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Conception d’un outil d’aide à la décision pour l’entrepôt montréalais d’Air Canada Cargo à partir d’un modèle de simulation

Yessirath-Lai Damala

Mémoire de maîtrise (2012)

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Citer ce document: Damala, Y.-L. (2012). Conception d’un outil d’aide à la décision pour l’entrepôt montréalais d’Air Canada Cargo à partir d’un modèle de simulation (Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal). Tiré de https://publications.polymtl.ca/1045/
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Résumé

RÉSUMÉ : Le domaine du transport de marchandises est rempli de défis auxquels doivent faire face les transporteurs au quotidien. Compte tenu du nombre sans cesse croissant de marchandises transportées, les compagnies doivent s’assurer que leurs systèmes permettent de répondre à la demande tout en respectant les normes en vigueur. C’est dans ce contexte, que s’inscrit le projet de conception d’un outil d’aide à la décision pour Air Canada Cargo. Ce dernier offre des services de fret à l’exportation et à l’importation. Les marchandises transitant par l’entrepôt sont classées selon huit catégories (les solutions) et peuvent être expédiées selon deux niveaux de services (Priorité 1 et Standard). L’objectif est de fournir un outil qui contribuera aux prises de décisions pour l’entrepôt montréalais d’Air Canada Cargo. L’outil permet de tester des changements dans les processus de l’entrepôt à l’aide de la simulation. La problématique consiste à développer un outil à la fois flexible qui tient compte des contraintes opérationnelles liées au traitement des marchandises. La méthode préconisée pour cette étude est en trois étapes. La première étape du travail consiste à représenter les processus d’affaires de l’entrepôt à l’exportation et à l’importation. La seconde étape consiste à construire le modèle de simulation de l’entrepôt avec le logiciel ARENA. Le défi à cette étape est l’agrégation des paramètres de caractérisation des marchandises à l’intrant sous la forme de lois de probabilités en considérant toutes les particularités liées aux données. Les résultats de la simulation servent à générer des valeurs pour les indicateurs de performance préétablis. Ainsi, l’utilisateur de l’outil peut modifier les données entrantes d’un scénario et observer les résultats à partir d’une interface sous un format de fichiers Excel. À la dernière étape, une analyse de scénarios est effectuée. Le scénario de base correspond à la situation de l’entrepôt au moment de la collecte de données. Le nouveau scénario correspond à la situation de l’entrepôt suite à l’ajout de nouvelles opérations dans les processus à l’exportation. En effet, actuellement toutes les marchandises expédiées sont inspectées (rayons X ou manuellement) avant d’être embarquées sur un avion. Les clients détenant une accréditation de Transport Canada sont exemptés de cette inspection. Les indicateurs de performance considérés pour l’analyse des scénarios sont de deux catégories : les temps d’opération liés à l’interaction avec les clients et les temps de traitement des marchandises. Ces deux données sont collectées pour les deux niveaux de services offerts aux clients. L’objectif de l’analyse de scénarios est de déterminer l’impact du nouveau processus sur les temps d’opération. Ainsi, il est possible de fournir des statistiques sur les délais d’expédition des marchandises pour chaque niveau de services. Les résultats de la simulation obtenus pour la situation initiale sont très proches de la réalité. À l’exportation, 96 % des marchandises Priorité 1 sont acheminées vers l’aéroport avant l’heure de départ des vols. De même, 90 % des marchandises Standards sont expédiées avant l’heure de départ des vols. Des résultats similaires sont obtenus à l’importation. Le nouveau processus a un impact non négligeable sur les délais de disponibilité des marchandises. En conservant les mêmes heures d’arrivée des clients et les mêmes heures de départ des marchandises, moins de 60% des marchandises sont livrées à l’aéroport dans les délais. À l’exportation, les temps d’opération liés à l’interaction avec les clients expédiant des marchandises dont le service est de type Priorité 1 est en moyenne de 10 min dans l’entrepôt tandis que pour un client expédiant des marchandises dont le service est de type Standard il est de 30 min dans l’entrepôt. À l’importation, la durée du processus des clients est de 32 min en moyenne pour tous les services. Les changements apportés au nouveau scénario ne concernent que les processus d’exportation. Suite à la simulation du nouveau scénario, le temps d’opération des clients à l’exportation a augmenté de 20 min pour le service Priorité 1 et de 50 min pour le service Standard. Un système logistique est représenté par deux types de réseau : le réseau des flots de produits et le réseau des flots d’information. Le modèle de simulation tel que conçu représente le réseau des flots de produits à l’intérieur de l’entrepôt. Les processus d’affaires servent à décrire l’autre réseau. La compréhension des deux réseaux à la base du système logistique de l’entrepôt montréalais d’Air Canada Cargo permet de prendre de meilleures décisions en vue de son amélioration. L’originalité de l’approche adoptée dans la présente étude est de permettre à l’utilisateur d’avoir accès à toutes les informations liées à chacun des deux réseaux lors des prises de décisions.