Solution
Planning and Scheduling
Industrie
Agriculture
Résumé de l’étude
Défi à relever
Un groupe coopératif agricole français a été confronté à des difficultés dans l’optimisation de sa main-d’œuvre pour ses services de stockage et de logistique des céréales. La demande en charge de travail est très variable et saisonnière ce qui la rend difficile à satisfaire efficacement avec une main-d’œuvre essentiellement stable. A certaines périodes de l’année, les employés restaient inactifs, tandis qu’à d’autres moments, l’entreprise devait engager des dépenses extrêmement élevées en main-d’œuvre temporaire pour faire face aux périodes de forte demande. Les problèmes d’accès aux données et de visibilité ont également entravé les efforts de planification et d’ordonnancement de la main-d’œuvre.
La solution
DecisionBrain a fourni un système d’optimisation de la planification et de l’affectation de la main-d’œuvre sur mesure qui a permis d’améliorer l’anticipation de la demande, de mieux aligner la capacité de la main-d’œuvre avec la demande et de garantir ainsi un meilleur niveau de service ainsi que le respect des réglementations en matière de ressources humaines. Le système s’appuie sur un puissant solveur d’optimisation mathématique pour présenter aux planificateurs des plans d’effectifs recommandés qui permettent d’obtenir de bons résultats sur divers indicateurs de performance clés liés au niveau de service, aux coûts, à la satisfaction des employés et aux mesures d’efficacité.
Résultats
- La coopérative agricole a été en mesure de prendre des décisions plus éclairées et plus opportunes sur la base de données précises et actuelles.
- Augmentation de la productivité grâce à une meilleure adéquation entre la capacité de la main-d’œuvre et la demande de travail.
Aperçu
Le défi : l’adaptation de la planification de la main-d’œuvre pour les services de stockage et de logistique des céréales à la demande
Un groupe coopératif agricole français qui fournit des intrants agricoles, des services de stockage et de logistique des céréales, des aliments pour animaux et des équipements agricoles à ses membres et à ses clients. L’une de ses principales divisions fournit des services de stockage et de logistique des céréales dans 220 silos et installations de stockage dans toute la France.
Cette division a dû faire face à un problème de dotation en personnel pour répondre aux demandes de travail fluctuantes et saisonnières dans ses différentes installations. Il arrivait fréquemment que certaines installations soient en sureffectif ou en sous-effectif, ce qui entraînait des inefficacités et des retards de livraison.
La solution
Planification et optimisation de l’affectation de la main-d’œuvre
Pour relever les défis de la visibilité de la demande et de l’optimisation de la main-d’œuvre, l’entreprise s’est associée à DecisionBrain pour mettre en œuvre un système complet d’optimisation de la planification de la main-d’œuvre.
La première partie de la solution s’est focalisée sur l’amélioration de l’anticipation de la demande grâce à des méthodes standardisées et à des changements de processus. Il s’agissait notamment de suivre les niveaux actuels des stocks de céréales et d’utiliser des outils de prévision alimentés par l’apprentissage automatique qui utilisaient des données provenant de la météo et de l’imagerie satellite. En combinant les données d’inventaire au niveau des sites avec les résultats de ces outils de prévision, l’entreprise a pu mieux anticiper la demande de travail par jour, par semaine, par activité et par site (silo).
Le système a également intégré les données relatives à la localisation, aux compétences, aux contraintes de déplacements et aux restrictions des heures de travail des employés provenant des RH et d’autres systèmes, ce qui a permis de mieux aligner la capacité de la main-d’œuvre sur la demande tout en respectant les règles des RH et en tenant compte des préférences des employés. Il en résulte une image plus précise et plus complète de la demande de travail et de la capacité de la main-d’œuvre, ce qui permet aux planificateurs de mieux collaborer et de prendre des décisions plus éclairées.
Maintenant que les données sont intégrées dans le système d’optimisation de la planification des effectifs, elles sont régulièrement traitées par le solveur d’optimisation mathématique du système, qui est le « cerveau » du système. Ce solveur évalue rapidement des millions de plans possibles et présente aux planificateurs les affectations de personnel et les horaires recommandés qui permettent d’obtenir les meilleurs résultats en termes d’indicateurs clés de performance (ICP) de l’entreprise, tels que le temps d’inactivité des employés, les coûts des sous-traitants, les délais de livraison aux clients et le niveau de service. Si nécessaire, les planificateurs peuvent ajuster manuellement les paramètres ou les plans, puis comparer les résultats des différents scénarios.
Résultats
Réduire les coûts des services de stockage et de logistique des céréales
Grâce au système d’optimisation de la planification de la main-d’œuvre de DecisionBrain, l’entreprise a pu réduire considérablement ses coûts d’exploitation pour les services de stockage et de logistique des grains en optimisant l’affectation de la main-d’œuvre aux silos, en minimisant l’utilisation des travailleurs temporaires et en réduisant la nécessité d’un traitement coûteux des grains grâce à une meilleure gestion de l’inventaire. Outre ces économies, la solution a permis à la coopérative agricole de prendre des décisions plus éclairées, étayées par des données claires et convaincantes. Cela permet à l’entreprise de justifier des investissements supplémentaires en ressources et de défendre ses recommandations ou ses décisions en toute confiance.
Comment en savoir plus ?
Pour en savoir plus sur l’optimisation des effectifs, consultez notre livre blanc Guide to Workforce Optimization ou ou contactez-nous !
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