Simulogic – simulation de flux logistique
Nous développons des modèles de simulation permettant d’analyser et d’optimiser les flux de production et de logistique.
Le principe de la simulation consiste à représenter le fonctionnement d’un système réel afin d’observer la manière dont ses processus évoluent dans différentes conditions. Le modèle reproduit les principales composantes du système, leurs interactions, les règles de fonctionnement, les ressources disponibles ainsi que les phénomènes de variabilité susceptibles d’influencer ses performances.
Cette représentation numérique permet d’étudier le comportement futur d’un système productif ou logistique lorsqu’il est soumis à différentes hypothèses : augmentation des volumes, modification des horaires, introduction de nouveaux équipements, évolution des règles d’ordonnancement, variation des temps de traitement ou indisponibilité de certaines ressources.
Plusieurs scénarios peuvent ainsi être testés et comparés sans perturber le fonctionnement réel des installations. La simulation permet notamment d’identifier les goulots d’étranglement, d’évaluer la capacité effective du système, de dimensionner les stocks et les ressources, et de mesurer les conséquences d’une décision avant sa mise en œuvre.
De nombreuses entreprises utilisent aujourd’hui ces outils pour remplacer ou compléter les calculs statiques, les essais sur le terrain et les prototypes physiques, dont la réalisation peut être longue, coûteuse ou difficilement réversible. La simulation constitue ainsi un véritable outil d’aide à la décision, permettant de réduire les risques, de sécuriser les investissements et de choisir une organisation sur la base de résultats quantifiés.
Comprendre vos flux. Décider avec la simulation.
Prestations proposées
Nous proposons des prestations adaptées aux besoins spécifiques de chaque client, qu’il s’agisse de petites études ciblées, de projets plus ambitieux, de la sélection de logiciel…
Notre approche se veut particulièrement souple, afin de s’intégrer facilement dans l’organisation et les contraintes de chaque entreprise.
L’objectif est de collaborer de manière fluide et efficace, sans complexité inutile ni friction dans la conduite des projets.
Développer
Modèles de simulation
Analyse et optimisation des systèmes industriels et logistiques par la simulation, dans le but d’explorer différents scénarios d’organisation et d’anticiper les performances futures des systèmes.
Analyse des problématiques d’ordonnancement avec ses différentes stratégies de pilotage de la production.
Achat licences
Conseil Logiciel
Grâce à notre connaissance des principales solutions de simulation du marché — telles que FlexSim, Simio, Plant Simulation, Witness ou AnyLogic — nous aidons les entreprises à identifier et à acquérir l’outil le plus adapté à leurs besoins.
Digital Twin
Jumeaux numériques
Le jumeau numérique repose sur l’intégration continue des données issues des systèmes industriels et des opérations afin de suivre et d’analyser le fonctionnement réel du système dans le temps.
Nous développons ces solutions en nous appuyant sur la plateforme technologique Microsoft Fabric.
Anticiper vos performances par la simulation
Simuler, c’est anticiper et mieux comprendre le comportement futur d’un système industriel.
La simulation dynamique des flux de production permet de tester des hypothèses, d’évaluer différents scénarios et de prendre des décisions éclairées avant toute modification réelle du système.
Systèmes de production
• Équilibrage de lignes d’assemblage
• Conception de systèmes de transfert entre postes de travail
• Dimensionnement des stocks intermédiaires
• Comparaison de stratégies de pilotage de la production
• Évaluation de la capacité
• Analyse de la synchronisation entre l’approvisionnement des pièces et l’assemblage
Flux logistiques et systèmes de transport
• Conception et dimensionnement d’entrepôts
• Analyse des procédures de préparation de commandes
• Dimensionnement d’une flotte de camions
• Étude des systèmes de régulation des flux de véhicules
• Conception et dimensionnement de hubs logistiques
Quand utiliser la simulation ?
La simulation devient particulièrement pertinente lorsque les systèmes industriels ou logistiques présentent un niveau de complexité qui rend difficile l’anticipation de leur comportement par le simple raisonnement ou par des calculs classiques.
Les approches comme la simulation par événements discrets, où les changements du système sont déclenchés par des événements (arrivée d’un produit, départ d’un véhicule, disponibilité d’une ressource), permettent de représenter fidèlement le fonctionnement réel d’un système. Dans certains cas, des approches de simulation continue peuvent également être utilisées lorsque les phénomènes évoluent de manière progressive dans le temps.
La simulation permet alors de mieux comprendre les interactions entre les différents processus, de tester des hypothèses sans perturber l’exploitation réelle et d’évaluer l’impact à moyen et long terme de différentes décisions d’organisation.
Elle constitue ainsi un outil particulièrement efficace pour améliorer la prise de décision et optimiser la performance de systèmes complexes, à condition de disposer de données suffisamment fiables et d’un modèle correctement structuré.
Situations typiques où la simulation apporte un gain certain
La simulation est particulièrement utile dans les situations où les décisions d’organisation ou d’investissement peuvent avoir un impact important sur la performance des opérations. Elle permet d’analyser différents scénarios avant leur mise en œuvre réelle.
Quelques exemples typiques :
• Mise en place ou modification d’une ligne de production ou d’assemblage
• Augmentation de capacité d’un atelier ou d’une usine
• Conception ou réorganisation d’un entrepôt logistique
• Analyse des goulots d’étranglement dans un système existant
• Évaluation de différentes règles d’ordonnancement ou de pilotage de la production
• Dimensionnement de stocks, ressources ou moyens de transport
• Étude d’impact d’une augmentation des volumes ou de la variabilité de la demande
Dans ces situations, la simulation permet detester plusieurs solutions sans risque, d’anticiper les effets des changements envisagés et de sécuriser les décisions d’investissement ou d’organisation.
Quelques exemples de modèles développés
Ces exemples illustrent certains cas où la simulation a permis d’analyser les flux, d’anticiper les contraintes et d’évaluer différents scénarios d’organisation.
(courtoisie Wavecrest Energy LLC)