Maximisation du revenu net par voyage d’une flotte de Bateau-pousseurs

PROBLÈME:

InterBarge, un opérateur nautique de première, affilié à SCF Marine, une partie du Groupe Seacor Holding, gère le fret le long de la voie fluviale HPP (Hidrovia Parana Paraguay, située en Argentine, au Paraguay, au Brésil et en Uruguay) au titre d’un contrat de transport dédié. Les bateaux-pousseurs ainsi que des barges sont pré-assignés à ces contrats. Durant certaines saisons de l’année, ces ressources sont libérées de tout engagement contractuel et/ou comportent des capacités disponibles sur certains voyages.

Le défi de la compagnie consistait à utiliser cette capacité disponible comme une flotte, en maximisant le revenu net par voyage, et à livrer les frets contractuels en choisissant les meilleures tailles de convoi et les meilleures affectations de vaisseaux.

La direction a demandé comment planifier toutes ses opérations avec ce nouveau mode de flotte, sachant qu’il y a une indépendance complète, entre les bateaux-pousseurs, les barges et les contrats non dédiés, tout en incluant les contrats dédiés dans le système. Ils voulaient analyser le comportement de ce système dans lequel chaque bateau-pousseur décidait, d’une manière intelligente, lorsqu’il arrivait dans un port ou un point de passage, quelle était la meilleure route à suivre, et quelles barges il pouvait utiliser pour construire des convois temporaires.

Ite Consult a conclu que la simulation modélisée était le meilleur outil pour répondre à ces questions. Les buts du projet de simulation étaient:

Solution:

Le modèle a été conçu avec AnyLogic, en utilisant les événements discrets et les méthodologies basées sur des agents. Les bateaux-pousseurs et les barges naviguent le long des rivières, s’arrêtent dans chaque nœud ou port, puis décident s’ils doivent utiliser celui-ci comme point de départ d’un transport contractuel non dédié. Les bateaux-pousseurs ou barges prennent des décisions en fonction de leur emplacement géographique au moment où la décision doit être prise. Le modèle calcule l’Affrètement à temps pour chaque contrat actif / disponible et recommande la meilleure configuration de convoi, en tenant compte de tous les paramètres et contraintes potentiels.

Les données saisies incluaient:

Modèle de logistique des voies fluviales

Animation de l’exploitation des barges<

Contraintes et paramètres du modèle: 

RÉSULTATS:

Le modèle simule une période de 5 années en moins de 300 secondes, tout en considérant près de 250 variables externes et options de scénarios multiples. Ce système d’aide à la décision permet aux utilisateurs d’identifier facilement le revenu net par voyage attendu et la demande de transport de fret fluvial, et crée des recommandations sur la stratégie à adopter.

Les utilisateurs peuvent s’appuyer sur un groupe d’indicateurs clés tels que les tonnes livrées par contrat, les durées et coûts de navigation, l’utilisation et l’emplacement des bateaux-pousseurs et barges, les durées d’amarrage et d’attente dans chaque port, la consommation de la soute , etc. Cette information permet aux gestionnaires de choisir la meilleure décision parmi celles fournies par le système. Cela leur permet de planifier les routes pour les bateaux-pousseurs et les convois à court et à long terme.

Les données résultantes sont exportées dans des fichiers Excel afin de faciliter des analyses ou rapports supplémentaires. Il est également possible d’intégrer le modèle avec des bases de données de l’infrastructure IT existante de la société.

Le modèle de simulation résultant utilise des saisies et des scénarios élaborés par l’utilisateur, et peut s’adapter facilement aux modifications et/ou aux nouvelles exigences.

Études de cas similaires

Plus d’études de cas