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10 régles pour l'optimisation de la logistique

Version PDF   log_documentation_telechargement/10 Rules for Logistics Optimization. PDF  167.75Ko (171773 octets)

Voir également: documentation_gestionstock.php   wms_documentation_anglophone.php

DR. Don Ratliff, président et CEO de Velant, inc.., un principal fournisseur des solutions de planification de transport, a édité un nouveau livre blanc intitulé "10 régles pour l'optimisation de logistique."le papier offre dix concepts fondamentaux qui peuvent fournir le grand potentiel pour des économies par l'utilisation de la technologie d'optimisation dans la gestion de chaéne d'approvisionnements.

Les Dix régles é l'origine ont été présentées l'année derniére é la conférence annuelle du Conseil de la gestion de logistique (CLM) par Dr. Ratliff, qui est également le directeur exécutif de l'institut de logistique (TLI) é l'institut de technologie de la Géorgie . En raison de l'intérét étendu pour la matiére, il a récemment augmenté sa présentation dans un livre blanc pour l'industrie de logistique.

"a basé sur la réponse enthousiaste que nous avons reéue, nous nous sommes sentis que nous avons eu quelques perspicacités spécifiques de logistique nous pourrions partager avec l'industrie," a dit le DR. Ratliff. l'"optimisation de logistique n'est ni facile ni bon marché, mais c'est actuellement la plus grande occasion pour que la plupart des compagnies réduisent de maniére significative des coéts. C'est particuliérement vrai dans des opérations de linéarisation de transports, oé les compagnies peuvent réaliser 10-40% économies. Ce livre blanc aidera é jeter une certaine lumiére sur les conditions essentielles pour capturer la valeur avec la technologie d'optimisation de logistique."

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1. Objectifs - les objectifs doivent étre mesurés et mesurables

Les objectifs sont la maniére dont nous indiquons ce que nous voulons accomplir. Afin d'optimiser quelque chose, vous devez décider comment vous saurez qu'elle est optimisée. En utilisant des objectifs quantitatifs, les ordinateurs déterminent si un plan de logistique est meilleur que des autres, et la gestion détermine si le processus d'optimisation fournit le ROI acceptable. Par exemple, une opération de la livraison pourrait définir l'objectif pour étre "réduisent au minimum la somme du coét fixe quotidien de capitaux, du coét quotidien de carburant et d'entretien, et du coét de travail quotidien."ces coéts sont mesurés et raisonnablement facile é mesurer.

2. Modéles - les modéles doivent loyalement représenter des processus exigés de la logistique

Les modéles sont les conditions opérationnelles de maniére et des contraintes sont traduites en quelque chose que l'ordinateur peut comprendre et traiter. Par exemple, nous avons besoin de modéles pour représenter comment des expéditions peuvent étre combinées dans des charges pour un camion. Un modéle trés simple tel que tout le weight/volume des expéditions représentera loyalement quelques conditions de chargement (e.g., liquides en bloc). Si un modéle total de weight/volume est employé pour de nouvelles voitures de chargement sur un camion de transport, cependant, le modéle décompose parce qu'il n'est pas des riches assez de représentation de la situation. De cet exemple, décrire la capacité d'un camion de transport en tant que "45.000 livres de valeur des véhicules" est une simplification impraticable ; en réalité, le bas de page tiendra un nombre discret de véhicules selon le type de véhicule, la configuration de bas de page, et d'autres facteurs. D'un modéle simple de weight/volume dans ce cas-ci, plusieurs des charges qu'un ordinateur pense équiperont ne peuvent pas étre chargées réellement, alors que de meilleures charges sont jetées parce que l'ordinateur pense qu'elles ne s'adapteront pas. Si le modéle ne représente pas loyalement le procédé de chargement, les charges créées par un systéme d'optimisation sont susceptibles d'étre impraticables ou inefficaces.

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3. Données - les données doivent étre précises, opportunes, et complétes

Les données sont ce qui conduit l'optimisation de logistique. Si les données ne sont pas précises et/ou elles ne sont pas reéues é temps de l'inclure dans le processus d'optimisation, les plans résultants de logistique seront évidemment suspects. Pour les processus d'optimisation de logistique qui créent des plans opérationnels pour l'exécution, les données doivent également étre complétes. Par exemple, avoir le poids de chaque expédition n'est pas suffisant si le volume du camion limite quelques charges.

4. Intégration - l'intégration doit soutenir le transfert de données entiérement automatisé

L'intégration est importante en raison de la grande quantité de données qui doivent étre considérées pour l'optimisation de logistique. Par exemple, la linéarisation des livraisons d'un entrepét aux magasins chaque jour exige des données concernant les ordres, les clients, les camions, les conducteurs, et les routes. écrire manuellement n'importe quoi autre que des quantités de données trés mineures prend trop du temps et trop erreur encline pour soutenir l'optimisation.

5. La livraison - des plans optimisés doivent étre fournis sous une forme qui facilite l'exécution, la gestion, et la commande

Les solutions fournies par optimisation de logistique ne sont pas réussies é moins que les gens dans le domaine puissent exécuter le plan optimisé et la gestion peut étre assurée que le ROI prévu est réalisé. Les conditions de champ sont pour les instructions simples et non ambigués qui sont facilement comprises et exécutées. La gestion a besoin de plus d'agrégat, d'information centralisée concernant les plans et de leur exécution contre le temps fini de repéres principaux et é travers des équipements et des capitaux. Les interfaces de Web-based deviennent le milieu du choix pour la gestion et l'exécution.

