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Vous êtes-vous déjà demandé quel était l’impact environnemental des opérations d’entreposage ou comment l’intelligence artificielle (IA) pouvait contribuer à créer des processus plus efficaces et plus respectueux de l’environnement ?
Les entrepôts d’aujourd’hui offrent d’énormes possibilités d’adoption de technologies modernes qui peuvent aider à réduire l’impact environnemental de leurs opérations tout en optimisant l’efficacité des processus.
Les entrepôts d’aujourd’hui offrent d’énormes possibilités d’adoption de technologies modernes qui peuvent aider à réduire l’impact environnemental de leurs opérations tout en optimisant l’efficacité des processus.
Les émissions combinées de CO₂ des secteurs de l’entreposage et du transport aux États-Unis représentent plus de 600 millions de tonnes métriques (MMT), soit plus de 11 % des émissions nationales de CO₂ (5 244 MMT). De plus, sous l’effet de l’essor de l’e-commerce, la taille des entrepôts n’a cessé d’augmenter au cours des vingt dernières années, ce qui nécessite une consommation d’énergie supplémentaire pour l’éclairage et la climatisation des installations. Mais comment les entreprises font-elles face à l’empreinte environnementale tout aussi croissante de leurs entrepôts ? L’une des réponses réside dans l’adoption de l’intelligence artificielle (IA). En tirant parti de l’IA, les entreprises optimisent l’utilisation des ressources, réduisent les déchets et contribuent aux objectifs de durabilité.
Cet article explore la manière dont l’IA contribue à rendre les opérations d’entreposage plus respectueuses de l’environnement, en s’appuyant sur les tendances du marché et des exemples concrets.
Optimisation des itinéraires grâce à l’IA : réduction de la consommation d’énergie.
Les opérations traditionnelles dans les entrepôts impliquent souvent des itinéraires de prélèvement et de réapprovisionnement inefficaces, ce qui entraîne des dépenses énergétiques inutiles. Les algorithmes d’IA peuvent analyser la configuration des entrepôts afin de déterminer les itinéraires les plus efficaces pour exécuter les tâches, ce qui réduit considérablement les distances parcourues par les travailleurs ou les robots. Cette optimisation se traduit directement par une réduction de la consommation d’énergie et de l’empreinte carbone. (Source: Medium)
En outre, les entreprises de logistique adoptent l’IA pour optimiser les opérations de Supply Chain. Par exemple, UPS utilise des outils d’optimisation des itinéraires basés sur l’IA pour planifier des itinéraires de livraison qui optimisent la consommation de carburant et réduisent les émissions de CO₂, ce qui se traduit par des économies significatives et un impact environnemental réduit. (Source: Hyperlearn)
Gestion durable des stocks : minimiser les déchets.
En raison de l’interdépendance étroite entre les multiples nœuds de la Supply Chain, les entreprises peuvent être confrontées à plusieurs problèmes en matière de gestion des stocks, allant d’un excédent de stocks de sécurité et de prévisions incertaines à la volatilité de la demande. Le surstockage peut devenir un problème à la fois financier et environnemental, car il implique une utilisation excessive d’énergie et de ressources pour l’approvisionnement en matériaux, le transport, la production et le stockage, pour finalement être éliminé s’il n’est pas consommé. L’utilisation de systèmes de planification et d’optimisation des stocks basés sur l’IA, tels que SAP IBP, qui peuvent prédire la demande avec une grande précision, garantissant ainsi des niveaux de stock optimaux qui répondent aux besoins des clients, est un moyen de minimiser ce type de gaspillage. Cette optimisation des stocks se traduit ensuite par une réduction des déchets, des économies de coûts, une production optimisée et des processus plus respectueux de l’environnement. (Source: Time+3Medium+3Medium+3)
Efficacité énergétique grâce à la robotique basée sur l’IA.
