Planification Transport Marjane

Université Hassan II Aïn - Chock Faculté des sciences - Casablanca -

PROJET DE FIN D’ETUDES Pour obtenir le master en :

INGENIERIE ET OPTIMISATION DES SYSTEMES DE TRANSPORT ET LOGISTIQUE

Mr. B.AGHEZZAF

Professeur à la Faculté des Sciences Ain-chock

Mr. M.ELMAGHRI

Professeur à la Faculté des Sciences Ain-chock

Mr. B.ABOULMAJD

Professeur à la Faculté des Sciences Ain-chock

Mr A.ELBYED

Professeur à la Faculté des Sciences Ain-chock

Mme A.TALBI

Professeur à la Faculté des Sciences Ain-Chock

Mr K.El ABBADI Holding

Responsable du service des études logistiques à Marjane

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Dédicaces Rien n’est aussi beau à offrir que le fruit d’un labeur que je dédie du fond du coeur à ceux que j’aime jusqu’aux frontières de l’imagination… Aux êtres les plus chers au monde, « à mes Parents » Pour les peines endurées, toutes les privations et sacrifices consentis pour mon éducation, ma formation et mon bien-être. Rien ne vaut les efforts que vous avez fournis jours et nuits pour que je réussisse dans la vie dans les meilleures conditions. Aucune dédicace ne saurait exprimer à sa juste valeur mon profond amour familial et ma profonde reconnaissance. Que ce modeste travail soit l’exaucement de vos vœux tant formulés et de vos prières quotidiennes. Je ferai de mon mieux pour rester un sujet de fierté à vos yeux avec l’espoir de ne jamais vous décevoir. Puisse Dieu, le tout puissant, vous préserver et vous accorder, santé, longue vie et bonheur. A ma sœur « Manal » Tu occupe une place particulière dans mon cœur. En reconnaissance de tous tes encouragements et ton amour, je te dédie ce travail en te souhaitant un avenir radieux, plein de bonheur et de succès. A ma famille : Tantes et Oncles, cousines et cousins Je vous remercie pour votre soutien, vos encouragements et vos prières qui m’ont été forts précieux. A mon très cher cousine « Yassine » Je te remercie pour ton soutien, ta gentillesse et tes conseils spécieux, je te souhaite plein de succès dans ta vie. A Mes amis et camarades Mehdi, Amine, Majid, Omar, Ayoub, Saad( Capatas et Naji), Simohamed, Idriss, Tarik, Naoufel, Asmaa, Siham, Victor, Hamza(Jorio et Elidrissi), Abdessamad, Simo et Anas. Merci pour tous les beaux moments qu’on a passés ensemble, merci pour votre gentillesse, écoute et soutien que je n’oublierai guère. A mes enseignants et professeurs du primaire aux études supérieures A une personne qui m’est très chère Je vous dédie ce travail en témoignage de ma profonde gratitude et reconnaissance. Mohamed Réda KHOUJJANE Université Hassan II Ain Chock | 2

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Remerciements

Je tiens tout d’abord à remercier l’ensemble du corps administratifs, logistique et techniques de Marjane Holding de m’avoir accueilli et accompagné durant ma période de stage. Je remercie Mr Khalil El ABBADI, de la direction logistique de Marjane Holding, de m’avoir soutenu et encadré, pour ses précieux conseils et propositions tout au long du stage. Je remercie l’ensemble des employés de la direction logistique pour leur aide et disponibilité irréprochable. Je tiens à remercier Mr Brahim AGHEZZAF, professeur à la faculté des sciences, pour son soutien et son encadrement professionnel. J’exprime par la même occasion ma reconnaissance pour Mme Asmaâ TALBI pour son coaching et ses conseils instructifs. J’adresse également mes remerciements au corps professoral de la faculté des sciences, pour leur suivi, ainsi que pour leurs recommandations durant toute la période de la réalisation de ce travail, ils trouveront ici témoignage de ma profonde reconnaissance. Je tiens finalement à remercier toute personne ayant participé de près ou de loin à l’achèvement de ce modeste travail.

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Notice Bibliographique  Année : 2012  Etablissement : Faculté des Sciences Ain-Chock de Casablanca  Formation : Master Ingénierie et optimisation des systèmes de transport et logistique Etablissement d’accueil : Marjane Holding Lot parc industriel Sapino Nouacer Auteurs : Khoujjane Mohamed Réda Titre : Planification du transport Encadrant professionnel : Mr Khalil EL ABBDAI, responsables des études logistiques. Encadrant pédagogique : Mr Brahim AGHEZZAF, Responsable du master et professeur à la Faculté des Sciences Aïn-Chock de Casablanca Date de début du stage : 24 Février 2012  Date de fin du stage : 30 Juin 2012 Mots-clés : Transport, Modélisation, Planification, AMPL, Solveur Cplex.

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Sommaire Dédicaces …………………………………………………………………………….…….2 Remerciements…………………………………………………………………………...…3 Notice Bibliographique……………………………………………………………….…… 4 Introduction ………………………………………………………………………..………7 Résumé ……………………………………………………………………………..………9 Abstract……………………………………………………………………………………10 Première Partie :…………………………………………………………………………...............………………..11 Chapitre 1: Présentations……………………………………………………………..……11 1. La grande distribution …………………………………………………………..…11 2. Le transport au Maroc………………………………………………………...……17 3. Présentation de la société …………………………………………………...……..18 Chapitre 2 : Description du projet……………………………….……………………...…24. 1. Problématique…………………………………………………………………...…24 2. Cahier de charges…………………………………………………………..………25 3. Méthodologie………………………………………………………………………26. Deuxième Partie :...........................................................................................................27 Chapitre 1 : Recueil des données………………………………………………………..…27 1. Définition de la Préparation…………………………………………………...……27 2. Cartographie de la Préparation …………………………………………….………27 3. Description de la Préparation……………………………………………………….29 Chapitre 2 : Analyse des lots de préparation ………………………………………………33 1. 2. 3. 4.

Contrôle des lots de préparation…………………………………………...……….33 Simulation des volumes de la commande………………………………….………36 Redressement pratique de l’anomalie………………………………………………37 Rapport entre le lot de préparation et le nombre de palettes………...…………….38

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Planification Du Transport 2011/2012 Chapitre 3 : Proposition de la Solution……………………………………….……………..43. 1. Le dimensionnement, POURQUOI ?.........................................................................43 2. Présentation de l’appareil de dimensionnement …………………………….………44 Troisième Partie : ............................................................................................................48 Chapitre 1 : Recueil des données……………………………………………………………48 1. Définition de l’Expédition………………………………………………...…………48 2. Cartographie de l’expédition………………………………………………...………49 3. Etat de l’activité de transport………………………………………………….......…50 Chapitre 2 : Analyse de l’historique des expéditions………………………………..………52 1. Analyse des voyages d’expédition……………………………………………..……52 2. Calcul du volume en palette des magasins………………………………..…………55 3. Conclusion……………………………………………………………………..........57 Chapitre 3 : Modélisation d’un parc de camions……………………………………………58 1. Outils mathématiques et informatiques………………………………………..……59 a. Solveur d’Excel……………………………………………………………..………59 b. AMPL……………………………………………………………………….………59 2. Affectation homogène des camions aux magasins……………………………….…60 a. Programme Linéaire………………………………………………………...………60 b. Implémentation de solution…………………………………………………………63

3. Affectation Hétérogène des camions aux magasins………………………...………65 a. Programme Linéaire………………………………………………………...………65 b. Implémentation de solution…………………………………………………………68 4. Estimation des gains…………………………………………………………..……70 Conclusion Générale………………………………………………………………………………………..……………71 Annexe……………………………………………………………………………...………72 Liste des Figures …………………………………………………………………………...74 Bibliographie ………………………………………………………………………….……76 Glossaire……………………………………………………………………………….……77 Université Hassan II Ain Chock | 6

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Introduction Mon stage s’est déroulé au sein du service des études logistiques de Marjane Holding, plus précisément dans l’entrepôt central « Sapino » qui se retrouve dans le pôle industriel de Nouacer. Ce stage couronne deux années d’études en Master Ingénierie et optimisation des systèmes de transport et logistique (IOSTL). Ce stage m’a permis en premier lieu de prendre contact avec le monde de l’entreprise de la grande distribution, de mettre en pratique les différentes connaissances et méthodes d’optimisation étudiées lors de notre Master, en second lieu d’acquérir un savoir-être qui complète le savoir et le savoir-faire assimilés durant mon passage à la faculté des sciences Ain Chock de Casablanca.

La grande distribution a connu un grand développement au Maroc dans les dernières années avec un nombre croissant des sites du groupe MARJANE HOLDING, et l’émergence de nouveaux groupes concurrents spécialisés dans ce secteur. Le groupe Marjane dispose de vingt six hypermarchés Marjane, et trente deux supermarchés Acima implantés dans différentes régions du Maroc. Initialement le dépôt central du groupe Marjane se trouvait à Ain Sebaa, mais vu le développement de l’activité, une nouvelle plateforme a été construite dans le nouveau pôle industriel de Nouaceur où il occupe une superficie plus importante de 25.000 m², et qui regroupe toutes les activités logistiques d’approvisionnement, de stockage et de distribution. La problématique qui a été traitée au cours de mon stage porte sur la planification du transport ; c’est-à-dire la possibilité de prévoir les besoins de transport en fonction des commandes reçues et faire les réservations des camions nécessaires auprès des prestataires du transport en temps opportun. Le service du transport n’a pas une visibilité sur le nombre de palettes qu’il aura à la fin de la préparation des commandes émises par les différents magasins. Les documents générés par le système informatique de gestion de l’entrepôt ne permettent pas de faire cette prévision de manière exacte. On doit attendre la mise à quai des palettes pour déterminer le nombre de camions néces-

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Planification Du Transport 2011/2012 saires. Ceci engendre parfois une réservation de plus de camions qu’il n’en faut, ce qui augmente le coût du transport, et parfois un manque de camions à cause de leur indisponibilité chez les prestataires de transport, ce qui entraine des délais de livraison supplémentaires et une qualité de service moindre.

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Résumé

La présente étude porte sur la planification de la réservation des camions pour l’expédition de la marchandise aux magasins, et elle a été effectuée sur trois étapes : Dans la première étape, on a essayé de collecter les différentes informations concernant la préparation de la commande effectuée par les magasins de Marjane et Acima. On a analysé le processus de la préparation depuis l’éclatement de la commande jusqu’à la mise à quai des palettes. Dans cette partie on analysé la méthode de travail actuelle du service de préparation sur laquelle se base le responsable du transport pour réserver les camions nécessaires. Dans une deuxième partie, on a analysé les lots de préparation de la commande, afin de calculer un rapport entre le nombre de ces lots et le nombre de palettes préparées. Dans la troisième étape, on a apporté une approche mathématique au problème, et cela a été fait par la modélisation d’un parc de camion qui aidera à anticiper les réservations des camions à l’avance tout en optimisant le cout du transport.

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Abstract

This study focuses on planning for the reservation of trucks to ship the merchandise to stores, and it was conducted in three steps: In the first step, we tried to collect various informations regarding the preparation of the orders placed by stores of Marjane and Acima. We analyzed the process of preparing from the outbreak of the order to the docking palettes. In this section we analyzed the current working method of preparation service which is based on the charge transport trucks need to book. In a second step, we analyzed the batches for the preparation of the orders, to calculate a ratio of the number of these theoretical lots and the number of pallets prepared effectively. In the third step, we made a mathematical approach to the problem, and it was done by modeling a truck fleet that will help anticipate the reservations of the trucks in advance while optimizing the cost of transportation.

