planification transport marjane

Université Hassan II Aïn - Chock Faculté des sciences

- - Casablanca -

PROJET DE FIN D’ETUDES

Pour obtenir le master en :

INGENIERIE ET OPTIMISATION DES SYSTEMES DE TRANSPORT ET LOGISTIQUE

Mr. B.AGHEZZAF Professeur à la Faculté des Sciences Ain-chock

Mr. M.ELMAGHRI Professeur à la Faculté des Sciences Ain-chock

Mr. B.ABOULMAJD Professeur à la Faculté des Sciences Ain-chock

Mr A.ELBYED Professeur à la Faculté des Sciences Ain-chock

Mme A.TALBI Professeur à la Faculté des Sciences Ain-Chock

Mr K.El ABBADI Responsable du service des études logistiques à Marjane

Holding

Planification Du Transport

2011/2012

Université Hassan II Ain Chock | 2

Dédicaces

Rien n’est aussi beau à offrir que le fruit d’un labeur que je dédie du fond du coeur à ceux

que j’aime jusqu’aux frontières de l’imagination…

Aux êtres les plus chers au monde, « à mes Parents » Pour les peines endurées, toutes les privations et sacrifices consentis pour mon éducation, ma

formation et mon bien-être. Rien ne vaut les efforts que vous avez fournis jours et nuits

pour que je réussisse dans la vie dans les meilleures conditions. Aucune dédicace ne saurait

exprimer à sa juste valeur mon profond amour familial et ma profonde reconnaissance. Que

ce modeste travail soit l’exaucement de vos vœux tant formulés et de vos prières quoti-

diennes. Je ferai de mon mieux pour rester un sujet de fierté à vos yeux avec l’espoir de ne

jamais vous décevoir. Puisse Dieu, le tout puissant, vous préserver et vous accorder, santé,

longue vie et bonheur.

A ma sœur « Manal »

Tu occupe une place particulière dans mon cœur. En reconnaissance de tous tes encourage-

ments et ton amour, je te dédie ce travail en te souhaitant un avenir radieux, plein de bon-

heur et de succès.

A ma famille : Tantes et Oncles, cousines et cousins Je vous remercie pour votre soutien, vos encouragements et vos prières qui m’ont été forts

précieux.

A mon très cher cousine « Yassine »

Je te remercie pour ton soutien, ta gentillesse et tes conseils spécieux, je te souhaite plein de succès dans ta vie. A Mes amis et camarades

Mehdi, Amine, Majid, Omar, Ayoub, Saad( Capatas et Naji), Simohamed, Idriss, Tarik, Naoufel, Asmaa, Siham, Victor, Hamza(Jorio et Elidrissi), Abdessamad, Simo et Anas. Merci pour tous les beaux moments qu’on a passés ensemble, merci pour votre gentillesse,

écoute et soutien que je n’oublierai guère.

A mes enseignants et professeurs du primaire aux études supérieures A une personne qui m’est très chère

Je vous dédie ce travail en témoignage de ma profonde gratitude et reconnaissance.

Mohamed Réda KHOUJJANE


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Remerciements

Je tiens tout d’abord à remercier l’ensemble du corps administratifs,

logistique et techniques de Marjane Holding de m’avoir accueilli et

accompagné durant ma période de stage.

Je remercie Mr Khalil El ABBADI, de la direction logistique de Mar-

jane Holding, de m’avoir soutenu et encadré, pour ses précieux con-

seils et propositions tout au long du stage.

Je remercie l’ensemble des employés de la direction logistique pour

leur aide et disponibilité irréprochable.

Je tiens à remercier Mr Brahim AGHEZZAF, professeur à la faculté

des sciences, pour son soutien et son encadrement professionnel.

J’exprime par la même occasion ma reconnaissance pour Mme Asmaâ

TALBI pour son coaching et ses conseils instructifs.

J’adresse également mes remerciements au corps professoral de la fa-

culté des sciences, pour leur suivi, ainsi que pour leurs recommanda-

tions durant toute la période de la réalisation de ce travail, ils trouve-

ront ici témoignage de ma profonde reconnaissance.

Je tiens finalement à remercier toute personne ayant participé de près

ou de loin à l’achèvement de ce modeste travail.


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Notice Bibliographique

Année : 2012

Etablissement : Faculté des Sciences Ain-Chock de Casablanca

Formation : Master Ingénierie et optimisation des systèmes de transport et logistique

Etablissement d’accueil : Marjane Holding Lot parc industriel Sapino Nouacer

Auteurs : Khoujjane Mohamed Réda

Titre : Planification du transport

Encadrant professionnel : Mr Khalil EL ABBDAI, responsables des études logistiques.

Encadrant pédagogique : Mr Brahim AGHEZZAF, Responsable du master et professeur à

la Faculté des Sciences Aïn-Chock de Casablanca

Date de début du stage : 24 Février 2012

Date de fin du stage : 30 Juin 2012

Mots-clés : Transport, Modélisation, Planification, AMPL, Solveur Cplex.


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Sommaire

Dédicaces …………………………………………………………………………….…….2

Remerciements…………………………………………………………………………...…3

Notice Bibliographique……………………………………………………………….…… 4

Introduction ………………………………………………………………………..………7

Résumé ……………………………………………………………………………..………9

Abstract……………………………………………………………………………………10

Première Partie :…………………………………………………………………………...............………………..11

Chapitre 1: Présentations……………………………………………………………..……11

1. La grande distribution …………………………………………………………..…11

2. Le transport au Maroc………………………………………………………...……17

3. Présentation de la société …………………………………………………...……..18

Chapitre 2 : Description du projet……………………………….……………………...…24.

1. Problématique…………………………………………………………………...…24

2. Cahier de charges…………………………………………………………..………25

3. Méthodologie………………………………………………………………………26.

Deuxième Partie :...........................................................................................................27

Chapitre 1 : Recueil des données………………………………………………………..…27

1. Définition de la Préparation…………………………………………………...……27

2. Cartographie de la Préparation …………………………………………….………27

3. Description de la Préparation……………………………………………………….29

Chapitre 2 : Analyse des lots de préparation ………………………………………………33

1. Contrôle des lots de préparation…………………………………………...……….33

2. Simulation des volumes de la commande………………………………….………36

3. Redressement pratique de l’anomalie………………………………………………37

4. Rapport entre le lot de préparation et le nombre de palettes………...…………….38


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Chapitre 3 : Proposition de la Solution……………………………………….……………..43.

1. Le dimensionnement, POURQUOI ?.........................................................................43

2. Présentation de l’appareil de dimensionnement …………………………….………44

Troisième Partie : ............................................................................................................48

Chapitre 1 : Recueil des données……………………………………………………………48

1. Définition de l’Expédition………………………………………………...…………48

2. Cartographie de l’expédition………………………………………………...………49

3. Etat de l’activité de transport………………………………………………….......…50

Chapitre 2 : Analyse de l’historique des expéditions………………………………..………52

1. Analyse des voyages d’expédition……………………………………………..……52

2. Calcul du volume en palette des magasins………………………………..…………55

3. Conclusion……………………………………………………………………..........57

Chapitre 3 : Modélisation d’un parc de camions……………………………………………58

1. Outils mathématiques et informatiques………………………………………..……59

a. Solveur d’Excel……………………………………………………………..………59

b. AMPL……………………………………………………………………….………59

2. Affectation homogène des camions aux magasins……………………………….…60

a. Programme Linéaire………………………………………………………...………60

b. Implémentation de solution…………………………………………………………63

3. Affectation Hétérogène des camions aux magasins………………………...………65

a. Programme Linéaire………………………………………………………...………65

b. Implémentation de solution…………………………………………………………68

4. Estimation des gains…………………………………………………………..……70

Conclusion Générale………………………………………………………………………………………..……………71

Annexe……………………………………………………………………………...………72

Liste des Figures …………………………………………………………………………...74

Bibliographie ………………………………………………………………………….……76

Glossaire……………………………………………………………………………….……77


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Introduction

Mon stage s’est déroulé au sein du service des études logistiques de Marjane Holding, plus

précisément dans l’entrepôt central « Sapino » qui se retrouve dans le pôle industriel de

Nouacer.

Ce stage couronne deux années d’études en Master Ingénierie et optimisation des systèmes de

transport et logistique (IOSTL).

Ce stage m’a permis en premier lieu de prendre contact avec le monde de l’entreprise de la

grande distribution, de mettre en pratique les différentes connaissances et méthodes

d’optimisation étudiées lors de notre Master, en second lieu d’acquérir un savoir-être qui

complète le savoir et le savoir-faire assimilés durant mon passage à la faculté des sciences Ain

Chock de Casablanca.

La grande distribution a connu un grand développement au Maroc dans les dernières années

avec un nombre croissant des sites du groupe MARJANE HOLDING, et l’émergence de nou-

veaux groupes concurrents spécialisés dans ce secteur.

Le groupe Marjane dispose de vingt six hypermarchés Marjane, et trente deux supermarchés

Acima implantés dans différentes régions du Maroc.

Initialement le dépôt central du groupe Marjane se trouvait à Ain Sebaa, mais vu le développe-

ment de l’activité, une nouvelle plateforme a été construite dans le nouveau pôle industriel de

Nouaceur où il occupe une superficie plus importante de 25.000 m², et qui regroupe toutes les

activités logistiques d’approvisionnement, de stockage et de distribution.

La problématique qui a été traitée au cours de mon stage porte sur la planification du transport ;

c’est-à-dire la possibilité de prévoir les besoins de transport en fonction des commandes reçues et

faire les réservations des camions nécessaires auprès des prestataires du transport en temps op-

portun.

Le service du transport n’a pas une visibilité sur le nombre de palettes qu’il aura à la fin de la pré-

paration des commandes émises par les différents magasins. Les documents générés par le sys-

tème informatique de gestion de l’entrepôt ne permettent pas de faire cette prévision de manière

exacte. On doit attendre la mise à quai des palettes pour déterminer le nombre de camions néces-


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saires. Ceci engendre parfois une réservation de plus de camions qu’il n’en faut, ce qui augmente

le coût du transport, et parfois un manque de camions à cause de leur indisponibilité chez les

prestataires de transport, ce qui entraine des délais de livraison supplémentaires et une qualité de

service moindre.


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Résumé

La présente étude porte sur la planification de la réservation des camions pour l’expédition de la

marchandise aux magasins, et elle a été effectuée sur trois étapes :

Dans la première étape, on a essayé de collecter les différentes informations concernant la prépa-

ration de la commande effectuée par les magasins de Marjane et Acima. On a analysé le proces-

sus de la préparation depuis l’éclatement de la commande jusqu’à la mise à quai des palettes.

Dans cette partie on analysé la méthode de travail actuelle du service de préparation sur laquelle

se base le responsable du transport pour réserver les camions nécessaires.

Dans une deuxième partie, on a analysé les lots de préparation de la commande, afin de calculer

un rapport entre le nombre de ces lots et le nombre de palettes préparées.

Dans la troisième étape, on a apporté une approche mathématique au problème, et cela a été fait

par la modélisation d’un parc de camion qui aidera à anticiper les réservations des camions à

l’avance tout en optimisant le cout du transport.


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Abstract

This study focuses on planning for the reservation of trucks to ship the merchandise to stores,

and it was conducted in three steps:

In the first step, we tried to collect various informations regarding the preparation of the or-

ders placed by stores of Marjane and Acima. We analyzed the process of preparing from the

outbreak of the order to the docking palettes. In this section we analyzed the current working

method of preparation service which is based on the charge transport trucks need to book.

In a second step, we analyzed the batches for the preparation of the orders, to calculate a ratio

of the number of these theoretical lots and the number of pallets prepared effectively.

In the third step, we made a mathematical approach to the problem, and it was done by model-

ing a truck fleet that will help anticipate the reservations of the trucks in advance while opti-

mizing the cost of transportation.


