Quels apports des logiciels d’optimisation en Supply Chain ?

Alors que l’instabilité de la demande (67%) et les risques de rupture d’approvisionnement (61%)* font partie des défis majeurs de la gestion des opérations, il devient crucial de s’équiper d’outils d’aide à la décision pour une Supply Chain résiliente, performante et durable.
 Optimisation Supply Chain : avantages de la logistique inverse et transport multimodal

Dans ce podcast réalisé par Radio Supply Chain, Adrien Duruisseau, COO et Co-fondateur d’Atoptima nous présente les principaux apports des technologies d’optimisation en Supply Chain.

Quel est le principal enjeu auquel répondent les logiciels d’optimisation d’Atoptima ?

A.D.: « L’enjeu principal auquel on s’adresse est celui de la performance opérationnelle, c’est-à-dire la capacité d’une entreprise à atteindre ses objectifs avec une utilisation optimale de ses moyens et ses ressources. Autrement dit, il s’agit de faire plus avec moins ». […]

Au sujet des marges d’amélioration réalisées grâce aux technologies d’optimisation, elles dépendent du type de problème traité ainsi que de l’objectif du client, mais sont significatives :

A.D.: « Nous sommes souvent sur des marges de l’ordre de 10 à 40% de gains de productivité, à la fois la réduction des coûts opérationnels et aussi une augmentation des revenus. » 

Pouvez-vous nous donner un exemple concret d’un cas d’usage en Supply Chain ?

A.D.: « Nous sommes en collaboration par exemple avec AppliColis pour mettre en place Cycloco, un système de livraison urbaine doux avec une multi-modalité. C’est-à-dire faire venir en centre-ville via des péniches des marchandises et puis les distribuer sur le dernier kilomètre, le dernier mètre, avec des vélos cargo tout en incluant dans ce système la logistique inverse avec le retour de déchets via ces péniches. Ce système à deux niveaux implique une imbrication de plusieurs problèmes d’optimisation qui rend le système assez complexe à gérer. »

Comment s’intègrent vos solutions ?

A.D.: « Le processus se fait en 2 phases. La première est une étape de modélisation du problème avec le client, d’intégration et de calibrage des algorithmes pour avoir les meilleures performances possibles sur le problème traité. Nous apportons ce qu’on appelle des solveurs sur mesure […] sous forme de Software-As-A-Service. »

*Source : Roland Berger and France Supply Chain

Publié le 12/12/2021.