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Première Partie: Chapitre 1: Présentations 1. La grande distribution a) Analyse du secteur Le secteur du commerce en général est l’un des piliers de l’économie nationale au Maroc, il contribue à la création des richesses avec une part de 12.8% du PIB et représente 2.5% du volume des investissements étrangers selon le rapport du cabinet Mazars1 publié en ... Il revêt également une importante dimension sociale : en effet, il constitue une source de revenu pour près de 1.2 million de personnes, soit 13% de la population active marocaine. Regroupant une large gamme d’activités, qui se caractérisent par la diversité des formes et d’organisation, le secteur dénombre plus de 850.000 points de vente (commerce traditionnel, franchises, grandes surfaces, centres commerciaux, etc.)2. Le commerce moderne, caractérisé par les Grandes et Moyennes Surfaces (GMS), représente de son côté autour de 13% du commerce de détail en 2009. Il propose trois types de produits : les produits alimentaires qui constituent la principale partie du chiffre d’affaires du secteur, les produits non-alimentaires destinés à diversifier l’offre, et les services (multimédia, assurances, voyages, crédit à la consommation, etc.). Plusieurs formats de magasins sont disponibles, on distinguera, les hypermarchés (qui disposent d’une surface de vente d’au moins 2 500 m2 et réalisent une part importante de leur chiffre d’affaires en produits alimentaires) et les supermarchés (qui exploitent une surface de vente comprise entre 400 et 2 500 m2 et réalisent plus des deux tiers de leur chiffre d’affaires dans la vente de produits alimentaires). La grande distribution moderne se caractérise également par une organisation logistique très poussée, articulée autour de deux niveaux :  En amont, où les fournisseurs de la grande distribution sont nombreux et variés, les approvisionnements sont gérés par des centrales d’achat, intégrées ou centralisées.  En aval, la vente aux consommateurs finaux se fait par l’intermédiaire des différents formats de magasins.

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Masars est un cabinet consulting plus de détail après Toujours même référence : rapport de Mazars

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Planification Du Transport 2011/2012 Depuis la fin des années 80 et début des années 90, le paysage de la distribution et plus particulièrement des grandes et moyennes surfaces connaissent des transformations importantes. En effet, sous l’impulsion de la classe aisée et des classes moyennes, le modèle de consommation des marocains tend à « s’européaniser ». Ainsi de nouvelles formes d’achat voient le jour dès le début des années 90 favorisant l'implantation des grandes surfaces et de centres commerciaux. A partir de 2000, la grande distribution se développe à une vitesse vertigineuse et sans précédent dans l’ensemble du Royaume par le biais de nouveaux concepts de vente et de merchandising.

Figure 1 : Evolution d’ouverture des magasins de grande et moyenne surface

L’analyse de cette évolution montre dans ce cadre que le développement des GMS a connu trois principales périodes de croissance : une première période (1990–2002) caractérisée par une croissance inférieure à trois nouveaux magasins par an, une période de première croissance (2003 -2006), pendant laquelle le nombre moyen d’ouvertures est compris entre 7 et 10 nouveaux magasins par an, et une période d’expansion (depuis 2007) avec plus d’une douzaine d’ouvertures de magasins par an. Par type de magasin, la croissance de l’offre est tirée essentiellement par les supermarchés qui, à partir de l’année 2000, ont connu une vitesse de développement croissante. Le rythme d’ouverture des hypermarchés est plus constant avec certains pics comme en 2007.

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Planification Du Transport 2011/2012 Figure2 : Evolution de création des magasins GMS

En termes de répartition géographique, les grandes et moyennes surfaces se sont initialement concentrées dans la zone de Casablanca-Rabat (60% des unités et 65% de la surface de vente en 2001) qui bénéficie d’infrastructures modernes et d’un pouvoir d’achat supérieur en moyenne au reste du pays. Depuis 2003, les grandes surfaces se développent désormais dans des villes considérées comme secondaires (Fès, Tanger) et au pouvoir d’achat plus limité (Kenitra, Khouribga). Présentes désormais dans 22 villes, les GMS couvrent aujourd’hui la majeure partie des zones urbaines du Royaume, ainsi au niveau des grandes agglomérations, on les trouve désormais tant en périphérie qu’en centre-ville.

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b) Acteurs et structure du marché de la grande distribution Aujourd’hui, le secteur de la grande distribution est porté par sept principales enseignes (Marjane, Acima, Aswak Assalam, Label’Vie, Métro, Carrefour et BIM) intervenant au niveau de deux principaux formats de magasins avec une centaine d’implantations, ainsi le chiffre d’affaires global réalisé par le secteur en 2009 dépasse les 15,1 milliards de dirhams selon le rapport du conseil de la concurrence et Mazars.

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Figure3 : Chiffre d’affaire de chaque enseigne 2009 Le secteur de la grande distribution au Maroc a été le théâtre de plusieurs opérations de concentration au cours des dernières années. La principale est celle de Marjane et Acima, qui appartiennent au Groupe SNI. Label’Vie a pour sa part procédé à plusieurs opérations de rachats d’entreprises de distribution, en particulier dans les villes de Rabat et Casablanca. Par ailleurs, en 2009, elle a conclu un accord de franchise avec le Groupe Carrefour. Fin 2010, elle achète Metro Maroc, filiale marocaine du spécialiste allemand du cash and carry, Metro avec L’objectif de transformer ces magasins en enseignes Carrefour. L’enseigne Label’Vie appartient à la société Hyper S.A. cotée en bourse de Casablanca, et dont le capital est détenu à 58% par Retail Holding, 20% étant flottant, et 22% appartenant à des propriétaires privés. Ynna holding est propriétaire et gestionnaire d’Aswak Assalam. Enfin, le nouvel entrant BIM appartient à 100% au groupe turc du même nom. En agrégeant les chiffres d’affaires de Marjane et Acima, et ceux de Label’Vie et Metro, on observe alors que le groupe SNI premier groupe de GSM possède plus de 65% du marché, le deuxième 28%, alors qu’Aswak Assalam possède moins de 8%. La structure des parts de marché à retenir correspond donc à celle d’un marché contenant trois opérateurs: Marjane/Acima « domine » le marché, Metro/label vie et Aswak Assalam est un acteur relativement faible.

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L’évolution du chiffre d’affaires par enseigne met en évidence une forte expansion pour Marjane, Label’Vie et Acima depuis 2000. Cette dernière est presque similaire pour les trois opérateurs. Il convient de relever que les enseignes Label’Vie et Acima accroissent de manière concomitante leurs points de vente et leurs chiffres d’affaires. En revanche, l’expansion d’Aswak Assalam reste très timide en comparaison avec ses concurrents.

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2. Le transport au Maroc Le moyen routier au Maroc est dominant dans le transport intérieur. Il emploie 80% de la main d’œuvre du secteur du transport tous modes confondus. Il assure 90% de la mobilité des personnes et 75% des flux des marchandises hors phosphate, sur un réseau routier long de près de 60 000 Km, en plus de 1 000 Km d’autoroutes actuellement et 1 500 Km bientôt. Ce réseau comprend 6 000 ouvrages dont 56% de ponts et 35% de dalots. Ce réseau supporte la circulation de près de 50 millions de véhicules Km/jour réalisée par un parc de 2,3 millions de véhicules (à fin 2007). il convient de rappeler que le transport routier constitue un maillon important de la chaîne logistique. Il réalise, en effet, 75% des flux des biens et se trouvent en amont et en aval des opérations de transport par les autres modes maritime et aérien ou du moyen ferroviaire. Transport routiers de marchandises Le transport routier est devenu dans la seconde moitié du XXe siècle le mode dominant de très loin le secteur des transports terrestres tant pour les voyageurs (automobile et autobus) que pour les marchandises (camion), l’émergence des systèmes de production et de distribution fondés sur les flux tendus, qui privilégient des approvisionnements fréquents mais en faibles quantités, reste toutefois le facteur explicatif majeur de l’emprise actuelle du mode routier sur la logistique terrestre3. Au Maroc, le transport routier est aujourd’hui le principal mode d’acheminement de marchandises avec plus du quart de la production de service. Le succès du transport routier est du à ses qualités de souplesse et d'adaptation à toutes les situations (porte à porte), au progrès technique, ainsi qu'à l'extension et à l'amélioration considérable du réseau routier, en particulier avec le développement des autoroutes. Ce développement n'est pas sans poser des problèmes de sécurité, de congestion et de pollution.

A tout seigneur, tout honneur : la route est le mode de transport incontournable au Maroc, que ce soit pour acheminer des marchandises ou des personnes. Le transport routier joue un rôle

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Planification Du Transport 2011/2012 dominant à l’intérieur du Maroc : le transport intérieur réalise 75% des flux de transport de marchandises. L'objectif essentiel de la logistique est de prévenir les ruptures d'approvisionnement des points de vente pour les différents produits, tout en veillant à éviter un engorgement qui rendrait complexe et coûteuse leur gestion. Elle cherche à mettre en place un système qui assure la présence, au moindre coût, des quantités adéquates (souhaitées) de marchandises, aux moments et aux lieux voulus, et le tout sans stocks intermédiaires. Ce système est représenté par le transport qui assure la continuité des flux de marchandises. Plusieurs mode de transport peuvent être proposés, mais le choix du mode dépend essentiellement de plusieurs facteurs dont les principaux sont : la destination, la marchandise et sa nature, et les délais exigés. Le transport routier reste le mode le plus répondu et a plusieurs avantages: sa rapidité, la possibilité de rejoindre des localités éloignées, les cueillettes et les livraisons porte-à-porte, un seul connaissement et un voiturier unique, les possibilités de groupage, etc. Il n’est toutefois pas sans inconvénients qui défèrent d’un pays à l’autre. Comme toute fonction logistique dans l’entreprise, celle du transport exige une gestion pour assurer la circulation physique, que ce soit à l’interne ou à l’externe de l’entreprise.

3. Présentation de la société Marjane Holding a) Historique Créée en 1990, Marjane représente la première enseigne de la grande distribution au Maroc (GEGS), avec l’ouverture du premier hypermarché Marjane, à Rabat-Bouregreg. En déclinant tous les éléments du mix Grande Distribution, dans ses aspects merchandising, communication et animation, Marjane a su s’imposer auprès du grand public ainsi qu’auprès des grandes marques qui y trouvent un bon support de valorisation et de promotion de leurs produits. Appartenant au Groupe SNI, et plus précisément au Holding COFARMA, en charge du développement des hypermarchés du Groupe, l’enseigne Marjane, s’avère un moteur de dynamisation et d’innovation dans ce secteur et accompagne l’émergence de nouveaux modes de vie et de consommation. Université Hassan II Ain Chock | 18

Planification Du Transport 2011/2012 Au mois d'août 2007, le groupe Auchan a revendu ses 49 % de part dans Marjane à la holding SNI qui en possédait les 51 % restants, Marjane Holding contrôle désormais trois pôles de distribution, à savoir Marjane pour les hypermarchés, Acima pour les supermarchés et Electroplanet pour l'électroménager. Pionnier de la grande distribution au Maroc, il a su s'imposer auprès du grand public, avec plus de 30 millions de clients par an, faisant de lui le leader sur le marché marocain devant Aswak Assalam et Carrefour-Label’vie, ses principaux concurrents. Et toujours dans le cadre de la stratégie du Groupe Auchan, l’enseigne garde le souci de proposer à ses clients une offre plus large et adaptée (marque Auchan et autres). Actuellement Marjane représente à travers le royaume hypermarchés 27 Marjane et 32 supermarchés Acima implantés essentiellement au centre et au nord du Royaume voir (schéma).