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Première Partie:

Chapitre 1: Présentations

1. La grande distribution

a) Analyse du secteur

Le secteur du commerce en général est l’un des piliers de l’économie nationale au Maroc,

il contribue à la création des richesses avec une part de 12.8% du PIB et représente 2.5% du

volume des investissements étrangers selon le rapport du cabinet Mazars1 publié en ...

Il revêt également une importante dimension sociale : en effet, il constitue une source de

revenu pour près de 1.2 million de personnes, soit 13% de la population active marocaine.

Regroupant une large gamme d’activités, qui se caractérisent par la diversité des formes et

d’organisation, le secteur dénombre plus de 850.000 points de vente (commerce traditionnel,

franchises, grandes surfaces, centres commerciaux, etc.)2.

Le commerce moderne, caractérisé par les Grandes et Moyennes Surfaces (GMS), représente

de son côté autour de 13% du commerce de détail en 2009. Il propose trois types de produits :

les produits alimentaires qui constituent la principale partie du chiffre d’affaires du secteur,

les produits non-alimentaires destinés à diversifier l’offre, et les services (multimédia, assu-

rances, voyages, crédit à la consommation, etc.).

Plusieurs formats de magasins sont disponibles, on distinguera, les hypermarchés (qui dispo-

sent d’une surface de vente d’au moins 2 500 m2 et réalisent une part importante de leur

chiffre d’affaires en produits alimentaires) et les supermarchés (qui exploitent une surface de

vente comprise entre 400 et 2 500 m2 et réalisent plus des deux tiers de leur chiffre d’affaires

dans la vente de produits alimentaires).

La grande distribution moderne se caractérise également par une organisation logistique très

poussée, articulée autour de deux niveaux :

En amont, où les fournisseurs de la grande distribution sont nombreux et variés, les

approvisionnements sont gérés par des centrales d’achat, intégrées ou centralisées.

En aval, la vente aux consommateurs finaux se fait par l’intermédiaire des différents

formats de magasins.

1 Masars est un cabinet consulting plus de détail après

2 Toujours même référence : rapport de Mazars


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Depuis la fin des années 80 et début des années 90, le paysage de la distribution et plus parti-

culièrement des grandes et moyennes surfaces connaissent des transformations importantes.

En effet, sous l’impulsion de la classe aisée et des classes moyennes, le modèle de consomma-

tion des marocains tend à « s’européaniser ».

Ainsi de nouvelles formes d’achat voient le jour dès le début des années 90 favorisant l'im-

plantation des grandes surfaces et de centres commerciaux. A partir de 2000, la grande distri-

bution se développe à une vitesse vertigineuse et sans précédent dans l’ensemble du Royaume

par le biais de nouveaux concepts de vente et de merchandising.

Figure 1 : Evolution d’ouverture des magasins de grande et moyenne surface

L’analyse de cette évolution montre dans ce cadre que le développement des GMS a connu

trois principales périodes de croissance : une première période (1990–2002) caractérisée par

une croissance inférieure à trois nouveaux magasins par an, une période de première crois-

sance (2003 -2006), pendant laquelle le nombre moyen d’ouvertures est compris entre 7 et 10

nouveaux magasins par an, et une période d’expansion (depuis 2007) avec plus d’une dou-

zaine d’ouvertures de magasins par an.

Par type de magasin, la croissance de l’offre est tirée essentiellement par les supermarchés

qui, à partir de l’année 2000, ont connu une vitesse de développement croissante. Le rythme

d’ouverture des hypermarchés est plus constant avec certains pics comme en 2007.


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Figure2 : Evolution de création des magasins GMS

En termes de répartition géographique, les grandes et moyennes surfaces se sont initialement

concentrées dans la zone de Casablanca-Rabat (60% des unités et 65% de la surface de vente

en 2001) qui bénéficie d’infrastructures modernes et d’un pouvoir d’achat supérieur en

moyenne au reste du pays.

Depuis 2003, les grandes surfaces se développent désormais dans des villes considérées

comme secondaires (Fès, Tanger) et au pouvoir d’achat plus limité (Kenitra, Khouribga). Pré-

sentes désormais dans 22 villes, les GMS couvrent aujourd’hui la majeure partie des zones

urbaines du Royaume, ainsi au niveau des grandes agglomérations, on les trouve désormais

tant en périphérie qu’en centre-ville.


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b) Acteurs et structure du marché de la grande distribution

Aujourd’hui, le secteur de la grande distribution est porté par sept principales enseignes

(Marjane, Acima, Aswak Assalam, Label’Vie, Métro, Carrefour et BIM) intervenant au ni-

veau de deux principaux formats de magasins avec une centaine d’implantations, ainsi le

chiffre d’affaires global réalisé par le secteur en 2009 dépasse les 15,1 milliards de dirhams

selon le rapport du conseil de la concurrence et Mazars.


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Figure3 : Chiffre d’affaire de chaque enseigne 2009

Le secteur de la grande distribution au Maroc a été le théâtre de plusieurs opérations de con-

centration au cours des dernières années. La principale est celle de Marjane et Acima, qui

appartiennent au Groupe SNI.

Label’Vie a pour sa part procédé à plusieurs opérations de rachats d’entreprises de distribu-

tion, en particulier dans les villes de Rabat et Casablanca.

Par ailleurs, en 2009, elle a conclu un accord de franchise avec le Groupe Carrefour. Fin

2010, elle achète Metro Maroc, filiale marocaine du spécialiste allemand du cash and carry,

Metro avec L’objectif de transformer ces magasins en enseignes Carrefour.

L’enseigne Label’Vie appartient à la société Hyper S.A. cotée en bourse de Casablanca, et

dont le capital est détenu à 58% par Retail Holding, 20% étant flottant, et 22% appartenant à

des propriétaires privés. Ynna holding est propriétaire et gestionnaire d’Aswak Assalam. En-

fin, le nouvel entrant BIM appartient à 100% au groupe turc du même nom.

En agrégeant les chiffres d’affaires de Marjane et Acima, et ceux de Label’Vie et Metro, on

observe alors que le groupe SNI premier groupe de GSM possède plus de 65% du marché, le

deuxième 28%, alors qu’Aswak Assalam possède moins de 8%.

La structure des parts de marché à retenir correspond donc à celle d’un marché contenant

trois opérateurs: Marjane/Acima « domine » le marché, Metro/label vie et Aswak Assalam

est un acteur relativement faible.


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L’évolution du chiffre d’affaires par enseigne met en évidence une forte expansion pour

Marjane, Label’Vie et Acima depuis 2000. Cette dernière est presque similaire pour les trois

opérateurs. Il convient de relever que les enseignes Label’Vie et Acima accroissent de ma-

nière concomitante leurs points de vente et leurs chiffres d’affaires.

En revanche, l’expansion d’Aswak Assalam reste très timide en comparaison avec ses concur-

rents.


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2. Le transport au Maroc

Le moyen routier au Maroc est dominant dans le transport intérieur. Il emploie 80% de la

main d’œuvre du secteur du transport tous modes confondus. Il assure 90% de la mobilité des

personnes et 75% des flux des marchandises hors phosphate, sur un réseau routier long de

près de 60 000 Km, en plus de 1 000 Km d’autoroutes actuellement et 1 500 Km bientôt. Ce

réseau comprend 6 000 ouvrages dont 56% de ponts et 35% de dalots. Ce réseau supporte la

circulation de près de 50 millions de véhicules Km/jour réalisée par un parc de 2,3 millions de

véhicules (à fin 2007).

il convient de rappeler que le transport routier constitue un maillon important de la chaîne

logistique. Il réalise, en effet, 75% des flux des biens et se trouvent en amont et en aval des

opérations de transport par les autres modes maritime et aérien ou du moyen ferroviaire.

Transport routiers de marchandises

Le transport routier est devenu dans la seconde moitié du XXe siècle le mode dominant de

très loin le secteur des transports terrestres tant pour les voyageurs (automobile et autobus)

que pour les marchandises (camion), l’émergence des systèmes de production et de distribu-

tion fondés sur les flux tendus, qui privilégient des approvisionnements fréquents mais en

faibles quantités, reste toutefois le facteur explicatif majeur de l’emprise actuelle du mode

routier sur la logistique terrestre3.

Au Maroc, le transport routier est aujourd’hui le principal mode d’acheminement de mar-

chandises avec plus du quart de la production de service.

Le succès du transport routier est du à ses qualités de souplesse et d'adaptation à toutes les

situations (porte à porte), au progrès technique, ainsi qu'à l'extension et à l'amélioration consi-

dérable du réseau routier, en particulier avec le développement des autoroutes. Ce dévelop-

pement n'est pas sans poser des problèmes de sécurité, de congestion et de pollution.

A tout seigneur, tout honneur : la route est le mode de transport incontournable au Maroc, que

ce soit pour acheminer des marchandises ou des personnes. Le transport routier joue un rôle


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dominant à l’intérieur du Maroc : le transport intérieur réalise 75% des flux de transport de

marchandises.

L'objectif essentiel de la logistique est de prévenir les ruptures d'approvisionnement des points

de vente pour les différents produits, tout en veillant à éviter un engorgement qui rendrait

complexe et coûteuse leur gestion. Elle cherche à mettre en place un système qui assure la

présence, au moindre coût, des quantités adéquates (souhaitées) de marchandises, aux mo-

ments et aux lieux voulus, et le tout sans stocks intermédiaires. Ce système est représenté par

le transport qui assure la continuité des flux de marchandises.

Plusieurs mode de transport peuvent être proposés, mais le choix du mode dépend essentiel-

lement de plusieurs facteurs dont les principaux sont : la destination, la marchandise et sa na-

ture, et les délais exigés.

Le transport routier reste le mode le plus répondu et a plusieurs avantages: sa rapidité, la pos-

sibilité de rejoindre des localités éloignées, les cueillettes et les livraisons porte-à-porte, un

seul connaissement et un voiturier unique, les possibilités de groupage, etc. Il n’est toutefois

pas sans inconvénients qui défèrent d’un pays à l’autre.

Comme toute fonction logistique dans l’entreprise, celle du transport exige une gestion pour

assurer la circulation physique, que ce soit à l’interne ou à l’externe de l’entreprise.

3. Présentation de la société Marjane Holding

a) Historique

Créée en 1990, Marjane représente la première enseigne de la grande distribution au Maroc

(GEGS), avec l’ouverture du premier hypermarché Marjane, à Rabat-Bouregreg.

En déclinant tous les éléments du mix Grande Distribution, dans ses aspects merchandising,

communication et animation, Marjane a su s’imposer auprès du grand public ainsi qu’auprès

des grandes marques qui y trouvent un bon support de valorisation et de promotion de leurs

produits.

Appartenant au Groupe SNI, et plus précisément au Holding COFARMA, en charge du déve-

loppement des hypermarchés du Groupe, l’enseigne Marjane, s’avère un moteur de dynamisa-

tion et d’innovation dans ce secteur et accompagne l’émergence de nouveaux modes de vie et

de consommation.


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Au mois d'août 2007, le groupe Auchan a revendu ses 49 % de part dans Marjane à la holding

SNI qui en possédait les 51 % restants, Marjane Holding contrôle désormais trois pôles de

distribution, à savoir Marjane pour les hypermarchés, Acima pour les supermarchés et Elec-

troplanet pour l'électroménager.

Pionnier de la grande distribution au Maroc, il a su s'imposer auprès du grand public, avec

plus de 30 millions de clients par an, faisant de lui le leader sur le marché marocain devant

Aswak Assalam et Carrefour-Label’vie, ses principaux concurrents.

Et toujours dans le cadre de la stratégie du Groupe Auchan, l’enseigne garde le souci de pro-

poser à ses clients une offre plus large et adaptée (marque Auchan et autres).

