Aperçu
Ozon est l’un des plus grands détaillants en ligne d’Europe de l’Est, avec un chiffre d’affaires global d’environ 5 milliards de dollars en 2019. L’entreprise croît d’année en année en agrandissant les zones de livraison, en lançant de nouveaux services, etc. Par exemple, le chiffre d’affaires d’Ozon a augmenté de 93% en 2019 et de 115% au premier trimestre 2020. Par conséquent, l’entreprise doit optimiser son infrastructure en permanence.
Problème
En 2018, Ozon avait sept centres de distribution (CD) à Moscou et dans la région de Moscou, avec une superficie de 200 à 5000 m².m. En 2020, le nombre de CD est passé à 11. Les marchandises ont été livrées directement des CD aux adresses du client, aux casiers de récupération ou aux points de récupération, où les clients les ont collectées.Pour maintenir un niveau de service élevé et livrer des marchandises à temps, il était nécessaire de mettre en place un nouveau réseau de distribution et de réduire au minimum la distance entre CD et les destinations finales en même temps.
La société a opté pour AnyLogic comme logiciel de simulation avec des capacités d’optimisation de réseau de distribution pour résoudre ce problème. Cette technologie a permis à Ozon de visualiser le réseau de transport de Moscou et de la région de Moscou et de tester des hypothèses avant de mettre des idées en action dans le monde réel. La simulation était également censée aider Ozon à comprendre comment répartir les zones de livraison entre les nouveaux CD et ceux déjà existants, de sorte que les centres fonctionneraient efficacement sans temps d’arrêt.
Solution
À Ozon, une commande passée est envoyée à l’un de ses centres d’exécution (entrepôts d’emballage interne) où les commerçants reçoivent des marchandises des fournisseurs, les assemblent en colis et les emballent. Ensuite, les colis sont livrés à CD où ils sont distribués entre les coursiers. Les coursiers, à leur tour, livrent des colis dans leurs zones de livraison directement aux clients, aux casiers de récupération ou aux points de récupération. Chaque CD opère dans une zone de livraison spécifique.
Modèle de simulation de centre de distribution
La société a décidé de développer des modèles de chaque étape de traitement des commandes pour refléter l’ensemble du processus en détail. Toutefois, dans cette étude de cas, nous nous concentrons uniquement sur l’optimisation de l’étape de transport coursier-client (livraison du dernier kilomètre).
L’équipe de simulation d’Ozon a commencé par la collecte de données. Dans l’entreprise, toutes les informations sur le traitement des commandes sont enregistrées dans les systèmes informatiques, afin que les ingénieurs puissent obtenir les données dont ils avaient besoin, y compris:
- Le temps qu’un coursier passe dans un CD.
- Le temps qu’un coursier passe sur le voyage d’un CD à une certaine zone de livraison.
- La distribution du temps de livraison dans les zones de livraison.
- La distribution des points de livraison dans chaque zone de livraison.
- La distribution du temps qu’un coursier passe en course d’un client à l’autre dans chaque zone de livraison.
Sur la base de ces données, les ingénieurs ont développé le modèle de simulation. Pour refléter le système réel plus précisément ils ont pris en compte les limitations suivantes:
- 98% des commandes doivent être livrées à temps.
- Pendant les heures de pointe, le taux d’utilisation de CD peut atteindre 95 %, mais la charge de travail devrait être répartie de façon égale et proportionnelle dans le système.
- Dans différentes zones de livraison, les commandes sont réparties de manière inégale au fil du temps et des jours de la semaine.
- Les coursiers ont certains horaires de travail.
Pour définir la logique du modèle, les ingénieurs ont appliqué la bibliothèque d’Anylogic Modélisation de Processus (Process Modeling Library). Grâce à des diagrammes de flux, cela a aidé à capturer la dynamique du système et les interconnexions entre ses éléments.
De plus, il était essentiel de refléter les voies de livraison du réseau de distribution dans le modèle. À cette fin, l’équipe a utilisé la carte Cartes SIG localiser les centres de distribution à Moscou et dans la région de Moscou et leurs zones de livraison correspondantes. Après cela, les itinéraires ont été créés automatiquement dans les expériences de simulation AnyLogic. Le modèle développé a ensuite été téléchargé sur AnyLogic Cloud, permettant à l’équipe de partager le projet avec ses collègues et d’y accéder à partir de n’importe quel appareil.
Modèle de réseau de distribution du dernier kilomètre
Les ingénieurs ont utilisé le modèle de simulation pour tester différents scénarios de simulation dans lesquels ils pouvaient modifier les paramètres du système. Ces paramètres comprenaient le nombre de toutes les commandes passées, le taux de livraison à temps, le nombre de coursiers envoyés à une zone de livraison et le temps de course du coursier en général. L’équipe a cherché à répartir les zones de livraison entre CD de manière à minimiser le nombre de CD, tout en maintenant un niveau de service élevé. En outre, ils ont recueilli les statistiques pour chaque CD, à la fois sur son efficacité et le délai de livraison de ses coursiers.
Résultat
En conséquence, l’équipe a développé un modèle de simulation pour le réseau de livraison du dernier kilomètre reflétant les centres de distribution et leurs zones de livraison correspondantes, les casiers et les points de récupération. Ils ont utilisé le modèle pour tester divers scénarios. Ensuite, compte tenu du niveau de service et des coûts, l’équipe a déterminé l’emplacement optimal des CD et de leurs zones de livraison. Les ingénieurs ont utilisé la bibliothèque de modélisation des processus et les capacités de carte SIG AnyLogic pour configurer la logique des processus du système logistique et les visualiser. Le modèle de simulation et les données de sortie ont aidé l’équipe à conclure que pour trouver un équilibre entre les KPI, il était nécessaire de fermer trois CD et d’ouvrir 11 autres DC d’ici la fin de 2020.