Qu'est-ce que la logistique et la modélisation du réseau logistique

Lorsqu'une entreprise conçoit son nouveau réseau logistique, elle prend en compte tous les éléments de localisation tels que le marché client, le bassin de main-d'œuvre, les exigences de qualité de vie et les incitations gouvernementales. Lorsque ces éléments ont été analysés, il est possible de créer des modèles qui donnent aux entreprises une meilleure idée des choix qu'elles font.

Il existe un certain nombre de techniques de modélisation qui peuvent être utilisées, chacune présentant ses propres avantages et inconvénients.

Cet article se penchera sur les différents types de techniques de modélisation qui peuvent être utilisés pour soutenir les décisions prises.

Techniques de modélisation

L'utilisation de techniques de modélisation est importante pour les entreprises qui décident de leur nouveau réseau logistique. Les différentes techniques de modélisation permettent aux entreprises de comparer le fonctionnement, la rentabilité et l'efficacité du service client des différents réseaux logistiques proposés. Les entreprises peuvent examiner les différentes techniques de modélisation et décider laquelle leur offre le meilleur aperçu de leurs options de réseau.

Modélisation d'optimisation

Le modèle d'optimisation est dérivé des procédures mathématiques précises qui offrent la meilleure ou la meilleure solution basée sur la formule mathématique utilisée. Ce modèle est basé sur une formule mathématique seulement.

Cela signifie qu'il n'y a pas de contribution subjective au modèle, seulement des hypothèses et des données. Le modèle d'optimisation examine des données telles que le niveau de service client à obtenir, le nombre et l'emplacement des centres de distribution, le nombre d'usines de fabrication, le nombre de centres de distribution affectés à une usine et les stocks à maintenir.

Un modèle d'optimisation utilisé pour les réseaux logistiques est le modèle utilisant la programmation linéaire, parfois appelé LP. Ceci est particulièrement utile pour lier les limites de l'offre et de la demande des usines de fabrication, des centres de distribution et des marchés.

Compte tenu de l'objectif de minimisation des coûts, la programmation linéaire peut définir le schéma optimal de distribution des installations, en fonction des contraintes identifiées.

Cependant, comme cela utilise des formules mathématiques, il n'y a pas de place pour une entrée subjective.

Modèles de simulation

Un modèle de simulation est défini comme la création d'un modèle basé sur le monde réel. Une fois le modèle créé, vous pouvez effectuer des expériences sur le modèle pour voir comment les modifications apportées au modèle peuvent affecter le coût global du réseau logistique.

Par exemple, en modifiant les contraintes sur le réseau, il est possible d'utiliser un modèle de simulation pour voir comment cela affecte la rentabilité du réseau global.

Pour qu'un modèle de simulation soit efficace, vous devez collecter des quantités significatives de données sur le transport, l'entreposage, les coûts de main-d'œuvre, la manutention et les niveaux d'inventaire, de sorte que lorsque vous modifiez les contraintes, . Cependant, les modifications apportées au modèle de simulation ne produiront pas le réseau logistique optimal, tel que produit par le modèle d'optimisation; il évaluera simplement les changements qui ont été apportés au modèle. Ce type de modèle est très utile lorsque les entreprises ont pris des décisions générales sur le réseau et veulent voir quel sera l'effet global de tout changement.

Modèle heuristique

Comme les modèles de simulation, les modèles heuristiques ne génèrent pas de solution optimale pour un réseau logistique.

Un modèle heuristique est utilisé pour réduire un gros problème à une taille plus gérable. Il faut comprendre que les modèles heuristiques ne garantissent pas une solution et qu'un certain nombre de modèles heuristiques peuvent contredire ou donner des réponses différentes à la même question et être toujours utiles à la création globale d'un réseau logistique.

Les modèles heuristiques sont souvent appelés «règle empirique», ce qui peut être utile pour créer un réseau logistique.

Par exemple, un modèle heuristique peut être utilisé pour considérer le meilleur site pour un centre de distribution situé à au moins dix milles du marché, à cinquante milles d'un grand aéroport et à plus de trois cents milles de la prochaine distribution la plus proche centre. Un modèle heuristique examinera toutes les zones qui correspondent aux paramètres définis et trouvera les zones les mieux adaptées.

Mis à jour par Gary Marion, expert en logistique et logistique.