TECHNOLOGIE D'OPTIMISATION DE LA SUPPLY CHAIN DELMIA QUINTIQ

Une technologie d'optimisation qui bat tous les records d'excellence

Le logiciel DELMIA Quintiq d'optimisation de la supply chain repose sur une conviction profonde, à savoir qu'aucun algorithme au monde ne pourra jamais remplacer votre bon sens commercial. Quintiq offre aux planificateurs un contrôle et une visibilité absolus sur l'ensemble de la supply chain, ce qui leur permet de modifier les plannings optimisés autant de fois que nécessaire. Vous possédez ainsi la faculté et la flexibilité d'optimiser le plan dans sa totalité ou partiellement. En fonction de vos besoins du moment, vous aurez recours à une planification entièrement automatisée, semi-automatisée ou manuelle.

Le logiciel d'optimisation de la supply chain offre une visibilité totale sur tous les aspects de la supply chain. Il facilite ainsi la gestion et l'optimisation en temps réel des capacités de production, des matières premières, de la main d'œuvre et de la logistique. Il respecte toutes les règles et contraintes de votre entreprise, telles que sa capacité de production, ses contraintes de stock et de logistique et ses obligations contractuelles. Il est également suffisamment flexible pour vous permettre de vous adapter aux réalités de votre activité.

Résultat : des plannings réalisables qui tiennent compte de vos propres indicateurs clés de performance et sont toujours en phase avec les réalités de vos opérations.

Avantage : des économies à tous les niveaux de votre entreprise, une efficacité accrue, des niveaux de stocks réduits et des opérations globalement rationalisées.

Technologies d'optimisation

Les optimiseurs DELMIA Quintiq reposent sur les cinq technologies d'optimisation de la supply chain suivantes :

  • Quill

Quill est le langage de configuration propriétaire au cœur de l'optimiseur DELMIA Quintiq. Il permet d'exprimer facilement les heuristiques de construction et de recherche locale, en se rapprochant étroitement des processus utilisés par les planificateurs humains lorsqu'ils élaborent des solutions à partir de zéro ou apportent des améliorations locales aux solutions. Quill assure la cohésion des technologies et leur permet de fonctionner efficacement en tant qu'entité unique.

  • Programmation mathématique

Basée sur des décennies de recherche sur les opérations, la programmation mathématique est la norme de facto utilisée pour la résolution de problèmes qui peuvent être exprimés ou approchés par des équations linéaires. Par exemple, elle est utilisée par le planificateur des équipes de DELMIA Quintiq pour déterminer la combinaison optimale de tâches à affecter aux employés pour garantir que les compétences de chacun sont exploitées au mieux et atteindre les meilleurs niveaux de service possibles.

  • Programmation par contraintes

La programmation par contraintes est efficace pour résoudre certains problèmes d'optimisation particulièrement ardus. Elle procède par propagation de contraintes pour éliminer les solutions potentielles et prend en charge un large éventail de types de contraintes. Elle est efficace pour venir à bout des problèmes de planification présentant de nombreuses contraintes.

  • Algorithme d'optimisation de trajectoire

L'algorithme d'optimisation de trajectoire repose sur la technologie de recherche à grand voisinage (LNS). Celle-ci porte sur des horizons bien plus étendus que la recherche locale, elle est donc moins susceptible d'opter pour une solution qui serait optimale sur le plan local, mais pas à l'échelle globale. Cet algorithme sert principalement pour les tournées de véhicules et l'ordonnancement de la fabrication. Par exemple, il est utilisé par le planificateur logistique de DELMIA Quintiq pour déterminer la séquence de visites optimale et leur répartition, l'objectif étant de parcourir le moins de kilomètres possible, de réduire les coûts et de maintenir un niveau de service élevé.

  • Programmation graphique

De nombreux défis pratiques contiennent un élément graphique, c'est pourquoi nous avons recours à la programmation graphique pour y apporter des solutions. Cette méthode permet de résoudre les problèmes de plus courts chemins présentant des contraintes de ressources, comme les problèmes de création de graphiques des équipes ou d'optimisation du matériel roulant.

Records mondiaux d'optimisation

DELMIA Quintiq est un champion des défis d'optimisation :

  • Problème de tournées de véhicules avec fenêtre de temps (VRPTW)

Communément appelé VRPTW, ce problème d'optimisation combinatoire est l'un des plus étudiés. Il s'agit d'une variante du problème de tournées de véhicules d'abord défini pour la première fois par Dantzig et Ramser en 1959. L'une des solutions possibles au VRPTW est un ensemble d'itinéraires consistant en une série de livraisons aux clients. Chaque itinéraire est attribué à un véhicule et chaque client est livré dans la fenêtre de temps exigée. Le volume total assigné à chaque itinéraire ne doit pas dépasser la capacité du véhicule. Le défi consiste à trouver une solution qui permette de réduire le nombre total de véhicules utilisés et la distance parcourue.

  • Problème de tournées de véhicules avec collecte et livraison (PDPTW)

Ce problème, qui est une extension du VRPTW, est étudié dans le cadre de l'optimisation combinatoire. La différence réside dans le fait que les demandes de transport des clients portent non seulement sur un emplacement de livraison donné, mais également sur un emplacement de collecte spécifique, qui n'est généralement pas le dépôt. Pour résoudre ce problème, l'une de solutions peut être de définir un ensemble d'itinéraires pour une flotte de véhicules. Le planning se compose d'une séquence de collectes et de livraisons, au cours de laquelle tous les sites sont visités pendant la fenêtre de temps qui leur est attribuée. Pour chaque demande de transport, le site de collecte et le site de livraison doivent être visités par le même véhicule et, évidemment, la collecte doit intervenir avant la livraison.

  • Problème d'ordonnancement d'atelier flexible (FJSSP)

Le FJSSP est une extension du problème d'ordonnancement d'atelier classique (JSSP). Le JSSP est basé sur l'hypothèse selon laquelle une seule machine peut exécuter une opération donnée. Le FJSSP, comme son nom l'indique, envisage une configuration plus flexible. Il reflète un environnement de production dans lequel il est possible d'exécuter une opération sur plusieurs machines. La difficulté consiste à affecter toutes les opérations aux machines dans l'ordre (en respectant la séquence d'opérations de chaque tâche) de manière à réduire la durée totale d'exécution.