Glossaire

La déclaration en douane est une déclaration formelle adressée aux autorités douanières concernant des marchandises destinées à être importées dans un territoire douanier, exportées de celui-ci ou placées en transit. Elle contient toutes les informations nécessaires pour déterminer le traitement douanier applicable à une expédition.

Une déclaration en douane comprend notamment des informations sur la nature, la quantité, la valeur et l’origine des marchandises, le destinataire ainsi que les opérations de transport concernées. Les systèmes douaniers numériques et les interfaces avec les systèmes ERP, TMS et les solutions de gestion documentaire facilitent la transmission et le traitement automatisés de ces données. Une déclaration en douane correcte est indispensable à un dédouanement fluide et contribue à éviter les retards, les erreurs et les coûts supplémentaires dans le commerce international.

Exemple pratique :
Pour une expédition internationale de fret aérien, les données relatives aux marchandises et au fret sont regroupées numériquement puis transmises aux autorités douanières dans le cadre de la déclaration en douane électronique.

Voir aussi : Dédouanement, Données de fret, Fret aérien, Gestion des documents d’expédition, Système de gestion du transport (TMS), Système douanier, Visibilité de la chaîne logistique, Voies de transport

Le dédouanement englobe l’ensemble des processus et formalités nécessaires lors de l’importation, de l’exportation ou du transit de marchandises à travers les frontières douanières. Il garantit le respect des dispositions légales, la déclaration correcte des marchandises et le traitement conforme des droits et taxes.

Le dédouanement comprend notamment l’établissement des documents douaniers, la classification des marchandises, la détermination de leur valeur en douane ainsi que la communication avec les autorités douanières. Les systèmes numériques et l’acquisition automatisée des données permettent de fournir de manière fiable des informations pertinentes telles que les numéros d’article, les données d’origine, le poids et les dimensions. Une base de données correcte accélère les formalités douanières, réduit les erreurs et assure la transparence des flux internationaux de marchandises.

Exemple pratique :
Pour une expédition internationale de fret aérien, les dimensions et les données de poids acquises automatiquement sont utilisées avec les données relatives aux marchandises pour établir les documents douaniers.

Voir aussi : Déclaration en douane, Données de fret, Fret aérien, Gestion des documents d’expédition, Système de gestion du transport (TMS), Transport de marchandises, Visibilité de la chaîne logistique, Voies de transport

Le Deep Learning est un sous-domaine du Machine Learning reposant sur des réseaux neuronaux artificiels comportant plusieurs niveaux de traitement. Il permet la détection automatique de modèles complexes et de corrélations au sein de grandes quantités de données.

Dans le domaine de la logistique, le Deep Learning est notamment utilisé pour le traitement d’images, la détection d’objets, le contrôle qualité et l’analyse automatique des colis. Les algorithmes apprennent à partir de vastes ensembles de données d’entraînement et améliorent continuellement la précision de leur détection. Cela permet d’automatiser les processus, de réduire les erreurs et de faciliter la prise de décision sur la base de données précises.

Exemple pratique :
Dans un centre de traitement de colis, un modèle de Deep Learning détecte automatiquement les cartons endommagés, les étiquettes manquantes et les charges débordantes pendant le processus de convoyage.

Voir aussi : Analyse des données, Analyse prédictive (Predictive Analytics), Big Data, Computer Vision, Intelligence artificielle (IA), Machine Learning, Reconnaissance d’objets assistée par IA, Traitement d’images

Un dépassement désigne la partie d’un colis ou d’un chargement qui dépasse les dimensions autorisées d’un support de charge, d’une palette ou d’un moyen de transport. Il peut compromettre la sécurité, la manutention et le bon déroulement des processus logistiques.

Les dépassements peuvent notamment résulter d’un mauvais positionnement des marchandises, d’un chargement irrégulier ou d’un emballage inadapté. Dans les systèmes logistiques automatisés, ils sont détectés et évalués à l’aide de caméras, de LiDAR, de scanners laser ou de Systèmes DWS (Dimension Weight Scanning). Leur détection précoce permet d’éviter les collisions avec les installations de convoyage ou les systèmes de rayonnage et contribue au respect des réglementations de transport et de sécurité.

Exemple pratique :
Avant le stockage, un système de contrôle automatisé détecte le dépassement latéral d’une palette et la dirige vers une zone de reprise manuelle.

