La préparation des commandes est le processus le plus gourmand en ressources et dépend fortement de la politique d'entreposage. Par exemple, en ce qui concerne l'agencement du stockage, de nombreux entrepôts sous-utilisent l'espace vertical, ce qui entraîne un gaspillage de capacité et une augmentation des coûts de stockage. Cela peut être dû à des systèmes de stockage obsolètes, à l'absence d'une infrastructure de rayonnage appropriée ou à des pratiques d'empilage inefficaces. En outre, les aménagements statiques, qui ne tiennent pas compte de l'évolution des besoins et de la demande, obligent les préparateurs de commandes à se déplacer inutilement, ce qui représente 55 % de leur temps. Cela nuit à l'efficacité et crée des goulets d'étranglement qui retardent les commandes.

Les solutions pilotées par l'IA optimisent l'espace de l'entrepôt grâce au regroupement dynamique des produits, en calculant les emplacements idéaux des produits pour rationaliser les itinéraires de préparation des commandes. Cela permet de réduire les déplacements inutiles dans les entrepôts, d'améliorer l'utilisation de l'espace, l'efficacité opérationnelle et de réaliser des économies. Grâce à l'IA, les entrepôts peuvent s'adapter dynamiquement aux variations de stocks et aux modèles de demande, ce qui garantit des flux de travail rationalisés et des gains d'efficacité évolutifs.

L'optimisation de l'agencement des entrepôts permet de réduire les dépenses opérationnelles en diminuant les coûts de main-d'œuvre inutiles et en rationalisant les processus de préparation des commandes, ce qui permet aux entrepôts de gérer plus de stocks avec moins de ressources.

Une meilleure organisation permet de réduire le temps de préparation des commandes, de minimiser les erreurs et d'améliorer la satisfaction des clients.

L'utilisation inefficace de l'espace de stockage limite la capacité de l'entrepôt et augmente les coûts, ce à quoi la ML peut remédier de manière dynamique.