Optimisation des tournées versus optimisation globale. Une différence significative dans les coûts et l’amélioration de la productivité!
Je développe des logiciels de planification et d’optimisation depuis plus de 20 ans maintenant.
Je suis toujours étonné de découvrir la croyance commune selon laquelle l’optimisation des tournées de chaque technicien aboutit à un planning optimisé...
Rien de plus faux...!
Avez-vous déjà joué à Tetris ? Ce vieux jeu où les formes tombent du haut et où il faut les organiser de la meilleure façon possible pour créer des lignes... Pour maîtriser Tetris, vous ne devez pas vous concentrer sur une ligne mais sur la densité pour vous assurer de faire autant de lignes que possible en une seule fois. (Pour ceux qui ne savent pas ce qu’est Tetris, il y quelques jeux gratuits jouables dans votre navigateur Web ... mais ne mentionnez pas More-IQ lorsque votre patron vous demande ce que vous faites!)
Utilisons Tetris pour illustrer l’intérêt d’une optimisation globale...
Imaginez que chaque jeu soit un technicien et qu’ils reçoivent des tâches à faire.
C’est difficile à optimiser, surtout avec la largeur de chaque jeu et la restriction de ne pouvoir s’en tenir qu’à un seul technicien.
Mais si vous avez la possibilité de mélanger et d’assortir les 3 jeux différents, vous pouvez vraiment optimiser tous les jeux, car certaines pièces s’adaptent mieux aux autres jeux de la même manière que les tâches peuvent mieux s’intégrer aux autres techniciens.
Une optimisation globale fonctionne de la même manière.
Après la représentation imagée de Tetris, voici un exemple concret sur la différence entre optimisation de tournée et optimisation globale :
Avec un optimisation de tournée, choisir dans quelle tournée la tâche verte devrait se placer aboutira à choisir l’itinéraire A ou le chemin B :
Alors que la solution optimale est dans la tournée A en attirant une tâche de la tournée B près de la tâche verte. C'est à dire en mélangeant les deux tournées.
Ainsi, une optimisation globale doit permettre une combinaison entre les routes pour améliorer l’efficacité.
Mais je suis sûr que la question sûre que vous voulez poser est: « est-ce que cela fait une grande différence " ?
Prenons un exemple avec un scénario réel d’optimisation de la main-d’œuvre :
Cette équipe de 10 techniciens a été "optimisée", chaque tournée a ayant été optimisée individuellement....
Le résultat ici est déjà bien meilleure que ce que produisent la plupart des logiciels de planification, car chaque tâche est essayé et optimisé avec chaque technicien pour trouver le meilleur, la plupart des logiciels se contentant de prendre le technicien "au plus près".
La journée de chaque technicien est entièrement optimisée mais, une fois qu’une tâche a été assigné à un technicien, elle y reste.
Résultat : 1h4min de trajet moyen par technicien.
Si nous effectuons une optimisation globale, les tâches peuvent désormais être échangées entre techniciens pour trouver la meilleure combinaison.
De ce fait, les trajets ne sont pas les mêmes dans la plupart des cas et les tâches ne sont pas assignées au même technicien (couleur différente entre la punaise et le road trip entre les deux images)
Résultat : 33 min de trajet moyen par technicien
48% de temps de trajet économisé! 30+ minutes de trajet économisées par technicien et par jour, c’est environ ... 100h économisées par mois dans cette équipe ! ... plus une réduction significative des émissions de CO2...
Bien sûr, ce n’est qu’un exemple sur une très petite équipe et une puissante optimisation globale doit pouvoir le faire avec des centaines de techniciens et des semaines à l’avance !
Quelques derniers mots sur les API Web d’optimisation des itinéraires utilisées par de nombreux systèmes de gestion des tâches. Google maps est bien connu, mais il existe de nombreuses autres offres similaires.
La plupart de ces API ont leurs origines dans la fourniture de rendu cartographique et de fonctions liées à la cartographie. Leurs méthodes d’optimisation sont excellentes lorsqu’il s’agit d’optimiser un seul itinéraire. Certains peuvent même optimiser un très petit planning avec un très petit nombre de techniciens, ce qui peut suffire à optimiser une petite flotte de camions ou peut-être 5 ou 10 véhicules pour le lendemain. Mais toutes ces API montrent leur incapacité à traiter correctement les cas impliquant des centaines de techniciens programmés des semaines à l’avance et encore plus lorsqu’un temps de réponse pour chaque changement quotidien inévitable est attendu immédiat.
En raison du coût de transaction (monétaire et temps), il est impossible d’utiliser ces API pour essayer toutes les possibilités avant de s’engager dans un résultat. Donc, la solution de repli est de trouver l’itinéraire le plus proche et d’exécuter uniquement une optimisation d’itinéraire avec la nouvelle tâche à l’intérieur ... ce qui limit encore plus l’optimisation potentielle des coûts.
Donc, si on vous dit que votre système utilise une API web pour "optimiser" vos équipes... alors c’est généralement une très mauvaise nouvelle ! Ou si nous regardons le côté positif, très bonne nouvelle comme vous le savez maintenant, il est possible de faire beaucoup mieux!
Mais More IQ est une API web me direz-vous ? Vrai mais les API More IQ fonctionnent d’une manière très différente! Il a été conçu pour offrir une fonctionnalité d’optimisation globale avec un temps de réponse proche du temps réel, même avec des milliers de techniciens et cela fait toute la différence !
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