L'arme secrète des robots autonomes d'entretien des sols : Les données

Alors, comment un commerce de détail peut-il mesurer de manière efficace et efficiente le nettoyage et l'assainissement de ses espaces publics, en plus de tout ce qu'il a à faire ? La réponse se trouve dans la technologie même conçue pour aider à atteindre un niveau de propreté complet, visible et constant : les robots autonomes d'entretien des sols.

Ce n'est un secret pour personne que les laveuses et les aspirateurs autoguidés ont relevé la barre en matière de nettoyage des sols durs et des surfaces moquettées, respectivement. Cependant, ces machines autonomes ont un superpouvoir moins connu qui est tout aussi vital pour des opérations réussies : En exécutant des tâches trop ennuyeuses, dangereuses et/ou sales pour les humains, ces robots de nettoyage capturent également des données opérationnelles robotisées et les téléchargent dans le nuage, où les mesures peuvent être consultées et transformées en une variété de rapports perspicaces. Ces rapports, à leur tour, fournissent aux dirigeants des mesures d'utilisation qui leur permettent d'évaluer l'efficacité de leurs investissements par rapport aux machines manuelles et aux humains effectuant le même travail, tout en fournissant des indicateurs clés de performance qui favorisent la prise de décisions stratégiques au niveau de la gestion des installations et des opérations.

La valeur des mesures est multiple.

Quels types de mesures d'utilisation en temps réel sont saisis lorsque nos robots sont au travail ? Il s'agit notamment de la surface couverte, des heures de fonctionnement, de la durée pendant laquelle un robot fonctionne en mode autonome ou en mode manuel, et du nombre d'itinéraires de nettoyage exécutés sur une période donnée. Grâce à ces informations, les responsables des installations et des opérations peuvent obtenir des informations précieuses qui les aident à maintenir les résultats de nettoyage sur la bonne voie ou à procéder à des ajustements pour les remettre sur la bonne voie, par exemple :

• Conformité du nettoyage
  Garantir la conformité avec les mandats de santé et de sécurité de l'entreprise, l'adhésion aux meilleures pratiques de l'industrie et le respect des directives gouvernementales n'est pas une mince affaire. Les données permettent de s'assurer que le nettoyage nécessaire a bien lieu et à quelle heure. Elles permettent également aux responsables de réaffecter le personnel à d'autres tâches d'assainissement, ce qui rend les magasins plus propres et plus sûrs pour les employés et les clients. Si les attentes en matière de conformité ne sont pas satisfaites, les données montrent où des ajustements peuvent être apportés pour améliorer les performances.
• Afficher des heures de productivité supplémentaires
  En plus des pénuries de main-d'œuvre de longue date, le travail multitâche constant et l'application de la distanciation sociale et du port de masques ont mis à rude épreuve la main-d'œuvre du secteur de la vente au détail. Si l'on ajoute à cela un taux de rotation élevé du personnel de nettoyage, il n'est pas étonnant que le temps manque pour que les opérations de nettoyage répondent aux normes établies. Les robots autonomes travaillent aux côtés du personnel humain pour aider à créer plus d'heures de nettoyage afin que tout soit fait. En saisissant les données relatives aux performances des robots, les responsables des opérations peuvent simultanément vérifier que le travail est effectué, tout en montrant combien d'heures supplémentaires de productivité sont gagnées, mesurées par les heures d'opération autonomes.
• Optimisation opérationnelle
  En plus de vérifier quelles parties d'un magasin sont propres et d'obtenir un aperçu des performances de nettoyage pour chaque robot et pour l'ensemble de la flotte, ces informations permettent également aux responsables d'apporter des modifications au flux de travail d'un robot en fonction des données. Par exemple, les robots peuvent être programmés pour répéter un itinéraire de nettoyage des sols dans les zones très fréquentées ou dans les rayons qui ont tendance à nécessiter plus d'attention (rayons viande et poisson). Parmi les autres améliorations, citons l'affectation de ressources et de personnel appropriés (embauche/licenciement) pour les opérations de nettoyage et la modification des priorités opérationnelles pour garantir une propreté maximale.

Investir dans des machines autonomes d'entretien des sols permet d'améliorer l'efficacité, la flexibilité et les résultats des opérations de nettoyage des commerces de détail. Mais sans un moyen concret de mesurer les performances de la machine robotisée, c'est comme acheter une voiture sans compteur kilométrique ni jauge d'essence. La capture de données en temps réel fournit le type d'informations significatives qui peuvent améliorer les résultats de nettoyage, révéler les lacunes afin que les responsables puissent rapidement atténuer les mauvais comportements, et prouver le retour sur investissement.

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