Contexte et enjeux

Les dirigeants de la société de vente au détail savaient que l'analyse financière à l'aide de feuilles de calcul ne pouvait tout simplement pas rendre compte de la complexité de leur système. Ayant plusieurs centaines de fournisseurs et prévoyant d'augmenter le nombre de magasins à près d'une centaine, ils avaient besoin d'une équipe expérimentée disposant des derniers outils d'optimisation de la chaîne d'approvisionnement.

Les problèmes d'optimisation logistique sont difficiles car ils doivent imiter la façon dont les marchandises sont transportées des fournisseurs aux entrepôts et aux magasins. Les approches traditionnelles de l'optimisation logistique peinent à prendre en compte la complexité de la distance parcourue par la route et calculent généralement les distances "à vol d'oiseau", ce qui fausse les itinéraires réels que les camions emprunteraient entre le point d'origine et le point de destination. Lorsqu'une grande partie de vos opérations est située dans une péninsule, vous ne voulez pas utiliser une méthode qui suppose que les camions peuvent rouler sur l'eau.

En outre, la recherche d'une solution qui fonctionnerait pendant plusieurs années est particulièrement difficile, car la proposition doit trouver un équilibre entre les exigences des opérations actuelles et celles des opérations futures. Chaque année, de nouveaux magasins sont ajoutés au réseau et doivent être pris en compte dans le problème.

La solution potentielle fournie pour la première année ne sera probablement pas optimale pour l'ensemble de la période considérée et pour une étape ultérieure. Pour chaque période, de multiples options doivent être envisagées et un outil puissant est nécessaire pour fournir ces scénarios et produire des résultats comparables permettant de prendre une décision en connaissance de cause.

La Solution

Pour relever ces défis, l'équipe a proposé de réaliser une analyse de terrain suivie d'un exercice d'optimisation du réseau qui fournirait au détaillant la visibilité et les informations nécessaires pour prendre une décision en toute confiance. SimWell a été chargé de mener ces analyses, en utilisant le puissant logiciel d'analyse de la chaîne d'approvisionnement anyLogistix.

L'analyse Greenfield (GFA) 

est une approche mathématique visant à déterminer le nombre et l'emplacement optimaux des centres de distribution. Elle tient compte de l'emplacement et des volumes de chaque nœud - fournisseurs et magasins - pour proposer le nombre de centres de distribution dont nous avons besoin si nous voulons servir nos clients dans un rayon déterminé. Si nous savons combien de centres de distribution nous voulons dans notre réseau, l'analyse du champ vert est capable de trouver l'emplacement optimal de ces centres de distribution pour minimiser la distance totale parcourue par nos produits.

Une fois que nous avons de bons candidats pour nos centres de distribution proposés par une GFA, une analyse d'optimisation de réseau (NO) nous aide à comprendre en détail quelles sont les différences entre ces alternatives. L'optimisation du réseau peut projeter les coûts d'exploitation et de transport de toutes les combinaisons de candidats potentiels et les classer de la combinaison optimale à la moins optimale.

Les dirigeants du détaillant souhaitaient répondre à deux questions différentes :

• D'une part, le nombre de centres de distribution dont ils auraient besoin s'ils voulaient desservir tous leurs magasins en une journée.
• Deuxièmement, quel serait l'emplacement le plus optimal s'ils voulaient n'avoir que deux centres de distribution pour desservir leurs magasins.

Afin de répondre à ces exigences, l'équipe de SimWell et de la société de conseil en chaîne d'approvisionnement a retroussé ses manches et s'est mise au travail.

Les Résultats

L'équipe de SimWell a effectué des analyses rigoureuses de la GFA et de la NO afin de proposer plusieurs options à examiner. L'alternance entre car elle nous permet de passer facilement du modèle GFA au modèle NO et de tirer pleinement parti de chaque méthodologie. GFA et NO est très pratique lorsque nous utilisons anyLogistix, car elle nous permet de passer facilement du modèle GFA au modèle NO et de tirer pleinement parti de chaque méthodologie.

La méthodologie utilisée par SimWell a considérablement amélioré la précision des solutions potentielles puisqu'elle a permis de comparer les résultats optimaux pour plusieurs années. De plus, l'optimisation du réseau a utilisé des calculs de coûts routiers réels, montrant ainsi les distances réelles entre les nœuds et les coûts de transport associés à ces distances.

Le travail combiné de SimWell et de la société de conseil en chaîne d'approvisionnement a permis à ce détaillant de produits pour animaux domestiques et agricoles d'envisager des centaines de permutations pour finalement réduire ses options à quelques solutions comparables et viables. Les informations détaillées et les visualisations améliorées fournies par les résultats leur ont permis de comprendre facilement leurs options et les implications de la sélection de chacun des scénarios. L'équipe a travaillé de manière itérative en recevant les commentaires des clients afin d'affiner l'analyse et d'envisager les alternatives les plus attrayantes d'un point de vue stratégique pour le détaillant.

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Le client de SimWell a identifié une possibilité d'éviter 10 % des coûts grâce à cette solution.

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Si vous souhaitez effectuer une analyse sans douleur et très rigoureuse, SimWell est là pour vous aider à relever vos défis en matière de chaîne d'approvisionnement et d'opérations.

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