Les hypermarchés nécessitent de grandes surfaces et sont par conséquent situés en majorité en périphériques, alors que, dans un souci de proximité les supermarchés Acima sont placés au centre ville. Université Hassan II Ain Chock | 19

Planification Du Transport 2011/2012 b) Stratégie et organisation de Marjane Holding Rester leader de la grande distribution au Maroc, et augmenter sa part de marché dans le ce secteur est le principal souci du groupe. Pour atteindre ses objectif le groupe poursuit une stratégie de développement et d’extension par l’ouverture de nouveaux magasins sur tout le territoire, et se rapprocher des zones à pouvoir d’achat modeste, il s’attache à proposer aux clients les prix les plus bas, tout en occasionnant en permanence des promotions. Ainsi, l’enseigne adopte une stratégie de différenciation, tout en mettant en place un large assortiment afin de répondre aux différentes attentes de ses clients Toutefois, pour accompagner sa stratégie de développement, avoir sa propre plate forme s’avère une priorité, afin de bien maitriser et optimiser ses couts logistiques. L’organigramme : Président directeur général

Direction organisation & Audit

Direction développement

Direction contrôle gestion

Direction des achats

Directeur généraux adjoints

Direction supply chaine

Direction Financière

Direction Ressources

Humaines

Direction système informatique

Direction marketing

Figure 4 : L’organigramme général de Marjane Holding

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Planification Du Transport 2011/2012 c) Plate-forme SAPINO Afin d’être plus concurrentiel dans le marché, suivre les magasins dans leur stratégie et minimiser ces coûts logistiques Marjane Holding a opté de construire une plate-forme pour regrouper leur activité (Marjane, Acima, Electroplanet), pour cela une étude a été faite pour choisir la localisation de la nouvelle plate-forme et son dimensionnement dynamique et statique. GSE, groupe français spécialisé dans l’immobilier d’entreprise clés en main, assoit ses ambitions au Maroc. La filiale marocaine du groupe éponyme livrera en octobre prochain les premiers bâtiments de la plateforme logistique de distribution pour le compte de la chaîne Marjane Holding, leader local de la distribution. Elle est située dans la zone d’activité Sapino à Nouacer près de l’aéroport Mohammed V avec accès direct sur l’autoroute A7. Marjane alimentera depuis ce site l’ensemble de ses supermarchés. Fini les petits entrepôts éclatés de part et d’autre de Casablanca, Marjane a entrepris de changer d’échelle et de rationnaliser sa logistique en lançant un appel d’offres pour la construction d’une plateforme de nouvelle génération qui s’étend sur une superficie de 25.000 m². A terme, lorsque la plateforme tournera à plein régime, 20 quais pourront accueillir un flux de 100 camions par jour. La modularité constitue l’un des principaux atouts de cette plateforme. L’objectif est de stocker un maximum de palettes, soit près de 22.000 unités préfigurant de nouvelles ouvertures d’hypermarchés à Casablanca. Le dispositif est complété par trois autres hubs logistiques dédiés aux fruits et légumes et à la poissonnerie.

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Planification Du Transport 2011/2012 Organigramme entrepôt Sapino

Figure 5 : Organigramme de l’entrepôt Sapino Données de la plate-forme :

Figure 6 : Plan de la plate forme Sapino Université Hassan II Ain Chock | 22

Planification Du Transport 2011/2012 La plate-forme est divisée en 5 zones : -

Zone de stockage en rack Zone de stockage en masse Zone répartition Zone réception Zone expédition

Surface de stockage 20000m² Nombre d'emplacements stocks

23000

Nombre d'emplacements Picking

3701

Nombre d'emplacements Masse

2000

Capacité maximale

25000

Nombre d’expéditions quotidien

600

Nombre de référence

6000

Livraison Effectif DHL EXEL CA par mois

216000 palette/an 83 51 MILLIONS (DHS)

Figure 7 : Données de la plate-forme Sapino

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Chapitre 2 : Description du projet 1. Problématique Après la réception des commandes émises par les magasins, le système informatique Gold stock procède à leur éclatement pour les transformer en lot de préparation. Sur ces lots de préparation, on trouve les différents articles avec les quantités à préparer, et particulièrement le volume et le poids correspondant. Le service planification ne peut pas se basé sur ces poids et ces volumes générés par le système. Il fait appel au responsable de la préparation pour établir le besoin réel en fonction de son expérience. Cette approximation ne donne qu’une idée plus ou moins juste du nombre de palettes. Le service planification prévoit ainsi un nombre approximatif du nombre de camion. Alors on doit attendre la fin de la préparation et compter l’ensemble des palettes mises à quai pour réserver le bon nombre de camions, qui ne sont pas toujours disponibles chez les transporteurs d’où un délai de livraison supplémentaire et une qualité de service moindre. Alors quelles sont les causes de cette anomalie ? Et comment on peut remédier à cela ?

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2. Cahier de charges Sujet de l’étude :

« Planification du transport» Mission: Etablir un diagnostic de la situation actuelle de la préparation des commandes Proposer un plan d’action pour résoudre la problématique

Objectif : Minimiser le cout du transport Optimiser le nombre de camions à réserver pour l’expédition de la marchandise aux magasins Améliorer la qualité de service des expéditions

Limites du projet : Dans le temps : 1 Mars 2012 au 30 Juin 2012 Dans l’espace : MARJANE Group Plate-forme SAPINO)

Equipe du projet : Mr ABADDI : Responsable des études Mr AGHEZZAF: Responsable du master Ingénierie et Optimisation des Système de Transport et Logistique à la faculté des sciences Ain Chock. Mr KHOUJJANE: Elève Ingénieur en Ingénierie et Optimisation des Systèmes de Transport et Logistique.

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3. Méthodologie  Analyse de l’existant :  Analyse du processus préparation  Etablir une cartographie du processus  Recueille des données  Analyse des données recueillis :  Analyse des lots de préparation  Suivi des commandes depuis l’éclatement jusqu’à l’expédition  Simulation sur les volumes des articles d’une commande  Analyse de l’activité du transport :  Calcul de la moyenne des palettes consommées par chaque magasin de l’année 2011.  Analyse de typologies des camions et des voyages  Proposition de la solution :  Première solution  Deuxième solution

: :

La fiabilisation des données Modélisation d’un parc de camions

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Deuxième Partie : Chapitre 1 : Recueil de données 1. Définition de la Préparation La préparation de commandes (Picking en anglais) est un processus de l’entrepôt logistique dont l’objectif est de collecter plusieurs produits stockés dans l'entrepôt, à les rassembler dans un lieu précis avant leur expédition vers les clients. Les étapes de la préparation de commande se manifestent comme suit :   

Réception de la commande en entrepôt Transformation de la commande en lot de préparation, Affectation des lots aux préparateurs en donnant la priorité aux magasins qui seront expédiés en premier Prélèvement des articles à préparer depuis les alvéoles en se basant sur les adresses picking indiquées sur le lot de préparation Regroupement des articles sur une palette bois sur la zone de préparation Contrôle des palettes préparées, Impression et collage des étiquettes des unités de conditionnement où les articles vont être mis. Filmé les palettes contrôlées, Validation final de la ligne de commande et mis à jour du système.

     

2. Cartographie de la Préparation Pour mener une étude bien faite et efficiente, je devais comprendre la fonctionnalité de la préparation. Afin de tracer la cartographie je devais répondre à trois questions :   

QUI QUOI COMMENT

Pour établir cette cartographie, on a suivi une commande magasin depuis sa réception sur le système GOLD Stock, jusqu’à la mise à quai d’expédition des palettes de cette commande.

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Planification Du Transport 2011/2012 QUI

Données d'entrée

QUOI

Données de sortie

COMMENT

Début

Mise en stock Admin préparation

Système informatique

Chef d'équipe Admin préparation

Données sur système

Responsable exploitation

Volume et identification des besoins

Chef d'équipe Admin préparation

Ordre de préparation

Admin préparation

Code préparateur, plans de rempotage, plan de préparation palette homogène, plan de préparation détail

Préparateurs / caristes

Listing Plan Terminal

Contrôleur

Listing préparation

Ordres de commande, commande par magasin et par rayon

Réception des commandes

Vision quantitative, identification des besoins

Analyse des commandes

Besoins quantifiés

Planification des moyens et ressources

Plan de rempotage et réappro picking, plan d'approche (paletProcédure prépa tes complètes), plan de prépa Gold Stock picking par cde, édition étiquettes palette (adresse et n° de palette)

Eclatement de la commande (lancement du cycle informatique)

Listing prépa par rayon par préparateur, listing réappro picking, préparation sur terminal Scan (par préparateur / cariste)

Affectation et ordonnancement des préparations par rayon

Réapprovisionnement picking, préparation palettes d'approche (palettes homogènes)

Préparation selon le plan de préparation détail et confection de la palette

Contrôle quantitatif / qualitatif des commandes préparées

non

?

Système Gold Stock

Traitement physique de l'anomalie (correction des produits en erreur) et enregistrement (FI/A et/ou document d'enregistrement des anomalies constatées lors des contrôles)

Système informatique

Palette d'approche sur ligne de commande

Commande contrôlée Palette OK

Procédure de contrôle à la préparation

Préparation OK

Procédure de traitement des NC

oui Agent de préparation

Commande contrôlée, moyen de manutention

Admin préparation

Listing de contrôle, données transmises par terminal

Responsable exploitation

Indicateurs

Mise en ligne des palettes préparées pour expédition (zone de préchargement) Validation informatique (saisie des données)

Mesure de la performance de la préparation

Commande en zone de pré chargement, palettes identifiées

Mise à jour stock et validation de la préparation

Procédure Gold Stock préparation

Résultat

Chargement / expédition Fin

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3. Description de la Préparation Lors de l’éclatement de la commande deux missions sont générées :  Mission lot de préparation : constitué de plusieurs articles à préparer depuis les alvéoles (picking).  Mission Approche : consiste à mettre à quai des palettes homogènes constitué d’une seule référence d’article.

Figure 8 : Eclatement de la commande

Après l’éclatement de la commande, les lots de préparation de chaque magasin sont préparés en fonction de la priorité des magasins qui seront les premiers à être expédiés. On distingue deux types de magasin, et chaque magasin possède un numéro avec quoi on peut l’identifier. Cette typologie est faite en fonction des régions du Maroc. 1. Zone Nord 2. Zone Sud

Sur 32 Magasins Acima, on trouve 13 Magasins qui sont situé sur Casablanca, ce qui représente 42 % des magasins Acima. Le tableau ci-dessous indique les différents magasins et la zone à laquelle ils sont affectés :

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Zone Sud 131 110 119 132 116 128 106 122 101 104 124 129 103 115 111 123

Ait Melloul Gueliz El massira Majorelle Safi Meknès Fès1 Fès 2 2 Mars Lamennais Ghandi Elbernoussi Paquet Sidi Othmane Eljadida Ibn Tachfine

Zone Nord 120 126 133 114 118 107 109 3 105 117 125 102 121 127 134

Tanger 1 Tetouan Tanger 2 BeniMellal Temara Rabat City Center Rabat Océan Twin center Liberté Anfa Inara Beausejour Emile Zola Berrchid Salé

Figure 9 : tableau des zones par magasin

Les lots de préparation sont affectés à des opérateurs de préparation afin de les transformer en palettes. L’operateur utilise comme engin des chariots préparateur de commandes électriques. Le préparateur de commande est un équipement électrique de manutention et d'élévation pour les colis palettisés et les paquets. Il est utilisé pour aller chercher des pièces sur des rayonnages en hauteur et les préparer en colis pour être expédier. Il permet une importante élévation simultanée de la charge et de la plate-forme du cariste grâce à un vérin hydraulique commandé électriquement par le conducteur.

