Lors d’une interview à l’occasion du podcast de Supply Chain Brain, le chercheur du MIT Matthias Winkenbach a mis en avant les capacités de GENESIS, un système développé en collaboration avec Mecalux et dédié à l’évaluation de milliers de stratégies de gestion des stocks en quelques minutes.
« De nombreuses entreprises qui exploitaient auparavant deux ou trois grands centres de distribution gèrent désormais des réseaux mondiaux composés de dizaines d’entrepôts », a déclaré Matthias Winkenbach, directeur de recherche au Center for Transportation & Logistics (CTL) du MIT. « Une activité de cette envergure complique le choix des produits à stocker sur chaque site ».
Afin d’optimiser la répartition des stocks, le MIT CTL et Mecalux ont développé ensemble la plateforme GENESIS (Genetic Evaluation & Simulation for Inventory Strategy), qui associe des outils de simulation et de machine learning pour analyser différentes stratégies de répartition des stocks entre plusieurs entrepôts.
GENESIS aide les entreprises à gérer leurs stocks et leur renouvellement en tenant compte de l’ensemble de leur réseau logistique. La plateforme permet de déterminer la quantité de stock à entreposer sur chaque site, le moment où il faut réapprovisionner les produits et la répartition des stocks nécessaire pour répondre à la demande future.
« L’avantage majeur de GENESIS, c’est sa rapidité », a précisé Matthias Winkenbach lors du podcast de Supply Chain Brain. « Il faut disposer non seulement d’une vue d’ensemble du réseau, mais aussi d’un outil capable de fournir des recommandations en quelques minutes, et non en quelques heures ». Grâce à l’évaluation simultanée de milliers de scénarios de stock et de demande, la plateforme permet aux responsables de la planification de comparer différentes possibilités afin de trouver le juste équilibre entre les coûts, les niveaux de stock et le service au client.
Plutôt que d’automatiser les décisions stratégiques, GENESIS sert d’outil d’aide à la décision, offrant des recommandations et appuya