Voir aussi : Contrôle des contours, Détection d’objets, Irregs, Marchandises encombrantes, Mesure dimensionnelle, Système DWS (Dimension Weight Scanning), Technologie des capteurs, Validation

La détection d’objets désigne l’identification et la localisation automatiques d’objets dans des images, des données 3D ou des environnements surveillés par des capteurs. Elle permet de reconnaître la présence, la position et les caractéristiques d’objets au sein d’un processus automatisé.

Dans le domaine de la logistique et de l’automatisation, la détection d’objets est utilisée notamment pour identifier des colis, des palettes, des marchandises ou des éléments perturbateurs. Des caméras, des scanners laser, des capteurs 3D ou des systèmes LiDAR fournissent les données nécessaires à leur détection. En combinaison avec des systèmes de mesure et de commande, elle contribue à automatiser les processus de contrôle, de tri et de manutention.

Exemple pratique :

Un système de mesure détecte automatiquement une palette et son chargement afin de déterminer leur position et de lancer le processus de mesure.

Voir aussi : Capteurs 3D, Capteurs de caméra, Computer Vision, Contrôle des contours, Deep Learning, Intelligence artificielle (IA), Reconnaissance d’objets assistée par IA, Traitement d’images

La détection des formes libres désigne la reconnaissance et l’analyse automatiques d’objets présentant une géométrie irrégulière ou non standardisée. Elle permet d’acquérir de manière fiable les caractéristiques d’unités de chargement dont la forme diffère des formes classiques telles que les parallélépipèdes ou les cylindres.

Pour la détection des formes libres, des capteurs 3D, des scanners laser ou des systèmes de traitement d’images assistés par intelligence artificielle sont utilisés afin d’acquérir et d’analyser avec précision les contours d’un objet. Les marchandises encombrantes, asymétriques ou de forme irrégulière peuvent ainsi être mesurées automatiquement et intégrées aux processus logistiques. La détection des formes libres améliore la qualité des données, réduit les corrections manuelles et facilite l’optimisation de la planification du transport et du stockage.

Exemple pratique :
Dans un centre logistique spécialisé dans le mobilier, un système de mesure détecte automatiquement les contours de meubles de formes différentes et détermine leurs dimensions pour la planification du transport.

Voir aussi : Capteurs 3D, Computer Vision, Contrôle des contours, Détection d’objets, LiDAR, Marchandises encombrantes, Reconnaissance d’objets assistée par IA, Traitement d’images

La DIN EN ISO 9001 est une norme internationalement reconnue relative aux systèmes de management de la qualité. Elle définit les exigences permettant aux entreprises de piloter, de surveiller et d’améliorer continuellement leurs processus de manière systématique.

La norme repose sur une approche orientée processus et favorise notamment l’orientation client, l’approche fondée sur les risques ainsi que l’amélioration continue des processus. Les entreprises certifiées selon la norme DIN EN ISO 9001 démontrent que leurs processus sont documentés, traçables et régulièrement contrôlés. Dans le domaine de la logistique, cela contribue à garantir une qualité constante des produits et des services ainsi que des processus de travail fiables et transparents.

Exemple pratique :
Lors d’un audit, une entreprise de logistique démontre, à l’aide de son système de management de la qualité certifié selon la norme DIN EN ISO 9001, que tous les processus, du contrôle à la réception des marchandises jusqu’à l’expédition, sont documentés et continuellement améliorés.

Voir aussi : Assurance qualité, Audit, Certification, Contrôle qualité, Documentation, Évaluation de la conformité, Gestion de la qualité, Validation

La Directive européenne sur les instruments de mesure (Measuring Instruments Directive, MID) est une directive de l’Union européenne qui définit des exigences harmonisées applicables à certains instruments de mesure ainsi qu’à leur évaluation de la conformité. Elle constitue la base permettant de mettre légalement ces instruments sur le marché au sein de l’Union européenne et de les utiliser dans des applications soumises à des exigences réglementaires.

La MID définit des exigences relatives à l’exactitude de mesure, à la fiabilité, à la documentation et à l’évaluation de la conformité de certains instruments de mesure. Dans le domaine de la logistique, elle est particulièrement pertinente lorsque des valeurs de mesure sont utilisées à des fins de facturation et doivent respecter les exigences légales en matière de métrologie. Les fabricants et les exploitants bénéficient ainsi de normes européennes harmonisées qui facilitent l’utilisation transfrontalière de systèmes de mesure appropriés.

Exemple pratique :
Un prestataire logistique utilise des systèmes de mesure dont la conformité aux exigences de la MID a été démontrée afin de pouvoir utiliser, dans toute l’Europe, des valeurs de mesure destinées à la facturation dans le respect de la réglementation.

