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Outils d'aide à la décision & modèles de simulation
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Présentation du modèle SANDOMA Modèle de simulation dynamique pour l’aide à la décision logistique et la prospective du transport de marchandises
La conception et la construction du modèle ne sont pas développées ici (pour plus de détails voir les documents à télécharger ou nous contacter). Le modèle SANDOMA simule l'évolution d'une firme en prenant en compte l'organisation de ses sites de production et de distribution. Plusieurs scénarios d'évolution de son système logistique, depuis les unités de production jusqu'à la distribution finale, peuvent donc être simulés. La firme étant naturellement en constante interaction avec son environnement, plusieurs scénarios relatifs à son marché, à des mesures politiques à venir par exemple peuvent aussi être simulés. Les flux de marchandises sont caractérisés par des tonnes, tonnes-kilomètres, distances moyennes parcourues, à tous les niveaux du réseau de distribution depuis les sites de production jusqu'au destinataire, et tous les modes de transport peuvent être a priori envisagés.
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On peut alors observer qu'il n'existe pas de corrélation directe entre la distance et l'évolution des émissions, à l'évidence des phénomènes de massification des flux interviennent dans les organisations de transport, et permettent même des réductions substantielles à certaines dates (scénarios 3 et 5 aux alentours de 2025). L'évolution des émissions reste certes défavorable en comparaison du scénario de référence, mais elle nous indique déjà qu'il existe des possibilités d'adaptation de l'organisation des transports en raison de la massification des flux (largement due à la concentration des secteurs industriels et au poids grandissant de la grande distribution). De manière un peu simplifiée, la “concentration” des sites d'activité conduit à un allongement certain des distances moyennes mais réduit aussi le plus souvent le nombre de liaisons de transport dans l'ensemble du réseau avec des volumes de production / distribution plus importants. En d'autres termes, l'optimum entre coûts de transport et coûts de stockage de la firme s'est en quelque sorte “déplacé”, modifiant ainsi l'organisation des transports favorablement du point de vue des émissions de GES. Cela signifie aussi qu'il existe des leviers, des “souplesses” dans les organisations logistiques actuelles pour réduire les émissions de GES… Nous ne détaillerons pas plus ici ces quelques résultats qui méritent de larges développements.
Ce diagramme, volontairement réduit par souci de clarté, présente donc les mécanismes de base des hypothèses du système, ils concernent uniquement le système logistique appelé, parfois, système logistique de distribution. Celui-ci est relatif aux flux de marchandises circulant depuis la production jusqu'à la distribution finale, et ne traite donc pas des approvisionnements des unités de production, ni des échanges inter-industriels (mais qui peuvent constituer un autre modèle). Les signes, positif ou négatif, figurant sur le diagramme permettent d'indiquer si une variable évolue dans le même sens que celle qui l'influence. Par exemple, une augmentation de la taille de l'envoi diminue les coûts de transport, en raison de la dégressivité des tarifs. En revanche, un accroissement des distances conduit à une hausse des coûts totaux de transport. Le diagramme est volontairement réduit, de nombreuses autres variables auraient pu être mentionnées. A titre d'exemple, une concentration des moyens de production, correspondant à une réduction du nombre des unités de production, a pour but de diminuer les coûts de production, grâce à des économies d'échelle. Elle doit donc influencer la valeur du produit, et par voie de conséquence la valeur des stocks (c'est-à-dire le coût intrinsèque des stocks). Ce phénomène est représenté dans le modèle, mais il ne peut pas être considéré comme faisant partie des hypothèses dynamiques de base, et ne figure donc pas sur ce diagramme.
Les différentes parties du modèle SANDOMA Le modèle construit comprend environ 500 variables ou paramètres, et a été divisé en plusieurs parties pour faciliter sa construction ; mais toutes ces parties constituent naturellement l'ensemble du système, et sont donc liées les unes aux autres par l'intermédiaire de plusieurs variables. Certaines parties du modèle sont modifiées, adaptées, voire simplifiées pour les besoins d'un projet, tandis que d'autres sont créées. Les grandes parties du modèle ont été dénommées de la manière suivante : > Demande en Europe de l'Ouest ; > Offre et ventes ; > Structure de production en Europe de l'Ouest ; > Investissements et désinvestissements en Europe de l'Ouest ; > Production de la firme d'Europe de l'Ouest étudiée ; > Prix et coûts de la firme d'Europe de l'Ouest ; > Unités de production et régions logistiques de la firme d'Europe de l'Ouest ; > Premier niveau de la structure de distribution de la firme d'Europe de l'Ouest ; > Structure de distribution centralisée (petits clients) ; > Structure de distribution décentralisée (petits clients) ; > Coûts du réseau de distribution destiné aux petits clients ; > Structure de distribution (grands clients) ; > Centres de distribution intermédiaires (destinés aux grands clients) ; > Flux de transport de la firme d'Europe de l'Ouest ; > Coûts de transport et de stockage de la firme d'Europe de l'Ouest ; > Importations ; > Taux de rotation des stocks de la firme d'Europe de l'Ouest ; > Coûts de distribution des grands clients ; > Kilomètres et tonnes-kilomètres réels ; > Emissions de gaz à effet de serre (version intégrant la méthode Bilan Carbone® de l’ADEME).
