Revue de scénario : Quand le taux de remplissage masque l’échec opérationnel des palettes
Scénario et problème : Le solveur atteint 92 % de remplissage, mais l’opération échoue sur quai. Cause : des palettes définies sur L×l×H uniquement, ignorant poids propre, charge utile et tolérances de gerbage. Pourquoi c’est sous-estimé : La priorité KPI porte sur le volume. Les limites structurelles sont traitées comme secondaires, alors qu’elles dictent la faisabilité terrain et la sécurité. Opérations clés (vidéos création IA/manuel, étapes de saisie) : Configurer « poids propre », « charge max », « hauteur max de cargaison » et « dégagement de renfort ». Pourquoi c’est important : Ces champs alimentent les algorithmes d’équilibre et de gerbe, transformant des blocs 3D théoriques en unités physiquement stables. Mauvaise vs fiable : La mauvaise approche laisse les limites ouvertes ou théoriques, générant des empilages irréalistes. L’approche fiable impose des valeurs réelles, une validation via la vue détail, et un contrôle de cohérence avant plan. Rôle outil vs validation manuelle : L’IA aligne automatiquement les données brutes, limitant les conversions erronées. L’expert doit valider les contraintes d’équipement (pression au sol, type de chariot) et approuver les paramètres avant le calcul asynchrone.