Actuellement Marjane représente à travers le royaume hypermarchés 27 Marjane et 32 su-

permarchés Acima implantés essentiellement au centre et au nord du Royaume voir (schéma).

Les hypermarchés nécessitent de grandes surfaces et sont par conséquent situés en majori-

té en périphériques, alors que, dans un souci de proximité les supermarchés Acima sont placés

au centre ville.


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b) Stratégie et organisation de Marjane Holding

Rester leader de la grande distribution au Maroc, et augmenter sa part de marché dans le ce

secteur est le principal souci du groupe.

Pour atteindre ses objectif le groupe poursuit une stratégie de développement et d’extension

par l’ouverture de nouveaux magasins sur tout le territoire, et se rapprocher des zones à pou-

voir d’achat modeste, il s’attache à proposer aux clients les prix les plus bas, tout en occa-

sionnant en permanence des promotions.

Ainsi, l’enseigne adopte une stratégie de différenciation, tout en mettant en place un large

assortiment afin de répondre aux différentes attentes de ses clients

Toutefois, pour accompagner sa stratégie de développement, avoir sa propre plate forme

s’avère une priorité, afin de bien maitriser et optimiser ses couts logistiques.

L’organigramme :

Figure 4 : L’organigramme général de Marjane Holding

Président directeur

général

Direction contrôle

gestion

Direction dévelop-

pement

Direction organisa-

tion & Audit

Direction des

achats

Directeur généraux

adjoints

Direction marke-

ting

Direction sys-

tème informa-

tique

Direction Ressources

Humaines

Direction Finan-

cière

Direction supply

chaine


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c) Plate-forme SAPINO

Afin d’être plus concurrentiel dans le marché, suivre les magasins dans leur stratégie et mini-

miser ces coûts logistiques Marjane Holding a opté de construire une plate-forme pour re-

grouper leur activité (Marjane, Acima, Electroplanet), pour cela une étude a été faite pour

choisir la localisation de la nouvelle plate-forme et son dimensionnement dynamique et sta-

tique.

GSE, groupe français spécialisé dans l’immobilier d’entreprise clés en main, assoit ses ambi-

tions au Maroc. La filiale marocaine du groupe éponyme livrera en octobre prochain les pre-

miers bâtiments de la plateforme logistique de distribution pour le compte de la chaîne Mar-

jane Holding, leader local de la distribution.

Elle est située dans la zone d’activité Sapino à Nouacer près de l’aéroport Mohammed V avec

accès direct sur l’autoroute A7. Marjane alimentera depuis ce site l’ensemble de ses super-

marchés.

Fini les petits entrepôts éclatés de part et d’autre de Casablanca, Marjane a entrepris de chan-

ger d’échelle et de rationnaliser sa logistique en lançant un appel d’offres pour la construction

d’une plateforme de nouvelle génération qui s’étend sur une superficie de 25.000 m². A terme,

lorsque la plateforme tournera à plein régime, 20 quais pourront accueillir un flux de 100 ca-

mions par jour. La modularité constitue l’un des principaux atouts de cette plateforme.

L’objectif est de stocker un maximum de palettes, soit près de 22.000 unités préfigurant de

nouvelles ouvertures d’hypermarchés à Casablanca. Le dispositif est complété par trois autres

hubs logistiques dédiés aux fruits et légumes et à la poissonnerie.


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Organigramme entrepôt Sapino

Figure 5 : Organigramme de l’entrepôt Sapino

Données de la plate-forme :

Figure 6 : Plan de la plate forme Sapino


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La plate-forme est divisée en 5 zones :

- Zone de stockage en rack

- Zone de stockage en masse

- Zone répartition

- Zone réception

- Zone expédition

Surface de stockage

20000m²

Nombre d'emplacements stocks 23000

Nombre d'emplacements Picking 3701

Nombre d'emplacements Masse 2000

Capacité maximale 25000

Nombre d’expéditions quotidien 600

Nombre de référence 6000

Livraison 216000 palette/an

Effectif DHL EXEL 83

CA par mois 51 MILLIONS (DHS)

Figure 7 : Données de la plate-forme Sapino


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Chapitre 2 : Description du projet

1. Problématique

Après la réception des commandes émises par les magasins, le système informatique Gold

stock procède à leur éclatement pour les transformer en lot de préparation. Sur ces lots de

préparation, on trouve les différents articles avec les quantités à préparer, et particulièrement

le volume et le poids correspondant.

Le service planification ne peut pas se basé sur ces poids et ces volumes générés par le sys-

tème. Il fait appel au responsable de la préparation pour établir le besoin réel en fonction de

son expérience.

Cette approximation ne donne qu’une idée plus ou moins juste du nombre de palettes. Le

service planification prévoit ainsi un nombre approximatif du nombre de camion.

Alors on doit attendre la fin de la préparation et compter l’ensemble des palettes mises à quai

pour réserver le bon nombre de camions, qui ne sont pas toujours disponibles chez les trans-

porteurs d’où un délai de livraison supplémentaire et une qualité de service moindre.

Alors quelles sont les causes de cette anomalie ? Et comment on peut remédier à cela ?


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2. Cahier de charges

Sujet de l’étude :

« Planification du transport»

Mission:

Etablir un diagnostic de la situation actuelle de la préparation des commandes

Proposer un plan d’action pour résoudre la problématique

Objectif : Minimiser le cout du transport

Optimiser le nombre de camions à réserver pour l’expédition de la marchandise aux magasins

Améliorer la qualité de service des expéditions

Limites du projet :

Dans le temps : 1 Mars 2012 au 30 Juin 2012

Dans l’espace : MARJANE Group Plate-forme SAPINO)

Equipe du projet :

Mr ABADDI : Responsable des études

Mr AGHEZZAF: Responsable du master Ingénierie et Optimisation des Système de Transport et

Logistique à la faculté des sciences Ain Chock.

Mr KHOUJJANE: Elève Ingénieur en Ingénierie et Optimisation des Systèmes de Transport et

Logistique.


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3. Méthodologie

Analyse de l’existant :

Analyse du processus préparation

Etablir une cartographie du processus

Recueille des données

Analyse des données recueillis :

Analyse des lots de préparation

Suivi des commandes depuis l’éclatement jusqu’à l’expédition

Simulation sur les volumes des articles d’une commande

Analyse de l’activité du transport :

Calcul de la moyenne des palettes consommées par chaque magasin de l’année

2011.

Analyse de typologies des camions et des voyages

Proposition de la solution :

Première solution : La fiabilisation des données

Deuxième solution : Modélisation d’un parc de camions


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Deuxième Partie :

Chapitre 1 : Recueil de données

1. Définition de la Préparation

La préparation de commandes (Picking en anglais) est un processus de l’entrepôt logis-

tique dont l’objectif est de collecter plusieurs produits stockés dans l'entrepôt, à les rassembler

dans un lieu précis avant leur expédition vers les clients.

Les étapes de la préparation de commande se manifestent comme suit :

Réception de la commande en entrepôt

Transformation de la commande en lot de préparation,

Affectation des lots aux préparateurs en donnant la priorité aux magasins qui seront

expédiés en premier

Prélèvement des articles à préparer depuis les alvéoles en se basant sur les adresses

picking indiquées sur le lot de préparation

Regroupement des articles sur une palette bois sur la zone de préparation

Contrôle des palettes préparées,

Impression et collage des étiquettes des unités de conditionnement où les articles vont

être mis.

Filmé les palettes contrôlées,

Validation final de la ligne de commande et mis à jour du système.

2. Cartographie de la Préparation

Pour mener une étude bien faite et efficiente, je devais comprendre la fonctionnalité de la pré-

paration.

Afin de tracer la cartographie je devais répondre à trois questions :

QUI

QUOI

COMMENT

Pour établir cette cartographie, on a suivi une commande magasin depuis sa réception sur le

système GOLD Stock, jusqu’à la mise à quai d’expédition des palettes de cette commande.

http://www.usinenouvelle.com/expo/entrepots-demontables-o453.html


http://www.usinenouvelle.com/expo/reception-et-l-expedit-a637.html


2011/2012


QUI Données d'entrée QUOI Données de sortie COMMENT

Admin Système Ordres de commande, Système Gold

préparation informatique commande par magasin et Stock

par rayon

Chef d'équipe Données sur système Vision quantitative,

Admin identification des besoins

préparation

Responsable Volume et identification Besoins quantifiés

exploitation des besoins

Plan de rempotage et réappro

Chef d'équipe Ordre de préparation picking, plan d'approche (palet- Procédure prépa

Admin tes complètes), plan de prépa Gold Stock

préparation picking par cde, édition étiquettes

palette (adresse et n° de palette)

Admin Code préparateur, plans Listing prépa par rayon par pré- Système

préparation de rempotage, plan de parateur, listing réappro picking, informatique

préparation palette préparation sur terminal Scan

homogène, plan de pré- (par préparateur / cariste)

paration détail

Préparateurs / Listing Palette d'approche sur ligne de

caristes Plan commande

Terminal

Contrôleur Listing préparation Commande contrôlée Procédure de

Palette OK contrôle à la

préparation

Préparation OK Procédure de

traitement des

NC

Agent de Commande contrôlée, Commande en zone de pré

préparation moyen de manutention chargement, palettes identifiées

Admin Listing de contrôle, Mise à jour stock et validation de Procédure Gold

préparation données transmises la préparation Stock préparation

par terminal

Responsable Indicateurs Résultat

exploitation

Fin

Début

?

Traitement physique de

l'anomalie (correction des

produits en erreur) et

enregistrement (FI/A et/ou

document d'enregistrement

des anomalies constatées

lors des contrôles)

oui

non

Réception des commandes

Mise en stock

Chargement /

expédition

Analyse des commandes

Planification des moyens et

ressources

Eclatement de la commande

(lancement du cycle

informatique)

Affectation et

ordonnancement des

préparations par rayon

Réapprovisionnement

picking, préparation palettes

d'approche (palettes

homogènes)

Préparation selon le plan de

préparation détail et

confection de la palette

Contrôle quantitatif /

qualitatif des commandes

préparées

Mise en ligne des palettes

préparées pour expédition

(zone de préchargement)

Validation informatique

(saisie des données)

Mesure de la performance

de la préparation


2011/2012


3. Description de la Préparation

Lors de l’éclatement de la commande deux missions sont générées :

Mission lot de préparation : constitué de plusieurs articles à préparer depuis les al-

véoles (picking).

Mission Approche : consiste à mettre à quai des palettes homogènes constitué d’une

seule référence d’article.

Figure 8 : Eclatement de la commande

Après l’éclatement de la commande, les lots de préparation de chaque magasin sont préparés

en fonction de la priorité des magasins qui seront les premiers à être expédiés.

On distingue deux types de magasin, et chaque magasin possède un numéro avec quoi on

peut l’identifier.

Cette typologie est faite en fonction des régions du Maroc.

1. Zone Nord

2. Zone Sud

Sur 32 Magasins Acima, on trouve 13 Magasins qui sont situé sur Casablanca, ce qui repré-

sente 42 % des magasins Acima.

Le tableau ci-dessous indique les différents magasins et la zone à laquelle ils sont affectés :


2011/2012


Zone Sud

131 Ait Melloul

110 Gueliz

119 El massira

132 Majorelle

116 Safi

128 Meknès

106 Fès1

122 Fès 2

101 2 Mars

104 Lamennais

124 Ghandi

129 Elbernoussi

103 Paquet

115 Sidi Othmane

111 Eljadida

123 Ibn Tachfine

Zone Nord

120 Tanger 1

126 Tetouan

133 Tanger 2

114 BeniMellal

118 Temara

107 Rabat City Cen-

ter

109 Rabat Océan

3 Twin center

105 Liberté

117 Anfa

125 Inara

102 Beausejour

121 Emile Zola

127 Berrchid

134 Salé

Figure 9 : tableau des zones par magasin

Les lots de préparation sont affectés à des opérateurs de préparation afin de les transformer en

palettes.

