Cas d’utilisation – Schéma Directeur Logistique

Comment positionner un nouvel entrepôt en fonction des couts de transports amont et aval, des contraintes d’entreposage tout en maitrisant la qualité de service ? Comment optimiser l’acheminement des marchandises dans un réseau logistique en prenant en compte les variations de volume ?

Les défis:

  • Des coûts élevés de transport et d’entreposage.
  • Le maintien d’un haut niveau de service.
  • La prise en compte des restrictions de capacité à chaque emplacement.
  • Un nombre et une demande de clients en évolution.

La solution – Voici comment nous procédons:

  • Découper le problème global en étapes individuelles et successives.
  • Définir des fonctions de coût pour le segment de transport amont puis pour le segment de transport aval mais aussi pour la partie entreposage.
  • Prendre en compte les capacités des emplacements (usines et entrepôts).
  • Utiliser le géocodage et les tables de distance intégrées.
  • Prendre en compte les coûts de franchissement des frontières et des coûts marginaux décroissants.
  • Introduire les contraintes sur les niveaux de service (par exemple, 95% des clients doit être dans un rayon de 2 heures d’un emplacement).
  • Afficher les barycentres en prenant en compte des distances par la route et des pondérations par client.
  • Déterminer le nombre d’emplacements et les meilleures implantations en fonction des volumes réels d’expédition.
  • Affecter les clients aux dépôts en tenant compte des coûts de transport et des capacités de chaque entrepôt.
  • Rechercher les meilleures politiques d’approvisionnement de la demande des clients au départ des usines, en direct ou via une chaine logistique à plusieurs niveaux.
  • Simuler et itérer différents scénarios à l’aide d’hypothèses sur les implantations et les coûts

Avantages pour les clients:

  • Coûts de transport et d’entreposage minimisés obtenus par une affectation optimisée des clients aux entrepôts.
  • Niveau de service amélioré obtenue par l’optimisation des temps et des distances.
  • Fiabilité de la planification augmentée par les simulations d’implantations.
  • Transparence des solutions améliorée par leur visualisation sur la carte.

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