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Figure 10

: Préparateur électrique de commandes

En se basant sur les adresses picking qui figurent sur le lot de préparation, l’operateur de préparation se dirige vers l’adresse indiquée. Il vérifie le libellé de l’article et son gencode(code à barre de 13 chiffres) afin d’être sure du bon produit qui correspond à sa commande ; être performant en terme de qualité de préparation, ensuite il prélève la quantité demandée. Pour bien comprendre le chemin de préparation, il était nécessaire d’accompagner à chaque fois un des operateurs, et essayer de préparer avec eux la marchandise. Lors de l’éclatement de la commande, les adresses picking sur le lot de préparation sont triées en fonction de l’ordre affecté à chaque adresse d’une façon linéaire croissante pour avoir un chemin de préparation optimal, pour gagner en temps de préparation et en productivité des operateurs de préparation. Le système est fait d’une façon à ce qu’un numéro de lot de préparation soit égal à une palette réelle. Mais au niveau du terrain du travail, on se retrouvait avec deux palettes réelles pour un lot, ou bien une palette réelle qui regroupait plusieurs numéros de lot de préparation. L’étiquette de la palette c’est sa carte d’identité ; elle contient les informations suivantes :    

Le numéro de la palette, La destination (le magasin), Le code de la tournée à laquelle elle est affectée, Date d’expédition.

Il existe plusieurs types de palettes comme suit :

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Planification Du Transport 2011/2012  Palettes EUROPES En Europe, les EURO palettes (800x1200mm) ou ½ EUR palettes (800x600mm). Elle est en bois, possède 4 entrées.

 Palettes CP Ces palettes réalisées pour les industries chimiques en conformité avec le cahier des charges de l'APME ont été conçues dans différents formats permettant de répondre à la demande de nombreux utilisateurs. Elles peuvent être proposées neuves ou d'occasion.

.

 Palettes perdues Les palettes perdues sont utilisées pour des utilisations très variées

 Palettes STANDARD : Essentiellement utilisées en format 1000 x 1200 mm soit à semelles péri métriques Université Hassan II Ain Chock | 32

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Chapitre 2 : Analyse des lots de préparation 1. Contrôle des lots de préparation En première partie, on a essayé de décortiquer les lots de préparation avec les différentes informations concernant les articles. Il a été procéder à analyser des lots de différentes zones de préparation et de différents rayons.  Les zones de préparation : Zone de préparation Signification AL7 Zone des produits alimentaires NA7 Zone des produits non alimentaires  Les rayons : On trouve que des rayons dans la zone des produits alimentaires qui sont définis dans le tableau suivant : Rayon 10 11 12 13 14

Libellé Les produits liquides Les produits d’épicerie Les produits de biscuiterie Les produits d’entretien Les produits de la beauté et santé

En annexe vous trouverez un exemple de lot de préparation indiquant les différentes informations citées ci-dessus (Annexe 1) On trouve plusieurs informations au niveau de la liste de préparation (lot de préparation) : 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7.

Numéro lot Numéro de la commande Le destinataire Le numéro de la tournée Zone de préparation Date de préparation Date d’expédition

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Planification Du Transport 2011/2012 8. Nom du préparateur

9. Détails articles :  Code interne  Libellé article  Gencode (EAN) composé de 13 chiffres  Adresse picking (07A – 04 – 007 – 01B) : l’adresse picking est composée de quatre champs 1. Le bloc 2. L’allée 3. Le pick 4. Le niveau du pick  Quantité à préparer UVC /UP  Quantité à préparer en PCB On a trouvé plusieurs lots avec des poids et des volumes égaux à 0, comme le montre le fichier suivant :

Figure 11 : exemple d’un lot de préparation avec un poids 0

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Figure 12 : exemple d’un lot de préparation avec un volume 0 Ou bien on trouve des lots contenant des articles avec des volumes totaux très proches de 0, alors qu’ils doivent avoir un volume plus important. J’ai calculé les dimensions des articles qui figuraient sur le lot de préparation pour s’assurer de la fiabilité du volume indiqué sur le lot. En se basant sur la base de données des données logistiques, j’ai cherché les articles qui avaient des volumes contenant la valeur « 1.00 » et des poids de « 0.001 ». C’est les valeurs que le système attribue par default aux données logistiques de l’assortiment de l’entrepôt. J’ai mesuré les dimensions de ces articles, recalculé le volume du lot en prenant en considérations les quantités à préparer de chaque article. En se basant sur les contraintes des emplacements réserves des palettes dans les racks, de la dimension des alvéoles en picking et de la dimension des camions dédiés à l’expédition de la marchandise, les dimensions des palettes sont normées. A l’entrepôt Marjane Sapino, on trouve des palettes de type EURO avec des dimensions 120 x 80 cm, et il ne faut pas qu’elles dépassent une hauteur de 170 cm, ce qui donne un volume total de Vpal = 170 * 120 * 80 = 1,632 m3 .C’est le volume maximale qu’une palette peut avoir à la fin de la préparation.

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170 cm

120 cm

80 cm

Figure 13 : Dimensions d’une palette

2. Simulation des volumes de la commande On a pris comme exemple une seule commande d’un magasin, et calculé les dimensions des articles qui figuraient sur les lots de préparation de cette commande, pour s’assurer de la fiabilité du volume indiqué sur le lot. Ce volume est calculé par le système Gold stock à partir de la base des données logistiques (DL). On a mesuré les dimensions de ces articles, recalculé le volume du lot en prenant en considérations les quantités à préparer de chaque article. Le tableau suivant explique les écarts trouvés : 1er lot 2eme lot 3eme lot 4eme lot Total volume nbre pal volume calculé (m3) 1,09718125 0,60069575 0,3302925 0,03072 2,0588895 1,287 volum système (m3) 1,592 1,556 0,271 1,599 5,018 3,136 ecart 41%

Figure 14 : tableau des volumes d’une commande L’écart était de 41%, (écart = volume calculé / volume système), le volume des lots de préparation est presque la moitié des volumes générés par le système. En termes de transport, si on se base sur les volumes du système, on devrait réserver deux fois plus de camions que notre besoin réel calculé à partir de la simulation. Le volume total indiqué sur chaque lot soit il dépasse largement la norme de la palette qui est de 1,632 m3, soit il est très faible par rapport à ce volume .Ce qui veut dire qu’en réalité ces lots, après leur préparation, soit ils donneront naissance à des palettes réelles de plus, soit des Université Hassan II Ain Chock | 36

Planification Du Transport 2011/2012 palettes qui ne sont pas rempli en totalité. En la fin de préparation, un lot donnera naissance à plus qu’une palette réelle, ou bien il y aura un regroupement de lot dans une seule palette réelle. Alors la notion d’un lot de préparation égal une palette de préparation n’est pas vérifiée. C’est ce qui nous a poussé à faire une étude sur les commandes d’une semaine et quantifié l’écart entre les lots de préparation et leur nombre de palettes.

3. Redressement pratique de l’anomalie Après l’éclatement de la commande, le responsable de la préparation remplie des suivis des lots de la journée de préparation. Au niveau du WMS G.O. L.D Stock, le responsable de préparation peut visualiser le volume de la commande de chaque magasin grâce à l’écran de la supervision de la préparation :

Figure 15 : Ecran de la supervision de la préparation sur GOLD stock Au début de l’activité, le responsable indique sur les suivis des lots le nombre de lots à préparer, et le nombre de colis à préparer pour chaque magasin, ci-dessous un exemplaire d’un suivi de lot du 09/04/2012 : Le suivi du lot de préparation nous des informations sur la préparation du jour : Université Hassan II Ain Chock | 37

Planification Du Transport 2011/2012     

La zone d’expédition : nord ou sud Les destinataires Le nombre de lot à préparer Le nombre de colis à préparer La date de préparation

Vous trouverez en annexes un exemple d’un suivi de lot (annexe 2). Le service de préparation est conscient de l’anomalie trouvée au niveau des écarts des volumes des lots. Pour y remédier, le responsable de la préparation effectue un prévisionnel sur la volumétrie en palette à chaque éclatement de commande, en se basant sur son expé-

rience et son savoir faire. Il divise le nombre de colis total à préparer dans la journée de chaque magasin sur la moyenne de colis que peut contenir une palette EURO (moyenne de colis par palette = 70) et aussi vérifie le type des articles de chaque lot.

4. Rapport entre le lot de préparation et le nombre de palettes En deuxième partie, on a pris les commandes d’une semaine de préparation des différentes commandes des magasins, du 09/04/2012 jusqu’au 16/04/2012. On a tracé chaque lot de préparation de la commande d’un magasin « X », et calculé en fin de journée le nombre de palettes produit pour chaque numéro de lot. Il était impossible d’avoir un historique d’une semaine pour calculer le rapport entre le nombre de lots à préparer et le nombre de palettes réelles préparées de chaque jour. Pour calculer cet écart, on a procédé d’une autre manière. Il faut savoir que lorsqu’on parle d’un numéro de lot, on parle aussi d’un numéro de palette. A la fin de chaque préparation d’un lot un seul numéro de palette lui ai attribué. En prenant comme données les brouillons de chargement des palettes et sur les fiches d’intégration des palettes, on a pris chaque journée du 09/04 au 16/04 et calculé pour chaque magasin Acima le nombre des numéros de palettes et le nombre des palettes réelles, comme l’explique le tableau ci dessous mis sous Excel. Les brouillons de chargement sont des documents concernant l’expédition des palettes, et les fiches d’intégration des palettes sont les documents qui servent à contrôler les numéros de palettes chargées dans le camion lors de l’expédition des marchandises au magasin (dans l’annexes un exemple de chaque document).

