Notions > Optimisation logistique > Recherche opérationnelle
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Apparue juste avant la seconde guerre mondiale dans le domaine militaire, la recherche opérationnelle est une méthode d’optimisation développée lors de l’élaboration des radars sous la direction de Watson-Watt.
Celui-ci s’intéressait à l’utilité des radars dans un contexte de défense antiaérienne et d’intervention de la chasse aérienne à la fin des années 1930.
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à la En 1940 aux Etats-Unis, des groupes d’Operation Research furent créées dans les Etats Majors. Le but était d’organiser les convois, de mettre en place un blocus sur les ports japonais et de répartir les équipages des avions.
Après la guerre, la recherche opérationnelle a vu son champs d’application s'élargir au milieu économique, à l’enseignement (Massachusetts Institue of Technologie), à certaines organisations (Society of America), etc.
Dans les années 70-80, on applique même les principes de la recherche opérationnelle à la compréhension des phénomènes de trou noir.
Aujourd’hui, elle représente une première approche des problèmes techniques et est devenue un outil d’aide à la décision.
Principe de résolution d’un problème en recherche opérationnelle
- Détection d’un problème
- Formulation du problème
- Elaboration d’un modèle
- Collecte de données
- Résolution du modèle
- Validation du modèle
- Prise de décisions et implémentation de la solution
Le Simplexe
L’algorithme du simplexe est la méthode la plus utilisée en recherche opérationnelle. Mis au point en 1947 par Georges Dantzig pour la résolution des programmes linéaires continus sur l’allocation optimale des ressources dans la production de biens manufacturés. L’algorithme fut publié pour la première fois dans l’article « Programming in Linear Structur » du journal Econometrica en 1949. Depuis, il a servi à la résolution de nombreux modèles linéaires relatifs à des problèmes de gestion, de diététique, de transport, d’affectation, etc.
Champs d’applications
Production
- L’allocation des ressources: la programmation mathématique ou linéaire permet d’allouer les ressources et d’ainsi mettre en place un plan de production optimum.
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Le pilotage de la qualité : il s’effectue
à travers la gestion fonctionnelle qui
assure la qualité tout au long de la chaîne
de production et au delà. Les outils utilisés
sont les théories sur l’optimisation
ou celles des jeux.
La recherche opérationnelle s’effectue également à travers la gestion fonctionnelle qui vise à mettre en évidence les déterminants de la qualité prenant en compte à la fois les facteurs de conception et de fabrication. La recherche opérationnelle se traduit par alors l’utilisation des plans d’expérience et la méthode Taguchi.
- L’ordonnancement : gestion des tâches d’un projet dans le temps avec des notions d’antériorité, de durée, de date au début et au plus tôt. Le but est de déterminer sa durée totale, son coût en fonction de la répartition des moyens et d’ainsi mesurer les effets de variations. Pour cela on peut utiliser les principes de simulations avec différents scénarii, la méthode PERT ou encore le réseau de Petri qui permet de représenter dans un atelier plusieurs postes de travail, doté de moyens de transport (chariots) et produisant, selon certains ratios, des objets de différents types dont la gamme de fabrication est définie par l’ordre et le temps de passage à chaque poste.
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La gestion de files d’attentes : on distingue
deux catégories de problèmes :
- La conception avec le dimensionnement des locaux,
- L’exploitation avec l’élaboration
de règles de fonctionnement, utilisation
judicieuse des personnels.
Pour résoudre ces problèmes, on utilisera les outils de simulation.
- La conception avec le dimensionnement des locaux,
Gestion des stocks
La
recherche opérationnelle a contribué
à déterminer des formules de calcul
d’identification du lot économique,
c'est-à-dire savoir commander pour minimiser
les coûts liés à l’approvisionnement
(modèles déterministes et statistiques
de Wilson).
Autre modèle, le modèle dynamique
aléatoire qui prend en considération
un temps découpé en périodes
égales. Les produits sont commandés
à l’unité par période
selon une variable aléatoire de loi supposée
connue.
Logistique
- Le placement des magasins en utilisant l’optimisation combinatoire. On tient compte d’un grand nombre de paramètres comme la répartition géographique de la consommation, les distances, les infrastructures de transport, le coût des terrains, etc.
- L’approvisionnement des clients (plan de distribution)
- L’organisation des tournées avec la théorie des graphes
Autres champs d’application
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L’action commerciale :
- L’analyse des attentes et perception du
client
- Les campagnes publicitaires
- L’organisation des magasins (cheminement client, disposition des marchandises)
- L’analyse des attentes et perception du
client
- La gestion des Ressources Humaines :la recherche opérationnelle fournit des outils d’aides à l’affectation du personnel (graphe biparti) et de répartition des tâches entre agents et équipes
- La comptabilité et la finance: la recherche opérationnelle constitue des porte feuilles optimisés grace à la programmation linéaire.
- La Direction Générale : outil d’aide à la décision sur les choix d’investissement.
Modélisation et Résolution
Modélisation
La construction d’un modèle comprend deux parties : l’émission d’hypothèses et le choix d’instruments.
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Les hypothèses de construction
- L’indépendance statistique : les
évènements sont -ils indépendants
?
- La stationnarité : quelque soit le moment
d’observation sur un axe de temps pas de
perte d’information
- L’absence de mémoire : l’instant
présent est exhaustif du passé vis-à-vis
du futur ?
- La linéarité
- La convexité
- L’indépendance statistique : les
évènements sont -ils indépendants
?
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Les instruments
- Les graphes
- Les matrices
- Les suites numériques
- Les dérivées de fonctions
- Les séries et le calcul intégral
- Les variables aléatoires
- La chaîne de Markov qui traduit les évènements sans mémoire
Résolution
Les méthodes les plus courantes sont :
- La méthode analytique classique (par ex : étude des évolutions ou mise en place d’équation),
- Les algorithmes déterministes (par ex : optimisation combinatoire),
- Les expériences numérique (par ex : les simulations)
Conseils de lecture
La pratique de la recherche opérationnelle en gestion: Exercices et cas corrigés en production, transport, supply chain et investissement 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 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 :
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 :
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