La réalité augmentée au service de l'optimisation des opérations de picking et putting dans les entrepôts

Augmented reality in the service of optimization of the putting and picking operations in warehouses

• Auteur / Autrice : Safa Gharbi
• Direction : Slim Hammadi, Hayfa Zgaya
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Automatique, Génie informatique, Traitement du Signal et des Images
• Date : Soutenance le 18/12/2015
• Etablissement(s) : Ecole centrale de Lille
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences pour l'ingénieur (Lille)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille - Centre de Recherche en Informatique- Signal et Automatique de Lille / CRIStAL
• Jury : Président / Présidente : Aziz Moukrim
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Jean-Charles Deconninck
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Abdellah El Moudni, Alassane Ballé Ndiaye

Mots clés

Mots clés contrôlés

Lunettes

Réalité augmentée

Intelligence artificielle répartie

Optimisation combinatoire

Préparation des commandes

Mots clés libres

Préparation de commandes

Putting

Optimisation

Méta heuristiques

Système multi-agent

Réalité augmentée

Lunettes connectées

Order picking

Putting

Optimization

Metaheuristics

Multi-agent System

Augmented reality

Smart glasses

Résumé

Ces travaux de recherche présentés dans cette thèse s’intègrent dans le cadre d’un partenariat entre Generix Group, éditeur de logiciels collaboratifs pour l’écosystème du commerce, et l’École Centrale de Lille portant sur la réalisation d’un système d’aide au déplacement des opérateurs intégrant la Réalité Augmentée (RA) dans le domaine de la supply chain. Dans la gestion des entrepôts, la préparation des commandes représente un processus important. Avoir une gestion optimisée des entrepôts en aidant les opérateurs à travailler dans des meilleures conditions est un enjeu majeur. Le but de cette thèse est de proposer un Système d’Aide à la Décision (SAD) dans les entrepôts pour l’optimisation des processus de picking et putting. L’aspect dynamique et ouvert du problème nous a conduits à adopter une modélisation multi-agent. Le système multi-agent proposé s’appuie sur les méta heuristiques pour gérer l’affectation aux opérateurs des chemins optimisés de préparation de commandes. Le système d’Alliance entre l’Optimisation et les Systèmes Multi-agent (AOSMA) proposé est basé sur une approche de modélisation, optimisation et simulation orientée agent intégrant la technologie des lunettes à RA. En effet, les lunettes connectées permettent d’afficher d’une manière confortable dans le champ de vision de l’opérateur les informations nécessaires afin d’améliorer l’efficacité et le rendement et de réduire les erreurs de picking et putting. Les résultats expérimentaux présentés dans cette thèse justifient l’alliance entre les Systèmes Multi-Agent et l’optimisation tout en intégrant la nouvelle technologie de RA pour assurer le pilotage des parcours de picking et putting

The research presented in this thesis belongs to a partnership between Generix Group, collaborative software vendor for Retail ecosystem, and the Ecole Centrale of Lille which aims to implement a Support System for Travel (SST) distance of pickers integrating Augmented Reality (AR) in the area of the supply chain. In warehouse management, order picking is an important process. Having an optimized warehouse management by helping order pickers to work in better conditions is a major issues. The aim of this thesis is to propose a Decision Support System (DSS) in warehouses to optimize picking and putting processes. The dynamic and open aspect of the problem has led us to adopt a multi-agent modelling approach. The proposed multi-agent system is based on metaheuristics to manage the optimized paths allocation to order pickers. The Alliance between the Optimization and Multi-Agent System (AOMAS) proposed is based on a modeling approach, optimization and agent-oriented simulation integrating Augmented Reality (AR) Smart Glasses. Indeed, the connected glasses can display in the operator's field of vision the necessary information to improve efficiency and effectiveness and reduce errors in picking and putting. The experimental results presented in this thesis, justify the alliance between the multi-agent systems and optimization integrating the new AR technology to ensure the piloting of picking and putting path.