Challenge de l’entreprise

L’enjeu principal est d’optimiser les plans de transport, tout en consolidant les flux de marchandises à température dirigée en vue de minimiser le coût global du transport. Cela implique de traiter simultanément :

• Multi-échelon avec cross-docking : les marchandises sont collectées soit à l’usine du client, soit acheminées vers la plateforme centrale du prestataire logistique, avant d’être transportées vers leurs agences de proximité pour livrer les points de vente du client en last-mile.
• Consolidation des flux de transport : un plan de transport est élaboré pour exploiter les synergies qu’on peut réaliser en organisant des navettes entre les fournisseurs et la plateforme de redistribution. À l’autre bout de la chaîne, le solveur permet de déterminer si la meilleure option est de livrer une agence de proximité ou directement chez le client.
• Gestion de flotte : le solveur permet de choisir quelles opérations sont confiées à la flotte interne versus à une flotte externe de prestataires de transport (typiquement utilisée pour desservir les agences les plus éloignées).
• Affectation et planification des tournées : l’outil prescript la répartition optimale des opérations sur la semaine, en respectant les fenêtres de temps de livraison, les synchronisations de cross-docking, les multi-rotations de véhicules, et même les double-shifts (avec des camions revenant au dépôt pour effectuer un changement de chauffeur).

Solution apportée

L'outil d'optimisation a permis de minimiser le coût global du transport tout en consolidant les différents flux.

Il a pu passer à l'échelle sur des jeux de données de grande taille et traiter l'optimisation du plan de transport dans sa globalité.