Évaluation de la performance de stratégies logistiques inverses dans le secteur de la vente au détail par la simulation à base d'agents

Une bonne gestion de la chaîne d'approvisionnement est primordiale au bon contrôle des coûts d'une entreprise et à l'amélioration de la performance. Le désir de retirer un maximum de chaque dollar investi pousse les entreprises à devoir constamment réévaluer la performance des procédures établies. Devant la complexité amenée par la chaîne d'approvisionnement, ce mémoire propose une approche de simulation à base d'agents afin d'évaluer la performance de plusieurs stratégies logistiques pour Renaissance, un organisme à but non-lucratif oeuvrant dans le secteur de la vente au détail d'articles usagés. L'organisme se trouve dans un contexte urbain en forte croissance et doit planifier de manière efficace ses opérations afin d'effectuer à la fois des collectes et des livraisons à chaque site. La technique de simulation à base d'agents s'est avérée efficace afin d'effectuer, dans un premier temps, un diagnostic des opérations actuelles et, dans un deuxième temps, l'évaluation de stratégies logistiques potentielles selon plusieurs scénarios de croissance. Les stratégies évaluées concernent soit des modifications dans la gestion de la flotte de camions, soit dans le moment de visite des sites ou bien dans un changement relié à la procédure de collecte et livraison des sites. Les indicateurs de performance majeurs utilisés sont la distance parcourue, le temps requis par jour et les émissions de CO2. En logistique verte, ce mémoire est également une autre application démontrant qu'il est possible d'utiliser les bases de données d'émissions de CO2 afin de simuler les implications environnementales de scénarios en fonction des types de camions et cycles de conduite. Les principales conclusions sont que la réduction du temps voyagé et de la distance parcourue implique souvent une hausse des émissions en CO2, à cause de l'utilisation de plus gros camions. Également, les contraintes d'accessibilité des sites et la flotte de camions actuellement utilisée entraînent une réduction de la performance logistique de l'ordre de 10% à 25%. Dans un autre ordre d'idées, la stratégie de visite des sites la nuit peut entraîner une diminution du temps moyen requis par jour d'environ 10%. Or, les restrictions municipales sur l'accès à certains sites par des camions durant la nuit limitent le potentiel de bénéfices amené par cette stratégie. À court-terme, la meilleure stratégie porte sur la modification de la flotte actuelle pour utiliser deux camions 36' pour visiter aussi les centres de dons par opposition aux magasins seulement. Cette stratégie pourrait amener des bénéfices de l'ordre de 10% à 20% sur le temps et la distance totale, en n'impliquant qu'une minime hausse des émissions de CO2.

Abstract

A good supply chain management is essential in order to control costs and to ensure business success. The desire to maximize the return on investment forces companies to continuously review the procedures in place and their performance in order to confirm that they still are the most appropriate. Considering the complexities incurred by supply chain management, this paper proposes to use an agent-based simulation model approach to evaluate the performance of multiple potential logistics strategies for Renaissance, an non-profit organization in the secondhand retail business. This organization faces a strong growth in an urban context and has to efficiently plan its operations to both collect and deliver goods at every site. The agent-based simulation technique has proven to be capable to, in the first place, make an assessment of the current operations and then to evaluate potential logistics strategies in different growth scenarios. Envisaged strategies concern modifications either to the trucks fleet, to the time of sites visit or to the procedure in place to collect and deliver goods. The main key performance indicators used are the time per day, the distance travelled and the CO2 emissions. Also, in green logistics, this paper serves as another practical application of the possibility to use CO2 emissions databases to simulate environmental implications of scenarios, based on the types of trucks used and the drive cycles. The main conclusions of this paper are that decreasing time and distance travelled usually comes with an increase of CO2 emissions, due to the use of bigger trucks. Also, the current sites' accessibility and fleet constraints affect the logistics performance by 10% to 25%. With regards to the strategies, visiting sites at night has the potential to decrease the travelling time by 10%. However, current municipal restrictions restraining trucks' accessibility at night limit the benefits of this strategy. The best short-term strategy consists of the modification of the current fleet usage to use two 36' trucks to visit both donation centers and stores, as opposed to only stores. This strategy could potentially bring 10% to 20% benefits of time and distance, while having only a minimal impact on CO2 emissions.