L'objectif d'affaire

L'objectif principal était d'aider les parties prenantes des franchisés à répondre à des questions cruciales sur l'exploitation des établissements, telles que:

"Quelle est la manière optimale d'aménager le restaurant ?", "Quel est le nombre de personnel nécessaire pour tirer le maximum de potentiel du restaurant ?", "Quel est le cadre d'exploitation le plus efficace ?" Cela aidera l'organisation à prendre de meilleures décisions, fondées sur des données, et à faire avancer l'entreprise plus rapidement. En outre, cela aidera l'équipe de l'entreprise à communiquer la nécessité d'un changement aux propriétaires de franchises. En fin de compte, ces améliorations permettront d'accroître l'efficacité, de réduire les besoins en main-d'œuvre et d'augmenter les bénéfices du magasin et de l'entreprise.  

La Solution

Les dirigeants de cette chaîne de restaurants se sont tournés vers SimWell pour les aider à développer une solution qui leur permettrait de répondre à leurs questions d'affaires critiques. SimWell a déterminé qu'un modèle de simulation basé sur des agents était le meilleur moyen de capturer les opérations du restaurant, de les recréer et de fournir des informations précieuses. 

La chaîne de pizzerias souhaitait se concentrer principalement sur les livraisons et les commandes à emporter. Les étapes de la fabrication des produits peuvent être divisées en plusieurs étapes : 

• Étirer la pâte;
• Passer à la ligne d'assaisonnement pour ajouter les garnitures;
• Cuire au four;
• Sortir du four, couper et mettre en boîte;
• Placer sur la grille de réchaud;
• Assembler le reste de la commande (boissons, salades, etc.);
• Prendre la commande assemblée pour la livrer ou pour commandes à emporter. 

Le modèle de simulation développé par SimWell comprend toutes ces étapes pour tester le nombre optimal de travailleurs pour le restaurant effectuant des tâches de fabrication de pizzas, tester le nombre d'opérations nécessaires pour maintenir le restaurant et atteindre les indicateurs de performance clés ciblés. Le modèle est basé sur des données et permet à l'utilisateur final de tester différents scénarios et situations hypothétiques. Les données d'entrée du modèle sont les suivantes  

• Une configuration de haut niveau telle que l'heure de début et la durée de l'exécution du modèle;
• La source des commandes : soit un assortiment hypothétique de produits échantillonnant des commandes à partir d'éléments de menu, soit des données historiques réelles provenant de commandes antérieures;
• Le guide de dotation déterminant les rôles et les priorités du personnel dans le magasin;
• Tous les articles du menu et la possibilité d'en ajouter de nouveaux;
• Les étapes nécessaires à la préparation de chaque produit, avec la possibilité de modifier les temps de traitement;
• La possibilité de modifier le taux d'arrivée des commandes afin d'exécuter différents scénarios en cas de forte affluence, de faible affluence, de vacances, etc.  

Les principales caractéristiques du modèle de la pizzeria sont les suivantes : 

• Possibilité de modifier l'horaire du personnel au cours de la journée; 
• Choisir différents scénarios d'exploitation avec des ajustements (base, optimisation du personnel, 3 scénarios pour le nouveau cadre d'exploitation, variation des tâches du personnel et affectation des postes de travail);
• À l'aide des scripts R, générer des données d'entrée pour le modèle, sur la base des données du système de gestion fournies par le client;
• Comparez ensuite les résultats de la simulation du modèle avec les données historiques d'un jour donné.
  

Comment la simulation a-t-elle été utile ?

SimWell a développé un modèle de simulation d'une pizzeria en utilisant le logiciel de simulation AnyLogic. Le modèle a été livré au client pour qu'il puisse l'utiliser dans le cadre d'une analyse plus approfondie. Le client a été impressionné par le réalisme de l'animation 3D et par la précision du processus. Le nouveau cadre d'exploitation créé dans le modèle a servi d'outil narratif pour la franchise et les autres parties prenantes. 

Toutes les données entrées par l'utilisateur dans le modèle peuvent être modifiées au moyen d'un interface personnalisé, ce qui offre de nombreuses possibilités d'analyse du modèle. En ce qui concerne les résultats, le modèle mesure les principaux indicateurs de performance, tels que le temps de chargement des pizzas dans le four, le temps d'attente, le temps de livraison des pizzas, l'utilisation du personnel de cuisine et la distance parcourue. 

