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Principe
La
méthode CRAFT (Computerized Relative Allocation
of Facilities Technique) est une méthode
itérative visant à optimiser les implantations
(industrielles, entrepôts, etc.) en combinant
deux critères:
- les distances entre les emplacements disponibles
dans l’usine ou dans l’entrepôt
- les flux entre les postes de travail
En appliquant toutes les combinaisons possibles
distances / flux, on est en mesure d’établir
la solution qui minimise la valeur totale de la
matrice obtenue. Cette matrice correspond à
l’implantation optimale.
Limite
Attention
à ne pas établir son organisation
en ne considérant que la méthode CRAFT.
Celle-ci est purement "calculatoire" et
théorique: certaines contraintes (encombrement
sur les postes de travail, implantation de l’usine
/ entrepôt, etc.) peuvent venir "dégrader"
la solution optimale.
D'autre
part, il peut être utile de la combiner avec
d’autres critères / méthodes
en utilisant par exemple l’analyse
multicritère.
Illustration
Table
des distances entre les emplacements |
Emplacements |
A |
B |
C |
D |
A |
|
10 |
20 |
30 |
B |
10 |
|
10 |
20 |
C |
20 |
10 |
|
10 |
D |
30 |
20 |
10 |
|
|
Table
des flux entre les postes de travail |
Postes |
1 |
2 |
3 |
4 |
1 |
|
2 |
3 |
4 |
2 |
2 |
|
3 |
4 |
3 |
3 |
3 |
|
4 |
4 |
4 |
4 |
4 |
|
|
Solution
matricielle 1 |
Affec
tations |
A1 |
B2 |
C3 |
D4 |
A1 |
|
20 |
40 |
120 |
B2 |
20 |
|
30 |
80 |
C3 |
40 |
30 |
|
40 |
D4 |
120 |
80 |
40 |
|
660 |
|
|
Solution
matricielle 2 |
Affe
ctations |
A1 |
B2 |
D3 |
C4 |
A1 |
|
20 |
90 |
80 |
B2 |
20 |
|
60 |
40 |
D3 |
90 |
60 |
|
40 |
C4 |
80 |
40 |
40 |
|
660 |
|
|
Solution
matricielle 3 |
Affec
tations |
A1 |
C2 |
B3 |
D4 |
A1 |
|
40 |
30 |
120 |
C2 |
40 |
|
30 |
40 |
B3 |
30 |
30 |
|
80 |
D4 |
120 |
40 |
80 |
|
680 |
|
|
|
|
|
|
Solution
matricielle 4 |
Affec tations |
A1 |
C2 |
D3 |
B4 |
A1 |
|
40 |
90 |
40 |
C2 |
40 |
|
30 |
40 |
D3 |
90 |
30 |
|
80 |
B4 |
40 |
40 |
80 |
|
640 |
|
|
Solution
matricielle 5 |
Affec tations |
A1 |
D2 |
B3 |
C4 |
A1 |
|
60 |
30 |
80 |
D2 |
60 |
|
60 |
40 |
B3 |
30 |
60 |
|
40 |
C4 |
80 |
40 |
40 |
|
620 |
|
|
Solution
matricielle 6 |
Affec tations |
A1 |
D2 |
C3 |
B4 |
A1 |
|
60 |
60 |
40 |
D2 |
60 |
|
30 |
80 |
C3 |
60 |
30 |
|
40 |
B4 |
40 |
80 |
40 |
|
620 |
|
|
|
|
|
|
Solution
matricielle 7 |
Affec tations |
B1 |
A2 |
C3 |
D4 |
B1 |
|
20 |
60 |
80 |
A2 |
20 |
|
60 |
120 |
C3 |
60 |
60 |
|
40 |
D4 |
80 |
120 |
40 |
|
760 |
|
|
Solution
matricielle 8 |
Affec tations |
B1 |
A2 |
D3 |
C4 |
B1 |
|
20 |
30 |
40 |
A2 |
20 |
|
90 |
80 |
D3 |
30 |
90 |
|
40 |
C4 |
40 |
80 |
40 |
|
600 |
|
|
Solution
matricielle 9 |
Affec tations |
B1 |
C2 |
A3 |
