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Étude de cas : Comment SimWell a aidé un répartiteur maritime à délaisser le travail manuel et économiser temps et argent.

Sommaire

Avec la pandémie de Covid-19 et les pénuries de personnel qui en découlent, il est essentiel d'être en mesure d'anticiper et de réagir à la demande de personnel à venir. Notre client, une entreprise de répartition de main-d'œuvre dans l'industrie maritime, voulait s'assurer qu'elle était en mesure de le faire. Ce processus est très réglementé et complexe. Chaque tâche confiée à un employé aura un impact sur la suivante, dans ce que l'on appelle un effet de cascade. Il est impossible de voir et de gérer toutes les interactions complexes sans des techniques d'Analytique avancée. Pour aider ce client à le faire, SimWell a construit un jumeau numérique de l'ensemble du processus de répartition. 

Grâce à ce jumeau numérique basé sur la simulation, notre client a pu concevoir de nouveaux scénarios en quelques clics pour réagir rapidement et améliorer le niveau de service qu'il fournit, tout en réduisant le coût de la planification qui était un processus fortement manuel pendant de nombreuses années. 

Aerial view of a shipping yard

L'objectif d'affaire

L'objectif principal de notre client était de pouvoir constater l'impact, sur une année, des changements dans la disponibilité des employés et de la variation de la demande pour l'industrie maritime. Avec l'augmentation de la demande pour le secteur des conteneurs et la réduction de la demande pour les croisières, l'industrie maritime a été durement touchée. La nécessité de comprendre la nouvelle situation et d'être capable de voir plus loin dans l'avenir a motivé le client à travailler avec SimWell pour l'aider à développer un jumeau numérique de l'ensemble de son processus de répartition. Cela leur permettrait de comprendre et de quantifier les différents scénarios. 

La Solution

La solution mise au point par SimWell était un jumeau numérique basé sur la simulation et connecté à un modèle de disponibilité. Le modèle de disponibilité a été utilisé pour prédire quand un employé serait disponible pour travailler un jour donné. Ce modèle a été formé sur la base de plusieurs années de données historiques. Le jumeau numérique a pu envoyer et recevoir des informations à ce modèle externe avant le processus de répartition, ce qui a permis de rationaliser complètement le processus. 

La sortie du jumeau numérique contenait toutes les informations de répartition (quelle tâche assigner à quel employé à quel moment). Cela représente des centaines de milliers de lignes de données. En utilisant un outil de BI, notre client a pu analyser en détail le comportement du modèle pour confirmer qu'il était extrêmement robuste et précis. Cela a également permis au client d'obtenir tous les indicateurs de performance clés nécessaires dans le même format que leurs données historiques et d'améliorer la capacité à comparer les résultats du scénario au système réel. 

Le résultat

Grâce à cette solution, notre client a pu tester plusieurs scénarios afin de planifier les mois et les années à venir. Notre client a pu économiser des centaines de milliers de dollars par année grâce au résultat initial, tout en automatisant le travail fastidieux de répartition manuelle des ressources à l'aide d'un tableau physique. L'outil est également extrêmement flexible, convivia et axé sur les données, ce qui a permis au client de l'utiliser seul et de continuer à tester des scénarios même après la fin du projet. Cela signifie que notre client est en mesure de continuer à s'améliorer et à réduire les coûts en utilisant continuellement l'outil pour prendre de meilleures décisions en matière de répartition.

Nous pouvons vous aider

Entrez dans la nouvelle ère de la digitalisation, et utilisez des outils d'analyse avancée pour automatiser et optimiser la répartition de vos travailleurs en tenant compte de toutes les variables : qualifications et compétences, productivité, heures supplémentaires, absentéisme, ou tout autre aspect de vos opérations. Appelez-nous dès maintenant pour comment nous pouvons vous aider ! 

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