Notre recherche montre que les entreprises qui sont à même d’exploiter pleinement le potentiel des réseaux sociaux pour l’innovation ouverte doivent adopter une approche holistique. Cela implique une stratégie d’innovation claire et reposant sur une approche collaborative mais aussi un investissement suffisant pour permettre un engagement de toute l’entreprise. Cet engagement est aussi nécessaire pour dépasser les barrières initiales à l’adoption. Si un tel engagement n’est pas possible, une approcheminimaliste, focalisée sur la fonction marketing peut se justifier mais n’a que peu d’effet sur l’innovation. En revanche, les stratégies intermédiaires risquent de voir l’entreprise enlisée dans une logique couteuse et peu productive.

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Robotic warehouses have transformed logistics, prioritizing speed and efficiency. However, traditional static priority systems often leave low-priority customers facing excessive delays, raising concerns about fairness. This research, based on Invia, a robotic warehouse company, proposes a dynamic priority allocation model to balance efficiency and fairness. By adjusting order priorities over time, this approach ensures that both high-priority and long-waiting low-priority orders receive timely fulfillment. Through stochastic modeling and simulations, we demonstrate that dynamic prioritization reduces delays compared to static and first-come, first-served (FCFS) models. Case studies in e-commerce and healthcare logistics illustrate the broader impact of fairness in automation. As industries increasingly rely on AI-driven decision-making, the balance between efficiency and equity becomes critical. This research challenges the assumption that robotic warehouses should optimize for speed alone and advocates for a future where fairness plays a central role in automated commerce.
YUAN Zhe - EMLV |
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- Logistique et Supply Chain, Transformation Digitale