POUR VOS APPELS D’OFFRE Ces modules qui font des émules


■Le tableau de bord Taux de préparation, retards, alertes en tous genres : au niveau opéra- tionnel, toutes les données existent dans les WMS, mais encore faut-il les consolider sous forme d’indicateurs de performances (KPI, Key Per- formance Indicator), d’alertes, avec un bon niveau d’ergonomie visuelle (camemberts, codes couleurs, zooms, etc.). Certains éditeurs proposent ce tableau de bord directement dans l’outil (comme Sydel par exemple), d’autres en font un module à part entière, avec l’avantage de pouvoir également récupérer des données externes (ERP, TMS). Attention à la souplesse : il faut pouvoir construire facilement ses propres indicateurs et paramétrer ses alertes. Exemples : a-Sis (LM dashboard), Generix (KPI Cockpit).


■ Le portail collaboratif de « Track & Trace » Ici, l’intérêt d’un module est évident : ouvrir l’application aux autres acteurs de la chaîne logistique, que ce soit les fournisseurs en amont ou les transporteurs en aval. L’objectif est de fournir une meilleure visibilité pour mieux organiser les opérations de réception et de livraison, le cross-dock, les flux. Certains modules permettent égale- ment aux fournisseurs d’éditer localement les étiquettes au bon for- mat afin de faciliter l’acheminement en plate-forme logistique. D’autres, davantage orientés traçabilité, aident à organiser, en cas d’urgence, un plan de rappel de produits en deux heures dans un périmètre multi-site et multi-destinataires. Exemples : Manhattan (EELV), DSIA (e-tracking et e-tracing)


■ Le pilotage décisionnel Un cran au-dessus des tableaux de bord, c’est le monde de l’analyse a posteriori avec les plates-formes d’aide à la décision, généralement basées sur des produits du marché tels que Business Objects, Cognos ou Crystal Report. Outre la fourniture d’outils d’extraction de données, la valeur ajoutée de l’éditeur de WMS réside surtout dans le pré-para- métrage, dans la capacité à pré-organiser des « univers » pertinents d’analyse de données orientées métier : réception, stockage, prépara- tion, expéditions, transport, articles, etc., pour croiser les informations selon plusieurs axes et faire des statistiques. Exemples : Manhattan Associates (SCI), Hardis (Reflex BI)


■ La planification des charges et des tâches Dans le jargon, ce sont les modules de Labour Management utilisés pour dimensionner les ressources, simuler les charges de travail par activité et par secteur, optimiser l’affectation des équipes, mesurer finement les temps opératoires et la productivité par opérateur. Ces outils tiennent compte des compétences et des plannings des caristes (congés, absences, formations, etc.) et demandent souvent une phase de paramétrage rela- tivement importante. Exemples : SAP (Resource and Labor Management), RedPrairie (Work Force Management)


■ La gestion de cour et le portail transporteurs Les grands entrepôts, qui ont beaucoup de quais, peuvent avoir besoin d’un outil informatique pour organiser leurs rendez-vous transport jusqu’au bon quai, anticiper et gérer les retards en réorganisant les mis- sions de l'entrepôt. C’est le domaine du Yard Management, entre le WMS et le TMS. Les modules les plus avancés gèrent les interfaces transport,


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estiment les temps de déchargement et les taux d’occupation du quai, effectuent des demandes de confirmation deux heures avant l’arrivée du camion, affectent les véhicules et les remorques aux quais ou aux places de parking, gèrent la récupération des emballages, etc. D’autres se concentrent sur la partie prise de rendez-vous transporteurs. Exemples : GFI (Optidock), inconso (inconsoYMS), a-SIS (LM RDV), KLS (TOM)


■ Le WCS (Warehouse Control System) C’est le pilote temps réel des systèmes mécanisés. On retouve bien sûr cette brique technologique chez les WMS provenant des spécia- listes de l’automatisation (A-Sis, Knapp, Jungheinrich, Mecalux, Vias- tore Systems) mais pas seulement. Car l’objectif est d’être un chef d’orchestre des différents systèmes mécanisés (convoyeurs, stockage automatisé, trieurs, miniload) pour synchroniser les flux tout en res- pectant les règles métier du WMS. Exemples : A-Sis, Bext, KLS, Penta


■ Le calcul des appros A partir des données sur le stock et des historiques de consommation de produits (voire des prévisions de ventes), ces modules sont capables d’effectuer des calculs de quantités optimales et de types de produits à approvisionner (préconisations de commandes fournisseurs) en fonc- tion des objectifs de disponibilité du stock et des taux de service. La solution la plus simple (réappro sur seuil) est plutôt proposée comme une fonctionnalité du WMS. Exemples : KLS (Ophélie), Aldata (Topaze), Acteos


■ Le moteur d’ordonnancement des commandes Avec la montée en puissance du multi-canal et du cross-canal, les moteurs d’ordonnancements prennent de l’importance, même si certains éditeurs les proposaient déjà depuis longtemps. L’OMS (Order Management Sys- tem) analyse la typologie du portefeuille de commandes et organise les préparations en fonction de règles. Par exemple, dans l’e-commerce, les commandes mono-lignes sont ramassées de manière globale puis triées, alors que les commandes multi-lignes sont préparées à l’aide de rolls multi-bacs. Certains éditeurs, comme Manhattan, placent leur ordonnan- cement encore plus en amont, entre l’ERP et le WMS, afin de gérer l’al- location des commandes clients entre les livraisons directes fournisseurs, les entrepôts et les magasins, dans une démarche cross-canal. Exemples :Manhattan (DOM), a-SIS (LM Order Manager)


■ L’optimisation des emplacements picking Certains éditeurs proposent cette fonctionnalité dite de slotting intégrée directement dans leur WMS. D’autres en ont fait un module à part, indé- pendant, et certains acteurs sont spécialisés uniquement sur ce créneau (voir encadré page 82). Il s’agit d’analyser le positionnement des empla- cements picking à partir d'une synthèse des consommations sur une période donnée et de proposer des réorganisations du picking pour améliorer les performances de l’activité. Le slotting n’intéresse pas les entrepôts où l’assortiment change constamment, avec très peu de pro- fondeur de stock (dans l’e-commerce, par exemple) et où l’implantation dynamique est de mise. Exemples : Aldata (Gold Pick), Manhattan (Slotting Optimization), a-SIS (LM Slotting Optimizer)


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