Avec Fulfillment Flow, IFS Softeon introduit des agents d’intelligence artificielle capables d’analyser les opérations logistiques en temps réel et de recommander des actions aux responsables d’entrepôt. La solution a pour objectif de faciliter la prise de décision à partir des données opérationnelles, tout en tenant compte des interdépendances entre les différents processus logistiques.
Les entrepôts disposent aujourd’hui d’importants volumes de données sur les commandes, les stocks, les ressources humaines, les équipements et les systèmes automatisés. Leur exploitation reste toutefois complexe, notamment lorsque les décisions prises dans une zone ont des conséquences sur les autres activités. Une optimisation du réapprovisionnement, par exemple, peut perturber la préparation des commandes ou mobiliser des ressources nécessaires ailleurs.
Fulfillment Flow entend répondre à cet enjeu en croisant les informations opérationnelles en temps réel pour identifier les causes d’un dysfonctionnement et proposer des mesures correctives adaptées à la situation globale de l’entrepôt.
La solution repose sur plusieurs agents IA, chacun spécialisé dans un domaine : réception, gestion des vagues de préparation, main-d’œuvre, automatisation, implantation des produits, réapprovisionnement ou expédition. Ces agents analysent les données et transmettent leurs observations à un agent central chargé d’optimiser les flux dans l’ensemble de l’entrepôt. Fulfillment Flow évalue les conséquences de chaque décision sur l’ensemble des opérations, y compris les activités zones connexes comme les quais de réception ou les lignes de production.
Les utilisateurs peuvent interroger le système en langage naturel. IFS Softeon privilégie une approche dans laquelle l’IA assiste les équipes sans se substituer à elles. L’agent central soumet ses recommandations au responsable d’entrepôt, qui reste décisionnaire. Le système enrichit progressivement son analyse au fil des décisions successives.
