Une entreprise souhaite réorganiser son approvisionnement, ainsi que ca production et ca distribution en visant les la minimisation des coûts totaux.
La production est organisée sur trois sites (w1, w2, w3), alimentés en module de création (b) par deux fournisseurs (z1, z2). A l’issue de la production, les produits finaux (p1, p2) sont transportés dans deux entrepôts de transit (l1, l2) qui constituent le point de départ pour la distribution des produits finis aux dix clients (k1,…, k10).
On trouve cependant dans la chaîne logistique quelques contraintes devant être prise en compte :
Le premier fournisseur (z1) ne livre les modules de qu’à deux sites de production (w1 et w2), le deuxième fournisseur par contre livre à toutes les trois industries. De plus, les deux fournisseurs ont des capacités maximales de module de construction qui peuvent être livrés aux sites de production ainsi qu’une capacité maximale de transport de module de création entre les fournisseurs et les différents sites de fabrication.
Les sites de production w1, w2, w3 produisent différentes sortes de produit (p1 et p2) : w1 fabrique le produit p1 et w2 le produit p2. La troisième usine peut fabriquer les deux produits. En outre, les trois sites ont des capacités maximales d’approvisionnement de module de construction. Ceci est lié à la place de stockage, qui est limitée.
Le produit p1 se compose de deux modules de création, tandis que le produit p2 consiste en 3 modules de création (c.f Figure 2 : Arborescence de la production, p. 14)
Les deux premières usines (w1 et w2) peuvent livrer les produits finis aux deux entrepôts, tandis que le troisième site (w3) fournit uniquement le deuxième stock (l2). De plus, un certain nombre de produits doivent être livrés aux entrepôts quotidiennement. En outre les deux entrepôts ont un débit journalier de 700 unités au maximum. Les entrepôts sont en sous-traitance et n’appartiennent en conséquence pas à l’entreprise.
La distribution est faite quotidiennement à partir des deux entrepôts qui sont des entrepôts de transit, et n’ont en conséquence pas de stock. Les poids-lourds quittent les entrepôts à 02 :00 heures et se déplace à la vitesse de 75km/h. Or pour garantir les livraisons le plus vite possibles, les produits finis doivent être arrivés chez les clients à 09 :00 heures au plus tard.
L’objectif de planification consiste ici en une minimisation des coûts totaux de la chaîne logistique et en l’organisation de celle-ci.
Sommaire
1. INTRODUCTION
2. LE PROBLEME DE PLANIFICATION
2.1 DESCRIPTION DU PROBLEME
2.2 DESCRIPTION GRAPHIQUE DU PROBLEME
2.3 PARTICULARITES DU PROBLEME
3. LE MODELE D’OPTIMISATION
3.1 EXPLICATION DE LA FORMULATION MATHEMATIQUE DU PROBLEME
3.2 LA MODELISATION DU PROBLEME
3.3 LES INDEX
3.4 LES VARIABLES DE DECISIONS
3.5 LES PARAMETRES
3.6 LES RESTRICTIONS
3.7 FONCTION OBJECTIVE
4. RESOLUTION DU PROBLEME A L’AIDE DU LOGICIEL AIMMS
4.1 LE PROGRAMME UTILISE
4.2 MODULATION DU PROBLEME DANS LE LOGICIEL
4.3 LA SOLUTION OPTIMALE ET DESCRIPTION DES RESULTATS
4.4 GRAPHIQUE RESUMANT LE RESULTAT
5. SCENARIOS A PARTIR DES POTENTIELS D’OPTIMISATION
5.1 SCENARIO : AUGMENTATION DE CAPACITE DE TRANSPORT DES FOURNISSEURS
5.1.1 Changements nécessaires dans la formulation mathématique
5.1.2 Changement dans la modulation du problème dans AIMMS
5.1.3 Analyse du résultat obtenue
5.2 SCENARIO : FERMETURE DE SITES DE PRODUCTION
5.2.1 Changement dans la formulation mathématique
5.2.2 Changements dans la modélisation du problème dans AIMMS
5.2.3 Analyse et comparaison des résultats obtenus.
5.3 SCENARIO : AUGMENTATION DES CAPACITES DE TRANSBORDEMENT
5.3.1 Changements dans la formulation mathématique du problème
5.3.2 Changements dans la modélisation du problème dans AIMMS
5.3.3 Analyse et comparaison des résultats obtenus
5.3.4 Graphique résumant le résultat final
5.4 COMPARAISON DES TROIS SCENARIOS
6. SCENARIO : GREVE SUR UN SITE DE PRODUCTION
6.1 CHANGEMENTS DANS LA FORMULATION MATHEMATIQUE
6.2 CHANGEMENTS DANS LE PROGRAMME
6.3 ANALYSE DES RESULTATS OBTENUS
6.3.1 Graphique résumant le résultat du scénario grève
7. CONCLUSION
Objectifs et thèmes de recherche
Cette étude vise à démontrer l'efficacité des modèles d'optimisation mathématique dans la gestion des chaînes logistiques complexes. L'objectif central est de minimiser les coûts totaux opérationnels en utilisant le logiciel AIMMS pour résoudre des problèmes de planification tactique et opérationnelle, tout en intégrant diverses contraintes réelles.