D4 |
B1 |
|
20 |
30 |
80 |
C2 |
20 |
|
60 |
40 |
A3 |
30 |
60 |
|
120 |
D4 |
80 |
40 |
120 |
|
700 |
|
|
|
|
|
|
Solution
matricielle 10 |
Affec tations |
B1 |
C2 |
D3 |
A4 |
B1 |
|
20 |
60 |
40 |
C2 |
20 |
|
30 |
80 |
D3 |
60 |
30 |
|
120 |
A4 |
40 |
80 |
120 |
|
700 |
|
|
Solution
matricielle 11 |
Affec tations |
B1 |
D2 |
A3 |
C4 |
B1 |
|
40 |
30 |
40 |
D2 |
40 |
|
90 |
40 |
A3 |
30 |
90 |
|
80 |
C4 |
40 |
40 |
80 |
|
640 |
|
|
Solution
matricielle 12 |
Affec tations |
B1 |
D2 |
C3 |
A4 |
B1 |
|
40 |
30 |
40 |
D2 |
40 |
|
30 |
120 |
C3 |
30 |
30 |
|
80 |
A4 |
40 |
120 |
80 |
|
680 |
|
|
|
|
|
|
Solution
matricielle 13 |
Affec tations |
C1 |
A2 |
B3 |
D4 |
C1 |
|
40 |
30 |
40 |
A2 |
40 |
|
30 |
120 |
B3 |
30 |
30 |
|
80 |
D4 |
40 |
120 |
80 |
|
680 |
|
|
Solution
matricielle 14 |
Affec tations |
C1 |
A2 |
D3 |
B4 |
C1 |
|
40 |
30 |
40 |
A2 |
40 |
|
90 |
40 |
D3 |
30 |
90 |
|
80 |
B4 |
40 |
40 |
80 |
|
640 |
|
|
Solution
matricielle 15 |
Affec tations |
C1 |
B2 |
A3 |
D4 |
C1 |
|
20 |
60 |
40 |
B2 |
20 |
|
30 |
80 |
A3 |
60 |
30 |
|
120 |
D4 |
40 |
80 |
120 |
|
700 |
|
|
|
|
|
|
Solution
matricielle 16 |
Affec tations |
C1 |
B2 |
D3 |
A4 |
C1 |
|
20 |
30 |
80 |
B2 |
20 |
|
60 |
40 |
D3 |
30 |
60 |
|
120 |
A4 |
80 |
40 |
120 |
|
700 |
|
|
Solution
matricielle 17 |
Affec tations |
C1 |
D2 |
A3 |
B4 |
C1 |
|
20 |
60 |
40 |
D2 |
20 |
|
90 |
80 |
A3 |
60 |
90 |
|
40 |
B4 |
40 |
80 |
40 |
|
660 |
|
|
Solution
matricielle 18 |
Affec tations |
C1 |
D2 |
B3 |
A4 |
C1 |
|
20 |
30 |
80 |
D2 |
20 |
|
60 |
120 |
B3 |
30 |
60 |
|
40 |
A4 |
80 |
120 |
40 |
|
700 |
|
|
|
|
|
|
Solution
matricielle 19 |
Affec tations |
D1 |
A2 |
B3 |
C4 |
D1 |
|
60 |
60 |
40 |
A2 |
60 |
|
30 |
80 |
B3 |
60 |
30 |
|
40 |
C4 |
40 |
80 |
40 |
|
620 |
|
|
Solution
matricielle 20 |
Affec tations |
D1 |
A2 |
C3 |
B4 |
D1 |
|
60 |
30 |
80 |
A2 |
60 |
|
60 |
40 |
C3 |
30 |
60 |
|
40 |
B4 |
80 |
40 |
40 |
|
620 |
|
|
Solution
matricielle 21 |
Affec tations |
D1 |
B2 |
A3 |
C4 |
D1 |
|
40 |
90 |
40 |
B2 |
40 |
|
30 |
40 |
A3 |
90 |
30 |
|
80 |
C4 |
40 |
40 |
80 |
|
640 |
|
|
|
|
|
|
Solution
matricielle 22 |
Affec tations |
D1 |
B2 |
C3 |
A4 |
D1 |
|
40 |
30 |
120 |
B2 |
40 |
|
30 |
40 |
C3 |
30 |
30 |
|
80 |
A4 |
120 |
40 |
80 |
|
680 |
|
|
Solution
matricielle 23 |
Affec tations |
D1 |
C2 |
A3 |
B4 |
D1 |
|
20 |
90 |
80 |
C2 |
20 |
|
60 |
40 |
A3 |
90 |
60 |
|
40 |
B4 |
80 |
40 |
40 |
|
660 |
|
|
Solution
matricielle 24 |
Affec tations |
D1 |
C2 |
B3 |
A4 |
D1 |
|
20 |
60 |
120 |
C2 |
20 |
|
30 |
80 |
B3 |
60 |
30 |
|
40 |
A4 |
120 |
80 |
40 |
|
700 |
|
Dans
cet exemple, la meilleure implantation
correspond à la matrice 8 et
la pire la matrice 7.
Conseils de lecture
