14 kilomètres par quart de travail et personne ne l'a remarqué
Comment une analyse de l'efficacité de Motion-Mining® réalisée chez Sulky a révélé un potentiel d'économies de 26 % grâce à l'optimisation du processus de préparation des commandes.

Comment une analyse de l'efficacité de Motion-Mining® réalisée chez Sulky a révélé un potentiel d'économies de 26 % grâce à l'optimisation du processus de préparation des commandes.
Il existe des problèmes de logistique que tout le monde connaît, mais presque personne ne peut les quantifier. Longues distances entre les étagères. Des employés qui fouillent dans les ruelles au lieu de cueillir. Poignées situées au-dessus de la tête qui sollicitent votre dos et ralentissent le changement de vitesse. Vous le voyez, vous le ressentez, mais vous ne pouvez pas le saisir, ce qui rend beaucoup plus difficile l'évaluation du problème et l'optimisation ciblée.
Sulky GmbH, une filiale spécialisée du groupe GOLDNER, souhaitait en savoir plus et examiner de plus près ses processus de prélèvement pour suspendre et déposer des marchandises afin de mettre fin à ce jeu de devinettes.
Résultat : un potentiel d'économies pouvant atteindre 26 %, identifié grâce à une analyse d'efficacité automatisée avec des appareils portables en dix jours de mesure, sans même perturber à distance les opérations en cours.
Sulky exploite une zone de cueillette de cinq étages pour suspendre et déposer les marchandises. 25 employés travaillent à ce processus chaque jour.
La direction a délibérément choisi une approche axée sur les données : avant de définir les mesures, le processus doit être parfaitement compris. L'objectif était clair Transparence des processus comme base pour des décisions fondées concernant l'amélioration de l'efficacité et de l'ergonomie.
Le principe Motion-Mining® : les mouvements des employés sont enregistrés, visualisés et évalués automatiquement et de manière totalement anonyme, sans caméra, sans observation manuelle, sans intervention dans l'entreprise.
Les données relatives aux mouvements ont été enregistrées dans l'ensemble de la zone de cueillette pendant dix jours de mesure. Les chiffres présentés par la suite parlent d'eux-mêmes :
Une moyenne de 14 kilomètres Chaque employé a dépensé par quart de travail. Une grande partie de ce montant n'était pas une valeur ajoutée, mais le résultat d'itinéraires inefficaces et de longs temps de recherche dans les ruelles.
Il y avait également un problème ergonomique qui était resté invisible jusqu'à présent : 19 % de toutes les manipulations ont été considérées comme critiques (Proportion élevée de manutention en hauteur), ce qui entraîne un stress à long terme et réduit la vitesse du processus.
L'analyse des processus a identifié trois points de départ centraux pour le développement ultérieur des processus :
Sur la base des données de mesure, l'équipe de MotionMiners a élaboré des recommandations d'action pratiques, qui ont été évaluées en termes monétaires et adaptées directement aux points faibles identifiés. Il ne s'agit pas de bonnes pratiques génériques, mais de mesures qui correspondent exactement aux processus de Sulky.
Grâce aux données obtenues grâce à Motion-Mining®, Sulky a pu élaborer un plan d'action clair et hiérarchisé. Le potentiel d'économies révélé par l'analyse s'élevait à 26 %, sur la base des délais de préparation des commandes. D'un point de vue pratique, ce qui est encore plus important, c'est que les premières améliorations ont déjà été apportées. peu de temps après l'achèvement du projet est devenu visible. Pas de long processus de mise en œuvre, pas de mois d'incertitude.
Le projet de Sulky n'est pas un cas isolé. Il s'agit plutôt d'une tendance qui se manifeste à maintes reprises dans la logistique du commerce de détail. Les processus sont en cours d'exécution, mais personne ne sait vraiment comment procéder. Le potentiel reste invisible car la base de données est absente.
La leçon est claire : L'optimisation des processus commence par la mesure. Pas sur la base de suppositions, ni d'intuition, ni de ce que vous avez vu lors de la dernière visite, mais avec des données de processus valides issues d'un enregistrement structuré du statu quo sous la forme d'indicateurs de processus.
Motion-Mining® fournit exactement cette base. Automatisé et anonymisé. Sans interférer avec les opérations en cours.
Motion-Mining® est une technologie d'enregistrement automatisé et anonyme des séquences de mouvements dans les processus de logistique et de production. En visualisant et en analysant les données, il est possible d'identifier les inefficacités, les itinéraires inutiles et les risques ergonomiques, afin de cibler optimisation des processus.
Un projet de conseil comprend une visite du processus, la définition des objectifs, la collecte de données sur site, l'analyse des données, l'interprétation et l'élaboration de recommandations d'action spécifiques. L'intégration des données WMS, ERP ou MES est facultative pour une intégration encore plus approfondie Analyse de l'efficacité possible. L'analyse peut également être complétée par des véhicules pouvant être utilisés dans les processus.
Le projet Motion‑Mining® a créé une base de données bien étayée pour des améliorations ciblées en matière d'efficacité et d'ergonomie avec un potentiel allant jusqu'à 26 %.
La distance moyenne mesurée de 14 kilomètres par équipe a clairement mis en évidence les domaines dans lesquels les processus peuvent être simplifiés et les activités à valeur ajoutée renforcées.
Notre fiche d'information gratuite vous donne un aperçu complet de notre solution matérielle et logicielle.
Aperçu des fonctions du tableau de bord MPI
Détails sur l'anonymisation et la sécurité des données
Spécifications techniques du matériel et des logiciels