Qu'est-ce que la recherche opérationnelle ? Quel est son rôle ?

L'optimisation logistique est essentielle pour les entreprises impliquées dans la production, la distribution, et la vente de biens ou de services. Elle permet de réduire les coûts, d’améliorer la qualité du service et d’accroître l'efficacité. La recherche opérationnelle, utilisant des modèles mathématiques et algorithmiques, joue un rôle clé en résolvant des problèmes complexes de gestion des stocks, de planification de tournées et de coordination des chaînes d'approvisionnement. Grâce à ces outils, les entreprises peuvent prendre des décisions plus éclairées et améliorer leur compétitivité globale. 

Dans cet article nous allons découvrir comment la recherche opérationnelle peut transformer l’optimisation logistique pour votre entreprise. 

Qu'est-ce que la recherche opérationnelle ? Quel est son rôle ? 

La recherche opérationnelle (RO) est une discipline scientifique qui utilise des modèles mathématiques et des méthodes analytiques pour aider à la prise de décision et à l'optimisation des opérations complexes.

La RO a émergé pendant la Seconde Guerre mondiale, lorsque des équipes de scientifiques britanniques et américaines ont été formées pour résoudre des problèmes militaires complexes, tels que l'optimisation des routes de convois et l'allocation des ressources. Après la guerre, ses méthodes se sont étendues aux secteurs industriels et commerciaux. Dans les années 1950 et 1960, le développement des ordinateurs a permis de résoudre des problèmes plus complexes et de grande envergure. Aujourd'hui, la recherche opérationnelle est utilisée dans divers domaines pour améliorer l'efficacité et la prise de décision.

Les méthodes courantes utilisées

Lorsqu'il s'agit d'optimiser un système complexe, la modélisation constitue la première étape essentielle. Il existe deux approches principales : 

Par programmation linéaire : Cette méthode implique la formulation d'équations mathématiques pour représenter le système à optimiser. Bien que théoriquement performante, elle peut se révéler peu pratique pour des systèmes complexes en raison de sa rigidité.

Par simulation : Chez Woop, nous privilégions cette approche. Elle consiste à créer une simulation informatique du système à optimiser, permettant de prendre en compte une multitude de variables, de contraintes et de fonctionnalités. Cela nous assure une flexibilité accrue pour modéliser efficacement des systèmes complexes et répondre aux besoins spécifiques de nos clients.

Après avoir modélisé le système, la prochaine étape consiste à choisir les bons algorithmes pour l'optimisation. Les algorithmes sont alors catégorisés en deux familles :

Algorithmes dits exacts : Ces méthodes visent à trouver la solution optimale absolue. Cependant, leur exécution peut prendre beaucoup de temps, parfois des années, les rendant rarement praticables pour des applications opérationnelles.

Algorithmes dits approchés : Chez Woop, nous privilégions cette approche. Elle inclut les heuristiques et métaheuristiques, qui trouvent rapidement des solutions de très haute qualité, bien que pas nécessairement optimales. Notre objectif est de fournir des résultats satisfaisants dans des délais raisonnables, en nous concentrant sur l'efficacité opérationnelle plutôt que sur la perfection théorique.

L'impact de la recherche opérationnelle sur l'optimisation logistique

Réduction des coûts et augmentation de l'efficacité

L'un des défis principaux de la recherche opérationnelle réside dans la définition claire de l'objectif à atteindre. Au-delà de la modélisation qui reproduit fidèlement les aspects essentiels du système logistique à optimiser, définir cet objectif est crucial. Il doit être concret, souvent axé sur la réduction des coûts ou l'optimisation du temps. Parfois, il s'agit d'un équilibre entre les deux pour maximiser l'efficacité globale : obtenir le meilleur résultat au moindre coût tout en optimisant la durée du process qu'on optimise.  

Gestion des stocks et de la chaîne d'approvisionnement

Dans ce contexte, la gestion des stocks est particulièrement pertinente. Elle implique la prise de décisions stratégiques telles que l'emplacement des stocks, les méthodes de stockage, les moments et quantités d'approvisionnement pour respecter les délais et contraintes opérationnelles, ainsi que les contraintes de stockage à coût optimal. Ainsi, pour la gestion des stocks, la recherche opérationnelle trouve des applications directes et efficaces.

Planification et gestion

La recherche opérationnelle optimise la planification logistique en utilisant des modèles mathématiques. Elle minimise les coûts de transport via la programmation linéaire, ajuste les niveaux de stock par simulation pour éviter les excès et pénuries, et optimise la production en planifiant les ordres et en maximisant l'efficacité des ressources. Elle coordonne la chaîne d'approvisionnement, alloue efficacement les ressources et soutient la prise de décision stratégique pour une gestion logistique efficiente et économique.

Études de cas : succès de l'optimisation logistique grâce à la recherche opérationnelle

L'optimisation des itinéraires est essentielle dans la logistique moderne, résolvant de nombreux défis de livraison et de collecte. En utilisant ces solutions, les entreprises réduisent les coûts de transport, améliorent la satisfaction client et favorisent de meilleures conditions de travail. 

Mapo propose une gamme complète d'outils adaptés à divers secteurs. Intégrer l'optimisation des itinéraires dans vos opérations peut transformer votre efficacité logistique et soutenir des pratiques respectueuses de l'environnement. La solution Mapo a notamment permis de réduire jusqu’à 30% des coûts liés aux tournées et 23% des kilomètres parcourus. 

Notre nouveau moteur d'optimisation Woop NextGen Optimiser permet une performance accrue, notamment sur les gros volumes de livraisons et de collectes. Par rapport à la première version du moteur d’optimisation, il permet une diminution jusqu’à 52% des coûts opérationnels liés aux tournées et d’atteindre un taux d’assignation des points de tournée de 99,9% (vs 95% précédemment sur des tournées complexes).  

“Lorsque l’on réalise  de la planification ou de la logistique comme la solution Mapo peut le faire pour les tournées de véhicule, la RO permet d’avoir des algorithmes qui vont vite, qui permettent de trouver les tournées qui sont les plus optimisées et donc d’optimiser les coûts pour le client, du temps pour les planificateurs et de fournir un outil d’aide à la décision en trouvant des solutions de bonne qualité.”

- Pierre Graber, Développeur en Recherche Opérationnelle. 

“C’est le cœur technologique de la solution Mapo pour l’optimisation de tournées. Il n’y a pas d’optimisation de tournées sans Recherche Opérationnelle, c’est absolument essentiel.”

- Guillaume Maran, Développeur en Recherche Opérationnelle. 

Découvrez comment dès aujourd'hui avec notre essai gratuit de la solution Mapo !