L’operateur utilise comme engin des chariots préparateur de commandes électriques.

Le préparateur de commande est un équipement électrique de manutention et d'élévation pour

les colis palettisés et les paquets. Il est utilisé pour aller chercher des pièces sur

des rayonnages en hauteur et les préparer en colis pour être expédier. Il permet une importante

élévation simultanée de la charge et de la plate-forme du cariste grâce à un vérin hydraulique

commandé électriquement par le conducteur.

http://www.usinenouvelle.com/expo/materiel-de-manutentio-a523.html

http://www.usinenouvelle.com/expo/equipement-de-levage-a478.html

http://www.usinenouvelle.com/expo/rayonnages-picking-o1076.html

http://www.usinenouvelle.com/expo/plateformes-de-manuten-o530.html

http://www.usinenouvelle.com/expo/verins-hydrauliques-o349.html


2011/2012


Figure 10 : Préparateur électrique de commandes

En se basant sur les adresses picking qui figurent sur le lot de préparation, l’operateur de pré-

paration se dirige vers l’adresse indiquée. Il vérifie le libellé de l’article et son gencode(code à

barre de 13 chiffres) afin d’être sure du bon produit qui correspond à sa commande ; être per-

formant en terme de qualité de préparation, ensuite il prélève la quantité demandée.

Pour bien comprendre le chemin de préparation, il était nécessaire d’accompagner à chaque

fois un des operateurs, et essayer de préparer avec eux la marchandise.

Lors de l’éclatement de la commande, les adresses picking sur le lot de préparation sont triées

en fonction de l’ordre affecté à chaque adresse d’une façon linéaire croissante pour avoir un

chemin de préparation optimal, pour gagner en temps de préparation et en productivité des

operateurs de préparation.

Le système est fait d’une façon à ce qu’un numéro de lot de préparation soit égal à une palette

réelle. Mais au niveau du terrain du travail, on se retrouvait avec deux palettes réelles pour un

lot, ou bien une palette réelle qui regroupait plusieurs numéros de lot de préparation.

L’étiquette de la palette c’est sa carte d’identité ; elle contient les informations suivantes :

Le numéro de la palette,

La destination (le magasin),

Le code de la tournée à laquelle elle est affectée,

Date d’expédition.

Il existe plusieurs types de palettes comme suit :


2011/2012


Palettes EUROPES

En Europe, les EURO pa-

lettes (800x1200mm) ou ½

EUR palettes

(800x600mm). Elle est en

bois, possède 4 entrées.

Palettes CP

Ces palettes réalisées pour

les industries chimiques en

conformité avec le cahier

des charges de l'APME ont

été conçues dans différents

formats permettant de ré-

pondre à la demande de

nombreux utilisateurs. Elles

peuvent être proposées

neuves ou d'occasion.

.

Palettes perdues

Les palettes perdues

sont utilisées pour des

utilisations très variées

Palettes STAN-

DARD :

Essentiellement uti-

lisées en format

1000 x 1200 mm soit

à semelles péri mé-

triques


2011/2012


Chapitre 2 : Analyse des lots de préparation

1. Contrôle des lots de préparation

En première partie, on a essayé de décortiquer les lots de préparation avec les différentes in-

formations concernant les articles.

Il a été procéder à analyser des lots de différentes zones de préparation et de différents rayons.

Les zones de préparation :

Zone de préparation Signification

AL7 Zone des produits alimentaires

NA7 Zone des produits non alimentaires

Les rayons :

On trouve que des rayons dans la zone des produits alimentaires qui sont définis dans

le tableau suivant :

Rayon Libellé

10 Les produits liquides

11 Les produits d’épicerie

12 Les produits de biscuiterie

13 Les produits d’entretien

14 Les produits de la beauté et santé

En annexe vous trouverez un exemple de lot de préparation indiquant les différentes

informations citées ci-dessus (Annexe 1)

On trouve plusieurs informations au niveau de la liste de préparation (lot de préparation) :

1. Numéro lot

2. Numéro de la commande

3. Le destinataire

4. Le numéro de la tournée

5. Zone de préparation

6. Date de préparation

7. Date d’expédition


2011/2012


8. Nom du préparateur

9. Détails articles :

Code interne

Libellé article

Gencode (EAN) composé de 13 chiffres

Adresse picking (07A – 04 – 007 – 01B) :

l’adresse picking est composée de quatre champs

1. Le bloc

2. L’allée

3. Le pick

4. Le niveau du pick

Quantité à préparer UVC /UP

Quantité à préparer en PCB

On a trouvé plusieurs lots avec des poids et des volumes égaux à 0, comme le montre le fi-

chier suivant :

Figure 11 : exemple d’un lot de préparation avec un poids 0


2011/2012


Figure 12 : exemple d’un lot de préparation avec un volume 0

Ou bien on trouve des lots contenant des articles avec des volumes totaux très proches de 0,

alors qu’ils doivent avoir un volume plus important.

J’ai calculé les dimensions des articles qui figuraient sur le lot de préparation pour s’assurer

de la fiabilité du volume indiqué sur le lot.

En se basant sur la base de données des données logistiques, j’ai cherché les articles qui

avaient des volumes contenant la valeur « 1.00 » et des poids de « 0.001 ». C’est les valeurs

que le système attribue par default aux données logistiques de l’assortiment de l’entrepôt.

J’ai mesuré les dimensions de ces articles, recalculé le volume du lot en prenant en considéra-

tions les quantités à préparer de chaque article.

En se basant sur les contraintes des emplacements réserves des palettes dans les racks, de la

dimension des alvéoles en picking et de la dimension des camions dédiés à l’expédition de la

marchandise, les dimensions des palettes sont normées.

A l’entrepôt Marjane Sapino, on trouve des palettes de type EURO avec des dimensions 120 x

80 cm, et il ne faut pas qu’elles dépassent une hauteur de 170 cm, ce qui donne un volume

total de Vpal = 170 * 120 * 80 = 1,632 m3 .C’est le volume maximale qu’une palette peut

avoir à la fin de la préparation.


2011/2012


Figure 13 : Dimensions d’une palette

2. Simulation des volumes de la commande

On a pris comme exemple une seule commande d’un magasin, et calculé les dimensions des

articles qui figuraient sur les lots de préparation de cette commande, pour s’assurer de la fia-

bilité du volume indiqué sur le lot.

Ce volume est calculé par le système Gold stock à partir de la base des données logistiques

(DL).

On a mesuré les dimensions de ces articles, recalculé le volume du lot en prenant en considé-

rations les quantités à préparer de chaque article. Le tableau suivant explique les écarts trou-

vés :

1er lot 2eme lot 3eme lot 4eme lot Total volume nbre pal

volume calculé (m3) 1,09718125 0,60069575 0,3302925 0,03072 2,0588895 1,287

volum système (m3) 1,592 1,556 0,271 1,599 5,018 3,136

ecart 41%

Figure 14 : tableau des volumes d’une commande

L’écart était de 41%, (écart = volume calculé / volume système), le volume des lots de prépa-

ration est presque la moitié des volumes générés par le système. En termes de transport, si on

se base sur les volumes du système, on devrait réserver deux fois plus de camions que notre

besoin réel calculé à partir de la simulation.

Le volume total indiqué sur chaque lot soit il dépasse largement la norme de la palette qui est

de 1,632 m3, soit il est très faible par rapport à ce volume .Ce qui veut dire qu’en réalité ces

lots, après leur préparation, soit ils donneront naissance à des palettes réelles de plus, soit des

170

cm

120 cm

80 cm


2011/2012


palettes qui ne sont pas rempli en totalité. En la fin de préparation, un lot donnera naissance à

plus qu’une palette réelle, ou bien il y aura un regroupement de lot dans une seule palette

réelle. Alors la notion d’un lot de préparation égal une palette de préparation n’est pas véri-

fiée.

C’est ce qui nous a poussé à faire une étude sur les commandes d’une semaine et quantifié

l’écart entre les lots de préparation et leur nombre de palettes.

3. Redressement pratique de l’anomalie

Après l’éclatement de la commande, le responsable de la préparation remplie des suivis des

lots de la journée de préparation.

Au niveau du WMS G.O.

L.D Stock, le responsable de préparation peut visualiser le volume de la commande de chaque

magasin grâce à l’écran de la supervision de la préparation :

Figure 15 : Ecran de la supervision de la préparation sur GOLD stock

Au début de l’activité, le responsable indique sur les suivis des lots le nombre de lots à prépa-

rer, et le nombre de colis à préparer pour chaque magasin, ci-dessous un exemplaire d’un sui-

vi de lot du 09/04/2012 :

Le suivi du lot de préparation nous des informations sur la préparation du jour :


2011/2012


La zone d’expédition : nord ou sud

Les destinataires

Le nombre de lot à préparer

Le nombre de colis à préparer

La date de préparation

Vous trouverez en annexes un exemple d’un suivi de lot (annexe 2).

Le service de préparation est conscient de l’anomalie trouvée au niveau des écarts des vo-

lumes des lots. Pour y remédier, le responsable de la préparation effectue un prévisionnel sur

la volumétrie en palette à chaque éclatement de commande, en se basant sur son expé-

rience et son savoir faire. Il divise le nombre de colis total à préparer dans la journée de

chaque magasin sur la moyenne de colis que peut contenir une palette EURO (moyenne de

colis par palette = 70) et aussi vérifie le type des articles de chaque lot.

4. Rapport entre le lot de préparation et le nombre de palettes

En deuxième partie, on a pris les commandes d’une semaine de préparation des différentes

commandes des magasins, du 09/04/2012 jusqu’au 16/04/2012.

On a tracé chaque lot de préparation de la commande d’un magasin « X », et calculé en fin

de journée le nombre de palettes produit pour chaque numéro de lot.

Il était impossible d’avoir un historique d’une semaine pour calculer le rapport entre le

nombre de lots à préparer et le nombre de palettes réelles préparées de chaque jour.

Pour calculer cet écart, on a procédé d’une autre manière. Il faut savoir que lorsqu’on parle

d’un numéro de lot, on parle aussi d’un numéro de palette. A la fin de chaque préparation

d’un lot un seul numéro de palette lui ai attribué.

En prenant comme données les brouillons de chargement des palettes et sur les fiches

d’intégration des palettes, on a pris chaque journée du 09/04 au 16/04 et calculé pour chaque

magasin Acima le nombre des numéros de palettes et le nombre des palettes réelles, comme

l’explique le tableau ci dessous mis sous Excel.

Les brouillons de chargement sont des documents concernant l’expédition des palettes, et les

fiches d’intégration des palettes sont les documents qui servent à contrôler les numéros de

palettes chargées dans le camion lors de l’expédition des marchandises au magasin (dans

l’annexes un exemple de chaque document).


