Energie
Les grandes infrastructures et les investissements massifs propres au secteur de l’énergie exigent des décisions d’optimisation particulièrement complexes.Qu’il s’agisse de production, de logistique, de maintenance ou de transition vers des approvisionnements plus durables, chaque choix doit concilier efficacité opérationnelle, maîtrise des coûts et résilience face aux aléas.
-25%
Coûts opérationnels
Simulation
de Scénarios
÷5
Temps de planification
Défis et enjeux
- Décisions lourdes et coûteuses : lancement d’une nouvelle gamme de produits, interruption de production ou changement d’approvisionnement engendrant des coûts fixes élevés
- Gestion des stocks critique : équilibre difficile entre volatilité de l’offre et de la demande, contraintes d’approvisionnement, coûts de stockage et produits parfois périssables
- Transition énergétique et durabilité : nécessité de concevoir des infrastructures et des chaînes d’approvisionnement plus respectueuses de l’environnement
- Synchronisation complexe : aligner la production, la logistique et la maintenance dans un système interdépendant et soumis aux aléas
- Incertitudes multiples : variations des prix des matières premières, pannes, retards de livraison ou changements réglementaires
Cas d'usage traités
- Tournées avec gestion d’inventaire : planification proactive des réapprovisionnements par le fournisseur, avec optimisation des tournées en fonction des niveaux de stock et des coûts
- Optimisation des mélanges : amélioration des procédés de mélange pour la chimie et la production pétrolière, en intégrant contraintes techniques, coûts et qualité des produits
- Planification multi-niveaux : articulation des décisions stratégiques (investissements, capacités), tactiques (organisation des flux, allocation des ressources) et opérationnelles (ordonnancement, maintenance)
- Optimisation de la maintenance : planification préventive et curative, avec ré-optimisation en temps réel pour limiter les arrêts imprévus
- Aide à la décision systémique : exploitation des données et de l’intelligence artificielle pour anticiper les risques et simuler différents scénarios énergétiques
Bénéfices obtenus
- Efficacité opérationnelle accrue : meilleure coordination des activités et automatisation des arbitrages complexes
- Optimisation des inventaires : réduction des surstocks, limitation des ruptures de stocks et maîtrise des coûts de stockage
- Réduction des coûts de production : allocation rationalisée des ressources humaines, matérielles et énergétiques
- Résilience face aux aléas : solutions robustes pour faire face aux imprévus et assurer la continuité d’exploitation
- Synergies et durabilité : utilisation optimisée des ressources, diminution des émissions et respect des objectifs de transition énergétique
- Visibilité et agilité : aide à la décision intégrée, pilotage en temps réel et meilleure anticipation des évolutions du marché
