Benchmark et Étude de cas
Algorithme pour l'optimisation du routage
Défi
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
- 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
Lead-time du processus
Réduction du lead-time de 90%.
Coût : ETP + km
Baisse des coûts de 10%.
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