PRojet OPTIMNET

L’intelligence Artificielle au service de la logistique !

Projet OPTIMNET

Exemple de réalisation

Pour répondre à la forte croissance de son activité de distribution de colis, La Poste a besoin de faire évoluer son réseau d’acheminement, qui est un éco-système complexe, de grande taille et constitué de nombreuses lignes de transport nationales et régionales. Probayes accompagne cette transformation en développant un outil d’aide à la décision permettant de tester des scénarii et d’explorer de nouvelles pistes d’amélioration du réseau.

Problématique

La problématique peut être scindée en 3 étapes clés : 

  • modéliser le futur réseau d’acheminement des colis
  • optimiser la solution de transport en définissant, pour chaque colis transitant dans le réseau, son chemin d’acheminement (sites visités, routes empruntées), les opérations logistiques effectuées (tri, cabotage…), les types de véhicules utilisés et le délai de livraison
  • permettre le lancement de simulations régulières pour le test de nouveaux scénarii, basés sur des prédictions de volume, des caractéristiques logistiques (sites, liaisons…) et des hypothèses économiques

Mise en oeuvre / Expertises mobilisées

L’équipe de Recherche Opérationnelle de Probayes est intervenue sur les 3 étapes définies dans la problématique :

  • modélisation du réseau de distribution de colis par un modèle mathématique linéaire adapté aux spécificités de La Poste et intégrant les différentes pistes d’amélioration du réseau définies avec les équipes impliquées. En fonction du nombre de sites et des stratégies d’acheminement considérés, les modèles peuvent être composés de plus d’1 million de variables et de plus de 20 000 contraintes
  • implémentation d’un programme en C++ pour la construction de Programmes Linéaires Mixtes, résolus à l’aide d’un solveur commercial et la reconstruction des solutions
  • développement d’un simulateur permettant de paramétrer et lancer des simulations, de visualiser les solutions optimisées et de comparer les résultats sur la base de différents indicateurs. L’IHM a été développée en Python et est mise à disposition via un site web

Résultats

Des solutions optimisées, à moins de 5% de l’optimal, sont obtenues en moins de 10 minutes et sont associées à des gains moyens de 5 à 20% par jour sur le transport au niveau national. Les premiers tests de scénarii ont de plus fait ressortir plusieurs axes d’amélioration du réseau prometteurs. Le simulateur est actuellement mis à la disposition des équipes transport Colissimo de La Poste pour tests. 

Un projet de recherche est de plus mené en parallèle avec le laboratoire G-SCOP, dans le cadre d’une thèse CIFRE, pour améliorer les méthodes de résolution et fournir des solutions de plus en plus performantes en un temps limité et intégrant un plus grand nombre de possibilités.

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Fonction – Entreprise

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  • de transformer votre réseau,
  • d’être plus réactif en période de forte activité,
  • d’optimiser les délais de livraison, 
  • de réduire les coûts tout en préservant la qualité de service,
  • de réduire vos émissions de CO2.

Quelques exemples de réalisations :

Optimnet

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Chaine logistique

Optimisation d'une chaîne logistique

Création d’un outil permettant de modifier les données d’entrés et d’obtenir très rapidement, la résolution et la visualisation des résultats.

Optimisation de la consommation d'un moteur

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