Contexte.

Une boucle logistique relie une usine d’assemblage de produits à l’un de ses fournisseurs principaux. Le fournisseur et l’usine possèdent chacun un stock de racks pleins et un stock de racks vides. Un stock avancé de racks pleins est placé à proximité de l’usine (30 min de route). Le système est composé de deux boucles principales :

  • 1 boucle usine : cette boucle relie le stock avancé à l’usine. Un camion se déplace entre le stock de racks pleins du stock avancé et celui de l’usine.
  • 1 boucle fournisseur: cette boucle relie le fournisseur au stock avancé. Le camion apporte les racks pleins au stock avancé. Dans le cas où le stock de racks vides contient suffisamment de supports pour remplir un camion, ce dernier vient récupérer les racks vides dans le stock usine avant de retourner chez le fournisseur.

 Enjeux.

La valeur d’un jour de boucle logistique représente de 5000 à 10000€ d’où l’intérêt de ne pas accumuler un stock trop important.

A l’inverse une rupture d’approvisionnement de la ligne d’assemblage coute à l’entreprise 500€ / minute d’arrêt, ce qui est inenvisageable.

Actuellement les ordonnanceurs travaillent à l’aide d’une simulation statique et souhaitent réaliser une simulation de la boucle en dynamique.

 Objectif.

Le premier objectif de cette étude est de créer un modèle de simulation dynamique qui permettra de connaitre le nombre de racks minimum nécessaires au bon fonctionnement de la boucle logistique entre l’usine d’assemblage et le fournisseur.

Le second objectif est de développer un modèle facilement paramétrable et utilisable par un néophyte des logiciels de simulation.

 Valeur Ajoutée de la Simulation de Flux.

A partir du cas de figure fourni par le client, la simulation de flux a donc permis de créer un modèle permettant de simuler le fonctionnement de la boucle logistique sur plusieurs années. A partir de là, le nombre de racks optimum de cette boucle logistique a pu être déterminé. Ce nombre permet ainsi d’éviter en priorité toute rupture de la ligne d’assemblage tout en minimisant la valeur d’une journée de boucle logistique.

Enfin, le modèle a été associé avec une interface utilisateur sous la forme d’un tableur Excel permettant à un toute personne non adepte de la simulation de flux, de simuler différents scénarios en faisant varier les paramètres et ainsi d’évaluer le nombre de racks optimal nécessaires dans la boucle logistique.