Optimisation avec le solveur
Reprenons le cas traité au chapitre 10 : dans une même feuille, nous allons modéliser les flux en aval et en amont.
Il y a donc deux plages de variables :
- pour les flux en aval, quinze variables (3 entrepôts, 5 Points De Livraison)
- pour les flux en amont, six variables (2 sources d’importation, 3 entrepôts)
Nous décidons de traiter ce cas sans variation de stocks
en entrepôt.
Le critère à optimiser, "valeur cible", est la somme des coûts en aval et en amont.
Nous avons déjà analysé trois familles de contraintes :
- la satisfaction de la demande (des 5 PDL)
- le respect des capacités d’expédition (des 3 entrepôts vers les 5 PDL)
- le respect des capacités d’importation imposées par
les deux sources
Il faut ajouter la famille des 3 contraintes de conservation (en chacun des 3 entrepôts) : en chacun des trois entrepôts, le volume des flux arrivant doit être égal (ou au moins égal) au volume des flux expédiés (car il n’y a pas de diminution de stock dans ce cas).
Voir la solution dans la feuille "Global" du fichier suivant :
Correction
- La solution ne peut pas se dégrader, bien évidemment, puisque le plan trouvé en fin de chapitre 10 est un plan acceptable pour l’optimisation globale (la conservation est satisfaite). Au pire, elle peut ne pas changer.
- Ici, la solution s’améliore : elle passe d’un coût moyen de 24,79 €/pal à 23,87 €/pal, soit un gain de 4 %, ce qui n’est pas négligeable sur un budget logistique !
- La principale modification consiste à saturer Amsterdam au détriment de Lyon qui n’expédie plus que 9 000 palettes.
Amsterdam est bien placé pour distribuer les flux importés à Anvers, alors que Lyon est loin des deux points d’importation (Le havre et Anvers) ; de plus, la prise en compte de la chaîne amont + aval lui fait perdre l’avantage qu’il avait sur la seule distribution aval.