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Après la récupération des données faite d’une façon manuelle depuis les documents précédents, l’écart entre le nombre des numéros de palettes et le nombre de palettes réelles était de la forme suivante :

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Planification Du Transport 2011/2012 09/04/2012 nb n° pal 3 102 105 107 109 114 117 118 120 121 125 126 127 133 zone nord 134 101 103 104 106 110 111 115 116 119 122 124 128 129 131 132 134 zone sud 123 somme

nb pal

10/04/2012 nb n° pal

11 18

5

7 13 15

11 5 4 8

17

8

110

57

ecart

3 102 105 107 109 114 117 118 120 121 125 126 127 133 zone nord 134 101 103 104 106 110 111 115 116 119 122 124 128 129 131 132 134 zone sud 123 somme

ecart

nb pal 12 15 13 11

22 23

11 16

42 27

22 24

7

6

14

9

30 11

22 8

17 23

11 15

10

308

5

200

35,06%

15 13 10 14

11 10 5 5

29

21

35 16

21 12

16

12

64

21 27

14 21

8

9

16

14

10

6

8 13 16

5 11 12

7 274

4 193

30,43%

12/04/2012 nb n° pal 34

22

16

5

5

3

12 8 9 18

7 5 4 11

7

6

5 16

4 12

13

6

15 30 23 31 21

5 14 17 21 17

263

29,56%

14/04/2012 nb n° pal

27 17 19 16 28 18

nb pal

9

92

13/04/2012 nb n° pal 17 27 19 19

10 9

12

48,18%

11/04/2012 nb n° pal

5 10

13 12

5 8 6

20 10 9 14

6 15

8 18

2

nb pal

nb pal

16 12 15 11 15 15

16 16

12 10

20 15

15 12

23 9 21

14 7 11

15

6

15 19

11 12

4 18 17 333

4 12 11 221

33,63%

nb pal 16 15

19

12

20 12

15 10

22

17

7

5

7

5

123

95

22,76%

159

39,54%

15/04/2012 nb n° pal 18 18

nb pal

16/04/2012 nb n° pal 20

9

18 29

13 17

12 12

9 8

14 34

9 22

42 20 14 19 25 16

31 9 9 13 13 12

18 15 13 23 10 7 24 18 14

13 3 17 14 7 50 10 11 9

417

nb pal

308

26,14%

Figure 16 : tableau de données calculant l’écart Lot/Palette Université Hassan II Ain Chock | 40

Planification Du Transport 2011/2012 L’écart moyen calculé était de « 32.45% », sur une moyenne de 240 numéros de palette par jour on trouve 162 palettes réelles en moyenne, comme démontre le tableau suivant :

moyenne nb de n° de pal moyene nb pal reel taux pal reel/ nb n° pal ecart

240 162,125 67,55% 32,45%

450 417

400 350

308 274

300

333 308

263

250

nbre n° pal

200

150

110

92

221

nbre pal reel

123

159

100 50

200

193

95 57

64

0 (09/04/2012

10/04/2012

11/04/2012

12/04/2012

13/04/2012

14/04/2012

15/04/2012

16/04/2012)

Figure 17 : graphe du rapprochement entre n° de palette et palette réelle. Depuis le graphe, on remarque que les deux courbes ont la même allure. Il existe une forte liaison entre le réelle et ce que donne le système comme numéro de palettes. On remarque aussi que ce qui donne le système comme numéro de palette est plus grand que le nombre de palette réelle. En d’autre terme le théorique est plus grand que le réel après consolidation des palettes dans la zone d’expédition. Donc le transport qui devait être prévu à l’éclatement de la commande, ne peut se faire qu’après consolidation des palettes dans la zone d’expédition. Ce qui cause un retard de

réservation des camions. En appliquant une régression linéaire sur les deux séries, on remarque que le nuage de point suit une droite linéaire.

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Planification Du Transport 2011/2012 09/04/2012 10/04/2012 11/04/2012 12/04/2012 13/04/2012 14/04/2012 15/04/2012 16/04/2012

110 57

sys reel

92 64

274 193

263 159

308 200

333 221

123 95

417 308

Figure 18 : tableau contenant le nombre de lots (système) et le nombre de palettes

Figure 19 : Nuage de point des deux séries

En se basant sur ce taux d’écart on pourra prédire lors de l’éclatement des commandes le nombre de palette à obtenir en fin de préparation. Ce qui rendra la planification plus efficace, en minimisant le risque de tomber en rupture de camion ; on réservera les camions nécessaires à J-3 de l’expédition et on gagnera plus en taux service client en respectant les délais de livraison au magasin. Conclusion : Après le recalcule du volume de certains lot de préparation, on a remarqué que c’était un problème de données logistiques. Plusieurs articles avaient des dimensions et des poids erronés. Alors on ne pouvait pas se baser sur le nombre de lot lors de l’éclatement pour prévoir le nombre de camions qui va satisfaire les commandes des magasins, ce qui poser un problème au

niveau

de

la

planification.

Vu la petite taille de l’échantillon des observations, et le manque d’information concernant le Université Hassan II Ain Chock | 42

Planification Du Transport 2011/2012 nombre des numéros de palettes et le nombre de palettes en réel, sachant que c’est des informations obtenues à partir des documents brutes (papier), il était difficile d’avoir un grand historique basé sur des documents numériques. Alors on ne pouvait pas appliquer une estimation basée sur des données d’une semaine ; en fonction du nombre des numéros de palettes prévoir le nombre de palettes réelles en le multipliant par un coefficient qui doit être efficace.

Chapitre 3 : Proposition de la Solution Le système G.O.LD Stock se base sur les dimensions des colis comme « input » pour l’éclatement des commandes, mais puisque ces données là ne sont pas correctes alors on trouvera toujours des écarts entre ce qui donne le système et ce qui est préparé en réalité, ainsi on ne pourra pas parler d’optimisation de la planification des camions. Il était nécessaire de fiabiliser les données logistiques des articles de l’entrepôt vu le rôle important qu’elles jouent dans la définition des tailles des lots lors de l’éclatement de la commande. Après des réunions faites avec des responsables logistiques de MARJANE HOLDING et aussi des responsables d’exploitation du prestataire DHL pour expliquer l’impact de la non fiabilité des données logistiques sur la préparation de la commande et sur la planification du transport pour l’expédition de la marchandise au magasin , il était convenu qu’on achète un appareil permettant le calcul des dimensions des articles d’une façon automatique pour gagner en temps et en productivité . Le service exploitation mobilisera toute une équipe pour ce projet d’organisation de données logistiques. Les operateurs doivent calculer les dimensions de chaque nouvel article réceptionné, et mettre en place une procédure pour qu’elle soit respectée et aussi avoir un état d’avancement des articles vérifiés. Et bien sûr un rechecking de l’ensemble des articles qui existent déjà en stock.

1. Le dimensionnement, POURQUOI ? Les données précises relatives au volume d’articles, de colis ou de palettes représentent avec précision l'espace nécessaire à leur transport ou à leur stockage. Transporteurs et entreprises de stockage peuvent ainsi optimiser leurs recettes, faire des économies et améliorer leur planning tout le long de la chaîne logistique. Université Hassan II Ain Chock | 43

Planification Du Transport 2011/2012 Avantages du dimensionnement : 

Appliquer des tarifs qui correspondent aux coûts



Vérifier les dimensions indiquées par les fournisseurs



Améliorer la gestion de l'espace des entrepôts et des véhicules



Vérifier le contenu des livraisons



Optimiser le conditionnement



Réduire les pertes de marchandises et les retours de colis

La mesure manuelle des dimensions des objets prend du temps et prête à erreur. Ce système statique de mesure de colis automatise cette opération, vous permet de saisir ces données rapidement et facilement et de les transmettre à votre ordinateur. Avec cette solution, nous pouvons améliorer les procédures de planning de transport et de gestion des coûts d’expédition dans l’entrepôt de Marjane Holding. Désormais, le personnel des terminaux « petits objets», centres de dépôt de colis, bureaux de poste, quais d’expédition et entrepôts peut mesurer les objets avec précision et efficacité pour un coût très raisonnable. Associé à un lecteur de codes à barres et à une balance, le CS5400 BarCoded Yard Stick™ constitue une solution complète de saisie de données.

2. Présentation de l’appareil de dimensionnement L’appareil CS5400 BarCoded Yard Stick™ a été conçu par CARGOSCAN. Depuis 1985, CARGOSCAN fournit des solutions de dimensionnement et de capture de données de haute qualité aux industriels du transport et de la logistique dans le monde entier. METTLER TOLEDO a pris le contrôle de CARGOSCAN en 2000. Le réseau mondial de vente et de service combiné à plus de 20 ans d'expérience et d'innovations nous a permis de conclure des partenariats avec de grandes entreprises internationales de transport comme DHL, Fedex, TNT et UPS.

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Figure 20 : Le CS5400 BarCoded YardStick Bénéfices :



Le bas coût offre un retour sur investissement rapide Mesurant jusqu'à 200 objets par heure, cette solution peu coûteuse fournit un moyen rapide et efficace d'améliorer les processus opérationnels



Connectivité de données intégrée Une gamme des possibilités de communication se connecte à tout type de logiciel ou d'application serveur



Facile à utiliser Si vous savez scanner un code-barres, vous saurez utiliser ce système



Faible encombrement, poids léger et mobile Grâce à un concept compact et ergonomique pour une lecture optimale. Le système occupe un minimum d’espace et peut être intégré aux différentes installations. Le plateau de mesure en acier inoxydable est robuste et léger et peut donc être facilement déplacé d’un endroit à un autre en fonction des besoins de l’utilisateur. Université Hassan II Ain Chock | 45

Planification Du Transport 2011/2012 

Simplicité de mesure Pour déterminer la longueur, la largeur et la hauteur d’un objet rectangulaire. L’appareil est équipé d’une réglette de mesure à codes à barres sur chaque axe. Il suffit de poser l’objet dans l’angle et de scanner dans chaque direction les codes à barres non couverts par l’objet. Lorsque les trois dimensions sont lues, le volume est calculé. Spécifications : Intervalle Taille max. de l’objet (L x l x h) Taille min. de l’objet (L x l x h) Cadence Forme de l’objet Caractéristiques de la surface Orientation Espacement Température de fonctionnement Alimentation électrique Codes à barres Interface Ports E/S

± 1 cm (0.5 pouce) 63 x 63 x 61 cm (25 x 25 x 24 pouces) 1 x 1 x 1 cm (0,5 x 0,5 x 0,5 pouce) Jusqu’à 200 objets/heure Rectangulaire Acier inoxydable Pose de l’objet dans l’angle Les objets sont déposés un par un sur le système -10° à 40 °C (14° à 104 °F) 230 V 50 Hz ou 115 V 60 Hz Code 128 standard RS232 et Ethernet (TCP/IP) VGA, USB, clavier, entrée et sortie binaires

Composants principaux Dimensionneur Lecteur de codes à barres Balance PC Logiciel d’application

Table CS5400 avec réglettes 3 axes et codes à barres Scanneur portable sans fil Dialogique METTLER TOLEDO IND ou PS PC industriel MPS avec écran TFT 12” et un clavier CSM Basic pour saisie et transfert de données vers ordinateur

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Conclusion : Le recours à une gestion informatique de l’entrepôt a pour objectif d’apporter une meilleure connaissance en quantité et en qualité, d’éviter les erreurs de préparation, d’améliorer l’exploitation des moyens et des surfaces ou encore d’améliorer la traçabilité. Le progiciel d’entrepôt doit fournir une parfaite connaissance du stock, améliorer la production de l’entrepôt, assurer la traçabilité avale des informations grâce au colisage et au suivi des lots, adapter les moyens au travail à réaliser, optimiser les coûts de transport, et de manière plus générale maîtriser le fonctionnement de l’entrepôt. Le progiciel de gestion d’entrepôt doit prendre en charge les informations concernant les entrées et les sorties de marchandises et doit permettre de contrôler toutes les opérations internes nécessaires à la gestion des flux. Pour que le WMS optimise la gestion de l’entrepôt, il doit avoir des données correctes comme input. Pour cela la fiabilisation des données logistique est un élément essentiel pour que le WMS mene à bien son optimisation. L’achat de l’appareil « CS5400 BarCoded Yard Stick » sera d’une rentabilité importante qui va se répercuter au premier lieu sur la fonction de préparation de la commande et aussi bien sur la fonction de l’expédition des palettes préparées. On aura plus de visibilité sur le volume qui sera préparé à chaque éclatement de commande. De ce fait on pourra anticiper la réservation des camions dont on aura besoin, et planifier le transport à J-3 de l’expédition de la marchandise. Cela va permettre à l’entrepôt de :  Réaliser des taux de respect de délai très satisfaisants proches des 98%  Minimiser les couts du transport  Bien gérer ordonnancement des camions des différents types (8T, 14T, 19T, Semiremorques)  Réserver au préalable les camions en fonction des destinations Le projet de réorganisation des données logistiques est une première solution de notre problématique de la planification du transport, mais vu que c’est une décision qui sera approuvé par plusieurs directions, et le temps que ça va prendre pour check er tous les articles de l’entrepôt, il était nécessaire d’aborder la problématique d’une autre optique. Dans ce qui suit, nous allons présenter la 2eme approche du problème.