Voir aussi : Aptitude à la vérification métrologique, Certification, Conforme à la MID, Étalonnage, MID (Measuring Instruments Directive), Système apte à la vérification métrologique, Technique de pesage, WELMEC

La documentation comprend la collecte structurée, la conservation et la mise à disposition d’informations relatives aux produits, aux processus, aux systèmes ou aux procédures. Elle permet de rendre les connaissances traçables et de créer une base uniforme pour l’exploitation, le contrôle et le développement ultérieur.

Dans le domaine de la logistique et de l’automatisation, la documentation comprend notamment les documents techniques, les descriptions de processus, les données de mesure, les justificatifs de maintenance ou les informations d’expédition. Les systèmes de documentation numérique permettent une gestion centralisée et facilitent la traçabilité des opérations. Une documentation complète et à jour contribue à l’assurance qualité, à la sécurité des processus ainsi qu’au respect des exigences légales et spécifiques aux clients.

Exemple pratique :
Pour un système de mesure automatisé, les procès-verbaux de mise en service, les résultats des contrôles et les informations de maintenance sont documentés sous forme numérique et conservés comme justificatifs ultérieurs.

Voir aussi : Assurance qualité, Audit, DIN EN ISO 9001, Évaluation de la conformité, Gestion de la qualité, Gestion documentaire, Traçabilité, Validation

Les données 3D sont des informations numériques permettant de décrire spatialement un objet ou un environnement. Elles représentent en trois dimensions les géométries, les contours, les dimensions et les positions et servent de base aux processus de mesure, d’analyse et d’automatisation.

Les données 3D sont acquises à l’aide de capteurs tels que des systèmes LiDAR, des scanners laser ou des caméras 3D, puis traitées numériquement. Dans le domaine de la logistique, elles permettent de mesurer avec précision les colis, les palettes et d’autres unités de chargement ainsi que de détecter automatiquement les informations relatives à leur forme et à leur position. Elles contribuent ainsi à optimiser les flux de matières et à fournir des données de base fiables aux systèmes en aval.

Exemple pratique :
Lors de la réception des marchandises, un Système DWS Dimension Weight Scanning acquiert automatiquement les données 3D d’une palette et transmet ses dimensions au système de gestion d’entrepôt.

Les données avancées sur le fret (Advanced Freight Data, AFD) sont des informations standardisées relatives à un envoi, transmises électroniquement aux autorités, aux transitaires ou aux prestataires logistiques avant son arrivée. Elles permettent d’effectuer une analyse précoce des risques, de faciliter le traitement douanier et de planifier les processus logistiques.

Les données avancées sur le fret comprennent notamment des informations sur l’expéditeur, le destinataire, le contenu des marchandises, le poids, les dimensions, l’itinéraire de transport et les numéros d’identification. La mise à disposition anticipée de ces informations accélère les procédures douanières, améliore la transparence tout au long de la chaîne logistique et facilite la gestion efficace des flux internationaux de marchandises. Les systèmes logistiques modernes génèrent et traitent ces données automatiquement et les intègrent aux systèmes ERP, TMS ou douaniers.

Exemple pratique :
Avant l’arrivée d’un envoi de fret aérien, les données avancées sur le fret sont transmises électroniquement aux autorités douanières afin d’accélérer son dédouanement et de permettre la poursuite du transport sans retard.

Les données de base regroupent les informations fondamentales utilisées à long terme concernant les produits, les clients, les fournisseurs, les matériaux ou les processus d’une entreprise. Elles constituent une base de données centrale pour les processus commerciaux et logistiques récurrents.

Dans le domaine de la logistique, les données de base comprennent notamment les références des articles, les dimensions, les poids, les informations d’emballage ou les caractéristiques d’identification des marchandises. Une qualité élevée des données est essentielle pour assurer une planification fiable, la gestion des stocks, les processus de transport et les opérations automatisées. Les systèmes ERP, WMS et DWS utilisent ces données pour piloter efficacement les processus et mettre les informations à disposition dans les différents domaines de l’entreprise. Des données de base erronées ou incomplètes peuvent entraîner des dysfonctionnements dans les processus.

Exemple pratique :
Avant le stockage d’un nouvel article, ses dimensions et son poids sont acquis et enregistrés comme données de base dans le système ERP et le système de gestion d’entrepôt.

Voir aussi : Acquisition des données de base, Données valides, Master Data Management (MDM), Saisie de données, Saisie des données de mesure, Système ERP, Système de gestion d’entrepôt (WMS), Validation

Les données de fret regroupent toutes les informations permettant de décrire clairement un envoi ou une unité de chargement et nécessaires à son transport. Elles servent à la planification, au pilotage, à la documentation et à la facturation des processus logistiques.

