Benchmark et Étude de cas

Algorithme pour l’optimisation du routage

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Défi

 

situation initiale

Problèmes

  • Processus de routage lent et manuel 
  • Aucune visibilité sur l’impact des différentes variables 

Causes racines

  • Les outils disponibles sont lourds et peu performants 
  • Les solutions dépendent d’une ressource et de ses connaissances 
  • Faible flexibilité pour améliorer les solutions par l’ajout ou la suppression d’arrêts et de conducteurs 
  • Difficulté à effectuer une analyse de sensibilité pour étudier l’impact de chaque restriction 

Solutions

situation finale
  • Création d’un modèle mathématique et d’un algorithme pour définir une solution initiale 
  • Développement d’un algorithme génétique (basé sur les méta-heuristiques) pour optimiser les itinéraires 
  • Solutions présentées dans un format visuel pour faciliter la compréhension 
  • Établissement d’une interface conviviale pour garantir le succès du déploiement de l’outil 

Gains

Gains

Lead time du processus

Réduction du lead-time de 90%.  

Gains 2

Coût : ETP + km

Baisse des coûts de 10%.  

 

Logistique

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Entreposage et Distribution

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