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Troisième Partie :

Chapitre 1 : Recueil des données

1. Définition de l’Expédition L’expédition de la marchandise est un processus de l’entrepôt logistique dont l’objectif est de livrer aux magasins les palettes préparées, et de les charger dans les camions. Les étapes de l’expédition se manifestent comme suit :  Comptage du nombre de palettes à quai  Edition du brouillon de chargement du destinataire qui a le plus de palettes dans son quai  Recherche des palettes à quai  Vérification de la cohérence entre le brouillon de chargement et les palettes à quai  Pointage sur le brouillon de chargement des palettes à quai  Chargement du véhicule en présence du chauffeur et ADS quai  Pointage sur le brouillon de chargement les palettes chargées par le chargeur  Validation informatique et édition du plomb  Mettre les plombs sur les portes du véhicule  Edition de la liste de colisage et la fiche de route en deux copies

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2. Cartographie de l’expédition

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3. Etat de l’activité de transport Cette 2eme approche du problème consiste à analyser la volumétrie, en termes de palette, de chaque magasin Acima et de déterminer un camion type qui lui sera réservé. A la fin de chaque mois le responsable du transport Acima récupère des suivis de transport du service transport DHL. Ces suivis permettent de contrôler des coûts des expéditions faites tout au long de chaque mois. L’état du transport se compose de différentes informations : 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9.

La date de livraison Le nom du prestataire transport La destination Immatriculation du camion utilisé dans le voyage Numéro de déclaration (numéro du voyage) Le type de camion Le nombre de palettes transportées Le type du voyage (simple ou groupé) La facturation par destination

Les prestataires du transport : L’entrepôt de Marjane holding collabore avec plusieurs prestataires de transport pour livrer la marchandise au magasin dans différents coins du Maroc. Voici la liste des prestataires :  Comptoir Service  SDTM  HIBAT Université Hassan II Ain Chock | 50

Planification Du Transport 2011/2012      

MAGRIBAT Maroc Express Amana CTM Carre ENNASER

Les types de voyages : Les différents types de voyage présentés dans le tableau ci-dessus sont :      

C : voyage complet avec des camions de type 8T, 14T, 19T GC, GGC : voyage qui regroupe deux magasins GC, GGC, GGGC : voyage qui regroupe trois magasins S : voyage complet en semi remorque GS, GGS : voyage qui regroupe deux magasins dans une semi-remorque GS, GGS, GGGS : voyage qui regroupe trois magasins en utilisant une semi-remorque.

Exemple d’un état de transport : ETAT DE TRANSPORT DATE LIV

Transporteur

Magasin

IMMAT.

N° Déclaration

type cam ion

01/12/2011

COMPTOIRE SERVICE

GHANDI

47140D6

17082

8T

01/12/2011 01/12/2011 01/12/2011 15/12/2011 15/12/2011 15/12/2011 07/01/2011 14/01/2011 30/12/2011 30/12/2011 30/12/2011 30/12/2011 30/12/2011

COMPTOIRE SERVICE COMPTOIRE SERVICE

SAFI TANGER

54512D6 9426D6

17083 17087

19T 14T

NB PAL

8 15 9 2

VGE

Facturation DHL

C

XXXXX

C

XXXXX

GC

XXXXX

GGC

XXXXX

GC

XXXXX

GGC

XXXXX

GGGC

XXXXX

S

XXXXX

S

XXXXX

COMPTOIRE SERVICE

TANGER BOULEVARD

9426D6

17087

14T

CTM

S/O

93497B6

17729160

14T

4

CTM

LAMENAIS

93497B6

17729160

14T

4

CTM

PANORAMA

93497B6

17729160

14T

3

SDTM

FES 1

41696A7

S

25

SDTM

BENIMELLAL

41696A7

S

25

1758

S

14

GS

XXXXX

1758

S

8

GGS

XXXXX

24587

S

11

GS

XXXXX

24587

S

8

GGS

XXXXX

24587

S

5

GGGS

XXXXX

MAROCEXPRESS MAROCEXPRESS MAROCEXPRESS MAROCEXPRESS MAROCEXPRESS

EL JADIDA SAFI FES 1 MEKNES FES SEFROU

36144A11 36144A11 36791A11 36791A11 36791A11

1566 110

Figure 21 : état du transport des magasins Acima Université Hassan II Ain Chock | 51

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Chapitre 2 : Analyse de l’historique des expéditions 1. Analyse des voyages d’expédition Première chose faite, c’est de savoir combien représente chaque type de voyage, ci-dessous un schéma qui explique les différents types de voyage utilisé pour l’expédition de la marchandise au magasin Acima.

Figure 22 : Schéma des différents types de voyage.

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Planification Du Transport 2011/2012 On devait savoir quel type de voyage est le plus utilisé pour l’activité de l’expédition, cidessous un graphe qui schématise les différents types de voyage :

Figure 23 : représentation des voyages D’une façon générale, les voyages groupés constituent 18 % de l’activité des expéditions, et 82% pour les voyages complets ; ce qui explique la forte utilisation des voyages complets pour tous la majorité des magasins Acima.

Figure 24 : représentation générales des voyages complets et groupés

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Planification Du Transport 2011/2012 Commentaire : L’entrepôt a tendance de livrer la marchandise au point de vente dans des camions complets. Les camions effectuent des voyages complets, alors il livre qu’un seul magasin. Chaque voyage a un numéro, c’est le numéro de déclaration; on peut trouver un seul numéro de voyage attribué à deux ou trois magasin ; ce qui indique que ces magasins sont groupés.

Les types de camions : Les différents types de camion utilisés par l’entrepôt pour expédier la marchandise sont :    

Porteur 8 T : un camion avec une capacité maximale de huit palettes, Porteur 14 T : un camion avec une capacité qui varie entre 10 et 12 palettes, Porteur 19 T : un camion avec une capacité qui varie entre 14 et 16 palettes, Semi-remorques : une remorque qui peut transporter entre 25 et 26 palettes,

Les expéditions de la marchandise se font par des voyages complets ou bien des voyages groupés.

Une représentation des camions affectés aux magasins donne une vision sur le type de camion le plus utilisé lors de l’expédition.

Figure 25 : représentation de la typologie des camions

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Planification Du Transport 2011/2012 On remarque bien une classification des types des camions ; les livraisons se font souvent par des camions de type 14 tonnes puis des camions de 19 tonnes, et c’est rare que les semiremorques et les camions de 8T sont utilisés.

2. Calcul du volume en palette des magasins En se basant sur cet historique, on a calculé la consommation moyenne de palettes de chaque magasin Acima par semaine en période normale. On a utilisé Access pour générer les différents états et résultats, comme l’indique le graphe suivant :

Figure 26 : graphe de la consommation moyenne de palette par semaine

Aussi il était nécessaire de connaitre la consommation en termes de palette en fin du mois de chaque magasin, vu que cette période le client final a une tendance à consommer beaucoup plus que la période normale. Ce qui fait que les ventes augmentent dans les magasins, et ça génère une augmentation du nombre des commandes passées par les magasins Acima à l’entrepôt, et ensuite une augmentation du nombre de palettes à expédier. Université Hassan II Ain Chock | 55

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Figure 27 : graphe de la consommation moyenne par semaine de palette en fin du mois

On trouve une forte relation entre les deux périodes de consommations :

Figure 28 : nuage des points qui représente la relation entre les deux périodes On peut dire que si on connait la consommation moyenne de palette en période normale de chaque magasin, on peut prévoir la consommation de palettes en période de pic (fin du mois) et que pour satisfaire cette demande on utilise un certains nombres de camion et un certain type de camion, on peut aussi basculer vers un autre type de camion et ainsi agir sur la typoUniversité Hassan II Ain Chock | 56

Planification Du Transport 2011/2012 logie et la quantité de camion à utiliser en période de pic. Comme ça on prévoit à l’avance notre besoin en camion, puisqu’on a une visibilité sur la consommation de chaque magasin par période.

3. Conclusion Le fait de ne pas avoir une visibilité sur le nombre de palettes à l’éclatement des commandes engendre des retards au niveau de l’expédition, ce qui a un impacte sur la qualité de service du respect des délais de livraison. Le responsable du transport ne planifie les moyens en termes de camion qu’après la préparation des lots, pour ensuite calculer le nombre de palettes en attente dans les quais d’expédition et faire appel au prestataire de transport pour la réservation des camions nécessaires. Sur un historique de l’année 2011 de l’activité du transport Acima, on a pu avoir une idée sur la typologie des camions utilisée pour chaque magasin et quelle est sa tendance en période de pic. Le service expédition a tendance d’utiliser des camions de type 14T et 19T, ça représente 89% des voyages. Et aussi on remarque que 80% des voyages se font d’une façon complète.

ACTIONS : Assurer la planification de 80% des voyages (sans prendre en considération les voyages qui vont être regroupés), est une méthode de travail qui facilitera la tache au responsable du transport. Elle va lui permettre d’éviter la réservation des camions en temps réel au jour J de l’expédition, et permettra d’être réactif sur les 20% qui restent, en cas d’une hausse de la volumétrie du flux à expédier. Il est plus simple d’agir sur des petites quantités que sur des grandes quantités. Alors assurer une bonne part du flux d’expédition sera toujours rentable en termes de temps, de méthode et d’organisation de travail. Dans cette optique, il était avantageux de mettre une solution qui permettra la modélisation d’un parc de camion, et c’est ce qui sera traité dans la 3ème partie.

