Les analystes de Pitney Bowes voulaient un outil d’analyse du réseau logistique des colis pour soutenir la prise de décision et aider à améliorer la performance du réseau en Amérique du Nord.
Pitney Bowes est une société de technologie basée à Stamford dans le Connecticut qui se spécialise dans les services liés au courrier et à l’expédition. La société sert environ 1 million de clients et aide à trier et traiter 15 milliards d’articles de courrier chaque année.
L’unité d’innovation de Pitney Bowes est une organisation de développement mondiale qui soutient la création de produits sécurisés de premier ordre basés sur une conception souple et l’analyse des données.
Le logiciel de modélisation logistique basé sur la simulation développée par les ingénieurs de l’unité d’innovation a permis de réaliser des économies significatives sur des mesures clés, telles que le temps de cycle des colis, l’utilisation des camions et le débit quotidien.
Problème
En se concentrant sur le service de livraison et de retour de leurs opérations aux États-Unis d’Amérique, les ingénieurs ont cherché à mieux comprendre quatre domaines clés de l’analyse des réseaux logistiques :
- Consolidation de sites (ouverture et fermeture de sites)
- Impact de l’ajout de client sur le réseau
- Ajouts directs de voies (connexions entre les sites)
- Identification des défauts de conception du réseau
Ce travail était auparavant le travail d’un expert en conception de réseau logistique seul, mais comme le réseau de livraison avait évolué, un outil de planification logistique était nécessaire pour soutenir la prise de décision. À l’aide d’un modèle de simulation du réseau de colis, les experts en conception de réseau seraient en mesure de tester leurs conceptions initiales, d’identifier les goulots d’étranglement et de générer de meilleures solutions.
Solution
Un modèle de simulation du réseau de colis a fourni une plate-forme pour les tests et les analyses. Le modèle peut être configuré avec des données historiques pour la prévision ou avec des scénarios de test pour l’analyse et la planification des risques.
L’équipe d’ingénierie a choisi AnyLogic en raison de ses bibliothèques intégrées, qui aident à accélérer le développement de modèles, et leur personnalisation, laquelle permet une modélisation précise de fonctionnalités spécifiques.
De plus, grâce à la conception, le modèle est facile à mettre à l’échelle. Par exemple, des installations peuvent être ajoutées ou supprimées à l’aide d’une simple entrée de base de données. Une fois le nombre d’installations modifié, le modèle se met à jour et s’ajuste automatiquement.
Un autre facteur du choix d’AnyLogic était que les ingénieurs de développement pouvaient fournir une application autonome pour les analystes et les parties prenantes.
Le modèle de simulation s’est avéré utile dans six cas d’utilisation différents :
- Analyse de l’expansion et de la consolidation du réseau
- Tests de résistance de la capacité des installations
- Réacheminement
- Simulation de gestion des services
- Ajout de nouveaux clients
- Réglage fin du réseau
Résultats
À l’heure actuelle, l’outil est utilisé pour l’évaluation de la conception du réseau. Dans le cas de la consolidation du réseau, un exemple indicatif de la façon dont l’outil contribue à améliorer les performances provient de l’analyse de la fusion de trois installations en un seul super centre.
En travaillant avec des données historiques et en effectuant des expériences de variation de paramètres, l’équipe a effectué une analyse robuste.
La modélisation a montré que seulement 70 % de la capacité initialement prévue était nécessaire pour un nouveau super centre et que la consolidation prévue des installations permettrait de réaliser des économies significatives sur des indicateurs clés. Plus important encore, le problème de débordement de l’entrepôt sera complètement éliminé et le report à la période suivante sera réduit de 70%.
À l’avenir, Pitney Bowes prévoit de développer l’outil d’analyse logistique en un outil d’alerte et d’aide à la décision en temps réel – pour fournir des analyses prédictives en logistique.
Les simulations effectuées tous les jours ou toutes les heures tiendraient compte des arriérés actuels, des prévisions de volume et de la planification des ressources planifiées afin de déterminer les besoins futurs tels que la main-d’œuvre supplémentaire, le camionnage et les exigences de réacheminement.
La présentation de cette étude de cas d’outil d’analyse logistique a été donnée lors de la conférence AnyLogic 2021 par Cora Gao, Analyste des données chez Pitney Bowes.
