Optimisation de l’attribution des emplacements en entrepôt : une solution complète appliquée à Thales Belgium

Details

Supervisors

Chevalier, Philippe

Faculty

Louvain School of Management

Degree label

Master [120] en Ingénieur de gestion

Abstract

Titre : Optimisation de l’attribution des emplacements en entrepôt : Une solution complète appliquée à Thales Belgium Auteur : KACZYNSKI Alexandre Promoteur : CHEVALIER Philippe Année académique : 2015-2016 Programme : INGE2 « As more companies look to cut costs and improve productivity within their warehouses and distribution centers, picking has come under increased scrutiny. Order picking – the process of retrieving products from storage in response to a specific customer request – is the most labor-intensive operation in warehouses with manual systems[..]» (de Koster, 2007) C’est dans ce contexte que Thales Belgium a cherché à diminuer la charge sur les personnes effectuant l’activité de picking via un projet majeur de transformation de l’organisation dans son entrepôt de production. Ce projet visait à étudier les flux de matières entreposées en entrepôt de production en vue d’en proposer une organisation optimale de long-terme en adéquation avec le picking. C’est au travers de mon stage que je fus responsable principale du projet afin de trouver une solution au problème d’organisation. Le spectre de solutions possible pour apporter une réponse à cette problématique est large. Tout d’abord parce que plusieurs méthodes d’optimisation du flux de matière en entrepôt de production existent. Parmi elles, on distingue le regroupement des listes de picking, le choix du tracé du pickeur et enfin l’attribution des emplacements. Pour des raisons de potentiel faible pour la première solution, et de difficulté de mise en place pour la seconde, c’est le choix de l’emplacement des différents composants dans l’entrepôt qui va être défini comme stratégie d’optimisation du picking, et par là on entendra désormais la diminution du temps consacré à celui-ci par les pickeurs. Mais les modèles mathématiques d’optimisation de placement sont multiples. Les deux principaux ont été comparés via des indicateurs qui n’avaient pas été formalisés au-par-avant, et qui sont mis en avant dans ce mémoire avec des valeurs de références pour une future utilisation. Ces indicateurs ont permis de favoriser le choix du modèle mathématique du groupement par famille dans sa version la plus récente publiée par Y.-F. Chiant, H.-T. Lee & Y.-C. Lai (2011). Afin de mettre en place sur le long-terme les réorganisations de l’entrepôt, les différents programmes de résolution mathématiques ont été comparés sur les critères de coût initial, nombre total d’application à manipuler, performance de la solution et aussi la facilité d’utilisation pour l’utilisateur. Il en a résulté que la solution la plus susceptible d’être implémentée chez Thales Belgium et utilisée était l’utilisation d’Excel. Des comparaisons sont effectuées, et l’on constate que les algorithmes traditionnellement proposés pour résoudre les problèmes mathématiques d’optimisation sont peu performants pour résoudre le problème de l’attribution des emplacements. Il est montré que l’utilisation d’un algorithme simple, comme celui du regroupement hiérarchique par lien simple, est beaucoup plus efficace en termes de recherche d’une solution optimale, en plus d’éviter les coûts élevés d’achat des algorithmes payants traditionnels. Le dernier choix tactique concernait la cadence de réorganisation. Étant donné que les emplacements étaient assignés en fonction des groupes formés entre les articles, groupes basés sur les nomenclatures des articles fabriqués chez Thales, ces groupes risquaient de changer au fur et à mesure du temps si les nomenclatures changeaient, ce qui s’est montré très probable dans le cas de Thales. Pour s’adapter à ce problème, il fut décidé de remettre en question de manière annuelle l’organisation des emplacements. Et afin d’en assurer la continuité, un processus annuel regroupant toutes les actions pertinentes à effectuer fut amorcé. En pratique, l’implémentation d’un tel projet implique plusieurs éléments : - Tout d’abord l’existence d’une large quantité de données liées aux articles et à leur future utilisation, ainsi que la possibilité de manipuler ces données. La majorité de celles-ci étaient disponibles chez Thales. Celles étant indisponible, comme le poids et taille des objets, ont nécessités une adaptation pour permettre des propositions de placement le temps que celles-ci soient collectées. - Ensuite, le projet concernant deux départements différents il fallait s’assurer une bonne collaboration entre ceux-ci. Cette future collaboration était assurée de bien se passer étant donné des projets passés qui étaient très proche en termes de processus, et qui s’étaient déroulé sans soucis. De plus, deux réunions encadrées ont été organisées entre les futures responsables du projet dans les deux départements. - Finalement, pour que le programme puisse être utilisé après mon départ, une interface simplifiée et commentée a été implémentée sous Excel. Celle-ci s’accompagne d’un manuel d’utilisation expliquant le but, la démarche, la méthodologie, les différentes étapes d’utilisation ainsi qu’une explication des différentes erreurs pouvant survenir. Pour ce qui est du calcul de potentiel, la démarche fut très limitée par la complexité de l’entrepôt de Thales Belgium. En règle générale, dans la littérature scientifique, des hypothèses fortes sont faites sur la structure de l’entrepôt afin d’en calculer le temps total de parcours des pickings. Celles-ci ne s’adaptant pas au cas Thales Belgium, il fut difficile voir impossible d’appliquer une méthode rigoureuse de ce calcul. Néanmoins, pour avancer un chiffre, en se basant sur le temps total passé au picking chez Thales, la proportion passée à se déplacer entre les localisations, et les économies de déplacements moyennes dans la littérature, on peut évaluer la réduction du temps passé au picking à 320h par an. Le résultat final de cette solution fut son acceptation par le directeur logistique de Thales Belgium ainsi que des deux départements concernés afin de la mettre en place après la phase de recyclage des composants qui ne sont plus pertinents, soit avant la fin de l’année 2016.