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Chapitre 3 : Modélisation d’un parc de camions Après l’analyse des données vue dans la 2éme partie, on a déterminé la consommation moyenne de palette par semaine pour chaque magasin Acima. La solution consiste à déterminer un camion type pour chaque magasin Acima, tout en minimisant le coup du transport, et bien-sûre en se basant sur cette consommation moyenne de palette par semaine de chaque magasin. Par exemple, hormis les périodes de pic, on sait bien que le magasin « X » consomme une certaine quantité de palettes par semaine. Alors pour ne pas rester jusqu’à la dernière minute est essayé d’appeler les prestataires du transport ou bien leur envoyer des mails pour leur demander des camions de 8T, 14T, 19T ou bien des semi remorques de plus, il vaut mieux réserver à l’avance pour chaque magasin un certains nombre de camions d’un seul type ou bien de différents types, qui vont satisfaire au moins la consommation moyenne. Bien-sure la consommation de palette par semaine serra toujours plus ou moins que la consommation moyenne ; mais on a trouvé que l’écart type était compris entre 8 et 30 palettes. Ce qui veut dire qu’on aura besoin d’une réservation en plus ou en moins d’un camion de chaque type (8T, 14T, 19T, Semi-remorques). Le tableau ci-dessous explique bien l’écart calculé pour chaque magasin Acima. Magasin conso moy ecart type 02-mars 53 18 AIT MELLOUL 30 14 BENIMELLAL 47 30 BERNOUSSI 27 11 BERRCHID 36 19 EL JADIDA 65 30 EMILE ZOLA 56 16 FES 1 50 28 FES SEFROU 31 22 GHANDI 47 13 GUILIZ 58 17 IBENTACHFINE 36 15 INARA 51 22 LAMENAIS 34 8 LIBERTE 39 14

Magasin conso moy ecart type MAJORELLE 34 9 MASSIRA 52 21 MEKNES 34 20 PANORAMA 39 15 PAQUET 47 18 RABAT CITY 57 16 RABAT OCEAN 35 13 RYAD ANFA 62 18 S/O 46 17 SAFI 33 8 TANGER 32 10 TANGER 2 19 20 TEMARA 58 22 TETOUAN 29 18 TWIN 52 13

Figure 29 : tableau de la consommation moyenne et son écart type

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Planification Du Transport 2011/2012 Pour ce faire, on a fait appel à la programmation linéaire. Le principe c’est deux choisir pour chaque magasin un camion type avec la fréquence de son utilisation; combien de fois utilisé un tel type de camion pour ce magasin par semaine

1. Outils mathématiques et informatiques a) Solveur d’Excel Le Solveur permet de rechercher la valeur optimale d'une formule dans une cellule, appelée cellule cible ou fonction objectif, de la feuille de calcul. Il fonctionne avec un groupe de cellules associées (directement ou indirectement) à la formule de la cellule cible. Il adapte les valeurs des cellules qu'on souhaite modifier, appelées cellules variables, pour fournir le résultat spécifié à partir de la formule de la cellule cible. On peut spécifier des contraintes pour limiter les valeurs susceptibles d'être utilisées par le Solveur, et ces contraintes peuvent faire référence à d'autres cellules qui ont une incidence sur la formule de la cellule cible. On utilise également le Solveur pour déterminer la valeur minimale ou maximale d'une cellule en modifiant d'autres cellules. Les cellules sélectionnées doivent être associées par des formules dans la feuille de calcul. Le solveur agit par itérations successives sur une ou plusieurs variables jusqu'à obtenir une valeur définie pour la valeur cible, en tenant compte des contraintes imposées. Les problèmes linéaires et les programmes en nombres entiers utilisent la méthode simplex, avec des bornes sur les variables, ainsi que la méthode branch-and-bound mise en œuvre par John Watson et Dan Fylstra, Frontline Systems, Inc.

b) AMPL AMPL, un acronyme pour « un langage de programmation mathématique », est un langage de modélisation algébrique pour décrire et résoudre des problèmes de haute complexité à grande échelle de calcul mathématique (c.-à-grande échelle d'optimisation et d'ordonnancement de type de problèmes). Il a été développé par Robert Fourer , David Gay et Brian Kernighan à Bell Laboratories . AMPL est un langage de modélisation très puissant que l'on peut coupler avec divers solveurs comme CPLEX, Fort MP, MINOS , IPOPT , SNOPT et KNITRO. La construction d'un modèle est effectuée a partir de briques élémentaires que l'on appelle objets de modélisation. Pour la phase de construction, il en existe 5 types : Parameter, set, variable, Constraint et Objective.

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Planification Du Transport 2011/2012  Les objets Parameter et Set permettent de définir toutes les données du problème,  Variable de définir toutes les variables du problème,  Constraint de définir les contraintes du problème,  Objective la fonction objective du problème.

La modélisation d'un problème d'optimisation se divise en deux parties :  La section Modèle contient toutes les déclarations, les paramètres calculables et les définitions des contraintes et de l'objectif.  La section Données contient toutes les données fixes (valeurs des paramètres, du contenu des ensembles).

AMPL prend en charge un large éventail de types de problèmes; la programmation linéaire, Programmation non linéaire, Mixte en nombres entiers de la programmation linéaire, Mixte nombres entiers de programmation non linéaire, la programmation par contraintes .

2. Affectation homogène des camions aux magasins a) Programme Linéaire : Pour ne pas rendre le problème très complexe, il était nécessaire d’opter en premier lieu pour une affectation homogène des camions pour chaque magasin, en prenant en considération la consommation moyenne de palettes par semaine, la capacité de chargement des camions, et aussi la matrice d’utilisation des types de camion pour chaque magasin. L’objectif c’est de minimiser le cout du transport des voyages lors de l’expédition de la marchandise aux magasins en choisissant le camion type qui va pouvoir satisfaire sa demande hebdomadaire, et en respectant les contraintes de chaque magasin qui seront par la suite.

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Planification Du Transport 2011/2012 

i j

Données : : l’indice du type de camion utilisé : l’indice du magasin : La consommation moyenne par semaine des magasins « j », : Le cout du transport de la marchandise au magasin « j » en utilisant un camion de

type « i »

1 si le magasin « j » utilise le type i de camion = 0 sinon ; : La capacité que peut transporter le camion de type « i » : La fréquence d’utilisation du type « i » des camions par le magasin « j », qui égale

: Le cout du transport pour satisfaire la consommation moyenne du magasin « j » en utilisant le camion de type « i », qui égal à

 Les variables : 1 si le camion de type « i » est affecté au magasin « j » = 0 sinon ;

 Contraintes : 1)

La variable

est binaire soit 0 soit 1.

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Planification Du Transport 2011/2012 2)

3)

Un seul type « i » de camion est utilisé par le magasin « j » :

Un seul camion de type « i » doit être obligatoirement utilisé en prenant en considération la contrainte de la matrice d’utilisation des camions par les magasins « j » :

 La fonction objective : L’objectif de cette modélisation c’est d’affecter à chaque magasin un camion type qui va satisfaire d’une façon optimale la consommation moyenne par semaine tout en minimisant le cout du transport.

 Le programme linaire :

sc.

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Planification Du Transport 2011/2012 b) Implémentation de solution En utilisant le solveur d’Excel, on a pu trouver une solution qui vérifie toutes les contraintes du programme. Un aperçu sur la solution trouvée : Comme données on trouve un tableau sur lequel figure les différentes informations et contraintes des magasins.

ville CASA AIT MELLOULBENIMELLAL CASA BERRCHID EL JADIDA CASA FES FES CASA Magasin 02-mars AIT MELLOULBENIMELLAL BERNOUSSI BERRCHID EL JADIDA EMILE ZOLA FES 1 FES SEFROU GHANDI moyenne normale 53 30 47 27 36 65 56 50 31 utilisation du 8T 1 1 1 1 1 1 1 1 1 utilisation 14T 1 1 1 1 1 1 1 1 1 utilisation 19T 1 1 1 1 1 1 1 1 1 utilisation S 0 0 1 0 1 1 0 1 1

ville CASA CASA Magasin IBENTACHFINEINARA moyenne normale 36 utilisation du 8T 1 utilisation 14T 1 utilisation 19T 1 utilisation S 0

CASA CASA LAMENAIS LIBERTE 51 34 1 1 1 1 1 0 0 0

MARRAKECHMARRAKECHMEKNES MAJORELLE MASSIRA MEKNES 39 34 52 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1

CASA CASA PANORAMA PAQUET 34 39 1 1 1 1 1 1 1 0

MARRAKECH GUILIZ 47 58 1 1 0 1 0 1 0 0

RABAT RABAT RABAT CITY RABAT OCEAN 47 57 35 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0

ville CASA CASA SAFI TANGER TANGER TEMARA TETOUAN CASA Magasin RYAD ANFA S/O SAFI TANGER TANGER 2 TEMARA TETOUAN TWIN moyenne normale 62 46 33 32 19 58 29 52 utilisation du 8T 1 1 1 1 1 1 1 1 utilisation 14T 1 1 1 1 1 1 1 1 utilisation 19T 1 1 1 1 1 1 1 1 utilisation S 0 0 1 0 0 1 0 0 Figure 30 : tableau des données exposant la conso moyenne et la matrice d’utilisation On a pris la moyenne en nombre de palettes que peut transporter chaque type de camion :

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Planification Du Transport 2011/2012 type camion 8 TONNES 14 TONNES 19 TONNES SEMI REMORQUE

Capacité 8 12 16 26

Figure 31 : la capacité des camions en palette il fallait renseigner aussi la fréquence d’utilisation de chaque type de camion pour chaque magasin (exemple d’un tableau de fréquence d’utilisation extrait de l’application) 02AIT MELfréquence mars LOUL 8T 9 14T 4 19T 3 S 2

5 3 2 1

BENIMELLAL BERNOUSSI BERRCHID EL JADIDA EMILE ZOLA 8 5 6 11 4 2 3 5 3 2 2 4 2 1 1 3

Figure 32 : tableau de fréquence d’utilisation Ce tableau explique que si par exemple un camion de type 8T on doit faire 9 expéditions pour livrer le magasin Acima ‘ 02 MARS’. Après la saisie des différents couts de transport correspondant à chaque destination et pour chaque type de camion, on a ajouté les différentes contraintes précédemment décrites.  Aperçu de la solution : Le solveur nous a permis d’avoir une solution optimale, voici un aperçu :

Figure 33 : Aperçu du solveur Excel de la solution Université Hassan II Ain Chock | 64

9 5 4 2

Planification Du Transport 2011/2012

La solution se présente comme suit, pour chaque magasin on a une seule affectation : 02-mars 8T 14T 19T S

AIT MELLOUL 0 0 1 0

0 0 1 0

BENIMELLAL BERNOUSSI BERRCHID EL JADIDA EMILE ZOLA 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0

Figure 34 : Affectation homogène des camions aux magasins Par exemple, pour le magasin Acima BeniMellal, il est préférable qu’on utilise deux semiremorques par semaine avec une fréquence de deux livraisons par semaine (indiqué dans le tableau des fréquences d’utilisation)  Conclusion : Cette solution donne une vision sur notre parc de camion, et savoir le camion type idéal à utiliser pour livrer les magasins. Mais cette méthode ne satisfait pas la consommation moyenne du magasin. Par exemple si on prend le magasin Acima « 02Mars », on trouve qu’il consomme en moyenne 53 palettes. La solution nous propose de réserver trois camions de type 19T, ce qui donne une expédition de 48 palettes. Pour satisfaire le reste de la consommation, ça serait très couteux de réserver un autre camion de type 19T pour livre les 5 palettes qui reste, d’où l’intérêt d’utiliser une combinaison entre les différents types de camions. Dans la suite, on traitera la faisabilité d’une affectation hétérogène qui combine entre les différents types de camions afin de satisfaire la demande moyenne.

3. Affectation Hétérogène des camions aux magasins a) Programme Linéaire Cette deuxième solution nous permet de combiner entre les différents types de camion. Afin de satisfaire la demande moyenne des magasins avec un cout minimum du transport, on a pensé à une affectation hétérogène des camions aux magasins. Le programme linéaire était conçu de la manière suivante :  Les Données : n m

: Le nombre de type de camion : Le nombre de magasin Acima Université Hassan II Ain Chock | 65

0 0 1 0

Planification Du Transport 2011/2012 i j

: l’indice du type de camion utilisé : l’indice du magasin : La consommation moyenne par semaine des magasins « i », : Le cout du transport de la marchandise au magasin « j » en utilisant un camion de

type « i »

1 si le magasin « j » utilise le type i de camion = 0 sinon ;

: La capacité que peut transporter le camion de type « i » : La matrice d’utilisation du type « i » de camions avec sa capacité, par le magasin « j ».

