Trois stratégies clés de planification de tournées pour grands détaillants

Alors que les opérations de vente au détail deviennent de plus en plus complexes, la planification des livraisons devient une partie cruciale de toute la supply chain logistique.

Bien que de nombreuses entreprises aient mis en place des systèmes de gestion des transports (TMS), la planification quotidienne des tournées et l'ordonnancement sont, pour la plupart, faits manuellement. Ces processus répétitifs consomment de longues heures et frustrent les efforts pour réduire les inefficacités.

Une opération de livraison retail courante implique le fulfillment des magasins depuis plusieurs centres de distribution, en utilisant un mélange de flottes privées et de prestataires logistiques tiers (3PL). Plusieurs variables rendent la planification optimale des tournées pour la distribution retail différente de celles de la distribution de gros ou de la livraison :

• Les détaillants livrent à leurs magasins, donc les lieux de livraison sont stables. D'un autre côté, les quantités commandées peuvent varier, rendant la même tournée infaisable d'un jour à l'autre.
• Les détaillants desservent souvent des zones exceptionnellement grandes depuis leurs CD. Contrairement aux autres distributeurs B2B, un CD donné peut couvrir plusieurs États. Donc, en plus de gérer de plus longues distances, les détaillants doivent aussi planifier des livraisons multi-jours, multi-arrêts.
• Même si les camions passent plus de temps à chaque emplacement, les fenêtres de livraison restent assez serrées. Cela laisse très peu de marge de manœuvre, et une planification optimale de la charge et de la tournée.

Les grands détaillants basés sur flotte desservent généralement des centaines de magasins depuis trois à dix CD, en utilisant des flottes de plus de 30 camions. Chaque camion fait trois à dix arrêts par trajet, selon la distance de chaque magasin et la taille de la commande.

Même si les lieux de livraison sont stables, la demande pour ces lieux peut varier substantiellement d'un jour à l'autre. Des temps de service et des quantités différents rendent difficile le maintien du même plan de tournée, ainsi que la séquence de livraison des CD aux magasins. En conséquence, les planificateurs doivent passer de longues heures à placer les commandes dans les camions, et à déterminer le nombre d'arrêts requis pour respecter les fenêtres de livraison. En plus des longues heures de planification et du potentiel de livraisons tardives, les entreprises parcourent souvent des kilomètres inutiles et excessifs, les planificateurs n'ayant généralement pas de capacité de suivi pour générer des indicateurs de performance clés appropriés.

Quelles variables les planificateurs doivent-ils considérer, lorsque l'objectif est d'atteindre un plan de tournée optimal pour un jour donné de commandes ?

Durée de livraison

Comme mentionné précédemment, les CD desservent des zones de distribution retail plus grandes comparées à l'expédition urbaine, et peuvent prendre plusieurs jours pour compléter les livraisons. Les planificateurs doivent maintenir des temps de conduite précis basés sur les heures de départ et les itinéraires. Ils doivent aussi tenir compte des exigences obligatoires d'heures de service pour les conducteurs seuls et les équipes. Même si les planificateurs peuvent plus ou moins prédire les temps de conduite entre différents arrêts, il est difficile de les combiner avec des temps de service variables, et de garder les deux correctement organisés via des opérations manuelles en alternant entre les séquences d'arrêts.

Fenêtres de livraison

La plupart des magasins ont des fenêtres de livraison strictes qui déterminent quand les camions doivent décharger. Une fenêtre moyenne pour un magasin donné varie d'une à trois heures, et peut chevaucher d'autres. Comme les trajets peuvent prendre plusieurs jours, toute variation dans les arrêts crée des problèmes pour les planificateurs, quand ils doivent intégrer de nouvelles informations dans les fenêtres de livraison.

Temps de service

Le temps de service moyen à chaque magasin peut varier pour de multiples raisons. Certains magasins sont plus fréquentés que d'autres, ou peuvent avoir différents degrés d'efficacité dans leurs opérations de réception. Deuxièmement, les temps de service seront différents en raison des tailles de commande variables. Selon la pratique générale, les temps de service pour un magasin donné varient généralement de 30 à 90 minutes. Les fenêtres de livraison serrées et les temps de service prolongés rendent également plus difficile l'alternance du nombre et de la séquence des arrêts.

Ainsi, les planificateurs doivent équilibrer toutes ces variables pour obtenir des tournées et des charges exécutables. Le problème est qu'il y a des centaines, voire des milliers de combinaisons potentielles de commandes, avec plusieurs camions et des arrêts alternés. Fait manuellement, ce processus prend trop de temps.

Les planificateurs doivent sélectionner la meilleure solution pour faire entrer tous les arrêts dans les fenêtres de livraison. Des inefficacités significatives sont susceptibles de se produire en raison du risque croissant de livraisons tardives ou de kilométrage excessif, car le cerveau humain ne peut tout simplement pas jongler avec autant de variables pour produire le plan le plus optimal.

Les problèmes de routage de véhicules peuvent être faciles à résoudre dans des cas simples, mais l'incorporation de toutes les contraintes mentionnées ci-dessus rend difficile leur résolution dans la vie réelle. L'un des plus difficiles est le problème de routage de véhicules capacités avec fenêtres de temps. L'objectif principal de cet algorithme est d'obtenir un kilométrage ou un temps de conduite optimal à partir d'un plan, tout en respectant toutes les fenêtres de livraison et les contraintes de capacité des camions. Nos cerveaux passent trop de temps à essayer de résoudre pour de grosses charges de données, et les individus obtiendront probablement des résultats non optimaux en planifiant pour un kilométrage excessif ou en utilisant trop de camions.

Il existe un certain nombre d'applications logicielles de planification de tournées qui résolvent le problème pour un grand nombre de livraisons. Bien que beaucoup puissent sembler posséder une fonctionnalité similaire, les détaillants doivent être prudents dans le choix de celle qui prend en compte toutes les exigences, et qui correspond le mieux aux cibles pour les livraisons de volume. De multiples situations réelles ne sont pas couvertes dans les articles académiques ; donc certains constructeurs d'applications échouent à tenir compte des réalités de la planification lors de la construction d'algorithmes heuristiques pour leur logiciel. Il serait sage de faire des tests sur plusieurs semaines de données, pour voir si une solution donnée est la meilleure pour l'opération d'une entreprise.

Vardan Markosyan est PDG de Less Platform.