Documentation automatisée du chargement

Ce dicton ancestral de l'industrie logistique guide encore aujourd'hui les transitaires et les gestionnaires logistiques. La rentabilité dépend depuis longtemps de l'utilisation optimale de chaque espace disponible, non seulement des créneaux dans le calendrier de livraison, mais aussi de l'espace libre dans chaque camion. Afin d'optimiser le flux de matériaux et les expéditions, de nombreuses entreprises tentent déjà d'automatiser leurs processus commerciaux et de les soutenir à l'aide d'applications logicielles. Néanmoins, le quotidien de la plupart des services logistiques reste dominé par les activités manuelles. Saisie des commandes, planification des expéditions, suivi des itinéraires de transport et des livraisons, communication des renseignements sur l'état des livraisons aux clients : ces processus ne sont généralement que partiellement automatisés, voire pas du tout.

Dans la plupart des cas, l'automatisation de ces processus est judicieuse, ne serait-ce que d'un point de vue économique. Cependant, les décideurs hésitent souvent à investir. Cette décision néglige souvent un aspect crucial qui n'est pas forcément évident au premier abord : un chargement incorrect des véhicules peut entraîner des risques importants, avec des conséquences juridiques potentiellement lourdes.

« Quiconque a déjà dû regarder un procureur dans les yeux lorsqu'il lui a demandé : 'Qu'avez-vous fait pour éviter cet accident?' comprend l'importance de documenter la sécurité des transports une fois que des dommages sont survenus »,

Il y a quelques années, un client de l'industrie chimique a contacté Thomas Striegel pour savoir si ses caméras industrielles étaient également capables d'automatiser le processus de surveillance et de documentation du chargement de véhicules transportant des marchandises dangereuses, un processus qui était jusqu'alors effectué manuellement. Auparavant, les employés étaient chargés de photographier le chargement à l'aide d'une tablette ou d'un appareil photo numérique, puis de trier manuellement les images dans une archive de fichiers.

Cependant, cette approche ne disposait pas d'une procédure standardisée et était source d'erreurs. « Il n'était pas rare d'obtenir des images floues, avec des zones cruciales masquées, ou de ne même pas pouvoir localiser les images parce qu'elles avaient manifestement été archivées de manière incorrecte, voire pas enregistrées », explique Striegel, décrivant la situation antérieure. Avec une documentation manuelle susceptible d'erreurs, des problèmes peuvent survenir même lorsque chaque camion est correctement chargé. Par exemple, en cas d'accident, l'expéditeur a besoin d'une preuve que la procédure correcte a été suivie afin de se dégager de toute responsabilité, mais celle-ci peut être manquante ou inutilisable.

Le plus grand défi pour la caméra et le logiciel consiste à s'assurer que les images générées contiennent des renseignements utiles. À cette fin, le programme effectue d'innombrables contrôles automatiques en arrière-plan. Afin de garantir des images exploitables dans toutes les conditions d'éclairage du camion, la caméra doit détecter qu'elle n'est pas exposée à la lumière du soleil ou à toute autre source lumineuse et que les fluctuations de température n'ont pas provoqué de buée sur l'objectif.

De plus, la programmation du logiciel doit garantir que le système trouve le bon moment pour l'enregistrement. À l'instant où le logiciel appuie sur le bouton d'enregistrement virtuel, aucun chariot élévateur ne doit se trouver dans le champ de la caméra et aucune personne identifiable ne doit être visible à l'image. Dans les applications particulièrement critiques, le système permet également de reconnaître les conteneurs individuels, par exemple à l'aide d'un code-barres, afin de garantir la traçabilité des livraisons partielles individuelles.

En ce qui concerne les opérations de chargement avec des chariots élévateurs, il existe un potentiel d'optimisation certain lorsque l'on tient compte de la mégadonnée et de l'intelligence artificielle. Cela pourrait être exploité en élargissant l'utilisation des appareils existants : « L'optimisation des itinéraires sur la base des données existantes est une possibilité. Si une solution logicielle peut combiner les renseignements provenant de l'emplacement exact dans l'entrepôt avec ceux concernant le chariot à charger, il est possible de réduire les temps de chargement et de limiter ou d'éviter les croisements potentiellement dangereux entre chariots élévateurs », explique Laufmann.

Ainsi, une combinaison intelligente de technologies de mesure, de protocoles ouverts et flexibles et de technologies de contrôle puissantes permet non seulement de gérer des tâches de contrôle simples, mais aussi de modéliser des processus de documentation complexes avec une grande variété d'interfaces, et ce, là où différents services et leurs exigences interagissent.