 Variables : la variable du programme linéaire est la fréquence d’utilisation de chaque type de camion. La variable c’est la fréquence d’expédition pour le magasin « j » en utilisant le camion de type « i », ou bien le nombre nécessaire de camion de type « i » pour livrer le magasin « j » en une semaine.  Contraintes : 1) La variable

est une variable entière ≥ 0,

2) Pour un magasin donné, la quantité à livrer doit être supérieure ou égale la consommation moyenne

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Planification Du Transport 2011/2012

3) Pour un magasin donné, la quantité à livrer doit être supérieure ou égale à1

 La fonction objective : L’objectif de cette modélisation c’est d’affecter à chaque magasin les différents types de camion qui vont satisfaire d’une façon optimale la consommation moyenne par semaine tout en minimisant le cout du transport.

 le programme linéaire :

Sc.

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Planification Du Transport 2011/2012 b) Implémentation de solution En utilisant le solveur CPLEX de l’AMPL, on a pu obtenir une affectation hétérogène des camions aux magasins Acima. Il a été procéder à concevoir deux fichiers ; un ficher model nommé « affecthetero.mod »où on écrit le programme linéaire et un fichier de données où on a initialisé les variables nommé « affecthetero.dat » On a gardé les mêmes données du tableau Excel citées avant ; concernant la consommation moyenne, la matrice d’utilisation, capacité des camions et le coût du transport qui correspond à chaque type de camion pour chaque destination.  Aperçu de la solution Après la compilation des deux fichiers model et data, on a fait appel au solveur CPLEX pour avoir un cout minimum en termes de transport, et bien-sure comme solution le nombre de type de camions affecté à chaque magasin Acima.

Figure 35 : fenêtre des commandes AMPL avec résolution Pour Afficher les valeurs de la variables X, qui contient les différentes affectations, on utilisé la fonction Display. Le solveur nous a permis d’avoir une solution optimale tous en respectant les contraintes définies dans le fichier Model, et satisfaire la demande moyenne en palette de chaque magasin.

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Planification Du Transport 2011/2012

Voila un aperçu de la fenêtre de commandes de la solution sur Ampl :

Figure 36 : fenêtre de commande les valeurs de la variable X

Chaque numéro correspond à un magasin Acima, le tableau suivant explique l’affectation de chaque type de camion à chaque magasin.

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Planification Du Transport 2011/2012 Indice

Magasin 1 02-mars 2 AIT MELLOUL 3 BENIMELLAL 4 BERNOUSSI 5 BERRCHID 6 EL JADIDA 7 EMILE ZOLA 8 FES 1 9 FES SEFROU 10 GHANDI 11 GUILIZ 12 IBENTACHFINE 13 INARA 14 LAMENAIS 15 LIBERTE

Indice

Magasin 16 MAJORELLE 17 MASSIRA 18 MEKNES 19 PANORAMA 20 PAQUET 21 RABAT CITY 22 RABAT OCEAN 23 RYAD ANFA 24 S/O 25 SAFI 26 TANGER 27 TANGER 2 28 TEMARA 29 TETOUAN 30 TWIN

Le tableau suivant explique le type de camion utilisé dans cette modélisation : Valeurs

4.

type 1 un camion de 8 Tonnes 2 un camion de 14 Tonnes 3 un camion de 19 Tonnes 4 une semi remorque

Estimation des gains : On a pu calculer le nombre de camions et leur typologie pour chacun des magasins. Cette modélisation nous permet d’avoir un cout minimal du transport en se basant sur la consommation moyenne de palettes semaine de chaque magasin. Actuellement le transport aval représente entre 1.5% et 1.7 % du chiffre d’affaire de la société de Marjane Holding. Avec cette modélisation, on a pu calculer le coût du transport par semaine qu’on a multiplié par 4.5 pour avoir approximativement le cout du transport par mois. Cela nous a donné un cout inferieur du cout moyen du transport calculé par la societé chaque mois. Le gap entre le cout obtenu par la modélisation et le cout de l’état actuel est de

25%, ce qui représente un gain pour la société. Université Hassan II Ain Chock | 70

Planification Du Transport 2011/2012

Conclusion Générale

Au-delà de l’aspect technique, mon stage m’a permis de contourner les rouages des métiers de la logistique au sein de l’organisation de la grande distribution et une intégration des équipes de travail avec qui j’ai collaboré. La fonction logistique est une des composantes du management de l’entreprise. Ses performances restent tributaires de la qualité du travail et la rigueur dans l’accomplissement des taches de chacune. La disponibilité des données logistiques aurait facilité la réservation des camions en temps opportun, or le travail doit se faire à l’amont, soit au niveau des fournisseurs ou ai niveau de la réception qui a besoin du personnel et des moyens nécessaires Pour remédier à ces manques et minimiser l’erreur, le service logistique a recours souvent à des pratiques empiriques basées sur l’expérience pratique des collaborateurs. Le recours à des modélisations mathématiques et des statistiques se heurte parfois à un manque de traçabilité pour établir des données fiables. Considérant notre approche, le service logistique de Marjane peut apporter une bonne amélioration des coûts de transport et une qualité de service meilleure s’il est doté des moyens humains et matériels nécessaires et performants.

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Annexes Annexe1 : le lot de préparation

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Planification Du Transport 2011/2012 Annexe 2 : Le suivi des lots

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Liste des figures Figure 1 : Evolution d’ouverture des magasins de grande et moyenne surface Figure2 : Evolution de création des magasins GMS Figure3 : Chiffre d’affaire de chaque enseigne 2009 Figure 4 : L’organigramme général de Marjane Holding Figure 5 : Organigramme de l’entrepôt Sapino Figure 6 : Plan de la plate forme Sapino Figure 7 : Données de la plate-forme Sapino Figure 8 : Eclatement de la commande Figure 9 : tableau des zones par magasin Figure 10

: Préparateur électrique de commandes

Figure 11 : exemple d’un lot de préparation avec un poids 0 Figure 12 : exemple d’un lot de préparation avec un volume 0 Figure 13 : Dimensions d’une palette Figure 14 : tableau des volumes d’une commande Figure 15 : Ecran de la supervision de la préparation sur GOLD stock Figure 16 : tableau de données calculant l’écart Lot/Palette Figure 17 : graphe du rapprochement entre n° de palette et palette réelle. Figure 18 : tableau contenant le nombre de lots (système) et le nombre de palettes Figure 19 : Nuage de point des deux séries Figure 20 : Le CS5400 BarCoded YardStick Figure 21 : état du transport des magasins Acima Université Hassan II Ain Chock | 74

Planification Du Transport 2011/2012 Figure 22 : Schéma des différents types de voyage. Figure 23 : représentation des voyages Figure 24 : représentation générales des voyages complets et groupés Figure 25 : représentation de la typologie des camions Figure 26 : graphe de la consommation moyenne de palette par semaine Figure 27 : graphe de la consommation moyenne par semaine de palette en fin du mois Figure 28 : nuage des points qui représente la relation entre les deux périodes Figure 29 : tableau de la consommation moyenne et son écart type Figure 30 : tableau des données exposant la conso moyenne et la matrice d’utilisation Figure 31 : la capacité des camions en palette Figure 32 : tableau de fréquence d’utilisation Figure 33 : Aperçu du solveur Excel de la solution Figure 34 : Affectation homogène des camions aux magasins Figure 35 : fenêtre des commandes AMPL avec résolution Figure 36 : fenêtre de commande les valeurs de la variable X

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Bibliographie

Michel roux / Tong lu: OPTIMISEZ VOTRE PLATE-FORME LOGISTIQUE ; Edition : organisation ; Paris ; Collection : Concevoir et améliorer une unité de stockage 2009 PHILLIPE VALLIN: LA LOGISTIQUE, modèles et méthodes du pilotage des flux ; Edition : ECONOMICA ; Paris ; Collection : techniques de gestion 2003 Mazars : Rapport sur la grande distribution ; cabinet consulting ; France ALDATA : Guide pratique Gold Stock Yves Nobert/ Roch Ouellet/ Régis Parent : LA RECHERCHE OPERATIONNELE. ; Edition gaetan morin Robert Fourer, David M. Gay, and Brian W. Kernighan. The AMPL Book , AMPL: A Modeling Language for Mathematical Programming

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Glossaire Alvéole (Compartment) : Emplacement de stockage dans un palettier. Centre de distribution (Distribution center) : Entrepôt ayant pour objectif la distribution des produits aux clients Chargeur (Shipper / shipper) : Personne physique ou morale confiant une marchandise à acheminer à un transporteur pour compte d’autrui. Il s'agit du propriétaire de la marchandise transportée. Chariots préparateurs de commandes (): Chariots utilisés pour la préparation de commandes. On distingue les préparateurs de commandes au sol, à moyenne hauteur et à grande hauteur. EAN / UCC (European Article Numbering - EAN) : Norme internationale concernant l'identification des produits du commerce à l'aide d’un code à barres Entrepôt (Warehouse) : Lieu de réception, stockage et de préparation de produits avant leur livraison aux clients. Palette perdue (Single use pallet) : Palette destinée à ne servir qu'une seule fois. Généralement de qualité inférieure Par combien – PCB (Outer) : Conditionnement constitué de Sous par combien (SPCB) ou d’UV. Plate-forme (Hub) : Etablissement de passage des transporteurs plus dédié au cross-docking qu'au stockage proprement dit. Picking (Picking) : Prélèvement des UV de leur meuble de stockage pour préparer une commande. Préparation de commandes (Order picking) : Processus de regroupement des articles composant une commande avant leur expédition au client Semi-remorque (Articulated trailer) : Véhicule routier sans moteur, comprenant un espace pour le chargement de marchandises qu'il soutient avec le véhicule motorisé qui le tire. Système de Gestion d’Entrepôt (Warehouse Management System – WMS) : Système d’information de préparation, de suivi et d’exécution des activités en entrepôt de nature transactionnelle. Unité de vente conditionnée - UVC (Sale unit) : Conditionnement élémentaire d'un article.

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Année universitaire : 2011/2012 Planification Du Transport 2011/2012 MASTER D’INGENIERIE ET OPTIMISATION DES SYSTEMES DE TRANSPORT ET LOGISTIQUE

Nom & prénom : Mohamed Réda KHOUJJANE Titre du sujet :

PLANIFICATION DU TRANSPORT DE LA PLATEFORME SAPINO MARJANE HOLDING

Résumé La présente étude porte sur la planification de la réservation des camions pour l’expédition de la marchandise aux magasins, et elle a été effectuée sur trois étapes : Dans la première étape, on a essayé de collecter les différentes informations concernant la préparation de la commande effectuée par les magasins de Marjane et Acima. On a analysé le processus de la préparation depuis l’éclatement de la commande jusqu’à la mise à quai des palettes. Dans cette partie on analysé la méthode de travail actuelle du service de préparation sur laquelle se base le responsable du transport pour réserver les camions nécessaires. Dans une deuxième partie, on a analysé les lots de préparation de la commande, afin de calculer un rapport entre le nombre de ces lots et le nombre de palettes préparées. Dans la troisième étape, on a apporté une approche mathématique au problème, et cela a été fait par la modélisation d’un parc de camion qui aidera à anticiper les réservations des camions à l’avance tout en optimisant le cout du transport.

Mots clés : Planification, transport, distribution, AMPL

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