Présentation de la Balance : Le Lineage Algorithme optimisant la façon dont nous chargeons les camions

Les professionnels de la chaîne d’approvisionnement savent que chaque détail compte dans la chaîne du froid et que même les perturbations apparemment mineures, comme un retard de transport mineur, peuvent avoir un effet d’entraînement démesuré. C’est pourquoi ils se concentrent sur l’optimisation des processus, la gestion des coûts et l’atténuation des risques de la chaîne d’approvisionnement pour protéger le flux de leurs marchandises.

À l’adresse Lineage, ces mêmes objectifs nous poussent à repenser le fonctionnement de la chaîne d’approvisionnement alimentaire tout en visant une plus grande efficacité à chaque étape. Par exemple Lineage Les opérateurs d’entrepôt sont confrontés à la tâche complexe de charger efficacement les produits dans des camions, en jouant au Tetris du monde réel avec des palettes de tailles et de poids différents chaque jour. Dans les installations automatisées, où l’espace de quai est limité, cela représente un défi encore plus grand. Ce problème a conduit notre équipe de science des données à créer Libra, notre algorithme breveté pour optimiser le chargement des camions. 

Le défi : optimiser le chargement des camions sortants

Le chargement des camions sortants est une étape essentielle dans les opérations d’entreposage de la chaîne du froid , mais c’est souvent difficile. Il faut un opérateur expérimenté, un temps précieux et de l’espace physique pour traiter chaque palette et passer les commandes. Pour ajouter de la complexité au processus, les opérateurs doivent tenir compte de plusieurs variables, notamment la hauteur et le poids des palettes. Étant donné que les camions sont souvent remplis de plus de palettes qui peuvent tenir sur le plancher du camion, les opérateurs peuvent avoir besoin de déterminer quelles palettes peuvent être empilées les unes sur les autres. De plus, le poids des palettes doit être réparti uniformément sur les côtés et les essieux de la remorque. Ils pourraient également devoir tenir compte de la façon dont les commandes seront déchargées, s’il y a des commandes à destination de plusieurs destinations – comme les magasins d’un détaillant ou les centres de distribution régionaux – regroupées dans un seul camion.

Imaginez un opérateur sur le quai de l’entrepôt planifiant soigneusement comment charger la commande d’un client sur un camion. Chaque palette a des poids, des tailles et même des destinations différentes. Trouver l’arrangement parfait pour mettre le plus de produit possible dans le camion, c’est comme résoudre un casse-tête complexe. De plus, l’opérateur doit agir rapidement – après tout, chaque seconde compte dans la chaîne du froid et de plus en plus de camions font la queue pour recevoir leurs commandes. C’est exactement ce que Libra a été conçu pour relever.
 

La solution : la Balance

Pour simplifier ce processus de détermination de la façon et de l’endroit où chaque palette doit être placée dans un camion, Lineagede l’équipe de science des données a créé Libra. Libra est un algorithme conçu pour optimiser le processus de chargement de palettes de produits sensibles à la température sur des camions réfrigérés qui les gardent au frais pendant leur voyage.

Libra reçoit des informations sur les palettes et les véhicules pour les chargements sortants et détermine un arrangement de chargement optimal en fonction d’exigences spécifiques, y compris les dimensions du camion et du véhicule et les limites de poids par essieu. L’algorithme effectue ensuite une série de calculs complexes pour trouver des solutions possibles et sélectionne une solution optimale pour guider le processus de chargement. Pensez à la Balance comme à un jeu de Tetris grandeur nature. Les palettes sont tournées, déplacées et empilées efficacement pour obtenir la meilleure disposition pour chaque camion.

L’algorithme Libra modélise le temps nécessaire à diverses tâches de chargement pour déterminer le style de chargement optimal. Il tient compte de facteurs tels que le temps nécessaire pour empiler une palette, retourner une palette sur le côté, charger une pile de palettes et sortir les palettes du congélateur. Tout cela est fait en respectant les restrictions de hauteur et de poids, ainsi que les limites de l’espace de quai et de convoyeur. 

Comment fonctionne Libra

Les résultats : Gain de temps, de main-d’œuvre et de ressources

Libra optimise le chargement des palettes sur les véhicules, ce qui peut offrir plusieurs avantages à nos clients.

• Gain de temps : Libra réduit le temps nécessaire pour charger les camions. Cela permet d’accélérer les délais d’exécution et d’améliorer l’efficacité des opérations.
• Optimisation de la main-d’œuvre : Étant donné que Libra fournit les instructions pour charger le camion, nos opérateurs n’ont pas besoin de préparer tous les produits sortants sur le quai en même temps ni de passer du temps à inspecter les palettes préparées pour déterminer comment charger le camion.
• Économies de carburant : En déterminant un arrangement de chargement optimal, Libra permet de charger plus de produits par camion, ce qui réduit le nombre de trajets nécessaires pour transporter la même quantité de produit et permet d’économiser du carburant.
• Optimisation de l’espace : Moins d’espace nécessaire pour préparer les commandes réduit la congestion globale sur le quai – ce qui est particulièrement avantageux pour les installations avec accès ferroviaire, qui nécessitent beaucoup d’espace pour le chargement et le déchargement – et améliore la sécurité globale des membres de notre équipe. 

