Mandjo Béa BoréAnalyste-développeur

Une entreprise de distribution devait livrer efficacement des marchandises depuis un centre de distribution unique vers 25 supermarchés en utilisant une flotte de trois camions. Chaque magasin avait des quantités de demande spécifiques et des fenêtres horaires pour les livraisons, tandis que chaque camion avait une capacité limitée. Le défi était de concevoir des tournées de livraison optimales qui minimiseraient les coûts globaux de transport tout en respectant toutes les contraintes opérationnelles.

Mon objectif était de modéliser et résoudre un problème de tournées de véhicules (VRP) en utilisant ArcGIS Pro pour créer un plan de livraison optimal respectant les contraintes opérationnelles.

J'ai structuré le problème en plusieurs étapes :

Configuration des données spatiales

• Géocodage des 25 supermarchés et du centre de distribution
• Préparation du réseau routier pour l'analyse de routage

Paramétrage des contraintes opérationnelles

• Configuration des commandes avec leurs demandes spécifiques, fenêtres horaires de livraison et temps de service
• Paramétrage des 3 routes avec capacités maximales (15,000 lbs chacune)
• Définition des contraintes temporelles (journées de travail de 6h maximum, 2h de conduite continue maximum)
• Limitation des distances parcourues (80 miles maximum par route)

Définition des coûts

• Coût de la main d'œuvre : 0.20 $/minute
• Coût d'opération du véhicule : 1.50 $/mile
• Configuration du mode de déplacement "Driving Time"

Résolution et génération des résultats

• Exécution du solveur VRP pour optimisation mathématique des tournées
• Génération automatique des itinéraires détaillés avec directions tour-par-tour pour les chauffeurs

Le solveur VRP a produit 3 tournées optimisées qui ont permis de :

✅ Couverture complète - Tous les 25 magasins ont été servis efficacement

✅ Équilibrage de la charge - Répartition équilibrée du travail entre les 3 camions tout en minimisant les coûts totaux

✅ Respect des contraintes - Toutes les fenêtres horaires de livraison et les limites de capacité ont été respectées

✅ Directions opérationnelles - Génération automatique d'instructions détaillées tour-par-tour pour les chauffeurs

✅ Économies significatives - L'optimisation mathématique a permis de réaliser des économies substantielles par rapport à une planification manuelle

Ce projet démontre comment les techniques d'optimisation spatiale et les algorithmes de recherche opérationnelle peuvent transformer la logistique de distribution :

• Réduction des coûts opérationnels de transport
• Amélioration de l'efficacité des livraisons
• Meilleure utilisation de la flotte de véhicules
• Satisfaction accrue des clients grâce au respect des fenêtres horaires