KLS collabore avec Grenoble INP dans le cadre d’un programme de recherche pour concevoir une solution prédictive de modélisation d’entrepôt

 Baptisé Smart Data, ce programme de recherche lancé en septembre 2019 par l’éditeur de logiciels basé à Meylan, KLS Group a pour objectif de concevoir une solution prédictive de modélisation d’entrepôt. Cette solution sera intégrée à terme dans un WMS (ou Warehouse Management System), un logiciel informatique qui vise à optimiser la gestion des stocks et des approvisionnements au sein d’un entrepôt. Car la logistique hospitalière est un enjeu hautement stratégique pour répondre à l’objectif final : la qualité des soins et donc, la satisfaction du patient.

Mené conjointement avec l’école d’ingénieurs Grenoble INP, ce programme de recherche s’appuie sur le Big data et des algorithmes d’intelligence artificielle (IA). Sa vocation : calculer la taille idéale de l’entrepôt en fonction des processus et besoins spécifiques de chaque établissement de santé. KLS Group, présent auprès des établissements de santé depuis 1986, a en effet pu le constater : difficile pour les acteurs de la Supply Chain d’évaluer la taille d’entrepôt nécessaire pour absorber l’évolution d’activité de l’établissement dans le temps, ou encore d’optimiser l’implantation logistique pour répondre en urgence à une forte demande de certains produits.

L’IA pour dimensionner les ressources logistiques et estimer la consommation optimale des produits

L’enjeu est donc de taille pour apporter une réponse à haute valeur ajoutée pour la logistique santé. La première phase de ce programme de recherche, lancée en septembre 2019 et en cours de réalisation, consiste en une analyse des bases de données de consommation sur un échantillon de divers hôpitaux en France.

Nombre de services, nombre de patients accueillis, démographie du territoire sur lequel l’établissement est implanté… Différents paramètres sont recueillis afin de catégoriser les établissements dans un premier temps. L’objectif est ensuite d’analyser leur historique de consommation, afin de déduire des modèles mathématiques qui aideront à dimensionner les ressources logistiques et estimer la consommation optimale des produits.

Modélisation 3D de l’entrepôt pour dimensionner la plateforme logistique et optimiser son implantation

La seconde phase du projet consiste en la virtualisation des entrepôts. À cet effet, des entrepôts type seront cartographiés et découpés en zones 3D. La solution Smart Data proposera alors différentes modélisations de l’entrepôt selon les modèles de consommation requis, afin de répondre aux besoins actuels ou futurs de l’établissement.

Cette solution prédictive de modélisation d’entrepôt aidera donc les nouveaux établissements de santé à définir le dimensionnement de leur plateforme logistique et facilitera ainsi la gestion des approvisionnements et du stock. Elle permettra par ailleurs de favoriser une réorganisation rapide de l’implantation logistique pour répondre, en cas d’urgence, à des paramètres exogènes. Ce programme, qui devrait être finalisé en 2022, sera très probablement dupliqué à d’autres secteurs d’activité à forte variation de charge, tels que l’e-commerce ou les drives, annonce par ailleurs KLS Group.

Source : Communiqué de presse KLS Group du 8 avril 2020