En réduisant le temps consacré à la planification, à l’arrangement et à la réorganisation des palettes, les opérateurs d’entrepôt peuvent rapidement dégager les quais, réduisant ainsi la congestion et permettant aux membres de l’équipe de se concentrer sur d’autres tâches de grande valeur.
 

Développement et déploiement de Libra

Le développement de Libra témoigne de l’expertise et des compétences en résolution de problèmes de notre équipe de science des données. Peter Greskoff, scientifique principal des données, a joué un rôle majeur dans le projet Libra. Sa formation en génie électrique et son expérience dans le développement de logiciels lui ont donné une perspective unique dans l’optimisation de cette solution innovante. 
 

« Rien ne remplace un opérateur expérimenté lorsqu’il s’agit d’emballer un camion. Notre objectif est de tirer parti de la technologie pour prendre les mêmes décisions qu’un membre vétéran de l’équipe prendrait beaucoup plus tôt dans le processus d’expédition, sans nécessiter de préparer les produits en cours de chargement. Cela nous aide à rendre la chaîne d’approvisionnement plus efficace et aide les membres de notre équipe », a déclaré M. Greskoff. « Cela crée un espace de quai plus sûr et moins encombré, aide les membres de notre équipe et nous permet de rendre la chaîne d’approvisionnement plus efficace. »

 

Libra a d’abord été mis à l’essai avec succès dans notre entrepôt frigorifique automatisé à Sunnyvale, au Texas, et a depuis été mis en œuvre dans certaines installations automatisées. Notre équipe planifie maintenant un programme pilote pour la mise en œuvre de Libra dans un entrepôt conventionnel à la fin de 2025. Nous espérons obtenir certains des mêmes avantages que ceux obtenus dans nos sites automatisés en utilisant Libra dans nos opérations manuelles. Restez à l’affût des mises à jour sur ce projet!

Visualiser la Balance en action

Voir l’algorithme de Libra en action aide à clarifier l’impact de cette innovation dans des situations réelles. Voici deux exemples visuels qui illustrent l’ingéniosité novatrice de Libra pour maximiser l’espace des camions et l’efficacité de l’entrepôt :

Exemple 1 : Cette visualisation montre la disposition des palettes dans un camion, les minces zones de bronze représentant les palettes en bois contenant le produit. 

Différentes couleurs correspondent à des jeux différents. Le rouge représente les produits pour le premier arrêt du camion et sont chargés à l’arrière du camion le plus près des portes de chargement, tandis que le sarcelle représente le deuxième arrêt et le violet représente le produit au dernier arrêt du camion. 

Libra détermine également quelles palettes doivent être empilées pour optimiser l’espace, comme le montrent les multiples palettes empilées verticalement. La moitié inférieure de la visualisation montre le poids total à chaque position dans le camion. 

Exemple 2 : Cet exemple illustre comment Libra détermine l’orientation des palettes dans le camion. 

Bien que le chargement de toutes les palettes directement soit plus simple, il limite le camion à 24 positions dans un camion frigorifique standard de 53 pieds. Dans le premier exemple, le chargement de toutes les palettes latéralement permet 30 positions. Le deuxième exemple montre la suggestion de Libra d’alterner le chargement droit et latéral (une charge de « moulinet »), ce qui permet 28 positions.
 

Innover pour bâtir une meilleure chaîne du froid

Libra est un exemple fantastique d’innovation dans la chaîne du froid qui résout des problèmes du monde réel et montre comment des innovateurs comme Pete et le Lineage L’équipe de science des données nous aide à bâtir une meilleure chaîne du froid. À l’avenir, nous espérons intégrer l’algorithme Libra dans le processus de commande des clients. Cela peut aider les professionnels de la chaîne d’approvisionnement à prendre des décisions éclairées en offrant une meilleure visibilité sur la façon dont les commandes de produits s’adaptent aux camions au fur et à mesure qu’ils passent leurs commandes.

De plus, Libra représente une autre étape importante dans notre parcours d’innovation continu qui comprend notre 100e brevet, Lineage Link, les innovations énergétiques et l’expansion de notre réseau d’installations automatisées. Et nous ne faisons que commencer. Les membres de notre équipe cherchent continuellement des moyens d’améliorer nos opérations afin que nous puissions offrir plus de valeur à nos clients et atteindre notre objectif : transformer la chaîne d’approvisionnement alimentaire pour éliminer le gaspillage et aider à nourrir le monde.