- Modélisation mathématique de la chaîne logistique.
- Utilisation du logiciel d'optimisation AIMMS.
- Analyse de scénarios d'optimisation (augmentation de capacité, fermeture de sites).
- Gestion de l'incertitude dans les décisions tactiques et opérationnelles.
- Évaluation des coûts globaux et recherche de solutions optimales.
Auszug aus dem Buch
1. Introduction
Dans un monde globalisé la modélisation et l’optimisation de problèmes de planification de la chaîne logistique constituent des facteurs clés pour la réduction des coûts d’une entreprise et pour l’obtention d’un bon résultat opérationnel. Des entreprises agissant à l’échelle mondiale doivent toujours essayer de minimiser les coûts totaux afin de maintenir ou de développer leur position sur le marché. Pour ceci, le développement de modèle mathématique décrivant la chaîne logistique est un outil extrêmement important. A l’aide de ce modèle mathématique, les entreprises peuvent analyser et évaluer leur chaîne logistique, afin de trouver des points de rupture ainsi que des potentiels d’optimisation.
La chaîne logistique d’une entreprise concerne toute opération de l’entreprise qui lui est nécessaire pour produire en qualité adéquate la bonne quantité de produits afin de satisfaire la demande de la clientèle. Une définition de la chaîne logistique de Simchi-Levi (c.f Simchi-Levi, Kaminsky, Simchi-Levi [1] p.1) explique que la gestion de la chaine logistique consiste en l’intégration dans un système commun, tout les fournisseurs, les sites de production, les entrepôts, ainsi que les clients, afin de garantir la production, en bonne quantité et qualité, des produits. De plus d’après la définition, la chaîne doit intégrer les transports en bonne quantités et aux bons endroits de tous les produits et des matériaux bruts, tout en minimisant les couts totaux du système.
Résumé des chapitres
1. INTRODUCTION: Présentation du contexte de la gestion logistique globale et de l'importance cruciale des modèles mathématiques pour la réduction des coûts.
2. LE PROBLEME DE PLANIFICATION: Description détaillée du cas fictif, incluant les contraintes de production, d'approvisionnement et de distribution.
3. LE MODELE D’OPTIMISATION: Définition de la structure mathématique, des variables de décision, des paramètres et de la fonction objectif à minimiser.
4. RESOLUTION DU PROBLEME A L’AIDE DU LOGICIEL AIMMS: Présentation de l'intégration du modèle dans AIMMS et des résultats obtenus pour le scénario initial.
5. SCENARIOS A PARTIR DES POTENTIELS D’OPTIMISATION: Évaluation de divers scénarios stratégiques comme l'augmentation des capacités ou la fermeture de sites pour minimiser les coûts.
6. SCENARIO : GREVE SUR UN SITE DE PRODUCTION: Analyse spécifique de la réorganisation de la chaîne face à une interruption imprévue de la production.
7. CONCLUSION: Synthèse des enseignements tirés de l'étude et confirmation de l'utilité des outils d'optimisation pour la rentabilité.
Mots-clés
Chaîne logistique, Modélisation mathématique, Optimisation, AIMMS, Planification, Coûts totaux, Approvisionnement, Production, Distribution, Scénario, Transport, Transbordement, Aide à la décision, Efficacité, Rentabilité.
Foire aux questions
De quoi traite principalement cet ouvrage ?
Le document traite de la modélisation et de l'optimisation des problèmes de planification au sein d'une chaîne logistique fictive à l'aide d'outils informatiques.
Quels sont les domaines thématiques couverts ?
Les thèmes principaux incluent l'approvisionnement en modules, la production, le transport des produits finis, le transbordement en entrepôts et la distribution aux clients.
Quel est le but principal de l'étude ?
L'objectif est de minimiser les coûts totaux de la chaîne logistique en trouvant la meilleure configuration possible via une approche mathématique.
Quelle méthode scientifique est employée ?
L'auteur utilise des modèles mathématiques d'optimisation linéaire et mixte, implémentés et résolus par le logiciel spécialisé AIMMS.
Que contient la partie consacrée au développement ?
Le développement détaille la formulation mathématique, la modélisation dans le logiciel, ainsi que l'analyse comparative de différents scénarios de gestion.
Quels sont les mots-clés qui définissent cette recherche ?
Les termes essentiels sont : logistique, optimisation, AIMMS, planification, réduction des coûts et modélisation.
Comment le modèle réagit-il à un scénario de grève ?
Le modèle est capable de simuler une production nulle sur un site donné et propose une réorganisation alternative des flux logistiques pour maintenir l'approvisionnement.
Pourquoi l'augmentation des capacités est-elle analysée ?
L'analyse vise à déterminer si les coûts d'investissement pour l'augmentation des capacités sont compensés par les économies réalisées sur le fonctionnement global de la chaîne.
Qu'est-ce que la "fonction objective" dans ce contexte ?
C'est la formule mathématique qui regroupe tous les coûts (approvisionnement, production, transport, transbordement) dont la somme doit être minimisée par le logiciel.
- Arbeit zitieren
- Christophe Gouin (Autor:in), 2009, Modélisation et résolution de problèmes de planification de la chaîne logistique à l’aide du logiciel d’optimisation AIMMS, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/172092