2011/2012


Après la récupération des données faite d’une façon manuelle depuis les documents précé-

dents, l’écart entre le nombre des numéros de palettes et le nombre de palettes réelles était de

la forme suivante :


2011/2012


nb n° pal nb pal nb n° pal nb pal nb n° pal nb pal nb n° pal nb pal

3 34 22

102 15 11

105 13 10

107 10 5

109 11 6 14 5

114 18 15 16 5

117 29 21

118 8 5

120 5 2 18 10 5 3

121 35 21

125 13 10 16 12

126 7 5 12 9 12 7

127 13 8 16 12 8 5

133 15 6 12 9 9 4

134 18 11

101 7 6

103

104 5 4

106 21 14 16 12

110 27 21

111 13 6

115 8 9

116 15 5

119 16 14 30 14

122 20 11 23 17

124 10 5 10 6 31 21

128 9 4 21 17

129 14 8 8 5

131 13 11

132 17 8 16 12

134

123 7 4

110 57 92 64 274 193 263 159

ecart 30,43%

nb n° pal nb pal nb n° pal nb pal nb n° pal nb pal nb n° pal nb pal

3 17 12 18 16 20 9

102 27 15 18 15

105 19 13 18 13

107 19 11 27 16 29 17

109 17 12

114 19 15

117 22 11 16 11 19 12 12 9

118 23 16 28 15 12 8

120 18 15

121 42 22 20 15

125 27 24 12 10

126 16 12

127 7 6 16 10 14 9

133 34 22

134

101 20 15 42 31

103 15 12 20 9

104 14 9 14 9

106 23 14 19 13

110 30 22 9 7 25 13

111 11 8 21 11 16 12

115 22 17

116 17 11 18 13

119 23 15 7 5 15 3

122 15 6 13 17

124 23 14

128 15 11 10 7

129 19 12 7 50

131 24 10

132 10 5 4 4 7 5 18 11

134 18 12 14 9

123 17 11

308 200 333 221 123 95 417 308

ecart 26,14%

zone nord

zone sud

somme

35,06% 33,63% 22,76%

somme

48,18% 29,56% 39,54%

13/04/2012 14/04/2012 15/04/2012 16/04/2012

zone sud

09/04/2012 10/04/2012 11/04/2012 12/04/2012

zone nord

Figure 16 : tableau de données calculant l’écart Lot/Palette


2011/2012


L’écart moyen calculé était de « 32.45% », sur une moyenne de 240 numéros de palette

par jour on trouve 162 palettes réelles en moyenne, comme démontre le tableau suivant :

240

162,125

67,55%

32,45%

moyenne nb de n° de pal

moyene nb pal reel

ecart

taux pal reel/ nb n° pal

110 92

274 263

308 333

123

417

57 64

193

159

200221

95

308

0

50

100

150

200

250

300

350

400

450

(09/04/2012 10/04/2012 11/04/2012 12/04/2012 13/04/2012 14/04/2012 15/04/2012 16/04/2012)

nbre n° pal

nbre pal reel

Figure 17 : graphe du rapprochement entre n° de palette et palette réelle.

Depuis le graphe, on remarque que les deux courbes ont la même allure. Il existe une forte

liaison entre le réelle et ce que donne le système comme numéro de palettes.

On remarque aussi que ce qui donne le système comme numéro de palette est plus grand que

le nombre de palette réelle. En d’autre terme le théorique est plus grand que le réel après con-

solidation des palettes dans la zone d’expédition.

Donc le transport qui devait être prévu à l’éclatement de la commande, ne peut se faire

qu’après consolidation des palettes dans la zone d’expédition. Ce qui cause un retard de

réservation des camions.

En appliquant une régression linéaire sur les deux séries, on remarque que le nuage de point

suit une droite linéaire.


2011/2012


09/04/2012 10/04/2012 11/04/2012 12/04/2012 13/04/2012 14/04/2012 15/04/2012 16/04/2012

sys 110 92 274 263 308 333 123 417

reel 57 64 193 159 200 221 95 308

Figure 18 : tableau contenant le nombre de lots (système) et le nombre de palettes

Figure 19 : Nuage de point des deux séries

En se basant sur ce taux d’écart on pourra prédire lors de l’éclatement des commandes le

nombre de palette à obtenir en fin de préparation. Ce qui rendra la planification plus efficace,

en minimisant le risque de tomber en rupture de camion ; on réservera les camions nécessaires

à J-3 de l’expédition et on gagnera plus en taux service client en respectant les délais de li-

vraison au magasin.

Conclusion :

Après le recalcule du volume de certains lot de préparation, on a remarqué que c’était un pro-

blème de données logistiques. Plusieurs articles avaient des dimensions et des poids erronés.

Alors on ne pouvait pas se baser sur le nombre de lot lors de l’éclatement pour prévoir le

nombre de camions qui va satisfaire les commandes des magasins, ce qui poser un problème

au niveau de la planification.

Vu la petite taille de l’échantillon des observations, et le manque d’information concernant le


2011/2012


nombre des numéros de palettes et le nombre de palettes en réel, sachant que c’est des infor-

mations obtenues à partir des documents brutes (papier), il était difficile d’avoir un grand his-

torique basé sur des documents numériques. Alors on ne pouvait pas appliquer une estimation

basée sur des données d’une semaine ; en fonction du nombre des numéros de palettes prévoir

le nombre de palettes réelles en le multipliant par un coefficient qui doit être efficace.

Chapitre 3 : Proposition de la Solution

Le système G.O.LD Stock se base sur les dimensions des colis comme « input » pour

l’éclatement des commandes, mais puisque ces données là ne sont pas correctes alors on trou-

vera toujours des écarts entre ce qui donne le système et ce qui est préparé en réalité, ainsi on

ne pourra pas parler d’optimisation de la planification des camions.

Il était nécessaire de fiabiliser les données logistiques des articles de l’entrepôt vu le rôle im-

portant qu’elles jouent dans la définition des tailles des lots lors de l’éclatement de la com-

mande.

Après des réunions faites avec des responsables logistiques de MARJANE HOLDING et aus-

si des responsables d’exploitation du prestataire DHL pour expliquer l’impact de la non fiabi-

lité des données logistiques sur la préparation de la commande et sur la planification du

transport pour l’expédition de la marchandise au magasin , il était convenu qu’on achète un

appareil permettant le calcul des dimensions des articles d’une façon automatique pour gagner

en temps et en productivité .

Le service exploitation mobilisera toute une équipe pour ce projet d’organisation de données

logistiques.

Les operateurs doivent calculer les dimensions de chaque nouvel article réceptionné, et mettre

en place une procédure pour qu’elle soit respectée et aussi avoir un état d’avancement des

articles vérifiés. Et bien sûr un rechecking de l’ensemble des articles qui existent déjà en

stock.

1. Le dimensionnement, POURQUOI ?

Les données précises relatives au volume d’articles, de colis ou de palettes représentent avec

précision l'espace nécessaire à leur transport ou à leur stockage. Transporteurs et entreprises

de stockage peuvent ainsi optimiser leurs recettes, faire des économies et améliorer leur plan-

ning tout le long de la chaîne logistique.


2011/2012


Avantages du dimensionnement :

Appliquer des tarifs qui correspondent aux coûts

Vérifier les dimensions indiquées par les fournisseurs

Améliorer la gestion de l'espace des entrepôts et des véhicules

Vérifier le contenu des livraisons

Optimiser le conditionnement

Réduire les pertes de marchandises et les retours de colis

La mesure manuelle des dimensions des objets prend du temps et prête à erreur. Ce système

statique de mesure de colis automatise cette opération, vous permet de saisir ces données ra-

pidement et facilement et de les transmettre à votre ordinateur. Avec cette solution, nous pou-

vons améliorer les procédures de planning de transport et de gestion des coûts d’expédition

dans l’entrepôt de Marjane Holding.

Désormais, le personnel des terminaux « petits objets», centres de dépôt de colis, bureaux de

poste, quais d’expédition et entrepôts peut mesurer les objets avec précision et efficacité pour

un coût très raisonnable. Associé à un lecteur de codes à barres et à une balance, le CS5400

BarCoded Yard Stick™ constitue une solution complète de saisie de données.

2. Présentation de l’appareil de dimensionnement

L’appareil CS5400 BarCoded Yard Stick™ a été conçu par CARGOSCAN. Depuis 1985,

CARGOSCAN fournit des solutions de dimensionnement et de capture de données de haute

qualité aux industriels du transport et de la logistique dans le monde entier. METTLER TO-

LEDO a pris le contrôle de CARGOSCAN en 2000. Le réseau mondial de vente et de service

combiné à plus de 20 ans d'expérience et d'innovations nous a permis de conclure des partena-

riats avec de grandes entreprises internationales de transport comme DHL, Fedex, TNT et

UPS.


2011/2012


Figure 20 : Le CS5400 BarCoded YardStick

Bénéfices :

Le bas coût offre un retour sur investissement rapide

Mesurant jusqu'à 200 objets par heure, cette solution peu coûteuse fournit un moyen rapide

et efficace d'améliorer les processus opérationnels

Connectivité de données intégrée

Une gamme des possibilités de communication se connecte à tout type de logiciel ou d'ap-

plication serveur

Facile à utiliser

Si vous savez scanner un code-barres, vous saurez utiliser ce système

Faible encombrement, poids léger et mobile

Grâce à un concept compact et ergonomique pour une lecture optimale. Le système occupe

un minimum d’espace et peut être intégré aux différentes installations. Le plateau de me-

sure en acier inoxydable est robuste et léger et peut donc être facilement déplacé d’un en-

droit à un autre en fonction des besoins de l’utilisateur.


2011/2012


Simplicité de mesure

Pour déterminer la longueur, la largeur et la hauteur d’un objet rectangulaire. L’appareil est

équipé d’une réglette de mesure à codes à barres sur chaque axe. Il suffit de poser l’objet

dans l’angle et de scanner dans chaque direction les codes à barres non couverts par l’objet.

Lorsque les trois dimensions sont lues, le volume est calculé.

Spécifications :

Intervalle ± 1 cm (0.5 pouce)

Taille max. de l’objet (L x l x h) 63 x 63 x 61 cm (25 x 25 x 24 pouces)

Taille min. de l’objet (L x l x h) 1 x 1 x 1 cm (0,5 x 0,5 x 0,5 pouce)

Cadence Jusqu’à 200 objets/heure

Forme de l’objet Rectangulaire

Caractéristiques de la surface Acier inoxydable

Orientation Pose de l’objet dans l’angle

Espacement Les objets sont déposés un par un sur le système

Température de fonctionnement -10° à 40 °C (14° à 104 °F)

Alimentation électrique 230 V 50 Hz ou 115 V 60 Hz

Codes à barres Code 128 standard

Interface RS232 et Ethernet (TCP/IP)

Ports E/S VGA, USB, clavier, entrée et sortie binaires

Composants principaux

Dimensionneur Table CS5400 avec réglettes 3 axes et codes à barres

Lecteur de codes à barres Scanneur portable sans fil Dialogique

Balance METTLER TOLEDO IND ou PS

PC PC industriel MPS avec écran TFT 12” et un clavier

Logiciel d’application CSM Basic pour saisie et transfert de données vers ordinateur


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Conclusion :

Le recours à une gestion informatique de l’entrepôt a pour objectif d’apporter une meilleure

connaissance en quantité et en qualité, d’éviter les erreurs de préparation, d’améliorer

l’exploitation des moyens et des surfaces ou encore d’améliorer la traçabilité.

Le progiciel d’entrepôt doit fournir une parfaite connaissance du stock, améliorer la produc-

tion de l’entrepôt, assurer la traçabilité avale des informations grâce au colisage et au suivi

des lots, adapter les moyens au travail à réaliser, optimiser les coûts de transport, et de ma-

nière plus générale maîtriser le fonctionnement de l’entrepôt.

Le progiciel de gestion d’entrepôt doit prendre en charge les informations concernant les en-

trées et les sorties de marchandises et doit permettre de contrôler toutes les opérations internes

nécessaires à la gestion des flux.

Pour que le WMS optimise la gestion de l’entrepôt, il doit avoir des données correctes comme

input. Pour cela la fiabilisation des données logistique est un élément essentiel pour que le

WMS mene à bien son optimisation.

L’achat de l’appareil « CS5400 BarCoded Yard Stick » sera d’une rentabilité importante

qui va se répercuter au premier lieu sur la fonction de préparation de la commande et aussi

bien sur la fonction de l’expédition des palettes préparées. On aura plus de visibilité sur le

volume qui sera préparé à chaque éclatement de commande. De ce fait on pourra anticiper la

réservation des camions dont on aura besoin, et planifier le transport à J-3 de l’expédition de

la marchandise. Cela va permettre à l’entrepôt de :

Réaliser des taux de respect de délai très satisfaisants proches des 98%

Minimiser les couts du transport

Bien gérer ordonnancement des camions des différents types (8T, 14T, 19T, Semi-

remorques)

Réserver au préalable les camions en fonction des destinations

Le projet de réorganisation des données logistiques est une première solution de notre pro-

blématique de la planification du transport, mais vu que c’est une décision qui sera approuvé

par plusieurs directions, et le temps que ça va prendre pour check er tous les articles de

l’entrepôt, il était nécessaire d’aborder la problématique d’une autre optique.

