Selon les prévisions d'Adobe, les acheteurs en ligne devraient dépenser plus de 275 milliards de dollars pendant cette période des fêtes, et les prestataires de logistique externalisée (3PL) en ressentiront l'effet dans la rapidité avec laquelle ils écoulent leurs stocks, et pas seulement dans leur capacité de stockage. Une tactique est possible avant le Black Friday et le Cyber Monday : le slotting des SKU, c'est-à-dire la réaffectation des références à des zones de préparation automatisées ou manuelles en fonction de leur fréquence de prélèvement.
Cette approche vient de Jonathan Puckett, Head of Solutions Excellence chez GreyMatter, un produit d'orchestration d'entrepôt. Elle repose sur le principe de Pareto et soutient que les exploitants peuvent gagner en débit sans attendre de nouveaux équipements ni de surface supplémentaire.
Pourquoi la vélocité guide les décisions de slotting
Selon le principe de Pareto, environ 80 % des ventes proviennent souvent d'environ 20 % des produits. Jonathan Puckett souligne que ce ratio n'a rien d'universel et que les données propres à chaque site montrent dans quelle mesure il s'applique. L'hypothèse de travail est plus étroite : une petite part des SKU peut représenter une grande part des prélèvements.
Cela compte, car chaque article qui entre dans un entrepôt est déconditionné, rangé puis retrouvé. Lorsque des SKU à rotation rapide génèrent de fréquents prélèvements dans un système automatisé, ils peuvent monopoliser des bacs et des postes dont d'autres commandes ont besoin. L'effet s'amplifie à mesure que le volume de haute saison grimpe. Si ces articles ne sont pas positionnés pour des prélèvements fréquents, il peut en résulter de la congestion, des manipulations supplémentaires et des goulots d'étranglement, tant dans les flux automatisés que manuels.
Ajouter de l'automatisation ou étendre la capacité peut lever ces limites, mais Jonathan Puckett rappelle que ces changements prennent du temps. Le reslotting est l'option la plus rapide. Dans certains systèmes et pour certains profils de commandes, déplacer certains SKU à forte vélocité vers des emplacements de prélèvement au sol dédiés pourrait libérer de la capacité automatisée pour d'autres stocks sans ralentir l'exécution des commandes.
Classer les SKU en rotations rapides, régulières et lentes
La méthode commence par repérer les SKU qui sortent de la plage normale de mouvement, c'est-à-dire ceux qui se vendent très vite et ceux qui se vendent très lentement. Chaque groupe fait l'objet d'un examen différent.
Pour les références à rotation rapide, il s'agit de savoir si les prélèvements fréquents provoquent de la congestion aux postes automatisés. Selon l'exploitation, des emplacements de prélèvement au sol dédiés ou le cross-docking peuvent convenir mieux que la récupération automatisée pour certains de ces SKU.
Pour les références à rotation régulière, il faut vérifier dans quelle mesure les flux automatisés existants absorbent une demande prévisible, et si les stocks sont placés là où ils peuvent être récupérés efficacement.
Pour les références à rotation lente, la recommandation est de déplacer les articles rarement prélevés vers le stockage de réserve. Cela libère les emplacements stratégiques pour les stocks qui bougent plus souvent.
Jonathan Puckett est catégorique : l'objectif n'est pas de sortir de l'automatisation toutes les références à rotation rapide. Il s'agit d'adapter l'emplacement à la demande réelle. Il ajoute qu'en haute saison, les fluctuations du volume de commandes et de la demande par SKU peuvent révéler des contraintes, et que les repérer tôt indique où ajuster le slotting, les effectifs ou la répartition des tâches. Selon l'exploitation, les ajustements peuvent inclure du personnel temporaire, des zones de préparation manuelle dédiées ou une répartition différente du travail entre processus automatisés et manuels.
Mesurer les résultats et coordonner le travail
Pour le bilan après la haute saison, Jonathan Puckett énumère quatre indicateurs : le temps d'origine, l'attente des opérateurs, le temps de transfert et la sensibilité des SKU au volume. Ensemble, ils doivent montrer où le travail a ralenti quand la demande a augmenté et où la capacité est devenue contrainte. Les constats indiquent ensuite quels emplacements modifier, si les effectifs correspondaient à la demande et où les flux automatisés et manuels doivent être mieux coordonnés. Il recommande d'en faire un examen annuel, afin d'en faire un processus reproductible plutôt qu'une course contre la montre à chaque haute saison.
Une fois le travail réparti entre zones automatisées et manuelles, les deux doivent être coordonnées à mesure que la demande et la capacité évoluent. Jonathan Puckett décrit les logiciels d'orchestration, avec GreyMatter comme exemple, comme des outils qui affectent les tâches entre des flux connectés selon des critères tels que la priorité des commandes, la position des stocks et la capacité en temps réel. L'avantage avancé est d'orienter le travail vers les bonnes ressources tout en gardant une visibilité sur l'ensemble de l'exploitation.
Il cite des résultats obtenus lors de déploiements de GreyMatter : des exploitants ont atteint 250 000 unités préparées en une seule journée, 99,95 % de livraisons dans les délais et 750 unités préparées par personne et par heure. Il précise que les résultats réels dépendent de l'exploitation et du déploiement.
Ce que cela signifie pour le secteur
Le conseil de fond est solide, et il reste modeste. Le slotting par vélocité est un exercice de données qui s'appuie sur des informations que la plupart des entrepôts possèdent déjà, et il n'exige aucun investissement. C'est donc une option réaliste dans les semaines précédant la haute saison, quand les changements d'envergure sont impraticables. Ces recommandations évitent aussi une idée reçue courante selon laquelle plus d'automatisation signifie toujours un meilleur débit. Elles traitent les postes automatisés comme des ressources partagées et limitées que les SKU à haute fréquence peuvent saturer.
L'article a toutefois ses limites. Il ne fournit aucune donnée sur le débit que le reslotting permet de regagner, ni de chiffres sur le nombre de SKU qui passent généralement en zones de prélèvement au sol. Le ratio 80/20 est présenté comme un point de départ, et Jonathan Puckett reconnaît qu'il varie selon les sites. Les quatre indicateurs d'examen sont nommés mais ni définis ni accompagnés de références, si bien qu'un lecteur ne peut pas encore savoir à quoi ressemble un bon résultat pour chacun d'eux.
Les chiffres de déploiement demandent eux aussi une lecture prudente. Ils proviennent de l'éditeur du produit d'orchestration dont il est question, ne sont rattachés à aucun client précis et ne sont pas liés à la méthode de slotting elle-même. Les 250 000 unités par jour, le taux de 99,95 % de livraisons dans les délais et les 750 unités par personne et par heure décrivent ce que des sites GreyMatter ont atteint, pas ce que le reslotting seul permet d'obtenir. La réserve de Jonathan Puckett selon laquelle les résultats dépendent de l'exploitation et du déploiement s'applique pleinement.
Par rapport aux alternatives, l'arbitrage oppose le temps à l'échelle. Étendre la capacité ou ajouter de l'automatisation peut relever le plafond, mais ne peut pas se faire en pleine saison. Le reslotting agit à l'intérieur du plafond existant. Savoir s'il suffit dépend de la distance qui sépare un entrepôt de ce plafond et du degré de concentration de sa distribution de prélèvements. Les exploitants qui le testent devraient mesurer les changements de slotting par rapport à leur propre référence sur les quatre indicateurs, car c'est la seule preuve que cette approche peut offrir aujourd'hui.