Le modèle de simulation a servi d'outil puissant aux parties prenantes de la franchise pour visualiser et analyser les opérations typiques de leurs magasins et prendre des décisions éclairées. 

Exemples de scénarios à tester

Le modèle a été conçu pour être contrôlé par les données (data-driven), ce qui permet d'exécuter facilement divers scénarios. La modification des entrées dans l'interface principale permet des changements rapides sans qu'il soit nécessaire de modifier le modèle lui-même. Les scénarios et les changements de données peuvent être effectués par l'utilisateur du modèle du client. Voici des exemples des différents scénarios qui ont été testés : 

• Scénario d'optimisation - nombre idéal d'opérateurs pendant les heures de travail du magasin 

En utilisant la capacité d'optimisation intégrée dans AnyLogic, créer une expérience d'optimisation qui minimise le nombre de personnel pendant la journée en utilisant des métriques telles que les minutes par commande comme contrainte. Les résultats de l'optimisation sont affichés sous la forme d'un tableau de bord  dans PowerBI. 

• Quel est l'impact de la modification du cadre d'opérations en fonction de nouvelle configurations (trois sous-scénarios) ? 

Un modèle de simulation avec la mise en œuvre d'un nouveau cadre d'opérations permet au client d'effectuer une analyse plus approfondie des avantages de la nouvelle approche. L'analyse a démontré qu'il était possible d'améliorer le temps d'attente moyen en utilisant le nouveau cadre d'opérations dans le magasin. 

• Impact de l'ajout de nouveaux équipements/ressources.  

La possibilité de tester l'impact de l'ajout de nouveaux équipements ou de nouvelles ressources est implémentée dans le modèle, ce qui permet au client d'effectuer des analyses et d'aider à la prise de décision lors de l'introduction de nouveaux équipements dans les restaurants. 

• Études de congestion - réduire le nombre de pas que le travailleur doit effectuer pendant son service.

L'analyse initiale a permis d'établir une carte de densité des mouvements des travailleurs entre les postes de travail et à l'intérieur du restaurant. 

• Le nombre variable de travailleurs par poste de travail 

À l'aide d'une grille de main d'oeuvre, le modèle permet d'affecter plusieurs travailleurs par zone de travail, ce qui permet au client de tester différents scénarios d'affectation de personnel et de comparer l'utilisation du personnel et les mesures de satisfaction des clients.

Animation pour soutenir la communication

Le modèle peut être utilisé pour la visualisation en s'exécutant à différentes vitesses, ce qui permet à l'utilisateur de naviguer dans la représentation 3D selon ses besoins, en explorant des zones à l'intérieur de la pizzeria. La visualisation du modèle de simulation contient des éléments d'animation tels que : 

• Panneau de navigation pour passer d'un écran à l'autre. 
• Vue 2D et 3D de l'ensemble de la pizzeria. L'animation 3D comprend les murs, les pièces, le mobilier, l'équipement, les associés, les clients, les livreurs, le processus de fabrication des pizzas (pizzas et autres), les mouvements des associés entre les postes de travail et l'assemblage des commandes.
• Fenêtre de tableaux de bord avec les indicateurs de performance clés.
• Fenêtre des commandes pour présenter chaque ligne de commande passant entre les postes de travail.

Les résultats

Le modèle a été testé sur les données historiques des commandes des clients et s'est avéré valide et crédible. Le modèle de simulation de la pizzeria a permis aux décideurs d'avoir un aperçu du système pour aider à comparer plusieurs  scénarios d'exploitation hypothétiques et qu'il ne serait pas possible de tester sans simulation. 

La capacité d'optimisation d'AnyLogic a été incluse pour tester les améliorations de l'ordonnancement et aider les experts en la matière à prendre de meilleures décisions en matière de personnel. Des sessions de transfert de connaissances avec les utilisateurs du modèle leur ont permis de continuer à explorer différents scénarios et d'effectuer des analyses plus approfondies.

Demandez à SimWell comment nous pouvons vous aider dans l'exploitation de votre restaurant

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