Dans ce qui suit, nous allons présenter la 2eme approche du problème.


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Troisième Partie :

Chapitre 1 : Recueil des données

1. Définition de l’Expédition

L’expédition de la marchandise est un processus de l’entrepôt logistique dont l’objectif est

de livrer aux magasins les palettes préparées, et de les charger dans les camions.

Les étapes de l’expédition se manifestent comme suit :

Comptage du nombre de palettes à quai

Edition du brouillon de chargement du destinataire qui a le plus de palettes dans son

quai

Recherche des palettes à quai

Vérification de la cohérence entre le brouillon de chargement et les palettes à quai

Pointage sur le brouillon de chargement des palettes à quai

Chargement du véhicule en présence du chauffeur et ADS quai

Pointage sur le brouillon de chargement les palettes chargées par le chargeur

Validation informatique et édition du plomb

Mettre les plombs sur les portes du véhicule

Edition de la liste de colisage et la fiche de route en deux copies



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2. Cartographie de l’expédition


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3. Etat de l’activité de transport

Cette 2eme approche du problème consiste à analyser la volumétrie, en termes de palette, de

chaque magasin Acima et de déterminer un camion type qui lui sera réservé.

A la fin de chaque mois le responsable du transport Acima récupère des suivis de transport du

service transport DHL. Ces suivis permettent de contrôler des coûts des expéditions faites

tout au long de chaque mois.

L’état du transport se compose de différentes informations :

1. La date de livraison

2. Le nom du prestataire transport

3. La destination

4. Immatriculation du camion utilisé dans le voyage

5. Numéro de déclaration (numéro du voyage)

6. Le type de camion

7. Le nombre de palettes transportées

8. Le type du voyage (simple ou groupé)

9. La facturation par destination

Les prestataires du transport :

L’entrepôt de Marjane holding collabore avec plusieurs prestataires de transport pour livrer

la marchandise au magasin dans différents coins du Maroc.

Voici la liste des prestataires :

Comptoir Service

SDTM

HIBAT


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MAGRIBAT

Maroc Express

Amana

CTM

Carre

ENNASER

Les types de voyages :

Les différents types de voyage présentés dans le tableau ci-dessus sont :

C : voyage complet avec des camions de type 8T, 14T, 19T

GC, GGC : voyage qui regroupe deux magasins

GC, GGC, GGGC : voyage qui regroupe trois magasins

S : voyage complet en semi remorque

GS, GGS : voyage qui regroupe deux magasins dans une semi-remorque

GS, GGS, GGGS : voyage qui regroupe trois magasins en utilisant

une semi-remorque.

Exemple d’un état de transport :

DATE LIV Transporteur Magasin IMMAT. N° Déclaration type camion NB PAL VGEFacturation

DHL

01/12/2011 COMPTOIRE SERVICE GHANDI 47140D6 17082 8T8

C XXXXX

01/12/2011 COMPTOIRE SERVICE SAFI 54512D6 17083 19T15

C XXXXX

01/12/2011 COMPTOIRE SERVICE TANGER 9426D6 17087 14T9

GC XXXXX

01/12/2011 COMPTOIRE SERVICE TANGER BOULEVARD 9426D6 17087 14T2

GGC XXXXX

15/12/2011CTM S/O 93497B6 17729160 14T 4

GC XXXXX

15/12/2011CTM LAMENAIS 93497B6 17729160 14T 4

GGC XXXXX

15/12/2011CTM PANORAMA 93497B6 17729160 14T 3

GGGC XXXXX

07/01/2011SDTM FES 1 41696A7

1566S 25

S XXXXX

14/01/2011SDTM BENIMELLAL 41696A7

110S 25

S XXXXX

30/12/2011 MAROCEXPRESS EL JADIDA36144A11

1758 S 14 GS XXXXX

30/12/2011 MAROCEXPRESS SAFI36144A11

1758 S 8 GGS XXXXX

30/12/2011 MAROCEXPRESS FES 136791A11

24587 S 11 GS XXXXX

30/12/2011 MAROCEXPRESS MEKNES36791A11

24587 S 8 GGS XXXXX

30/12/2011 MAROCEXPRESS FES SEFROU36791A11

24587 S 5 GGGS XXXXX

ETAT DE TRANSPORT

Figure 21 : état du transport des magasins Acima


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Chapitre 2 : Analyse de l’historique des expéditions

1. Analyse des voyages d’expédition

Première chose faite, c’est de savoir combien représente chaque type de voyage, ci-dessous

un schéma qui explique les différents types de voyage utilisé pour l’expédition de la mar-

chandise au magasin Acima.

Figure 22 : Schéma des différents types de voyage.


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On devait savoir quel type de voyage est le plus utilisé pour l’activité de l’expédition, ci-

dessous un graphe qui schématise les différents types de voyage :

Figure 23 : représentation des voyages

D’une façon générale, les voyages groupés constituent 18 % de l’activité des expéditions, et

82% pour les voyages complets ; ce qui explique la forte utilisation des voyages complets

pour tous la majorité des magasins Acima.

Figure 24 : représentation générales des voyages complets et groupés


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Commentaire :

L’entrepôt a tendance de livrer la marchandise au point de vente dans des camions complets.

Les camions effectuent des voyages complets, alors il livre qu’un seul magasin.

Chaque voyage a un numéro, c’est le numéro de déclaration; on peut trouver un seul numéro

de voyage attribué à deux ou trois magasin ; ce qui indique que ces magasins sont groupés.

Les types de camions :

Les différents types de camion utilisés par l’entrepôt pour expédier la marchandise sont :

Porteur 8 T : un camion avec une capacité maximale de huit palettes,

Porteur 14 T : un camion avec une capacité qui varie entre 10 et 12 palettes,

Porteur 19 T : un camion avec une capacité qui varie entre 14 et 16 palettes,

Semi-remorques : une remorque qui peut transporter entre 25 et 26 palettes,

Les expéditions de la marchandise se font par des voyages complets ou bien des voyages

groupés.

Une représentation des camions affectés aux magasins donne une vision sur le type de camion

le plus utilisé lors de l’expédition.

Figure 25 : représentation de la typologie des camions


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On remarque bien une classification des types des camions ; les livraisons se font souvent par

des camions de type 14 tonnes puis des camions de 19 tonnes, et c’est rare que les semi-

remorques et les camions de 8T sont utilisés.

2. Calcul du volume en palette des magasins

En se basant sur cet historique, on a calculé la consommation moyenne de palettes de chaque

magasin Acima par semaine en période normale.

On a utilisé Access pour générer les différents états et résultats, comme l’indique le graphe

suivant :

Figure 26 : graphe de la consommation moyenne de palette par semaine

Aussi il était nécessaire de connaitre la consommation en termes de palette en fin du mois de

chaque magasin, vu que cette période le client final a une tendance à consommer beaucoup

plus que la période normale. Ce qui fait que les ventes augmentent dans les magasins, et ça

génère une augmentation du nombre des commandes passées par les magasins Acima à

l’entrepôt, et ensuite une augmentation du nombre de palettes à expédier.


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Figure 27 : graphe de la consommation moyenne par semaine de palette en fin du mois

On trouve une forte relation entre les deux périodes de consommations :

Figure 28 : nuage des points qui représente la relation entre les deux périodes

On peut dire que si on connait la consommation moyenne de palette en période normale de

chaque magasin, on peut prévoir la consommation de palettes en période de pic (fin du mois)

et que pour satisfaire cette demande on utilise un certains nombres de camion et un certain

type de camion, on peut aussi basculer vers un autre type de camion et ainsi agir sur la typo-


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logie et la quantité de camion à utiliser en période de pic. Comme ça on prévoit à l’avance

notre besoin en camion, puisqu’on a une visibilité sur la consommation de chaque magasin

par période.

3. Conclusion

Le fait de ne pas avoir une visibilité sur le nombre de palettes à l’éclatement des commandes

engendre des retards au niveau de l’expédition, ce qui a un impacte sur la qualité de service

du respect des délais de livraison.

Le responsable du transport ne planifie les moyens en termes de camion qu’après la prépara-

tion des lots, pour ensuite calculer le nombre de palettes en attente dans les quais

d’expédition et faire appel au prestataire de transport pour la réservation des camions né-

cessaires.

Sur un historique de l’année 2011 de l’activité du transport Acima, on a pu avoir une idée sur

la typologie des camions utilisée pour chaque magasin et quelle est sa tendance en période de

pic.

Le service expédition a tendance d’utiliser des camions de type 14T et 19T, ça représente

89% des voyages. Et aussi on remarque que 80% des voyages se font d’une façon complète.

ACTIONS :

Assurer la planification de 80% des voyages (sans prendre en considération les voyages qui

vont être regroupés), est une méthode de travail qui facilitera la tache au responsable du

transport. Elle va lui permettre d’éviter la réservation des camions en temps réel au jour J de

l’expédition, et permettra d’être réactif sur les 20% qui restent, en cas d’une hausse de la vo-

lumétrie du flux à expédier.

Il est plus simple d’agir sur des petites quantités que sur des grandes quantités. Alors assurer

une bonne part du flux d’expédition sera toujours rentable en termes de temps, de méthode et

d’organisation de travail.

Dans cette optique, il était avantageux de mettre une solution qui permettra la modélisation

d’un parc de camion, et c’est ce qui sera traité dans la 3ème partie.


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Chapitre 3 : Modélisation d’un parc de camions

Après l’analyse des données vue dans la 2éme partie, on a déterminé la consommation

moyenne de palette par semaine pour chaque magasin Acima.

La solution consiste à déterminer un camion type pour chaque magasin Acima, tout en mini-

misant le coup du transport, et bien-sûre en se basant sur cette consommation moyenne de

palette par semaine de chaque magasin.

Par exemple, hormis les périodes de pic, on sait bien que le magasin « X » consomme une

certaine quantité de palettes par semaine. Alors pour ne pas rester jusqu’à la dernière minute

est essayé d’appeler les prestataires du transport ou bien leur envoyer des mails pour leur de-

mander des camions de 8T, 14T, 19T ou bien des semi remorques de plus, il vaut mieux ré-

server à l’avance pour chaque magasin un certains nombre de camions d’un seul type ou bien

de différents types, qui vont satisfaire au moins la consommation moyenne. Bien-sure la con-

sommation de palette par semaine serra toujours plus ou moins que la consommation

moyenne ; mais on a trouvé que l’écart type était compris entre 8 et 30 palettes.

Ce qui veut dire qu’on aura besoin d’une réservation en plus ou en moins d’un camion de

chaque type (8T, 14T, 19T, Semi-remorques). Le tableau ci-dessous explique bien l’écart cal-

culé pour chaque magasin Acima.