----------ABSTRACT : The domain of goods transportation is full of challenges that carriers must daily face. Given the increasing number of transported goods, companies must ensure that their systems can meet demands while respecting current standards. It is in this context that fits the project of designing a decision tool support for Air Canada Cargo. The company provides freight services for export and import. Goods that go through the warehouse are classified into eight categories (solutions) and can be shipped in two service levels (Standard and Priority 1). The aim of the project is to provide a tool which will help in making decisions for the Montreal’s warehouse of Air Canada Cargo. The challenge lies in developing a flexible tool that takes into account operational constraints related to the goods processed. The method used for this study is in three steps. The first one is to represent the business processes of the warehouse at export and at import. The second step is to build the simulation model of the warehouse with ARENA software. The challenge at this step is the aggregation of characterization parameters of goods input with probability laws taking into account all the particularities of the data. The simulation results are used to generate values for the predetermined performance indicators. Thus, the user can modify the data input for the scenario and view the results in Excel files. A scenario analysis is performed at the last step. The baseline scenario corresponds to the situation of the warehouse at the time of data collection. The new scenario corresponds to the situation of the warehouse due to the addition of new operations in the export process. Indeed, currently all shipments are inspected (X-ray or manually) before being loaded on an aircraft. Customers holding a certification from Transport Canada are exempt from this inspection. Performance indicators considered in the scenario analysis are divided into two categories: operating time for customers and for goods. Those two data are collected for both available service levels. The purpose of the scenario analysis is to determine the impact of the new process on operating time. Thus, it is possible to provide statistics on the capacity of the warehouse to meet the delivery times for each service level. The simulation results obtained for the initial conditions are very close to reality. For export, 96 % of Priority 1 goods are transported to the airport before the flight departure time. Similarly, 90 % of Standard goods are available at the airport before the departure time of the flight. Similar results are obtained for import. The new process has a significant impact on the tender of goods. Maintaining the same arrival times for customers and the same hours of departure for the goods, less than 60 % of the goods are delivered to the airport on time. Regarding the clients operating time, for export, a client shipping Priority 1 goods, spends an average of 10 min in the warehouse while a client shipping Standard goods, spends 30 min in the warehouse. At import, a client process time is 32 min for all services. The changes made for the new scenario, concern the export process only. After the simulation of the new scenario, the operating time of clients at export increased by 20 min for service Priority 1 and 50 min for the Standard service. A logistics system is represented by two types of network : the network of goods flow and the network of information flows. The simulation model is designed for representing the flows of goods within the warehouse. Business processes are used to describe the other network. Understanding of both networks at the base of the logistics system of the warehouse of Air Canada Cargo at Montreal can make better decisions for its improvement. The originality of the approach taken in this study is to allow the user to have access to all information related to each network when making decisions.

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Département: Département de mathématiques et de génie industriel
Directeur de mémoire/thèse: Michel Gamache et Diane Riopel
Date du dépôt: 26 mars 2013 15:27
Dernière modification: 01 sept. 2017 17:33
Adresse URL de PolyPublie: https://publications.polymtl.ca/1045/

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