Benchmark & Etude de cas

Algorithme pour l'optimisation du routage 

Le défi

situation initiale

Problema


  • 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%.

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