Magasin conso moy ecart type Magasin conso moy ecart type

02-mars 53 18 MAJORELLE 34 9

AIT MELLOUL 30 14 MASSIRA 52 21

BENIMELLAL 47 30 MEKNES 34 20

BERNOUSSI 27 11 PANORAMA 39 15

BERRCHID 36 19 PAQUET 47 18

EL JADIDA 65 30 RABAT CITY 57 16

EMILE ZOLA 56 16 RABAT OCEAN 35 13

FES 1 50 28 RYAD ANFA 62 18

FES SEFROU 31 22 S/O 46 17

GHANDI 47 13 SAFI 33 8

GUILIZ 58 17 TANGER 32 10

IBENTACHFINE 36 15 TANGER 2 19 20

INARA 51 22 TEMARA 58 22

LAMENAIS 34 8 TETOUAN 29 18

LIBERTE 39 14 TWIN 52 13

Figure 29 : tableau de la consommation moyenne et son écart type


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Pour ce faire, on a fait appel à la programmation linéaire. Le principe c’est deux choisir pour

chaque magasin un camion type avec la fréquence de son utilisation; combien de fois utilisé

un tel type de camion pour ce magasin par semaine

1. Outils mathématiques et informatiques

a) Solveur d’Excel

Le Solveur permet de rechercher la valeur optimale d'une formule dans une cellule, appe-

lée cellule cible ou fonction objectif, de la feuille de calcul. Il fonctionne avec un groupe de

cellules associées (directement ou indirectement) à la formule de la cellule cible. Il adapte les

valeurs des cellules qu'on souhaite modifier, appelées cellules variables, pour fournir le résul-

tat spécifié à partir de la formule de la cellule cible. On peut spécifier des contraintes pour

limiter les valeurs susceptibles d'être utilisées par le Solveur, et ces contraintes peuvent faire

référence à d'autres cellules qui ont une incidence sur la formule de la cellule cible.

On utilise également le Solveur pour déterminer la valeur minimale ou maximale d'une cellule

en modifiant d'autres cellules. Les cellules sélectionnées doivent être associées par des for-

mules dans la feuille de calcul.

Le solveur agit par itérations successives sur une ou plusieurs variables jusqu'à obtenir une

valeur définie pour la valeur cible, en tenant compte des contraintes imposées.

Les problèmes linéaires et les programmes en nombres entiers utilisent la méthode simplex,

avec des bornes sur les variables, ainsi que la méthode branch-and-bound mise en œuvre par

John Watson et Dan Fylstra, Frontline Systems, Inc.

b) AMPL

AMPL, un acronyme pour « un langage de programmation mathématique », est

un langage de modélisation algébrique pour décrire et résoudre des problèmes de haute com-

plexité à grande échelle de calcul mathématique (c.-à-grande échelle d'optimisation et d'or-

donnancement de type de problèmes). Il a été développé par Robert Fourer , David

Gay et Brian Kernighan à Bell Laboratories .

AMPL est un langage de modélisation très puissant que l'on peut coupler avec divers solveurs

comme CPLEX, Fort MP, MINOS , IPOPT , SNOPT et KNITRO.

La construction d'un modèle est effectuée a partir de briques élémentaires que l'on appelle

objets de modélisation. Pour la phase de construction, il en existe 5 types : Parameter, set,

variable, Constraint et Objective.

http://en.wikipedia.org/wiki/Algebraic_modeling_language

http://en.wikipedia.org/wiki/Robert_Fourer

http://en.wikipedia.org/w/index.php?title=David_Gay_(mathematician)&action=edit&redlink=1

http://en.wikipedia.org/w/index.php?title=David_Gay_(mathematician)&action=edit&redlink=1

http://en.wikipedia.org/wiki/Brian_Kernighan

http://en.wikipedia.org/wiki/Bell_Labs

http://en.wikipedia.org/wiki/FortMP

http://en.wikipedia.org/w/index.php?title=MINOS_(solver)&action=edit&redlink=1

http://en.wikipedia.org/wiki/IPOPT

http://en.wikipedia.org/wiki/SNOPT

http://en.wikipedia.org/wiki/KNITRO


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Les objets Parameter et Set permettent de définir toutes les données du problème,

Variable de définir toutes les variables du problème,

Constraint de définir les contraintes du problème,

Objective la fonction objective du problème.

La modélisation d'un problème d'optimisation se divise en deux parties :

La section Modèle contient toutes les déclarations, les paramètres calculables et les dé-

finitions des contraintes et de l'objectif.

La section Données contient toutes les données fixes (valeurs des paramètres, du con-

tenu des ensembles).

AMPL prend en charge un large éventail de types de problèmes; la programmation linéaire,

Programmation non linéaire, Mixte en nombres entiers de la programmation linéaire, Mixte

nombres entiers de programmation non linéaire, la programmation par contraintes .

2. Affectation homogène des camions aux magasins

a) Programme Linéaire :

Pour ne pas rendre le problème très complexe, il était nécessaire d’opter en premier lieu

pour une affectation homogène des camions pour chaque magasin, en prenant en considé-

ration la consommation moyenne de palettes par semaine, la capacité de chargement des

camions, et aussi la matrice d’utilisation des types de camion pour chaque magasin.

L’objectif c’est de minimiser le cout du transport des voyages lors de l’expédition de la

marchandise aux magasins en choisissant le camion type qui va pouvoir satisfaire sa de-

mande hebdomadaire, et en respectant les contraintes de chaque magasin qui seront par la

suite.

http://en.wikipedia.org/wiki/Linear_programming

http://en.wikipedia.org/wiki/Nonlinear_programming

http://en.wikipedia.org/wiki/Linear_programming#Integer_unknowns

http://en.wikipedia.org/wiki/Constraint_programming


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Données :

i : l’indice du type de camion utilisé

j : l’indice du magasin

: La consommation moyenne par semaine des magasins « j »,

: Le cout du transport de la marchandise au magasin « j » en utilisant un ca-

mion de type « i »

1 si le magasin « j » utilise le type i de camion

=

0 sinon ;

: La capacité que peut transporter le camion de type « i »

: La fréquence d’utilisation du type « i » des camions par le magasin

« j », qui égale

: Le cout du transport pour satisfaire la consommation moyenne du magasin

« j » en utilisant le camion de type « i », qui égal à

Les variables :

1 si le camion de type « i » est affecté au magasin « j »

=

0 sinon ;

Contraintes :

1) La variable est binaire soit 0 soit 1.


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2) Un seul type « i » de camion est utilisé par le magasin « j » :

3) Un seul camion de type « i » doit être obligatoirement utilisé en prenant

en considération la contrainte de la matrice d’utilisation des camions par

les magasins « j » :

La fonction objective :

L’objectif de cette modélisation c’est d’affecter à chaque magasin un camion

type qui va satisfaire d’une façon optimale la consommation moyenne par se-

maine tout en minimisant le cout du transport.

Le programme linaire :

sc.


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b) Implémentation de solution

En utilisant le solveur d’Excel, on a pu trouver une solution qui vérifie toutes les contraintes

du programme.

Un aperçu sur la solution trouvée :

Comme données on trouve un tableau sur lequel figure les différentes informations et con-

traintes des magasins.

CASA AIT MELLOULBENIMELLAL CASA BERRCHID EL JADIDA CASA FES FES CASA MARRAKECH

02-mars AIT MELLOULBENIMELLAL BERNOUSSI BERRCHID EL JADIDA EMILE ZOLA FES 1 FES SEFROU GHANDI GUILIZ

53 30 47 27 36 65 56 50 31 47 58

1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1

1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1

0 0 1 0 1 1 0 1 1 0 0

ville

Magasin

moyenne normale

utilisation du 8T

utilisation 14T

utilisation 19T

utilisation S

CASA CASA CASA CASA MARRAKECHMARRAKECH MEKNES CASA CASA RABAT RABAT

IBENTACHFINEINARA LAMENAIS LIBERTE MAJORELLE MASSIRA MEKNES PANORAMA PAQUET RABAT CITY RABAT OCEAN

36 51 34 39 34 52 34 39 47 57 35

1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 0

0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0

utilisation 19T

utilisation S

ville

Magasin

moyenne normale

utilisation du 8T

utilisation 14T

CASA CASA SAFI TANGER TANGER TEMARA TETOUAN CASA

RYAD ANFA S/O SAFI TANGER TANGER 2 TEMARA TETOUAN TWIN

62 46 33 32 19 58 29 52

1 1 1 1 1 1 1 1

1 1 1 1 1 1 1 1

1 1 1 1 1 1 1 1

0 0 1 0 0 1 0 0

utilisation 14T

utilisation 19T

utilisation S

ville

Magasin

moyenne normale

utilisation du 8T

Figure 30 : tableau des données exposant la conso moyenne et la matrice d’utilisation

On a pris la moyenne en nombre de palettes que peut transporter chaque type de camion :


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type camion Capacité

8 TONNES 8

14 TONNES 12

19 TONNES 16

SEMI REMORQUE 26

Figure 31 : la capacité des camions en palette

il fallait renseigner aussi la fréquence d’utilisation de chaque type de camion pour chaque

magasin (exemple d’un tableau de fréquence d’utilisation extrait de l’application)

fréquence 02-mars

AIT MEL-LOUL

BENIMELLAL BERNOUSSI BERRCHID EL JADIDA EMILE ZOLA

8T 9 5 8 5 6 11 9

14T 4 3 4 2 3 5 5

19T 3 2 3 2 2 4 4

S 2 1 2 1 1 3 2

Figure 32 : tableau de fréquence d’utilisation

Ce tableau explique que si par exemple un camion de type 8T on doit faire 9 expéditions pour

livrer le magasin Acima ‘ 02 MARS’.

Après la saisie des différents couts de transport correspondant à chaque destination et pour

chaque type de camion, on a ajouté les différentes contraintes précédemment décrites.

Aperçu de la solution :

Le solveur nous a permis d’avoir une solution optimale, voici un aperçu :

Figure 33 : Aperçu du solveur Excel de la solution


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La solution se présente comme suit, pour chaque magasin on a une seule affectation :

02-mars AIT MEL-

LOUL BENIMELLAL BERNOUSSI BERRCHID EL JADIDA EMILE

ZOLA

8T 0 0 0 0 0 0 0

14T 0 0 0 1 0 1 0

19T 1 1 0 0 0 0 1

S 0 0 1 0 1 0 0

Figure 34 : Affectation homogène des camions aux magasins

Par exemple, pour le magasin Acima BeniMellal, il est préférable qu’on utilise deux semi-

remorques par semaine avec une fréquence de deux livraisons par semaine (indiqué dans le

tableau des fréquences d’utilisation)

Conclusion :

Cette solution donne une vision sur notre parc de camion, et savoir le camion type idéal à utili-

ser pour livrer les magasins. Mais cette méthode ne satisfait pas la consommation moyenne du

magasin. Par exemple si on prend le magasin Acima « 02Mars », on trouve qu’il consomme en

moyenne 53 palettes. La solution nous propose de réserver trois camions de type 19T, ce qui

donne une expédition de 48 palettes. Pour satisfaire le reste de la consommation, ça serait très

couteux de réserver un autre camion de type 19T pour livre les 5 palettes qui reste, d’où l’intérêt

d’utiliser une combinaison entre les différents types de camions.

Dans la suite, on traitera la faisabilité d’une affectation hétérogène qui combine entre les diffé-

rents types de camions afin de satisfaire la demande moyenne.

3. Affectation Hétérogène des camions aux magasins

a) Programme Linéaire

Cette deuxième solution nous permet de combiner entre les différents types de camion. Afin

de satisfaire la demande moyenne des magasins avec un cout minimum du transport, on a

pensé à une affectation hétérogène des camions aux magasins.

Le programme linéaire était conçu de la manière suivante :

Les Données :

n : Le nombre de type de camion

m : Le nombre de magasin Acima


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i : l’indice du type de camion utilisé

j : l’indice du magasin

: La consommation moyenne par semaine des magasins « i »,

: Le cout du transport de la marchandise au magasin « j » en utilisant un ca-

mion de type « i »

1 si le magasin « j » utilise le type i de camion

=

0 sinon ;

: La capacité que peut transporter le camion de type « i »

: La matrice d’utilisation du type « i » de camions avec sa capacité, par le

magasin « j ».

Variables :

la variable du programme linéaire est la fréquence d’utilisation de chaque type de camion. La

variable c’est la fréquence d’expédition pour le magasin « j » en utilisant le camion de

type « i », ou bien le nombre nécessaire de camion de type « i » pour livrer le magasin « j »

en une semaine.

