Les approches de résolution

Il y a deux solutions extrêmes:
  • Se caler sur la demande, et adapter au mieux la capacité (ce qui coute en changement de capacité, mais minimise les coûts de stockage), approche quelque fois dite synchronisée
  • Utiliser le stock nécessaire pour travailler à nombre de ressources constant (et éventuellement déterminer le niveau optimal de ressource dans ce cas)

En fait, la vérité est souvent entre les deux, et comme dans de nombreux problèmes, on peut soit faire un simulateur et faire une approche essais erreurs, soit faire de l’optimisation en utilisant la programmation linéaire, en nombres entiers ou non, selon le modèle choisi.

Un tableur peut permettre d’évaluer correctement les conséquences d’une proposition de l’utilisateur, tout en lui permettant de se limiter à des propositions qui lui semblent raisonnables. De fait, l’espace de décision est assez restreint, donc la méthode itérative par simulation est souvent suffisante.

L’optimisation par programmation linéaire est aussi assez facile à utiliser, mais il est difficile de rentrer dans le modèle un certain nombre de contraintes moins formalisées. Par exemple :

  • Le choix de diminuer la capacité a des conséquences humaines importantes, et ce choix n’est pas forcément automatisable,
  • L’utilisation ou non de la sous-traitance n’est souvent pas seulement mécanique, cela demande des certifications, du partenariat, et on ne peut pas automatiquement supprimer un sous-traitant ou lancer une sous-traitance pour une période trop courte,
  • Le changement de quart de travail est toujours possible, mais on ne peut pas changer constamment le mode de travail des opérateurs. Non seulement il y a des conventions collectives, mais il en va de la santé des personnes. Ces décisions doivent être soit exceptionnelles, soit durables.

En conclusion, le plan de production est souvent une opération suffisamment stratégique pour que l’on préfère utiliser une simulation de décisions prises par un manager.