Introduction

MASA Group, éditeur de logiciels, spécialisé dans la planification et l’optimisation des processus industriels, a développé une activité dédiée à l’environnement. Un des logiciels de cette activité est un outil d’aide à la planification des tournées de collecte de déchets industriels. Ce logiciel a été adapté et déployé dans le cadre d’un projet mené par MASA et Onyx, un des leaders mondiaux de la gestion des déchets.

Pour qu’il puisse être utilisé de façon opérationnelle, un outil d’aide à la décision doit allier une modélisation métier réaliste, une production de solutions réalisables et une ergonomie adaptée aux besoins des exploitants.
Dans le cadre de l’optimisation de tournées, la modélisation métier comprend une partie géographique importante.

Le but de cet article est :
- de présenter rapidement la problématique et le logiciel
- de partager l’expérience acquise dans la « modélisation géographique ».

La tournée de collecte de déchets industriels

La collecte de déchets industriels, comme la collecte d’ordures ménagères avec laquelle le grand public est plus familier, est essentiellement une activité de services. Elle subit cependant toutes les pressions du monde économique actuel et prend de plus en plus exemple sur le monde des transports et de la logistique où la notion de rentabilité des tournées est primordiale, sans pour autant nuire à la qualité de service. Par ailleurs, comme pour le monde du transport, les contraintes légales et sociales sont de plus en plus nombreuses. Enfin, comme tout ce qui touche à l’environnement, les contraintes sécuritaires deviennent de plus en plus strictes (ex : traçabilité des déchets toxiques).

Malgré la complexité de la problématique, la gestion des tournées au quotidien est encore essentiellement manuelle. Ainsi, le plus souvent, un agent de planning manipule des fiches sur un planning mural (Figure 1). Il distribue les commandes du lendemain aux différents chauffeurs à partir de son expérience, des habitudes et d’un certain nombre de règles issues de sa connaissance personnelle du métier (regroupement géographique par exemple). Il peut se servir d’une carte papier pour étudier les localisations, mais il utilisera plutôt, par manque de temps, des ratios standards comme la durée moyenne par tour. Il doit également gérer la réalisation de la journée en cours et trouver des solutions aux aléas d’exploitation (commande urgente, panne de véhicule, chauffeur indisponible, etc).

Figure 1 : Photo d’un planning mural avec ses fiches

A première vue, la problématique de planification des tournées de collecte de déchets industriels semble très proche de la problématique de tournées de livraison, problématique pour laquelle il existe de nombreuses solutions sur le marché.

En fait, la problématique est plus complexe : il ne s’agit pas simplement pour un chauffeur de partir de son « dépôt » le matin, de rendre visite successivement à n clients, pour livrer des marchandises ou pour enlever des colis, puis de revenir à son dépôt. Ici, chaque commande peut impliquer le passage par plusieurs lieux géographiques : pour servir un client, il faut aller chercher un conteneur vide dans un des dépôts liés à l’agence d’appartenance du chauffeur (ex : une benne 30m3 pour du carton d’emballage), échanger le conteneur vide contre le conteneur plein du client, vider le conteneur plein dans un lieu spécifique appelé exutoire (centre de tri, centre d’incinération, centre d’enfouissement technique, etc.), puis réutiliser ou reposer le conteneur dans un des dépôts, après nettoyage éventuel. Certains clients possèdent leur propre conteneur : il faut alors le prendre, aller le vider et le rapporter (c’est un « aller-retour »).

De plus, le « stock » de conteneurs vides est souvent une ressource critique partagée par plusieurs chauffeurs. Lorsqu’il n’y a plus de conteneur vide, le chauffeur peut effectuer un aller-retour, ce qui est plus coûteux en temps de prestation, en temps de travail et en kilomètres à parcourir puisqu’il faut revenir chez le client (ceci n’étant possible que si le client n’est pas un site industriel qui fonctionne en flux tendu et qui doit toujours avoir un conteneur vide dans lequel déverser ses déchets). Il peut également être intéressant de contraindre la tournée d’un chauffeur en lui demandant de servir un client le matin, pour que le conteneur vide puisse être utilisé l’après-midi, par un autre chauffeur et pour un autre client, et ainsi obtenir un coût d’exploitation globalement plus intéressant.

Ainsi, le chauffeur repasse souvent par les mêmes lieux (exutoire ou dépôt de conteneurs) et son parcours n’a rien d’un « pétale de marguerite » comme souvent dans le cas des tournées de livraison. Il peut toutefois économiser du temps et des kilomètres s’il prend une remorque, sous certaines conditions bien évidemment.

