SimWell combine un modèle de simulation Arena et une optimisation linéaire pour améliorer une chaîne d’approvisionnement en produits saisonniers


SimWell combine un modèle de simulation Arena et une optimisation linéaire pour améliorer une chaîne d’approvisionnement en produits saisonniers

La chaîne logistique

Cette compagnie vend notamment une famille de produits finis pour lesquel la demande subit une grande variation saisonnière. Planifier la production est un défi de taille. Il deviendrait très coûteux de simplement lisser la production sur la longueur de l’année au complet, puisque les volumes produits sont énormes et que les coûts de capitaux et de stockage sont très élevés.

De plus, cette compagnie venant récemment de faire l’acquisition de l’un de ses compétiteurs principaux, ils se devaient dÉtudier la nouvelle chaîne logistique dans son ensemble, pour évaluer si des économies pouvaient être réalisées en faisant certains ajustements. Ainsi, notre but était de modéliser la logistique sur la côte est nord-américaine afin de recommender la meilleure structure pour le réseau de distribution, une bonne méthode pour prévoir la demande et une manière efficace de planifiier la production.

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Les outils utilisés pour modéliser la demande et la distribution

La première étape de ce projet était une analyse statistique en profondeur de la demande historique pour bien comprendre les variations importantes dans la demande saisonnière des produits, ainsi que d’une année à l’autre. Le concept employé pour générer la demande dans le modèle Arena est une chaîne de Markov, qui est souvent utilisée dans des situations qui dépendent de la météo. Pour ce qui en est d’optimiser la production et de répartir la distribution et le stockage dans l’ensemble des emplacements de la compagnie, un outil d’optimisation était nécessaire. Un logiciel développé par Frontline Solvers ® a été utilisé. On modèle de programmation linéaire a été développé et utilisé pour déterminer la plupart des paramètres opérationnels du modèle de simulation Arena.

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Ensuite, ces paramètres d’entrée sont importés dans Arena, où l’on simule une année. À la fin de l’année, l’inventaire final se fait inscrire dans le solveur de programmation linéaire. Ces résultats sont utilisés pour optimiser un nouveau plan de production annuel, qui se voit poussé à son tour vers Arena, et ainsi de suite… Ce projet combinait donc des notions et aptitudes en optimisation, chaîne de Markov, simulation Monte Carlo et simulation par événements discrets.

Bénéfices pour le client

En conclusion, ce projet a permis de comparer plusieurs options pour améliorer la rentabilité de la chaîne logistique. Chaque option représentait des investissements potentiels de plusieurs millions de dollars et cette analyse a aidé grandement la compagnie à prendre la bonne décision.

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