Développer des outils personnalisés d’optimisation de la chaîne d’approvisionnement, Excel VBA

Développer des outils personnalisés d’optimisation de la chaîne d’approvisionnement, Excel VBA

Voici une explication détaillée de la manière dont vous pouvez développer des outils personnalisés d’optimisation de la chaîne d’approvisionnement en utilisant Excel VBA. Ce code vous aidera à optimiser différents éléments de la chaîne d’approvisionnement, tels que l’inventaire, les coûts de transport, et les plannings.
Objectif :
L’objectif de développer des outils d’optimisation de la chaîne d’approvisionnement personnalisés avec Excel VBA est de créer des solutions automatisées qui améliorent différents aspects de la chaîne d’approvisionnement, tels que la minimisation des coûts de transport, l’optimisation des niveaux d’inventaire, la réduction des ruptures de stock, et l’amélioration des prévisions de la demande. Avec VBA, vous pouvez automatiser l’analyse des données, créer des modèles et générer des rapports pour prendre de meilleures décisions d’affaires.
Étapes à suivre pour l’implémentation :
1. Collecte des données : Rassemblez les données relatives aux opérations de la chaîne d’approvisionnement, comme les niveaux d’inventaire, l’historique des commandes, les délais de livraison, les coûts de transport, les prévisions de demande et les données des fournisseurs.
2. Identification du problème : Définissez le problème à résoudre. Cela peut aller de l’optimisation des stocks, de la minimisation des coûts de transport, de l’amélioration des délais de livraison, ou de l’équilibrage de l’offre et de la demande.
3. Développement du modèle d’optimisation :

• Choisissez la technique d’optimisation. Dans une chaîne d’approvisionnement, vous pouvez utiliser des méthodes telles que la programmation linéaire (PL), la programmation en nombres entiers (PNI), ou des heuristiques.
• Par exemple, minimiser les coûts de transport sous des contraintes telles que les niveaux d’inventaire, la demande et les délais de livraison.

4. Implémentation en VBA : Créez les fonctions et macros nécessaires dans Excel VBA pour automatiser le traitement des données et l’optimisation. Utilisez l’outil Solver d’Excel, qui s’intègre bien avec VBA pour résoudre les problèmes de programmation linéaire.
5. Interface de saisie/sortie des données : Créez des formulaires conviviaux dans Excel. Cela peut inclure des tableaux de bord, des graphiques ou des tableaux où les utilisateurs peuvent saisir de nouvelles données et voir les résultats de l’optimisation.
6. Automatisation : Une fois le modèle développé, automatisez le processus à l’aide de VBA pour déclencher les calculs, mettre à jour les données et actualiser les résultats en fonction des nouvelles informations.
7. Tests et validation : Testez le code VBA avec des données réelles ou simulées et validez les résultats par rapport à des solutions connues ou des références.
Exemple de code VBA :
Ce code montre un exemple simple d’optimisation de la chaîne d’approvisionnement, où nous cherchons à minimiser les coûts de transport tout en satisfaisant la demande dans différentes localités. Nous utiliserons l’outil Solver d’Excel pour résoudre un problème de transport simple.
Problème :
Nous avons plusieurs fournisseurs (A, B et C) et plusieurs clients (X, Y et Z). Les coûts de transport sont différents de chaque fournisseur à chaque client, et nous voulons déterminer la quantité optimale de marchandises à transporter pour minimiser le coût total.
Les données fournies sont :

• Approvisionnement des fournisseurs : 100 unités de A, 150 de B et 120 de C.
• Demande des clients : 80 unités pour X, 100 pour Y et 90 pour Z.
• Matrice de coûts : Le coût de transport par unité de chaque fournisseur à chaque client.

