]
Figure 3.8b Impact du nombre de colis par commande sur le TE (pour et
Enfin, pour un indice de congestion et un nombre de colis par commande fixé à on pose et pour obtenir l’expression du temps total d’exploitation en fonction de la position du dépôt (Figure 3.8c) :
TE =
Figure 3.8 c Impact de la position du dépôt sur le TE (pour et )
3.4.2.2 Plan PEX2 : Effet de la capacité du camion, du nombre de colis par commande et de l’étendue la zone de livraison sur le temps d’exploitation
Dans cette deuxième analyse, nous nous intéressons à l’impact de la capacité du véhicule de livraison sur le temps total d’exploitation. Les tests sont faits sous l’hypothèse d’un temps constant de chargement au dépôt et de déchargement des colis chez les clients. Comme précédemment, nous détaillons les impacts de ces paramètres sur le temps de trajet et le temps de service cumulés.
Nous faisons varier les paramètres d’entrée la capacité du véhicule (Capki), le nombre de colis (nbbti), et l’étendue de notre zone d’action (Zi). Les paramètres fixés sont : l’indice de congestion (Ind1 =1), la position du dépôt (P2=0,4) et le nombre de clients à livrer (NbClt=10).
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Figure 3-9 : Paramètres d'entrée et résultats de sortie du plan d'expérience PEX2 Nos résultats sont détaillés dans l’Annexe A2b sous l’intitulé PEX2.
Ci-dessous les modèles réduits des effets des paramètres sur le temps cumulé de trajet, le temps cumulé de service et le temps total d’exploitation :
TT= 127 + + + + [ ] TS = 226 +
+
+ [
]
Nous tirons de ces résultats les observations suivantes :
La zone de livraison est le facteur individuel prédominant pour le temps de trajet mais le nombre de colis par commande a un effet considérable sur le temps de service et donc sur le temps d’exploitation. Une interaction qui affecte considérablement le temps de trajet et le temps d’exploitation est celle entre la capacité des camions et le nombre de colis par commande.
GUEDRIA MOHAMED
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Le temps d’exploitation s’avère être affecté par les effets moyens individuels des paramètres, mais aussi par une interaction significative entre le nombre de colis et la capacité du camion (Figure 3-10).
Figure 3-10 : Effets moyens des paramètres et de leurs interactions sur le temps d’exploitation (PEX2) Le temps d’exploitation dépend essentiellement du nombre de colis. Bien que la capacité du camion soit un facteur important, on remarque que les effets de l’interaction entre la capacité du camion et le nombre de colis est de même ordre de grandeur. L’interprétation des interactions ne se prête pas à une analyse des tendances. On peut pourtant remarquer que les couplages qui minimisent le temps d’exploitation sont i) capacité camion faible et nombre de colis/commande faible (gain de 56 min) et ii) capacité camion importante et nombre de colis important (gain de 40 min). Le scénario qui minimise le temps d’exploitation est : capacité minimale (Capk1), avec nombre de colis/commande faible (nbbt1) et zone de livraison peu étendue (Z1).
Nous pouvons
évaluer la sensibilité du temps d’exploitation à l’un des trois facteurs, et ce en tenant compte des interactions significatives entre ceux-ci, en ayant fixé les deux autres. Ainsi, pour un nombre de colis par commande fixé à et une étendue km2de la zone de livraison, on pose et et l’on obtient l’expression du temps total d’exploitation en fonction de l’indice de congestion (Figure 3.11a) :
TE =
+
[
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Figure 3-11 a : Impact de la capacité du camion sur le TE
De même, l’influence du nombre de colis/commande sur le temps total d’exploitation, pour une capacité du camion et une étendue km2
de la zone de livraison s’obtient en posant et (Figure 3.11b) :
Figure 3-11 b : Impact du nombre de colis/commande sur le TE (pour et km2)
Enfin, l’influence de l’étendue de la zone de livraison sur le temps total d’exploitation, par exemple pour une capacité du camion et un nombre de colis par commande colis/ s’obtient en posant et , ce qui donne (Figure 3.11c) :
Figure 3-11c : Impact de l’étendue de la zone de livraison sur le TE (pour et colis /commande)
0 100 200 300 400 500 600 1 5 10 TE(mn) colis/com
GUEDRIA MOHAMED
68 3.4.2.3 Conclusions de l’étude 1
Les plans d’expérience PEX1 et PEX2 nous ont permis d’explorer les effets individuels des principaux paramètres de livraison, ainsi que leurs interactions principales, sur le temps d’exploitation. Dans notre cas d’étude, sont apparus les faits suivants :
- Le temps cumulé de trajet TT est allongé principalement par le nombre de colis/commande (qui nécessite de multiplier les tournées), l’éloignement du dépôt et l’étendue de la zone à livrer, car tous ces paramètres viennent augmenter le kilométrage global. A l’inverse, l’augmentation de la capacité du camion agit fortement sur la diminution du TT, en raison de la réduction du nombre de tournées nécessaires. Par ailleurs, nous relevons des interactions significatives : entre le nombre de colis/commande et l’éloignement du dépôt, qui se combinent pour augmenter le kilométrage ; entre le nombre de colis par commande et la capacité du camion, qui se trouvent fortement corrélés par l’effet inverse qu’ils produisent sur le nombre de tournées ; dans une moindre mesure, entre congestion et nombre de colis par commande, deux facteurs qui se combinent pour augmenter le temps de trajet.
- Le temps cumulé de service TS est pour l’essentiel dû au facteur nombre de colis par commande, qui impacte le temps de déchargement des colis chez les clients. L’effet de la congestion de la circulation reste minime, car l’exposition du camion à ce paramètre est de courte durée.
- Il n’est pas surprenant de constater que le temps total d’exploitation TE croît avec l’indice de congestion, le nombre de colis par commande, l’éloignement du dépôt et la superficie de la zone de livraison, et inversement décroît avec la capacité du camion. Les facteurs les plus sensibles sont le nombre de colis par commande et l’étendue de la zone de livraison, en raison de l’allongement du kilométrage qu’ils engendrent. Cet effet est contrecarré par l’augmentation de la capacité du camion, ce qui toutefois apparaît inadapté au contexte urbain. Il résulte clairement de cette étude que le temps de trajet et le temps d’exploitation sont dégradés par l’emploi d’un petit véhicule, toutes choses égales par ailleurs. On constate par exemple (Figure 3-11a) une augmentation de 90 mn (soit 30% d’augmentation) du temps d’exploitation en utilisant une capacité de 10 colis plutôt que de 35 colis.
Nous rappelons que notre modèle adopte l’hypothèse, comme c’est le plus souvent le cas dans la littérature (Azi, et al., 2007) (Crainic, et al., 2015), selon laquelle le temps de service dépend uniquement du nombre de colis et non de la capacité du camion. Or, nos observations de terrain montrent plutôt que le temps de chargement au dépôt, de parking et de déchargement chez le client (Figure 3.4) est dépendant de la capacité du camion. En pratique, nous avons observé que plus de 50% du temps d’exploitation correspond au temps cumulé de service (voir Annexe 3) et que celui-ci dépend à la fois du degré de congestion et de la capacité du camion.
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Par l’étude suivante, nous avons donc souhaité approfondir l’analyse des paramètres qui conditionnent le temps de service. Cette étude complémentaire consiste à tester plusieurs jeux de valeurs pour chaque paramètre, pour déterminer les seuils à partir desquels un petit véhicule aurait l’avantage sur un plus gros véhicule, en compensant l’augmentation du temps cumulé de trajet par une diminution du temps cumulé de service.