[http://www.ademe.fr]
Illustration de quelques résultats obtenus avec le modèle SANDOMA (en association avec le Bilan Carbone® développé par l'ADEME - Agence de l'Environnment et de la Maîtrise de l'Energie) Les deux graphiques présentés sur cette page web font partie d'un ensemble de résultats concernant l'évaluation des incidences des grandes tendances logistiques sur l'évolution des émissions de gaz à effet de serre, émises par un système de transport routier (le rapport complet se trouve sur le site de l’ADEME). Les simulations s'effectuent sur du très long terme (25 ans), car il s'agit dans ce cas précis de travaux de prospective et de recherche à destination des pouvoirs publics, et non pas d'un cas d'application réel destiné à une firme. Sur les deux graphiques présentés ci-dessous, pour un produit fini appelé A, 5 scénarios correspondant à des grandes tendances dans les organisations logistiques ont été simulés. Le premier graphique montre l'évolution moyenne de la distance totale parcourue par ce produit A dans le réseau de distribution, et le second graphique les émissions correspondantes de gaz à effet de serre du système de transport (rapportées à une tonne de produit fini A). Ce produit a été caractérisé par un certain nombre de variables : valeur, poids, volumes, etc., il en est de même pour le secteur concerné, à savoir perspectives d'évolution de l'offre et de la demande, etc. Elles ne sont pas détaillées ici, mais les deux graphiques présentés sont caractéristiques de quelques résultats obtenus avec le modèle et ont été choisis pour cette raison. Résumé des 5 scénarios simulés : > Scénario 1 : pas d'évolution des systèmes logistiques (seule une hausse tendancielle des coûts de transport a été retenue comme dans les autres scénarios) - c'est le scénario dit de référence > Scénario 2 : scénario incluant une concentration des sites de production du produit A > Scénario 3 : scénario de centralisation modérée des structures de distribution (réduction du nombre des centres principaux de distribution) > Scénario 4 : scénario de centralisation forte des structures de distribution (forte réduction des centres principaux de distribution, pouvant à l'extrême conduire à un seul centre de distribution européen par exemple) > Scénario 5 : scénario de concentration des sites de production associée à une centralisation modérée des structures de distribution, soit la combinaison des scénarios 2 et 3
Graphique 1 : Evolution de la distance totale moyenne parcourue par un produit A selon 5 scénarios “logistiques” (en abscisse : le temps, et en ordonnée : les kilomètres totaux parcourus par le produit dans le système logistique de distribution)
Les simulations des modèles de Dynamique des Systèmes sont continues, mais il est possible d'introduire des événements discrets. Dans le cas de ces scénarios, nous avons choisi d'introduire les décisions de concentration et centralisation des activités sous forme d'événements discrets au cours de la simulation, ils sont donc aisément repérables sur les graphiques par des sortes de paliers. Comme l'indique le premier graphique, la concentration des activités, quelle qu'elle soit, entraîne à l'évidence une augmentation de la distance totale parcourue par un produit. Ce résultat est assez emblématique puisque toutes les simulations conduisent à cette conclusion. Avec le second graphique ci-dessous, nous nous intéressons cette fois à l'évolution des émissions de GES pour les mêmes scénarios (émissions totales dues au transport routier de fret, rapportées aux volumes produits par la firme). Ces émissions de GES sont à comparer aux augmentations de la distance totale parcourue par le produit dans le système de distribution, sur le graphique 1.
Graphique 2 : Evolution des émissions de GES selon 5 scénarios “logistiques” (en abscisse : le temps, et en ordonnée : les émissions de gaz à effet de serre produites pour transporter une tonne de produit A dans le système logistique de distribution)
Mécanismes de base du modèle SANDOMA (diagramme d’influence)
Les hypothèses dynamiques de base du modèle Les hypothèses dynamiques, qui sont les hypothèses de base du modèle, reposent sur le fait que les tendances actuelles du système logistique tendent à accroître les distances moyennes de transport, à diminuer dans certains cas le nombre de liaisons transport (centralisation des réseaux de distribution), et à les augmenter dans d'autres (division du travail, augmentation de la sous-traitance). Elles reposent également sur les questions relatives à la généralisation des pratiques en juste-à-temps, qui diminuent la taille moyenne des envois, et de fait en augmentent la fréquence. Il s'agit donc de l'ensemble des évolutions du système logistique, et de ses conséquences sur les flux de transport, avec au centre des décisions logistiques les arbitrages entre coûts de transport et de stockage.
Deux grands types de structures de distribution, l'une centralisée, l'autre décentralisée peuvent être ainsi simulées pour chaque type de clients, “petits” et “grands”. Les réseaux petits et grands clients co-existent dans la mesure où la firme livre, par exemple, aussi bien la grande distribution que des petits commerces (mais les volumes, la demande ne sont pas comparables). Le modèle permet donc de simuler des décisions logistiques, opérationnelles ou considérées comme stratégiques pour la firme, et de déterminer par ce biais l'organisation qui sera la plus efficace pour elle compte tenu de ses contraintes (financières et en termes de service). Etant entendu que le modèle calcule des optimums entre coûts de stockage et de transport, pour chaque configuration du réseau logistique de distribution. A titre d’exemple, à quoi pourra correspondre une structure de distribution dite centralisée par rapport à une structure décentralisée pour des “petits clients” ? Ces derniers sont, par définition, caractérisés par des tailles de commande relativement réduites. Les aires de distribution des centres finaux (structure dite décentralisée), qui ne sont autre que des dépôts locaux, doivent par conséquent être déterminées de sorte à pouvoir organiser des tournées de livraison. En revanche, dans le cas d'une structure centralisée, toutes les commandes seront expédiées à partir des centres de distribution principaux, et de fait ne pourront être livrées que par messagerie (entraînant ainsi des coûts de transport plus élevés). Le modèle dans ce cas présent déterminera la structure optimale compte tenu des caractéristiques du produit, des volumes, etc.
Schématisation des structures de distribution pouvant être simulées dans SANDOMA
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