Modélisation du réseau logistique: qu’est-ce que c’est ?

UN logistique Le réseau est le système qu'une entreprise utilise pour déplacer les marchandises de leur état brut à la production et aux clients. Pour créer les réseaux logistiques les plus efficaces et efficients, les entreprises doivent utiliser la modélisation des réseaux logistiques.

Ces simulations mesurent, évaluent et optimisent le réseau logistique utilisé par une entreprise.

Découvrez les différents types de modélisation de réseaux logistiques.

Qu’est-ce que la modélisation du réseau logistique?

La logistique est le mouvement des marchandises et un réseau logistique est la séquence de systèmes et d'opérations qui fonctionnent ensemble pour concevoir, produire et mettre un produit sur le marché. Cela s'étend de l'extraction ou de la création des matières premières jusqu'au moment où le produit est livré aux magasins ou directement à consommateurs.

Les entreprises doivent créer de nouveaux réseaux logistiques chaque fois qu'elles lancent de nouveaux produits, créent un nouveau modèle commercial ou pénètrent un nouveau marché. Lorsqu’une entreprise conçoit son nouveau réseau logistique, elle prendra en compte tous les éléments de localisation tels que:

• Bassin d'emploi
• Canaux de distribution et d'expédition
• Incitations gouvernementales
• Exigences douanières
• Exigences de sécurité
• Emplacements des fournisseurs et des clients

L'analyse de ces éléments permet aux entreprises de créer des modèles de fonctionnement du réseau logistique. Cela donne un aperçu du résultat des différents choix au sein du réseau et de l'impact probable que ces choix auront sur le chaîne d'approvisionnement et les performances commerciales.

Comment fonctionne la modélisation du réseau logistique?

Les modèles sont des simulations qu'une entreprise (ou l'entreprise de modélisation qu'elle engage) peut exécuter pour déterminer le fonctionnement d'un réseau logistique. Les modèles permettent aux entreprises d’examiner et de comparer les résultats possibles pour:

• Fonction réseau
• Frais
• Service client efficacité

Cela permet aux entreprises de prendre des décisions rentables et productives concernant leur réseau logistique avant d’engager les dépenses liées à sa mise en œuvre.

Les entreprises peuvent examiner différentes techniques de modélisation et décider laquelle leur offre le meilleur aperçu de leurs options de réseau. Beaucoup choisiront d’exécuter plus d’un type de modèle afin de déterminer le résultat offrant le meilleur service client au coût le plus bas et au profit le plus élevé.

Types de modélisation de réseau logistique

Il existe un certain nombre de techniques de modélisation qui peuvent être utilisées, chacune présentant ses propres avantages et inconvénients.

Modélisation d'optimisation

Les modèles d'optimisation sont basés sur une formule mathématique destinée à déterminer les procédures qui offrent la meilleure solution ou la solution optimale sur la base de cette formule.

Cela signifie qu’il n’y a aucune entrée subjective dans le modèle, seulement des hypothèses et des données. Le modèle d'optimisation examine des données telles que:

• Niveau de service client à obtenir
• Nombre et emplacement des centres de distribution
• Nombre d'usines de fabrication
• Centres de distribution affectés à un fabrication usine
• Des stocks à maintenir

Un modèle d'optimisation utilisé pour les réseaux logistiques est la programmation linéaire, parfois appelée LP. Ceci est particulièrement utile pour relier les limitations de l’offre et de la demande des usines de fabrication, des centres de distribution et des zones de marché.

Compte tenu de l’objectif de minimiser les coûts, la programmation linéaire peut définir le modèle optimal de distribution des installations, en fonction des contraintes identifiées. Cependant, comme cela utilise des formules mathématiques, aucune contribution subjective n’est autorisée.

Modèles de simulation

Un modèle de simulation est basé sur le monde réel. Une fois le modèle créé, vous pouvez effectuer des expériences sur le modèle pour voir comment les modifications apportées au modèle peuvent affecter le coût global du réseau logistique.

Par exemple, en modifiant les contraintes sur le réseau, il est possible, à l'aide d'un modèle de simulation, de voir comment cela affecte la rentabilité du réseau global.

Pour qu'un modèle de simulation soit efficace, vous devez collecter des quantités importantes de données sur des variables telles que:

• Transport
• Entreposage
• Les coûts de main-d'œuvre
• Manipulation du matériel
• Les niveaux d'inventaire

Cela vous permet d'apporter des modifications aux contraintes et de disposer d'un modèle qui reflète avec précision les modifications.

Un modèle de simulation n’est pas conçu pour produire le réseau logistique optimal, comme le produit le modèle d’optimisation. Au lieu de cela, il évalue les modifications apportées au modèle.

Ce type de modèle est utile lorsque les entreprises ont pris des décisions générales concernant le réseau et souhaitent voir quel sera l'effet global de tout changement.

Modèle heuristique

À l’instar des modèles de simulation, les modèles heuristiques ne génèrent pas de solution optimale pour un réseau logistique.

Un modèle heuristique est utilisé pour réduire un problème important à une taille plus gérable. Cela ne garantit pas une solution et un certain nombre de modèles heuristiques peuvent se contredire ou offrir des réponses différentes à la même question.

Ce n'est pas un problème avec les modèles; ces différentes réponses peuvent néanmoins fournir des informations précieuses et être utiles à la création globale d’un réseau logistique efficace.

Les modèles heuristiques sont souvent appelés « règles empiriques » qui peuvent être utiles pour créer une logistique réseau.

Par exemple, un modèle heuristique pourrait être utilisé pour déterminer le meilleur site pour un centre de distribution situé à au moins dix milles de la zone de marché, à cinquante milles d'un aéroport majeur et à plus de trois cents milles de la distribution la plus proche centre.

Un modèle heuristique examinera tous les domaines qui correspondent aux paramètres définis et trouvera les domaines les plus appropriés.