Créer des agencements de magasin optimaux et améliorer la planification de la main-d'œuvre

Créer des agencements de magasin optimaux et améliorer la planification de la main-d'œuvre

Domino's est une marque bien connue et est la première entreprise de pizzas en Australie et en Nouvelle-Zélande. En Asie-Pacifique et en Europe, Domino’s Pizza Enterprises (DPE) est le plus grand franchisé principal de la marque Domino's.

Problème

Domino's a connu une croissance très rapide et a ouvert beaucoup de nouveaux magasins. Lors de l'ouverture d'un nouveau magasin, un certain nombre de facteurs doivent être pris en compte, par exemple, le bon emplacement, la disposition du magasin et la planification ultérieure de la main-d'œuvre.

Il y a donc un certain nombre d'étapes ou d'activités qu'ils doivent faire, notamment:

Tout cela contribue à rendre le modèle plus précis.

Solution

Un environnement de jumeau numérique devait être mis en place afin de tester de nouveaux concepts, processus de magasin et agencements idéaux avant qu'ils ne soient mis en œuvre dans les aménagements physiques réels d'un magasin.

Simulation pour améliorer l'agencement du magasin

La première étape lors du démarrage de la modélisation consiste à prendre un plan d'étage réel du magasin et à le convertir en une représentation AnyLogic équivalente.

Domino's a identifié trois composantes sur lesquelles se concentrer afin de développer un modèle de simulation pour améliorer ses magasins:


Agencement typique d'un magasin Domino's

Agencement typique d'un magasin Domino's : du plan d'étage à la simulation en mettant l'accent sur les postes de travail critiques qui sont importants pendant les heures de pointe

L'accent est mis sur la modélisation des heures de pointe et sur la manière d'améliorer l'efficacité des magasins pendant ces périodes. Les objectifs sont de concevoir un agencement qui fonctionne le mieux pour un magasin donné et d'augmenter l'efficacité de ce magasin par rapport à l'aménagement.

Une question initiale et importante était de savoir quelle surface au sol fonctionnait le mieux : carrée ou rectangulaire ? Grâce à la simulation, il a été découvert que le carré fonctionne mieux car il permet plus de possibilités de conception et plus d'amplitude de mouvement pour le personnel. Un sol rectangulaire, en revanche, nécessite plus de main-d'œuvre, des délais de commande plus longs et entraîne une baisse de la satisfaction des clients. L'idée était donc de se concentrer sur des surfaces au sol plus compactes et proportionnelles.

L'étape suivante a consisté à optimiser l'agencement du magasin. L'objectif était de s'assurer que tous les membres du personnel se déplacent de manière plus rationalisée. Essentiellement, l'objectif est de minimiser le nombre d'étapes nécessaires à l'exécution d'une commande tout en s'assurant que les travailleurs ne se gênent pas les uns les autres.


Mouvement rationalisé dans un magasin modélisé

Mouvement rationalisé dans un magasin modélisé

Dans l'illustration ci-dessus à gauche, le conducteur et le personnel de fabrication se croisent et se gênent, ce qui peut réduire considérablement l'efficacité pendant les heures de pointe. Les flèches illustrent les itinéraires empruntés et elles sont inutilement longues.

L'arrangement alternatif à droite a été développé à l'aide de la simulation AnyLogic sans intersection du conducteur et du personnel de fabrication. Le nombre de pas effectué par des deux a été réduit et le produit a pu être livré beaucoup plus rapidement. C'est un objectif dans tous les magasins.

Certains des modèles qui ont été créés par simulation ont déjà étéutilisés en magasins réels, comme on peut le voir ci-dessous. Cette illustration montre un magasin en Australie qui a été endommagé par des inondations et qui a dû être reconstruit. Une simulation a ensuite été créée, un plan de magasin a été développé, et maintenant le magasin est en cours de construction.


Une simulation devenue réalité en Australie

Une simulation devenue réalité en Australie

Simulation pour la planification du personnel

Un magasin, bien sûr, a également besoin de personnel et la dernière tâche était de déterminer la meilleure planification de la main-d'œuvre pour une configuration de l’agencement particulière. Le sous-effectif ainsi que le sureffectif ont tous deux leurs propres problèmes, mais grâce à la simulation avec AnyLogic, le bon nombre d'employés pour une période de travail donnée pour un agencement particulier, a pu être déterminé.

Dans un cas, dans un nouveau magasin en Australie, les constructeurs ont proposé un agencement (la ligne de base) et les développeurs de modèle ont créé deux plans alternatifs. Ces conceptions ont été comparées pour demontrer l'efficacité. Les résultats de cette analyse sont présentés dans l'illustration ci-dessous.

L'ajout de chauffeurs réduit le temps de livraison, mais il arrive un moment où cela n'offre plus aucun avantage. L'emplacement idéal se situe entre 6 et 7 conducteurs pour les 3 configurations. Le décideur peut ensuite choisir l’agencement qu'il souhaite utiliser et l'endroit où il souhaite augmenter le nombre de conducteurs.

L'un des principaux enseignements de cette simulation de magasin est que Domino's a été en mesure d'identifier des gains d'efficacité et de réduire les délais d'expédition de ses produits de 4,5 %.


Efficacité du magasin par rapport à l'agencement d'un magasin en Australie

Efficacité du magasin par rapport à l'agencement d'un magasin en Australie

Résultats

Certains des résultats ont déjà été illustrés ci-dessus, mais en résumé, les résultats suivants peuvent être tirés de cette étude de cas:

L'analyse de simulation fait l'objet d'un travail continu et prend de plus en plus d'importance. Que se passerait-il si un processus changeait, et l'agencement du magasin, par exemple, devrait-il être modifié pour s'adapter à de tels changements?

L'étude de cas a été présentée par David Federer et le Dr Shelvin Chand, Domino's Pizza, lors de la conférence AnyLogic 2022.

Les diapositives sont disponibles au format PDF.



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