Plan de rayon
Il montre à l’avance l’effet d’un rayon déplacé sur le flux client et la taille du panier.
Teste en simulation avant de toucher au magasin.
Jumeau numérique IA pour retail et entrepôt
Crée une copie 3D de ton magasin, entrepôt ou usine. Avant de déplacer un rayon, tu peux mesurer l’effet sur les ventes, les trajets du personnel et le temps de préparation.
Problème
Tu modifies le magasin à l’aveugle.
Réorganiser les rayons d’un magasin coûte cher en main-d’œuvre, en temps de fermeture et en ventes à risque. Pourtant, la décision repose souvent sur l’expérience. Autrement dit, sur une estimation. Si elle est mauvaise, tu ne le découvres que des semaines plus tard, quand le chiffre d’affaires baisse.
Dans un entrepôt, l’effet se mesure mieux mais reste le même. Quelques mètres de plus par trajet, multipliés par des milliers de commandes chaque jour, finissent par coûter des heures.
Ce que tu testes
On recrée le magasin à ses vraies dimensions. Tu testes les changements là-bas, puis tu les passes sur le terrain.
Flux client
Les mouvements appris depuis les caméras et les caisses réelles se rejouent dans la simulation.
Zones d'affluence
Les couloirs bouchés et les zones mortes apparaissent sur la carte de chaleur.
Trajet du personnel
Il calcule l’agencement qui raccourcit les trajets de réassort et de picking.
Intégration robot
Les trajets des transporteurs autonomes se testent avec le trafic humain avant d’aller sur site.
Temps de picking
Il mesure la distance marchée et le temps de picking par commande dans l’entrepôt.
Pour qui ?
Tu veux voir avant de changer l'agencement.
Enseignes qui hésitent à changer leur magasin
Pour les enseignes qui découvrent l’effet d’un déplacement de rayon après coup, quand revenir en arrière coûte cher.
Entrepôts ralentis par le temps de picking
Plus tes commandes augmentent, plus tes équipes marchent. Et tu organises l’espace au feeling.
Entreprises qui envisagent d'investir dans des robots
Pour ceux qui veulent mesurer les gains de l’automatisation avant de l’acheter.
Démo live
Exemple d’exécution · sans données réelles
Jumeau numérique · carte thermique
Résultat de simulation illustratif
Comment ça marche
Quatre étapes.
01
Mesure
On prend le plan du magasin, la hauteur des rayons et la position des caisses. Une copie à l’échelle est créée.
02
Alimente
Caméras, caisses et stock se branchent à la copie. La simulation imite les comportements réels.
03
Teste
Le nouvel agencement tourne en virtuel. Les résultats se comparent en carte de chaleur et en durée.
04
Applique
L’agencement gagnant passe sur le terrain. Le résultat réel nourrit la simulation.
Tech
Sur quoi ça tourne.
- NVIDIA Omniverse
- Isaac Sim
- Cosmos
- Python
- Go
- USD
La scène est créée au format USD dans NVIDIA Omniverse. Isaac Sim simule les mouvements des robots et des humains. Cosmos produit les scénarios et synthétise les images. Python gère le pipeline de données, Go la couche de services.
Visuels
FAQ
Ce que tu veux savoir avant qu’on parle.
Il faut quoi pour installer le modèle ?
Il nous faut les dimensions du lieu et la disposition des rayons. S’il existe un plan, on l’utilise. Sinon, on prend les mesures. Les données produits et ventes donnent ensuite vie à la simulation.
La simulation est-elle fiable ?
Tout dépend de tes données. Avec des ventes et des flux réels, l’outil montre bien la tendance. Il sert à comparer, pas à promettre un chiffre exact.
Il parle avec notre logiciel d'entrepôt actuel ?
Il fonctionne avec les systèmes capables d’exporter les stocks et les commandes. On crée la connexion lors de l’installation.
Combien de scénarios peut-on tester à la fois ?
Aucune limite. Chaque scénario garde son propre historique. Tu peux en comparer deux côte à côte et retrouver pourquoi l’un a été choisi.
On peut l'acheter maintenant ?
Non, c'est en développement. On échange pour un pilote.
Contact
Tu veux un truc proche ?
tu veux faire quoi ?
Dis-le en une phrase. On te dira ce qu’il faut et combien de temps ça prendra.