L’outil opérationnel

BlueKaizen Industrial Waste, une fois les informations sur les véhicules, chauffeurs et commandes récupérées depuis le système d’information global, permet dans un premier temps une planification manuelle assistée (Figure 2). Cette fonctionnalité permet une appropriation plus facile de l’outil par les agents de planning. Il s’agit de reproduire virtuellement le planning en permettant à l’utilisateur de déplacer les fiches à l’écran tout en générant des alertes (notamment pour les incompatibilités) et des indicateurs (par exemple le temps de travail total ou le coût d’exploitation) correspondant aux conséquences des choix de l’agent de planning. L’agent de planning retrouve dans l’outil toutes les informations dont il a besoin, en particulier celles qui n’étaient formalisées nulle part auparavant.

Figure 2 : L’outil opérationnel permet de manipuler un planning mural virtuel. La partie gauche correspond à l’arborescence des vues et quelques indicateurs. La partie centrale correspond à la vue du planning mural virtuel, la partie droite étant le panier de commandes non encore affectées et la fiche complète de la commande sélectionnée (fiche en T). Tout se fait par simple glisser-déposer.

Petit à petit, l’agent de planning apprend à n’utiliser que la deuxième fonctionnalité, à savoir une optimisation automatique du planning. Les multiples critères d’optimisation sont fixés par le responsable d’exploitation en fonction de sa stratégie, mais certains peuvent être modifiés, en temps réel, par l’agent de planning, afin de guider le processus d’optimisation et l’adapter aux conditions du jour.

Enfin, l’outil génère des feuilles de mission pour les chauffeurs et des rapports pour les responsables d’exploitation. Les feuilles de mission sont suffisamment précises pour que les chauffeurs (et l’agent de planning) aient une vision claire de leur journée, avec les temps passés chez chaque client, les trajets à effectuer et les indications (où, quand et comment) pour récupérer les conteneurs dont ils auront besoin (Figure 3).

Figure 3 : L’outil génère des feuilles de mission (chaque étape correspond à un lieu, un horaire et une série d’actions comme prendre un conteneur, servir un client ou vider des déchets à l’exutoire), des cartes avec les trajets détaillés (sites clients en points bleus, trajet en rouge), ainsi que le suivi du stock de conteneurs (chaque ligne correspond au stock d’un type de conteneur – un 15 m3 – dont la quantité présente au parc varie au cours de la journée).

Les tournées sont également retournées vers le système d’information global, permettant un suivi des réalisés ou un transfert vers des ordinateurs embarqués dans les véhicules pour une aide à la navigation.

La modélisation métier

Pour qu’une solution proposée par l’outil d’aide à la décision soit réalisable et soit acceptée par l’agent de planning (l’utilisateur final) ainsi que les chauffeurs, il faut une modélisation fine du métier et en particulier des horaires. Les feuilles de mission n’ont de sens que si les horaires indicatifs ne sont pas trop éloignés de ce qui sera effectivement réalisé. De plus, une meilleure utilisation mutuelle des conteneurs – ce que l’outil permet – implique une meilleure synchronisation entre les chauffeurs, d’où l’importance supplémentaire de modéliser correctement les horaires.
De ce fait, outre la prise en compte de contraintes classiques (permis des chauffeurs, accessibilité des sites par certains véhicules, horaires d’ouverture ou de rendez-vous, etc.) et de contraintes spécifiques au métier de la collecte de déchets industriels (habilitations des chauffeurs, type de conteneur, etc.), nous nous sommes attachés à modéliser tous les aspects temporels : les temps opératoires pour les différentes manipulations de conteneurs (plus complexes qu’un simple temps de prestation sur un site), les temps de trajet entre les multiples lieux géographiques et l’évolution des stocks de conteneurs au cours de la journée.

La modélisation géographique

Bien entendu, la première étape pour la modélisation géographique consiste à géocoder l’ensemble des sites impliqués dans la collecte quotidienne (agence, dépôts, parcs de conteneurs, exutoires et sites clients). Suivant la qualité de la base de données commerciale, ce travail d’initialisation peut être entièrement automatique ou partiellement manuel. Le plus souvent, il suffit de corriger l’adresse. Parfois, il est nécessaire de consulter la carte et de placer le site manuellement (Figure 4).

Figure 4 : Le module de géocodage permet de localiser l’ensemble des sites impliqués dans la collecte quotidienne. Les adresses mal orthographiées peuvent être corrigées et certains sites difficiles peuvent être placés manuellement sur la carte.

