Stage- Optimisation préparation commandes e-commerce

Recherche opérationnelle appliquée à la préparation de commande dans un environnement e-commerce sous forte contrainte délai

Contexte du stage
Le e-commerce est en pleine croissance, poussé notamment par la crise du COVID. Des solutions standards pour la gestion du stock et la préparation de commande existent et forment le coeur des
WMS actuels. Gestion par vague, picking et ventilation.
Il existe néanmoins des cas où cette organisation trouve ses limites et ne permet plus de progresser, notamment en termes de délai de préparation
En quelques chiffres :
· 3 millions de commandes par an
· 5 millions d’articles en stock
· 300’000 références articles (SKU)
· 580’000 emplacements de stocks organisés en 4 niveaux et 50 allées par niveau
Or les contraintes du e-commerce ne cessent de croître, notamment en termes de délai de préparation : les clients sont de plus en plus exigeants.
Les organisations et algorithmes actuels ont de plus en plus de mal à prendre en compte l’ensemble des contraintes. Nous pensons qu’il y manque une part d’intelligence artificielle
Dans le détail :
Il y a en moyenne 15’000 commandes en portefeuille dont la moitié en cours de préparation.
Chaque commande a une date de livraison demandée ainsi qu’une date/heure de cut-off qui
correspond à la date maximale où la commande doit être préparée pour respecter la date de livraison demandée.
Ces commandes sont constitués d’articles qui peuvent être ramassés à différents endroits du stock.
La longueur du chemin de ramasse est un élément clé de l’optimisation. Pour le minimiser :
· Un opérateur va partir chercher des articles pour plusieurs commandes en même temps
· Des opérateurs différents vont ramasser les articles d’une même commande quand ces articles sont trop éloignés les uns des autres
En contrepartie, les articles ramassés devront faire l’objet d’une ventilation pour regrouper dans un même support la totalité d’une commande pour l’emballage et l’expédition.
La problématique est donc d’identifier les bonnes commandes à regrouper qui permettront de respecter la date de cut-off et qui minimiseront les déplacements des opérateurs de ramasse, dans
un environnement où 600 nouvelles commandes tombent toutes les heures.

Objectif du stage
Après une première étape de familiarisation avec les processus de préparation de commandes actuels, le stage aura pour objet d’identifier les axes majeurs d’amélioration par l’utilisation de
l’intelligence artificielle.
Soit dans le détail :
· Identifier les algorithmes de recherche opérationnel les mieux adaptés (voyageur de commerce, algorithme génétique)
· Simuler ces algorithmes sur des journées réelles (programmation, simulation)
· Détailler les processus métiers qui permettront d’organiser sur le terrain le picking des articles, leur ventilation par commande en vue de leur emballage et expédition à la date souhaitée.
· Etudier les interfaces possibles avec les systèmes informatiques et rédiger les spécifications fonctionnelles
Compétences requises :
· Recherche opérationnelle, intelligence artificielle (algo génétique, voyageur de commerce…)
· Programmation VBA ou autre
· Excel, Access, Powerpoint

Rémunération envisagée :
1 500€ net par mois

Durée : 4-6 mois

Présentation entreprise
Deret Logistique fait partie du groupe Deret, entreprise familiale créée en 1947.
Elle est spécialisée en stockage et préparation de commandes avec une forte expertise en Fashion, Luxe et Cosmétiques.
Chiffres clés :
· 1900 employés
· 800 000 m² répartis sur 21 entrepôts, majoritairement sur Orléans