La pratique de la recherche opérationnelle en gestion: Exercices et cas corrigés en production, transport, supply chain et investissement
de Michel Nakhla
La recherche opérationnelle (RO) ou OR (pour Operations Research) offre des outils pour optimiser et explorer les meilleures solutions à de nombreux problèmes d'aide à la décision et de gestion en entreprise. Ce domaine est également appelé Management Science (MS). Cet ouvrage permet de découvrir les différentes applications de la recherche opérationnelle (production, chaîne d'approvisionnement, finance). Il fournit des outils de modélisation et de résolution par étapes utilisant principalement la programmation linéaire et la théorie des graphes. L'ouvrage est basé sur de nombreux exercices résolus (avec Excel). |
Recherche opérationnelle appliquée à la gestion industrielle : Apprentissage par l’exemple basé sur l’utilisation de logiciels tableurs de calcul
de Simon Tamayo, Ronan Cardin, Sebastian Echeverri et Daniel Pino
Cet ouvrage présente les principales notions de recherche opérationnelle et leurs applications pratiques à la gestion industrielle. Basé sur une logique d’apprentissage par l’exemple, l’ouvrage s’appuie sur des études de cas inspirées des problèmes réels du management des opérations et de la supply chain.
Vous serez instruit sur la formulation de modèles d'optimisation permettant de représenter un problème donné, l’identification des techniques appropriées pour sa résolution, l’utilisation des logiciels de type tableur de calcul pour obtenir une solution optimale (ou quasi optimale) et l’interprétation des résultats. Suivant une approche concrète et applicative, l’ouvrage couvre un spectre important de sujets, tels que :
- l’optimisation linéaire ;
- la théorie des graphes ;
- l’optimisation non-linéaire lisse ;
- les problèmes en nombres entiers ;
- l’optimisation combinatoire ;
- les méthodes de Monte-Carlo ;
- les chaînes de Markov.
Suite à la lecture de cet ouvrage, vous aurez les éléments nécessaires pour modéliser et résoudre, sur un logiciel tableur de calcul, les problèmes fondamentaux de gestion industrielle, comme par exemple :
- la gestion des flux d’approvisionnement, de transformation et de distribution ;
- l’optimisation des processus PIC & PDP ;
- les tournées (voyageur de commerce) ;
- l’ordonnancement des opérations et des effectifs ;
- l’affectation des emplacements d’entrepôt ;
- la conception de produits et d’éléments de conditionnement;
- la définition des stocks de sécurité soumis à plusieurs sources d’incertitude ;
- la prévision des gains et des risques des systèmes comportant de la variabilité ; - etc.
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