Secteurs

Entreprise

French
French

Secteurs

Entreprise

French

🚚 Bienvenue dans l’ère de la logistique 4.0

🚚 Bienvenue dans l’ère de la logistique 4.0

🚚 Bienvenue dans l’ère de la logistique 4.0

Entrepôt logistique moderne, bien organisé, avec du personnel en tenue de sécurité (gilets réfléchissants, casques, chaussures de sécurité) en train de charger ou déplacer des palettes avec des chariots élévateurs. Des caméras de vidéosurveillance classiques sont fixées en hauteur sur les murs ou sur des poutres. Un superviseur consulte un écran d’ordinateur affichant une interface claire et sobre avec des graphiques de flux logistiques, alertes de sécurité, indicateurs de performance ou traçabilité des colis. L’environnement est réaliste et fonctionnel, sans aucun élément futuriste, sans hologramme, sans robot, sans effets lumineux. Les scènes doivent représenter des situations concrètes de détection d’EPI manquant, de gestion de flux, ou d’analyse de zones de congestion. L’ensemble illustre l’efficacité de la vision par IA dans un cadre opérationnel industriel existant, sans ajout de technologies irréaliste
Entrepôt logistique moderne, bien organisé, avec du personnel en tenue de sécurité (gilets réfléchissants, casques, chaussures de sécurité) en train de charger ou déplacer des palettes avec des chariots élévateurs. Des caméras de vidéosurveillance classiques sont fixées en hauteur sur les murs ou sur des poutres. Un superviseur consulte un écran d’ordinateur affichant une interface claire et sobre avec des graphiques de flux logistiques, alertes de sécurité, indicateurs de performance ou traçabilité des colis. L’environnement est réaliste et fonctionnel, sans aucun élément futuriste, sans hologramme, sans robot, sans effets lumineux. Les scènes doivent représenter des situations concrètes de détection d’EPI manquant, de gestion de flux, ou d’analyse de zones de congestion. L’ensemble illustre l’efficacité de la vision par IA dans un cadre opérationnel industriel existant, sans ajout de technologies irréaliste
Entrepôt logistique moderne, bien organisé, avec du personnel en tenue de sécurité (gilets réfléchissants, casques, chaussures de sécurité) en train de charger ou déplacer des palettes avec des chariots élévateurs. Des caméras de vidéosurveillance classiques sont fixées en hauteur sur les murs ou sur des poutres. Un superviseur consulte un écran d’ordinateur affichant une interface claire et sobre avec des graphiques de flux logistiques, alertes de sécurité, indicateurs de performance ou traçabilité des colis. L’environnement est réaliste et fonctionnel, sans aucun élément futuriste, sans hologramme, sans robot, sans effets lumineux. Les scènes doivent représenter des situations concrètes de détection d’EPI manquant, de gestion de flux, ou d’analyse de zones de congestion. L’ensemble illustre l’efficacité de la vision par IA dans un cadre opérationnel industriel existant, sans ajout de technologies irréaliste

Dans un monde où la rapidité d’exécution et la précision sont devenues essentielles, les entrepôts logistiques ne peuvent plus se contenter de fonctionner « à l’ancienne ». La logistique 4.0, c’est une nouvelle génération d’outils et de méthodes qui transforment les opérations grâce à l’automatisation, la data et l’intelligence artificielle. Et parmi ces outils de rupture, l’analyse vidéo en temps réel occupe une place de choix.

Avec CORE, la solution développée par XXII, la vidéo devient bien plus qu’un système de surveillance : elle devient un levier de performance opérationnelle, de sécurité renforcée et d’optimisation continue.

👁️‍🗨️ Qu’est-ce que la vision augmentée dans un entrepôt ?

La vision augmentée ne se limite pas à afficher des images. Elle consiste à transformer les flux vidéo en informations exploitables grâce à l’intelligence artificielle. Les caméras existantes deviennent des capteurs intelligents capables de détecter, analyser et alerter en temps réel.

Avec CORE, la vidéo devient :

  • Un outil d’analyse de flux logistiques,


  • Un détecteur automatique de risques et incidents,


  • Une source de données pour améliorer les process et gagner en productivité.


⚙️ CORE : l’intelligence logistique branchée sur vos caméras

Pas besoin de tout changer : CORE se connecte aux systèmes de vidéosurveillance déjà installés. En quelques heures, votre entrepôt devient un environnement intelligent, piloté par des données en temps réel.

Voici ce que CORE vous permet de faire :

  • Visualiser les flux de circulation des engins et du personnel,


  • Identifier les goulets d’étranglement ou les zones sous-utilisées,


  • Détecter le non-port d’EPI ou les comportements à risque,


  • Mesurer les temps de chargement, d’attente ou d’inactivité,


  • Suivre la traçabilité des colis et des palettes.


📊 Quels bénéfices concrets pour votre entrepôt ?

La vision augmentée n’est pas un gadget : c’est un investissement à fort retour. Voici quelques résultats observés chez les clients équipés de CORE :

  • Jusqu’à -40 % d’incidents de sécurité,


  • +20 % d’efficacité sur les flux de manutention,


  • Réduction des pertes et erreurs,


  • Amélioration des taux de service et du respect des délais.


🧠 Vers une logistique prédictive et autonome

Avec les dernières avancées en matière d’IA, notamment les modèles de langage visuels (comme Gemini), CORE devient plus qu’un outil d’analyse : c’est un véritable copilote décisionnel. Il peut suggérer des ajustements, anticiper des problèmes, et même générer des tableaux de bord sur mesure, sans code.

Imaginez un entrepôt capable de s’adapter en temps réel à la demande, aux imprévus, et aux pics d’activité. C’est exactement ce que propose CORE : une logistique augmentée, autonome et évolutive.

🚀 En résumé : pourquoi choisir CORE pour votre logistique 4.0 ?

  • Installation rapide sur votre infrastructure vidéo existante


  • Analyse en temps réel des flux, des risques, et des performances


  • Adaptable à vos besoins métiers sans développement spécifique


  • Compatible avec vos outils WMS, TMS et ERP


  • ROI mesurable dès les premières semaines d’utilisation