Code VBA pour implémenter l’optimisation :

Sub OptimisationChaineApprovisionnement()
    Dim SolverOk As Boolean
    Dim SolverResult As Integer
    ' Définir les variables pour les paramètres de Solver
    Dim costRange As Range
    Dim demandRange As Range
    Dim supplyRange As Range
    Dim transportRange As Range
    ' Définir les plages de données (supposons que ces données sont dans la première feuille du classeur)
    Set costRange = Sheets("Feuil1").Range("B2:D4") ' Matrice des coûts de transport des fournisseurs vers les clients
    Set demandRange = Sheets("Feuil1").Range("B6:D6") ' Demande des clients
    Set supplyRange = Sheets("Feuil1").Range("B7:B9") ' Approvisionnement des fournisseurs
    Set transportRange = Sheets("Feuil1").Range("B9:D11") ' Variables de décision (quantités à transporter)
    ' Étape 1 : Définir la fonction objectif (minimiser le coût total)
    SolverOk = SolverOk.SetCell("E1", "Minimize") ' Définir la cellule objectif (le coût total en E1)
    ' Étape 2 : Définir les contraintes
    SolverOk.AddConstraint transportRange, SolverConstType:=1, Formula:=demandRange ' Contraintes de demande totale (par exemple pour le client X)
    SolverOk.AddConstraint transportRange, SolverConstType:=2, Formula:=supplyRange ' Contraintes d'approvisionnement total (par exemple pour le fournisseur A)
    ' Étape 3 : Utiliser Solver pour optimiser
    SolverResult = SolverSolve(True)
    ' Étape 4 : Afficher les résultats
    If SolverResult = 1 Then
        MsgBox "Optimisation terminée avec succès !"
    Else
        MsgBox "L'optimisation a échoué."
    End If
End Sub

Explication du code :

• Configuration de Solver : Nous utilisons l’outil Solver d’Excel pour résoudre le problème d’optimisation. L’objet SolverOk définit la cellule objectif (qui calcule le coût total de transport).
• Contraintes : Les contraintes s’assurent que le total des transports ne dépasse pas l’approvisionnement disponible et que le total des transports vers chaque client satisfait la demande.
• Calcul du coût : Le code suppose que la matrice de coûts (de chaque fournisseur à chaque client) est déjà définie dans Excel, et les quantités de transport sont des variables de décision que Solver va ajuster.
• Exécution de Solver : La méthode SolverSolve est utilisée pour calculer la solution optimale.

Résultat exemple :
Une fois que Solver a terminé l’optimisation, il affichera les quantités optimales à transporter qui minimisent les coûts de transport, en fonction des contraintes fournies.
Par exemple, dans Excel, vous pourriez voir :

• • Une matrice de coûts comme celle-ci :

• La solution pourrait être affichée dans la matrice de transport, comme suit :

        X        Y       Z

A      50      30     20
B      50      70     30
C        0       0      20
Cela représente la quantité optimale de marchandises à transporter de chaque fournisseur à chaque client pour minimiser les coûts de transport.
Explication du processus d’optimisation :

• Contraintes d’approvisionnement : Le total des transports de chaque fournisseur ne doit pas dépasser l’approvisionnement disponible.
• Contraintes de demande : Le total des transports vers chaque client doit satisfaire la demande.
• Fonction objectif : L’objectif est de minimiser le coût total de transport, qui est calculé en multipliant les quantités de transport par la matrice de coûts.

Points clés pour personnaliser :
1. Complexité : Cet exemple utilise un problème de transport simple. Pour des scénarios réels, le problème peut être beaucoup plus complexe, impliquant plusieurs éléments de la chaîne d’approvisionnement tels que les plannings de production, les emplacements des entrepôts, ou la demande dynamique.
2. Contraintes multiples : Vous pouvez ajouter plus de contraintes, comme la capacité de production, les délais de livraison ou les limites de stock, pour rendre le modèle plus réaliste.
3. Techniques d’optimisation avancées : Vous pourriez avoir besoin d’utiliser des techniques plus avancées comme la programmation linéaire en nombres entiers (PLNE) pour des modèles plus complexes. VBA peut être intégré avec des solveurs externes comme CPLEX ou Gurobi.
Conclusion :
Ce code VBA et cette explication montrent le processus de développement d’outils personnalisés d’optimisation de la chaîne d’approvisionnement. En utilisant VBA et l’outil Solver, vous pouvez créer des modèles qui aident à minimiser les coûts de transport, à équilibrer l’offre et la demande, et à rationaliser la chaîne d’approvisionnement. À mesure que vos besoins évoluent, vous pouvez étendre le modèle en ajoutant plus de complexité, comme la prise en compte de critères multiples, des structures de coûts plus détaillées ou des facteurs dynamiques dans la chaîne d’approvisionnement.