La deuxième étape consiste à choisir le bon niveau de détail pour le module de calcul des itinéraires (distancier). BlueKaizen Industrial Waste prend en compte les éléments suivants :
- Les profils de vitesse par classe de véhicule : vitesse moyenne de circulation sur chaque tronçon routier.
- Les conditions de circulation (par tranche horaire) : par exemple « fluide » la nuit et le matin très tôt, « dense » le matin (notamment avec des embouteillages dans le sens banlieue – Paris), « normale » pendant la journée et à nouveau « dense » en soirée (notamment avec des embouteillages dans le sens Paris – banlieue).
- Les conditions météorologiques (on roule moins vite par temps de pluie).

Il s’agit de trouver un bon compromis entre précision du modèle, volume de la base de données associée (une matrice de temps de trajet, de distance et de points de passage par typologie de distancier) et surtout réalisme du calcul (si les conditions de trafic sont complètement aléatoires, alors il est inutile d’avoir un modèle précis).

Il faut par ailleurs choisir si le calcul des itinéraires doit privilégier le temps de trajet (qualité de service et temps de travail) ou la distance (coût kilométrique).

Le distancier de BlueKaizen Industrial Waste recherche le meilleur itinéraire entre deux sites en prenant en compte des caractéristiques standards, présentes dans les données cartographiques :
- Les types de tronçon routier et les vitesses maximales autorisées (la vitesse moyenne donnée par le profil de vitesse étant appliquée)
- Les restrictions (sens de circulation, interdiction poids lourd, interdiction de tourner)

Mais d’autres caractéristiques sont également prises en compte :
- Privilégier les itinéraires avec peu d’intersections à traverser
- Eviter les franchissements de voie (tourner à gauche)

Enfin, un module de caractérisation de tronçons routiers permet d’ajouter des informations souvent absentes des données cartographiques :
- Les travaux de longue durée (il n’est pas intéressant de répertorier les travaux de courte durée)
- Les tronçons interdits par arrêté préfectoral, par exemple au transport de matière dangereuse

La troisième étape, la plus fastidieuse, consiste à calibrer ce distancier.
On commence par ajuster les vitesses moyennes par tronçon routier (profil de vitesses) en fonction de la connaissance des gens du terrain (notamment les chauffeurs).

Si certains trajets sont connus (par expérience, par relevé des disques, voire par suivi GPS), on peut essayer une régression pour se rapprocher au mieux de la multitude de temps de trajet.

On peut également utiliser le module de caractérisation de tronçons routiers, mentionné plus haut, pour rendre compte de la spécificité de certains itinéraires (carrefour à embouteillages à certaines heures, nationale avec beaucoup de feux donc avec une vitesse moyenne réduite, etc.).

La gestion des aléas

Le modèle des temps opératoires et celui des trajets sont très précis mais restent bien entendu théoriques (statistiques). Il est nécessaire de pouvoir pallier les aléas, qu’ils soient de simples écarts par rapport au prévisionnel du fait du trafic routier, ou qu’ils soient plus importants, comme la panne d’un véhicule ou l’arrivée d’une nouvelle commande ultra-prioritaire.

L’objectif de l’outil d’optimisation n’est pas de tout replanifier de façon optimale mais de trouver rapidement une (bonne) solution qui intègre la nouvelle contrainte sans trop perturber le planning en cours. Ainsi, au-delà des fonctionnalités d’insertion de nouvelle commande ou de modification de ressource, BlueKaizen Industrial Waste permet de bloquer une partie du planning (ce qui a déjà été réalisé par exemple) ou d’orienter la réorganisation du planning.

Conclusion

L’utilisation de l’outil d’aide à la décision décrit dans cet article a permis des gains économiques directs substantiels mais également des gains indirects non négligeables (amélioration de la satisfaction client, meilleure réactivité du planning, capitalisation du savoir, sécurisation, visibilité et contrôle du processus, etc.).

C’est le résultat de la combinaison d’un moteur d’optimisation puissant, d’une modélisation métier fine et d’une ergonomie la plus conviviale possible.

La modélisation est par ailleurs l’aboutissement d’un travail de collaboration étroite avec les opérationnels, pour sa définition, et d’un travail de calibration sur données réelles, notamment pour les temps opératoires, dont les temps de trajet.

L’aspect géographique, à travers l’utilisation du composant MapObjects, des données cartographiques et des modules MASA, a été primordial.