS1 - Procédé de détermination d'un modèle numérique prédictif de l'évolution d'un processus de préparation de commandes, consistant - à calculer, pour chacune des commandes futures (CI(P3,t) ), le moment t de passage de chacune des commandes CI à chacun des postes P. de préparation de commandes d'un entrepôt de logistique - puis à calculer, pour chacun des créneaux temporels At. et pour chacun des postes P3, le nombre N. de commandes CI - à appliquer un modèle GSPN (Stochastic Petri nets) [modèle de Petri] à l'ensemble des postes P3, chacune des commandes CI étant représentée par un jeton numérique JN1 , en fonction des hypothèses d'injection desdits jetons et du modèle représentatif des traitements réalisés pour la préparation des commandes - puis à mettre en oeuvre un système de type linear hybrid automaton (LHA) » pour déterminer les 20 paramètres dudit modèle numérique prédictif représentatif de l'état futur de la chaine de traitement de commandes. 2 - Application du procédé selon la revendication 1 caractérisé en ce qu'il commande la visualisation dynamique de 25 l'évolution desdits jetons en fonction dudit modèle numérique prédictif. 3 - Application du procédé selon la revendication 1 caractérisé en ce qu'il détermine au moins un paramètre du 30 processus de préparation de commande (temps de préparation total, temps de préparation moyen, intervalle de confiance du temps de préparation moyen,...) 13 4 - Application du procédé selon la revendication précédente caractérisé en ce qu'il comporte une étape initiale d'apprentissage à partir de l'analyse de l'historique des préparations de commandes passées. 5 5 - Application du procédé selon la revendication 3 caractérisé en ce qu'il comporte une étape initiale de paramétrages des étapes de préparation de commandes passées. 10 6 - Application du procédé selon la revendication 3 caractérisé en ce qu'il comporte des étapes itératives de modification des hypothèses d'injection desdits jetons et de recalcul dudit modèle prévisionnel. 15 7 - Application du procédé selon la revendication 3 caractérisé en ce qu'il comporte des étapes itératives de modification des paramètres des étapes de préparation de commandes et de recalcul dudit modèle prévisionnel.20