La taille croissante des entrepôts et des centres de distribution, ainsi que la complexité accrue des commandes due à l’essor de l’e-commerce, ont entraîné une augmentation des distances parcourues au sein des entrepôts et du nombre total de tâches que les employés doivent effectuer pour honorer les livraisons. Les robots mobiles autonomes (AMR) peuvent se déplacer dans les entrepôts plus efficacement que les humains sur des chariots élévateurs, ce qui réduit le nombre de trajets et la consommation d’énergie nécessaires pour le prélèvement et le placement des articles. Par exemple, Amazon a considérablement accru son utilisation de la robotique dans ses entrepôts, déployant plus de 750 000 robots mobiles et des dizaines de milliers de bras robotiques afin d’améliorer l’efficacité et de réduire les coûts. (Source: Amazon News)
Maintenance prédictive : prolonger la durée de vie des équipements.
Une mauvaise maintenance des équipements d’entrepôt peut entraîner leur mise hors service et leur élimination. Pour prolonger la durée de vie des équipements, la maintenance prédictive basée sur l’IA peut être utilisée pour analyser les données des capteurs en temps réel afin de prévoir les pannes potentielles avant qu’elles ne se produisent. Contrairement aux mesures préventives qui prévoient des contrôles de maintenance périodiques, cette approche proactive permet d’effectuer des contrôles de maintenance lorsque les équipements en ont besoin, ce qui réduit les temps d’arrêt, prolonge la durée de vie des équipements et évite des réparations coûteuses ou le remplacement prématuré de pièces, réduisant ainsi le gaspillage et améliorant l’utilisation des équipements. (Source: Medium+4Prism → Sustainability Directory+4Medium+4)
Perspectives d’avenir : tendances émergentes en matière d’IA et de durabilité.
Les efforts en matière de durabilité deviennent obligatoires dans de nombreuses régions du monde. De plus, les consommateurs tiennent compte des pratiques durables dans leurs décisions d’achat. Les entreprises recherchent donc des solutions pour les aider à atteindre leurs objectifs et à se conformer à la réglementation. (Source: AutomateLogix)
Les tendances émergentes montrent que l’IA devient un catalyseur et un conducteur clé des opérations durables pour de nombreuses entreprises. En voici quelques exemples :
- Utilisation accrue des véhicules autonomes : les camions et drones autonomes devraient jouer un rôle important dans la réduction des émissions liées au transport. (Source: Medium+2AutomateLogix+2Hyperlearn+2)
- Intégration de la blockchain : la combinaison de l’IA et de la blockchain peut améliorer la transparence au sein des Supply Chains, favorisant ainsi un approvisionnement responsable et le suivi des matériaux. (Source: AutomateLogix)
- Utilisation des données en temps réel : les outils d’IA améliorés permettront aux entreprises de prendre des décisions instantanées basées sur des données en temps réel, réduisant ainsi davantage le gaspillage et optimisant les ressources. (Source: AutomateLogix)
- Accent accru sur la logistique circulaire : les modèles logistiques futurs sont susceptibles de mettre l’accent sur les pratiques circulaires, où les processus sont conçus pour minimiser les déchets et maximiser la réutilisation. (Source: AutomateLogix)
Conclusion.
L’intégration de l’IA dans les opérations d’entreposage ouvre la voie vers une efficacité accrue et une durabilité environnementale. En optimisant les itinéraires, en gérant les stocks avec précision, en utilisant des robots écoénergétiques et en implémentant une maintenance prédictive, les entreprises peuvent réduire considérablement leur empreinte carbone et leurs coûts opérationnels. Alors que les tendances du marché indiquent une adoption croissante des solutions basées sur l’IA, l’avenir des opérations d’entreposage respectueuses de l’environnement semble prometteur, alignant les progrès technologiques sur les pratiques durables.
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Référence :
Ingwersen, W. AND M. Li. Supply Chain Greenhouse Gas Emission Factors for US Industries and Commodities. U.S. Environmental Protection Agency, Washington, DC, EPA/600/R-20/001, 2020.
Ingwersen, W. AND M. Li. Supply Chain Greenhouse Gas Emission Factors for US Industries and Commodities. U.S. Environmental Protection Agency, Washington, DC, EPA/600/R-20/001, 2020.
