Auteur : Z. Caner Taşkın

Dans l’environnement commercial hypercompétitif et hautement complexe d’aujourd’hui, les entreprises sont constamment à la recherche de moyens pour obtenir un avantage concurrentiel en améliorant la vitesse, l’efficacité et la qualité des biens et des services qu’elles fournissent aux clients par le biais de leurs chaînes d’approvisionnement. La clé pour débloquer le succès dans la gestion de la chaîne d’approvisionnement est d’être capable de prendre des décisions commerciales optimisées en trouvant la meilleure solution possible aux problèmes de planification et d’ordonnancement de votre entreprise.

Il existe de nombreuses techniques – telles que la programmation par contraintes, la programmation mathématique, la métaheuristique, la recherche locale, les algorithmes d’apprentissage automatique et les algorithmes évolutionnaires comme les algorithmes génétiques et le recuit simulé – qui sont utilisées pour résoudre les problèmes de planification et d’ordonnancement de la chaîne d’approvisionnement. Ces algorithmes peuvent être classés en deux catégories principales, que nous allons examiner dans ce blog : les heuristiques et l’optimisation.

L’objectif de l’optimisation et des solutions heuristiques est le même – fournir la meilleure solution possible à un problème de chaîne d’approvisionnement donné – mais leurs résultats sont souvent radicalement différents.

Nous examinons ici les différences entre l’optimisation et l’heuristique, et explorons les avantages et les inconvénients de chaque approche.

Définir la différence entre l’heuristique et l’optimisation

Fondamentalement, chaque problème de planification et d’ordonnancement de la chaîne logistique est au cœur d’un problème d’optimisation. Sa solution consiste à déterminer la meilleure façon de synchroniser l’offre et la demande à travers le réseau de la chaîne d’approvisionnement – afin de stimuler la satisfaction du client et les résultats nets.

Une technique populaire que les entreprises emploient pour résoudre leurs problèmes de planification et d’ordonnancement de la chaîne d’approvisionnement est l’heuristique. En termes simples, une heuristique est une approche de résolution de problèmes qui utilise un processus pratique (communément appelé « règle du pouce » ou « meilleure pratique ») pour produire une solution réalisable suffisamment bonne pour résoudre rapidement un problème particulier et atteindre des objectifs immédiats – mais pas nécessairement une solution optimale.

En revanche, un modèle d’optimisation emploie un processus intelligent et automatisé pour générer une solution optimale à un problème particulier – en tenant compte des variables de décision telles que la production, les stocks et les quantités d’expédition, ainsi que des contraintes et des indicateurs clés de performance (ICP). Les solutions d’optimisation de la chaîne d’approvisionnement visent à offrir la meilleure avenue possible pour atteindre une performance optimale dans l’ensemble de vos opérations d’approvisionnement, de production, d’inventaire et de distribution – en maximisant les performances de livraison et la rentabilité globale.

Les avantages et les inconvénients de l’approche heuristique

Le principal avantage de l’adoption d’une approche heuristique est qu’elle offre une solution rapide, facile à comprendre et à mettre en œuvre. Les algorithmes heuristiques sont pratiques, servant de solutions rapides et faisables à court terme aux problèmes de planification et d’ordonnancement.

Le principal inconvénient de l’approche heuristique est qu’elle est – dans la grande majorité des cas – incapable de fournir une solution optimale à un problème de planification et d’ordonnancement.

Les approches heuristiques peuvent offrir une solution rapide à un problème spécifique de planification ou d’ordonnancement, mais ne sont pas capables de servir de solutions viables qui fournissent les meilleurs résultats possibles. Cela signifie que les approches heuristiques ont tendance à « laisser de l’argent sur la table » – elles s’arrêtent souvent à une solution, même s’il existe de meilleures solutions au même problème qui permettent de réduire le coût de la chaîne d’approvisionnement, d’améliorer la satisfaction des commandes ou d’augmenter le bénéfice global. Au fil du temps, à mesure que votre modèle d’entreprise et vos processus évoluent et se développent, les solutions heuristiques vont inévitablement vaciller et échouer – car elles ne sont tout simplement pas assez souples pour s’adapter à l’évolution des besoins et des exigences de votre entreprise.

Un autre inconvénient est le manque de flexibilité que possèdent les approches heuristiques. Si, par exemple, les variables de décision clés, les contraintes ou les indicateurs clés de performance changent, ou si une nouvelle machine est ajoutée à la chaîne de production qui déplace le goulot d’étranglement dans le processus de production, une heuristique dure ou précodée peut ne plus être capable de servir de solution valide et viable et pourrait devoir être reconfigurée. En outre, un changement modeste dans vos processus opérationnels ou dans les modèles de données sous-jacents, tels que la distribution de la demande dans le temps ou la gamme de produits, peut avoir un impact majeur sur les performances de l’heuristique – et cela peut constituer un risque sérieux pour la productivité et la rentabilité globales de votre entreprise.