Les données de fret comprennent notamment les dimensions, le poids, le poids volumétrique, les caractéristiques d’identification, les informations relatives à l’expédition et au destinataire ainsi que les données nécessaires au transport. Les Systèmes DWS (Dimension Weight Scanning) modernes et les technologies d’identification acquièrent automatiquement ces données et les transmettent directement aux systèmes de gestion d’entrepôt, de gestion du transport ou ERP. Des données de fret complètes et fiables améliorent la transparence tout au long de la chaîne logistique et constituent la base de processus logistiques efficaces et économiques.

Exemple pratique :
Avant l’expédition d’un composant de machine, toutes les données de fret sont acquises automatiquement et transmises au système de gestion du transport afin que le transport puisse être traité sans saisie manuelle supplémentaire.

Voir aussi : Advanced Freight Data (AFD), Dédouanement, Fret, Fret aérien, Mesure du fret, Système de gestion du transport (TMS), Transport de marchandises, Visibilité de la chaîne logistique

Les données valides désignent des informations correctes, complètes, traçables et adaptées à l’usage auquel elles sont destinées. Elles constituent une base fiable pour les processus automatisés, les analyses et la prise de décisions éclairées.

Dans le domaine de la logistique, les données valides sont essentielles pour assurer un pilotage fiable des flux de marchandises et d’informations. Elles comprennent notamment les dimensions, les poids, les données d’identification ou les données de base correctes des colis et des unités de chargement. Les systèmes de mesure automatisés, les Systèmes DWS (Dimension Weight Scanning) et les interfaces numériques contribuent à garantir la qualité des données et à réduire les erreurs liées aux saisies manuelles. Une validité élevée des données améliore la transparence, la sécurité des processus et l’efficacité tout au long de la chaîne logistique.

Exemple pratique :
Un Système DWS (Dimension Weight Scanning) acquiert automatiquement les dimensions et le poids d’une palette et fournit des données de fret valides pouvant être utilisées directement pour la planification du transport et la facturation.

Voir aussi : Acquisition de données, Acquisition des données de mesure, Analyse des données, Données de base, Exactitude d’acquisition, Intégrité des données, Saisie des données de mesure, Validation

Les droits d’accès définissent les autorisations accordées aux utilisateurs, aux appareils ou aux systèmes pour accéder à certaines données, fonctions et applications. Ils déterminent les actions pouvant être effectuées au sein des systèmes numériques.

Dans les environnements logistiques et d’automatisation, les droits d’accès constituent un élément important de la sécurité informatique. Ils sont gérés au moyen de rôles utilisateurs et de concepts d’autorisation et garantissent que les collaborateurs accèdent uniquement aux informations et aux fonctions nécessaires à leurs tâches. Ils permettent ainsi de protéger les données sensibles, d’empêcher les modifications non autorisées et d’assurer la traçabilité des processus numériques.

Exemple pratique :
Un technicien de maintenance dispose de droits d’accès définis pour un Système DWS (Dimension Weight Scanning), lui permettant d’utiliser les fonctions de maintenance, tandis que la modification des paramètres système est réservée aux administrateurs.

La durabilité englobe l’orientation à long terme des mesures économiques, écologiques et sociales visant à utiliser les ressources de manière responsable tout en tenant compte des générations futures. Elle associe l’efficacité à une gestion responsable de l’environnement et des ressources.

Dans le domaine de la logistique, la durabilité se traduit notamment par des processus économes en énergie, l’optimisation des itinéraires de transport, la réduction des émissions et une meilleure utilisation des capacités disponibles. Les technologies numériques telles que les Systèmes DWS (Dimension Weight Scanning), l’automatisation et l’analyse de données permettent de planifier les transports plus efficacement, de réduire les capacités de chargement inutilisées et d’utiliser les ressources de manière plus ciblée. Les solutions logistiques durables contribuent ainsi à concilier performance économique et responsabilité environnementale.

Exemple pratique :
Une entreprise de logistique utilise les données précises de volume et de poids fournies par un Système DWS (Dimension Weight Scanning) afin d’optimiser le taux de remplissage des véhicules et d’éviter les transports inutiles.

Voir aussi : Efficacité énergétique, Logistique verte, Optimisation des processus, Optimisation du transport, Optimisation du volume, PPWR (Packaging and Packaging Waste Regulation), Réduction des émissions de CO₂, Utilisation de l’espace