Contraintes :

1) La variable est une variable entière ≥ 0,

2) Pour un magasin donné, la quantité à livrer doit être supérieure ou

égale la consommation moyenne


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3) Pour un magasin donné, la quantité à livrer doit être supérieure ou égale

à 1

La fonction objective :

L’objectif de cette modélisation c’est d’affecter à chaque magasin les différents types de ca-

mion qui vont satisfaire d’une façon optimale la consommation moyenne par semaine tout en

minimisant le cout du transport.

le programme linéaire :

Sc.


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b) Implémentation de solution

En utilisant le solveur CPLEX de l’AMPL, on a pu obtenir une affectation hétérogène des

camions aux magasins Acima. Il a été procéder à concevoir deux fichiers ; un ficher model

nommé « affecthetero.mod »où on écrit le programme linéaire et un fichier de données où on

a initialisé les variables nommé « affecthetero.dat »

On a gardé les mêmes données du tableau Excel citées avant ; concernant la consommation

moyenne, la matrice d’utilisation, capacité des camions et le coût du transport qui correspond

à chaque type de camion pour chaque destination.

Aperçu de la solution

Après la compilation des deux fichiers model et data, on a fait appel au solveur CPLEX pour

avoir un cout minimum en termes de transport, et bien-sure comme solution le nombre de

type de camions affecté à chaque magasin Acima.

Figure 35 : fenêtre des commandes AMPL avec résolution

Pour Afficher les valeurs de la variables X, qui contient les différentes affectations, on utilisé

la fonction Display. Le solveur nous a permis d’avoir une solution optimale tous en respec-

tant les contraintes définies dans le fichier Model, et satisfaire la demande moyenne en palette

de chaque magasin.


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Voila un aperçu de la fenêtre de commandes de la solution sur Ampl :

Figure 36 : fenêtre de commande les valeurs de la variable X

Chaque numéro correspond à un magasin Acima, le tableau suivant explique l’affectation de

chaque type de camion à chaque magasin.


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Indice Magasin Indice Magasin

1 02-mars 16 MAJORELLE

2 AIT MELLOUL 17 MASSIRA

3 BENIMELLAL 18 MEKNES

4 BERNOUSSI 19 PANORAMA

5 BERRCHID 20 PAQUET

6 EL JADIDA 21 RABAT CITY

7 EMILE ZOLA 22 RABAT OCEAN

8 FES 1 23 RYAD ANFA

9 FES SEFROU 24 S/O

10 GHANDI 25 SAFI

11 GUILIZ 26 TANGER

12 IBENTACHFINE 27 TANGER 2

13 INARA 28 TEMARA

14 LAMENAIS 29 TETOUAN

15 LIBERTE 30 TWIN

Le tableau suivant explique le type de camion utilisé dans cette modélisation :

Valeurs type

1 un camion de 8 Tonnes



4 une semi remorque

4. Estimation des gains :

On a pu calculer le nombre de camions et leur typologie pour chacun des magasins.

Cette modélisation nous permet d’avoir un cout minimal du transport en se basant sur

la consommation moyenne de palettes semaine de chaque magasin.

Actuellement le transport aval représente entre 1.5% et 1.7 % du chiffre d’affaire de

la société de Marjane Holding.

Avec cette modélisation, on a pu calculer le coût du transport par semaine qu’on a

multiplié par 4.5 pour avoir approximativement le cout du transport par mois.

Cela nous a donné un cout inferieur du cout moyen du transport calculé par la societé

chaque mois.

Le gap entre le cout obtenu par la modélisation et le cout de l’état actuel est de

25%, ce qui représente un gain pour la société.


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Conclusion Générale

Au-delà de l’aspect technique, mon stage m’a permis de contourner les rouages des

métiers de la logistique au sein de l’organisation de la grande distribution et une intégration

des équipes de travail avec qui j’ai collaboré.

La fonction logistique est une des composantes du management de l’entreprise. Ses perfor-

mances restent tributaires de la qualité du travail et la rigueur dans l’accomplissement des

taches de chacune.

La disponibilité des données logistiques aurait facilité la réservation des camions en temps

opportun, or le travail doit se faire à l’amont, soit au niveau des fournisseurs ou ai niveau de

la réception qui a besoin du personnel et des moyens nécessaires

Pour remédier à ces manques et minimiser l’erreur, le service logistique a recours souvent à

des pratiques empiriques basées sur l’expérience pratique des collaborateurs.

Le recours à des modélisations mathématiques et des statistiques se heurte parfois à un

manque de traçabilité pour établir des données fiables.

Considérant notre approche, le service logistique de Marjane peut apporter une bonne amélio-

ration des coûts de transport et une qualité de service meilleure s’il est doté des moyens hu-

mains et matériels nécessaires et performants.


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Annexes

Annexe1 : le lot de préparation


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Annexe 2 : Le suivi des lots


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Liste des figures

Figure 1 : Evolution d’ouverture des magasins de grande et moyenne surface

Figure2 : Evolution de création des magasins GMS

Figure3 : Chiffre d’affaire de chaque enseigne 2009

Figure 4 : L’organigramme général de Marjane Holding

Figure 5 : Organigramme de l’entrepôt Sapino

Figure 6 : Plan de la plate forme Sapino

Figure 7 : Données de la plate-forme Sapino

Figure 8 : Eclatement de la commande

Figure 9 : tableau des zones par magasin

Figure 10 : Préparateur électrique de commandes

Figure 11 : exemple d’un lot de préparation avec un poids 0

Figure 12 : exemple d’un lot de préparation avec un volume 0

Figure 13 : Dimensions d’une palette

Figure 14 : tableau des volumes d’une commande

Figure 15 : Ecran de la supervision de la préparation sur GOLD stock

Figure 16 : tableau de données calculant l’écart Lot/Palette

Figure 17 : graphe du rapprochement entre n° de palette et palette réelle.

Figure 18 : tableau contenant le nombre de lots (système) et le nombre de palettes

Figure 19 : Nuage de point des deux séries

Figure 20 : Le CS5400 BarCoded YardStick

Figure 21 : état du transport des magasins Acima


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Figure 22 : Schéma des différents types de voyage.

Figure 23 : représentation des voyages

Figure 24 : représentation générales des voyages complets et groupés

Figure 25 : représentation de la typologie des camions

Figure 26 : graphe de la consommation moyenne de palette par semaine

Figure 27 : graphe de la consommation moyenne par semaine de palette en fin du mois

Figure 28 : nuage des points qui représente la relation entre les deux périodes

Figure 29 : tableau de la consommation moyenne et son écart type

Figure 30 : tableau des données exposant la conso moyenne et la matrice d’utilisation

Figure 31 : la capacité des camions en palette

Figure 32 : tableau de fréquence d’utilisation

Figure 33 : Aperçu du solveur Excel de la solution

Figure 34 : Affectation homogène des camions aux magasins

Figure 35 : fenêtre des commandes AMPL avec résolution

Figure 36 : fenêtre de commande les valeurs de la variable X


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Bibliographie

Michel roux / Tong lu: OPTIMISEZ VOTRE PLATE-FORME LOGISTIQUE ; Edition :

organisation ; Paris ; Collection : Concevoir et améliorer une unité de stockage 2009

PHILLIPE VALLIN: LA LOGISTIQUE, modèles et méthodes du pilotage des flux ; Edition

: ECONOMICA ; Paris ; Collection : techniques de gestion 2003

Mazars : Rapport sur la grande distribution ; cabinet consulting ; France

ALDATA : Guide pratique Gold Stock

Yves Nobert/ Roch Ouellet/ Régis Parent : LA RECHERCHE OPERATIONNELE. ; Edi-

tion gaetan morin

Robert Fourer, David M. Gay, and Brian W. Kernighan. The AMPL Book , AMPL: A Mod-

eling Language for Mathematical Programming


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Glossaire

Alvéole (Compartment) : Emplacement de stockage dans un palettier.

Centre de distribution (Distribution center) : Entrepôt ayant pour objectif la distribution des

produits aux clients

Chargeur (Shipper / shipper) : Personne physique ou morale confiant une marchandise à

acheminer à un transporteur pour compte d’autrui. Il s'agit du propriétaire de la marchandise

transportée.

Chariots préparateurs de commandes (): Chariots utilisés pour la préparation de com-

mandes. On distingue les préparateurs de commandes au sol, à moyenne hauteur et à grande

hauteur.

EAN / UCC (European Article Numbering - EAN) : Norme internationale concernant l'identi-

fication des produits du commerce à l'aide d’un code à barres

Entrepôt (Warehouse) : Lieu de réception, stockage et de préparation de produits avant leur

livraison aux clients.

Palette perdue (Single use pallet) : Palette destinée à ne servir qu'une seule fois. Généralement

de qualité inférieure

Par combien – PCB (Outer) : Conditionnement constitué de Sous par combien (SPCB) ou

d’UV.

Plate-forme (Hub) : Etablissement de passage des transporteurs plus dédié au cross-docking

qu'au stockage proprement dit.

Picking (Picking) : Prélèvement des UV de leur meuble de stockage pour préparer une com-

mande.

Préparation de commandes (Order picking) : Processus de regroupement des articles compo-

sant une commande avant leur expédition au client

Semi-remorque (Articulated trailer) : Véhicule routier sans moteur, comprenant un espace

pour le chargement de marchandises qu'il soutient avec le véhicule motorisé qui le tire.

Système de Gestion d’Entrepôt (Warehouse Management System – WMS) : Système

d’information de préparation, de suivi et d’exécution des activités en entrepôt de nature tran-

sactionnelle.

Unité de vente conditionnée - UVC (Sale unit) : Conditionnement élémentaire d'un article.

http://www.faq-logistique.com/Definition-Alveole.htm

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http://www.faq-logistique.com/Definition-Centre-Distribution.htm

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http://www.faq-logistique.com/Definition-Chargeur.htm

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http://www.faq-logistique.com/Definition-Chariot-Preparateur-Commandes.htm

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http://www.faq-logistique.com/Definition-EAN.htm



http://www.faq-logistique.com/Definition-Entrepot.htm

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http://www.faq-logistique.com/Definition-Palette-Perdue.htm

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http://www.faq-logistique.com/Definition-PCB.htm

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http://www.faq-logistique.com/Definition-Plate-Forme.htm

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http://www.faq-logistique.com/Definition-Semi-Remorque.htm

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http://www.faq-logistique.com/Definition-WMS.htm

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http://www.faq-logistique.com/Definition-UVC.htm

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Année universitaire : 2011/2012

MASTER D’INGENIERIE ET OPTIMISATION DES SYSTEMES DE TRANSPORT ET LOGISTIQUE

Nom & prénom : Mohamed Réda KHOUJJANE

Titre du sujet : PLANIFICATION DU TRANSPORT DE LA PLATEFORME SAPINO

MARJANE HOLDING

Résumé

La présente étude porte sur la planification de la réservation des camions pour

l’expédition de la marchandise aux magasins, et elle a été effectuée sur trois étapes :

Dans la première étape, on a essayé de collecter les différentes informations con-

cernant la préparation de la commande effectuée par les magasins de Marjane et

Acima. On a analysé le processus de la préparation depuis l’éclatement de la com-

mande jusqu’à la mise à quai des palettes. Dans cette partie on analysé la méthode de

travail actuelle du service de préparation sur laquelle se base le responsable du

transport pour réserver les camions nécessaires.

Dans une deuxième partie, on a analysé les lots de préparation de la commande,

afin de calculer un rapport entre le nombre de ces lots et le nombre de palettes prépa-

rées.

Dans la troisième étape, on a apporté une approche mathématique au problème, et

cela a été fait par la modélisation d’un parc de camion qui aidera à anticiper les ré-

servations des camions à l’avance tout en optimisant le cout du transport.

Mots clés : Planification, transport, distribution, AMPL

planification transport marjane

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