L’optimisation de chargement 3D

Voyager est surement l’activité la plus passionnante qui soit. Appréhender de nouvelles cultures, se confronter à un autre « éthos », qu’y a-t-il de plus enrichissant ? Mes départs sont toutefois précédés d’un réel casse-tête : comment faire mes bagages ?

Faire une valise, c’est non seulement sélectionner les objets à prendre, mais aussi avoir une vision pragmatique de l’espace en 3 dimensions. Moi qui n’ai jamais su monter un Lego, je repousse toujours ce moment et c’est généralement mal préparé que je prends mon départ.

Les enjeux du chargement de conteneurs

Transposez maintenant ce casse-tête Highway at duskà l’échelle d’une entreprise. Imaginez un camion à remplir avec une dizaine de types de produits qui doivent être agencés en fonction de leur fragilité, des limites de poids, des poids par essieu, et avec une contrainte de stabilité à respecter. Figurez-vous alors une grande société de transport de marchandises : 500 camions, une vingtaine de types de véhicules ayant leurs propres dimensions et contraintes.
Assigner chaque commande à un véhicule et maximiser l’utilisation des ressources sont des tâches très complexes qui reviennent à l’équipe de planification.

En moyenne, le taux de remplissage des camions au départ de l’usine est inférieur à 65%. Il existe une claire marge pour réduire les besoins de transport, augmenter le profit, baisser l’émission de carbone, et accroître la satisfaction client par des délais plus courts.

Comment optimiser le chargement ?

1ère étape :
En amont du chargement, assigner les commandes aux différents véhicules à l’aide d’un algorithme. Cela permet d’optimiser les conteneurs et d’éviter les erreurs. Une marge d’erreur dans l’affectation des commandes, aussi faible soit-elle, entrainera des pertes d’argent significatives. Imaginons qu’une entreprise de transport de meubles se trompe 0,5% du temps, en destinant à un camion un lot de pièces trop important. A chaque fois qu’une unique pièce ne peut être chargée, c’est toute la commande qu’il faut retirer du camion. Un meuble sans ses tiroirs n’est d’aucune utilité pour un client. Et donc, 0,5% du temps, c’est un autre camion qu’il faut affréter, ce qui implique un délai supplémentaire pour la livraison et un surcoût pour l’entreprise.

Si une entreprise a un coût de transport annuel de l’ordre de 50 millions d’euros, ce sont des centaines de milliers d’euros qui sont perdus, pour une marge d’erreur extrêmement faible !

2éme étape :
Après avoir affecté vos commandes warehouse stacker at work à un véhicule, vous devez générer, à l’aide d’un outil, un plan de chargement 3D adéquat. L’intérêt est multiple. Cela permet tout d’abord de simplifier la tâche du cariste. De surcroit, un bon plan garantit une sécurité et une vitesse d’exécution accrues et un meilleur respect des réglementations. Il donne également la possibilité de proposer d’autres produits aux clients, s’il reste de l’espace.

Afin de maximiser les résultats de l’optimisation de chargement 3D, il est préférable d’inscrire cette démarche dans une vision plus globale : l’optimisation de la chaîne logistique. Optimiser l’ensemble des opérations logistiques en même temps permet d’observer des réductions de coûts plus importantes et une satisfaction client exemplaire.

Gaspard Fougea

A propos de Gaspard Fougea

Diplômé en mathématiques à l’ENS, j’ai fait mon stage de fin d’études chez Quintiq. Ce stage m’a permis d’appliquer ma connaissance théorique à des problèmes d’optimisation industrielle complexes et concrets. Mais je n’aime pas que l’algorithmique ! J’aime également beaucoup voyager, découvrir de nouvelles cultures, et suis un grand mélomane.