En somme, les techniques heuristiques sont pratiques et offrent des solutions rapides et réalisables à court terme aux défis de planification et d’ordonnancement, mais elles n’ont pas la puissance et la flexibilité nécessaires pour créer des solutions optimales continues qui créent des voies vers une plus grande productivité et rentabilité.

Les avantages et les inconvénients de l’approche d’optimisation

Le principal avantage de l’approche d’optimisation est qu’elle produit la meilleure solution possible à un problème de planification et d’ordonnancement donné.

En effet, les algorithmes d’optimisation sont garantis de générer des solutions optimales, qui surpassent leurs homologues heuristiques et permettent aux entreprises de maximiser l’efficacité des coûts et des opérations.

L’un des principaux avantages des modèles d’optimisation est leur flexibilité, car ils peuvent s’ajuster et s’adapter automatiquement pour prendre en compte la myriade de variables de décision et l’évolution des objectifs, des contraintes et des complexités dans tout environnement commercial et générer les meilleures solutions de planification et d’ordonnancement possibles.

Les techniques d’optimisation donnent aux planificateurs les moyens de prendre des décisions optimisées et d’atteindre des niveaux de productivité et de performance plus élevés.

L’approche d’optimisation présente toutefois certains inconvénients. Tout d’abord, les modèles d’optimisation sont très sophistiqués, et une expertise et des technologies spécifiques sont nécessaires pour concevoir et déployer des solutions d’optimisation. Par exemple, pour générer une solution d’optimisation, une compréhension approfondie des concepts de programmation mathématique et l’utilisation de solveurs spéciaux sont nécessaires.

De plus, par rapport à leurs homologues heuristiques, les algorithmes d’optimisation prennent généralement plus de temps à exécuter – car ils sont mathématiquement difficiles à résoudre. En outre, certains processus du monde réel ne peuvent pas être modélisés de manière adéquate à l’aide de techniques d’optimisation linéaire, et il est parfois difficile de modéliser des objectifs commerciaux intangibles tels que « l’équité » dans un modèle d’optimisation.

Quelle approche convient à votre entreprise ?

En fin de compte, il n’y a pas de « meilleure » approche pour résoudre vos problèmes de planification et d’ordonnancement de la chaîne d’approvisionnement – tout se résume à l’approche qui convient à votre entreprise.

Si l’on compare les algorithmes heuristiques aux algorithmes d’optimisation en termes de qualité de solution, ces derniers sont clairement gagnants. La qualité de la solution est souvent un facteur de succès critique pour les décisions d’optimisation de la chaîne d’approvisionnement de niveau tactique et stratégique, ce qui fait de l’optimisation un choix naturel.

Mais si votre entreprise a besoin d’une solution raisonnablement bonne en peu de temps, ce qui est souvent le cas dans les paramètres opérationnels en temps réel, alors une solution heuristique peut être le bon choix pour vous.

Dans de nombreux cas, cependant, une approche complémentaire entre l’optimisation et l’heuristique est la solution la plus efficace. ICRON prend en charge non seulement l’optimisation et l’heuristique, mais aussi d’autres paradigmes algorithmiques, notamment les algorithmes évolutionnaires, les algorithmes à base de règles, la recherche locale et l’optimisation multi-objectifs. Et en utilisant le système de modélisation innovant GSAMS d’ICRON, il est possible de concevoir des approches de solutions hybrides.

Par exemple, il est possible d’employer une heuristique qui utilise le savoir-faire commercial et l’expérience du décideur pour générer une bonne solution au problème. Cette solution heuristique peut ensuite être transmise comme point de départ au modèle d’optimisation. Ensuite, le résolveur prouve l’optimalité ou améliore la solution heuristique au lieu de résoudre le problème à partir de zéro.

Une autre approche de solution hybride qui équilibre la qualité de la solution et le temps de calcul pour les entreprises qui cherchent urgemment à résoudre un problème de planification et d’ordonnancement, mais qui n’ont pas le temps d’attendre qu’une solution optimale soit trouvée, est « l’heuristique basée sur l’optimisation. » Ce type d’heuristique emploie des techniques d’optimisation pour accélérer le processus de résolution et fournir des solutions meilleures que celles générées par les approches heuristiques traditionnelles, mais pas nécessairement optimales.

ICRON possède la capacité de créer des heuristiques basées sur l’optimisation et d’autres approches de solutions hybrides – et c’est une caractéristique unique de notre plateforme de prise de décision optimisée. Nos clients bénéficient de cette approche complémentaire, car ils peuvent concevoir et déployer un système de planification qui correspond parfaitement aux exigences de leur entreprise.