Le projet a été mis en mission de créer un copilote logistique intelligent à l'aide de l'approche RAG (génération rotivale-augmentation) qui peut agir intégrée à LES (Système d'exécution logistique) pour transformer les opérations logistiques traditionnelles en processus intelligents. La solution a été conçue pour interpréter les entrées en langage naturel et traverser ces entrées avec des données opérationnelles telles que les étiquettes, les positions de stockage, les dispositions d'inventaire, les temps de mouvement et l'état des stocks. Avec cela, le CO-Pilot offre désormais un support direct à ceux de l'opération, éliminant la nécessité de rechercher manuellement des informations sur différents systèmes, de faciliter les décisions rapides et de fournir plus de précision dans le flux logistique.

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Le plus grand défi était de développer une solution capable de faire face à la complexité et à la fragmentation des données logistiques, en veillant à ce que le copilote puisse comprendre non seulement les commandes et les questions posées en langage naturel, mais aussi le contexte derrière ces questions. Il était nécessaire de relier le CO-Pilote à différents systèmes (tels que WMS, ERP et Mouvement historique) et s'assurer qu'ils pouvaient traduire des consultations complexes en informations exploitables. En outre, il était essentiel de construire un système qui traite des défis typiques de l'usine: les variations des opérations, les écarts sans précédent, les informations dispersées et le besoin constant de décisions en temps réel.

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L'idée était de créer une architecture multimodale intelligente, où le copilote logistique agit comme un lien entre les opérateurs et les systèmes. Il reçoit des questions et des commandes en langage naturel (par exemple, «Où sont les matériaux remplacés non distribués?» Ou «Quelle est la principale cause du retard de sélection?»), Recherche les réponses sur les bases mises à jour et fournit des informations organisées, appelées contextuelles. L'application combine l'intelligence analytique, l'historique opérationnel et la connectivité avec les systèmes hérités, transformant les données brutes en réponses qui aident non seulement à comprendre ce qui se passe, mais à décider rapidement quoi faire.

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• Optimisation d'allocation des matériaux sur les bacs

• Réduction du temps de sélection avec le regroupement intelligent

• Suggestions dynamiques pour les substitutions non distribuées

• Prévention des embouteillages et des zones de travail

• Identification des écarts et des échecs dans les processus logistiques

• Ajustement intelligent des stratégies de reprise et de secours

• Intégration du fluide entre les systèmes et historique

• Nardification du processus et réduction de l'échec manuel

• Création d'un copilote logistique intelligent pour un support en temps réel

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Les avantages incluent l'optimisation de l'allocation des matériaux dans les bacs, en s'assurant que les bonnes caractéristiques sont toujours aux bons endroits, réduisant les erreurs et les déchets. Le système réduit considérablement le temps de sélection en suggérant des groupes intelligents et des séquences optimisées, en accélérant les opérations et en augmentant la productivité. Il vous permet également d'identifier rapidement les matériaux remplacés ou non publiés, en évitant les goulots d'étranglement et les arrêts dans le processus.

De plus, le copilote empêche les embouteillages et les zones de travail, améliorant le flux global dans l'entrepôt. Il ajuste dynamiquement les stratégies de reprise et de secours, garantissant que les échecs sont résolus rapidement et sans compromettre l'opération. L'intégration des fluides entre les systèmes de données hérités, historiques et réels augmente la traçabilité et renforce la gouvernance des opérations. Avec les processus standardisés et la réduction des défaillances manuelles, le système génère des gains clairs d'efficacité, de précision et d'agilité, créant un copilote logistique intelligent capable de prendre en charge les décisions opérationnelles réelles.