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6. Algorithmes - les algorithmes doivent intelligemment exploiter différentes structures de probléme

Les plus grands différentiateurs parmi des technologies d'optimisation de logistique sont les algorithmes (les stratégies de traitement sur ordinateur employées pour trouver le meilleur plan de logistique). Un fait irréfutable concernant des problémes de logistique est que chacun a certaines caractéristiques spéciales qui doivent étre exploitées par les algorithmes d'optimisation afin de fournir les solutions optimales dans un temps raisonnable. Par conséquent, il est critique que (1) leurs structures spéciales de probléme soient identifiées et comprises par les analystes installant chaque systéme d'optimisation de logistique ; et (2) les algorithmes d'optimisation étant employés ont la flexibilité de leur permettre "d'étre accordé" pour tirer profit de cette structure spéciale. Les problémes d'optimisation de logistique ont un nombre énorme des solutions possibles (e.g., parce que les expéditions de moins de40 camions chargements sont 1.000.000.000.000 combinaisons possibles de charge). Le manque de tirer profit du probléme spécial structure des moyens l'un ou l'autre que l'algorithme sélectionnera une solution basée sur une certaine régle-de-pouce incertaine ou que le temps informatique sera extrémement long (peut-étre infini).

7. Calcul - les plateformes de calcul doivent avoir la puissance suffisante de trouver des plans optimaux dans le temps disponible

En raison de l'énorme nombre de solutions possibles dans n'importe quel probléme réel de logistique, les problémes de n'importe quelle taille significative exigent la puissance de calcul significative. Une telle puissance en chevaux de calcul permet é la technologie d'optimisation de trouver les meilleurs plans de logistique et de trouver ces plans dans une quantité de temps raisonnable. évidemment, pour la technologie d'optimisation é étre pratique dans un environnement de jour en jour d'exécution, il doit produire un plan de logistique en minutes ou heures (plutét que jours de durée de calcul). Des algorithmes qui utilisent les serveurs groupés puissants et les architectures paralléles influenéant de nombreux ordinateurs simultanément peuvent étre prévus pour fournir des solutions sensiblement meilleures et plus rapides que les algorithmes qui emploient la technologie PC-based or workstation-based technology - donc, technologie Base-PC ou une Technologie de station de Travail.

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8. Les gens - les gens responsables de la technologie doivent faire prier l'expertise de domaine et de technologie pour soutenir les modéles, les données, et les moteurs d'optimisation

La technologie d'optimisation est le "propulseur scientifique ," et il est peu raisonnable de s'attendre é ce qu'elle fonctionne bien dans le temps sans au moins quelques uns de ces "propulseurs scientifiques  " afin de la laisser évoluer. Ces experts doivent s'assurer que les données et les modéles sont corrects et que la technologie fonctionne comme conéu. Il est peu réaliste de s'attendre é un ensemble complexe de données, modéles, et logiciel é actionner et étre soutenu sans effort considérable des personnes avec la connaissance et l'expérience appropriées techniques et de domaine.

9. Processus - les processus d'affaires doivent soutenir l'optimisation et avoir la capacité de s'améliorer sans interruption

L'optimisation de logistique exige un effort continu significatif. Il va invariablement y avoir changement des buts, des régles, et des processus de logistique. La surveillance systématique des données, des modéles, et de l'exécution d'algorithme est exigée non seulement pour s'adapter au changement, mais au changement initié quand les occasions se présentent. Le manque d'installer des processus au moniteur, support, et d'améliorer sans interruption l'optimisation de logistique a invariablement comme conséquence la technologie d'optimisation étant mal utilisée ou deviennent comme des simples "étagére é articles."

10. ROI - Le retour sur l'investissement doit étre prouvable considérant tout le coét de technologie, de personnes, et d'opérations

L'optimisation de logistique n'est pas libre. Il exige des dépenses significatives pour la technologie et les personnes. La preuve du ROI exige deux choses :

(1) une évaluation honnéte de tout le coét d'optimisation et
(2) une comparaison de pomme-é-pommes des solutions produit par technologie d'optimisation contre des solutions de rechange benchmarked .

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Du cété de coét du calcul, il y a une tendance forte de sous-estimer le coét continu de l'utilisation de technologie d'optimisation de logistique, particuliérement si une compagnie achéte un logiciel emballé BASE-PC de "bricolage" qui exige d'une équipe d'utilisateurs et de personnel qualifiés de soutien de la courir sur une base continue. C'est rarement le cas que le coét annuel continu d'utiliser efficacement la technologie d'optimisation de logistique est moins que le coét initial de la technologie (e.g., permis de logiciel, honoraires d'exécution). Si tout le coét d'une solution d'optimisation de logistique diminue aprés la premiére année, il est probable que la qualité de solution diminue proportionnellement.

Sur les avantages dégrossissez, en déterminant l'impact de la technologie d'optimisation de logistique exige :

(1) benchmarking en ce qui concerne les indicateurs principaux d'exécution avant de mettre en application la technologie,
(2) comparer les résultats de l'optimisation de logistique aux repéres, et
(3) exécution des audits réguliers de votre exécution d'optimisation de logistique.

Développer un ROI exige avoir de bonnes maniéres de déterminer ce qu'est la ligne de base, comprenant le coét de la technologie et de l'amélioration impliquée et de mesure des personnes, et puis de surveiller continuellement l'exécution. Puisque les données d'exécution sont rarement disponibles et le processus de surveillance exige une attention continue, peu de compagnies savent aujourd'hui efficace leurs efforts d'optimisation de logistique sont réellement.

DR. Le livre blanc de Ratliff sur les "10 régles pour l'optimisation de logistique" peut étre obtenu, gratuitement, par la notation sur le site Web de  Velant é www.velant.com

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19/01/12

 

 

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