Simulation dynamique : comment minimiser les risques dans la logistique des magasins automatiques

La simulation dynamique est une technique basée sur des modèles mathématiques qui tente de prédire le comportement d’un système ou d’un bâtiment si des scénarios alternatifs sont proposés.

Née pour minimiser les risques, elle s’appuie souvent sur des programmes et des systèmes de simulation 3D. En cartographiant tous les processus logistiques d’une entreprise et en comparant différents scénarios, la simulation dynamique est capable d’identifier les risques, les goulots d’étranglement ou simplement les fluctuations des flux externes et internes de la chaîne logistique et, en même temps, de contrôler efficacement les performances du système, en vérifiant constamment tout écart par rapport aux valeurs de référence opérationnelles fixées pendant la phase de conception.

Les principaux domaines d’intervention de la simulation dynamique sont les suivants :

• Vérification et optimisation de la disposition des systèmes de stockage et de manutention (traditionnels et/ou automatisés). L’objectif est l’identification et la suppression des goulots d’étranglement, ainsi que l’optimisation des investissements (ingénierie de la valeur).
• Vérification et optimisation des stratégies et tactiques pour l’utilisation correcte des systèmes de stockage et de manutention, à mettre en œuvre sur les logiciels de gestion opérationnelle ou de contrôle de l’automatisation, telles que : politiques de mise en place, optimisation du picking, attribution des missions aux caristes ou aux VGA selon divers scénarios d’utilisation (journée moyenne, journée de pointe, déséquilibres de mélange, pannes, etc.)
• Vérification et optimisation des méthodes de planification et de gestion de la production, du chargement des machines, etc.
• Planification de l’activité quotidienne d’un centre de distribution, et vérification de l’effet de diverses alternatives dans l’utilisation des ressources disponibles, grâce à un modèle détaillé.
• Comparaison des performances théoriquement réalisables par le système actuel avec celles réellement atteintes (benchmarking)
• Présentation raffinée en 3D animée des systèmes objet de l’étude

La méthode qui est suivie pour l’exécution d’une simulation dynamique, comme par exemple d’un magasin automatique (mais la méthode est sensiblement la même aussi pour d’autres catégories de systèmes) comprend les étapes suivantes :

• Définition des objectifs, collecte des données et validation du modèle conceptuel
  Chaque système peut être modélisé de manière différente en fonction des objectifs à atteindre. Une simulation du magasin nécessite des données précises (flux, performances, règles de gestion, etc.), c’est pourquoi la collecte des données est une phase très délicate. Le modèle conceptuel a pour but de faire partager à l’ensemble de l’équipe du projet les scénarios à vérifier, les hypothèses et les suppositions faites.
• Développement du modèle de logiciel et conception de la campagne d’expérimentation
  Une fois que le modèle conceptuel a été « traduit » dans le langage de simulation dynamique du magasin, les scénarios à tester et le niveau de confiance attendu pour la comparaison des résultats de sortie sont définis, puis le nombre de passages à lancer est estimé.
• Traitement des résultats et leur interprétation
  Dans cette phase, l’expertise d’un simulateur qui est aussi un expert en logistique est précieuse ; dans ce cas, la valeur ajoutée apportée est la capacité de transformer des indications numériques en solutions de projet
• Illustration des résultats et formulation de recommandations
  Même la meilleure étude, si elle n’est pas capable de « communiquer » ses résultats, s’avère inutile. Cette phase est très importante pour aider le client à prendre des décisions. Généralement, en même temps qu’un document de rapport, une animation 3D est utilisée, montrant les situations « critiques » et les moyens utilisés pour les résoudre.