L’ordonnancement, c’est la science derrière le nombre de caisses dans un supermarché. Ça permet au pressing de savoir le nombre de machines dont il a besoin et au SAV le temps d’attente moyen avant de vous répondre.
Il y a quelques années, j’étais fascinée par l’ordonnancement. Comment optimiser la réalisation des choses de la vie pour aller plus vite. Je pense que c’était une confirmation supplémentaire de plus de mon driver dépêche toi. Bref, j’en ai fait le sujet de mon mémoire de fin d’études d’ingénieur.
Comment l’ordonnancement fonctionne
L’idée derrière l’ordonnancement est d’identifier le nombre de “machines” en fonctionnement idéal. On prend en considération leur spécificités : elles font toutes le même job ou pas ? Elles fonctionnent en continu ou font des pauses ? Leur vitesse est elles similaire ou pas ? La longueur des files d’attente souhaitée …
Ensuite on calcule la meilleure logique de répartition des travaux qui arrivent. Si on trouve une solution parfaite unique on rédige un algorithme, sinon c’est une heuristique.
Par exemple : le pressing met les couettes dans les machines A et B toutes les 2 heures. Il lance la machine C avec les couleurs disponibles toutes les heures. Tandis que la machine D lave les blancs toutes les heures. Pendant ce temps les 2 sèche-linge sont lancés toutes les demi-heure avec la dernière machine terminée.
Voyez-vous le problème avec ce système ? La personne qui tient le pressing et les clients ne sont pas des machines. L’employé peut être bloqué avec un client qui fait une réclamation au moment où il est censé lancer une machine. Les flux de vêtements peuvent varier. Le pressing peut souhaiter diviser par deux le nombre d’utilisations d’une machine s’il n’y a pas assez de vêtements à laver …
Or on ne peut pas faire appel à un mathématicien à chaque nouvelle contrainte. Donc soit chaque responsable du pressing doit avoir son diplôme d’ingénieur en informatique soit une autre approche doit être envisagée.
Test and learn
L’expérience permet d’affiner les pratiques. Lorsque l’organisation initiale n’est pas appropriée sur le long terme il faut savoir s’adapter et l’ordonnancement n’est pas toujours la solution. Expérimenter et s’adapter est la solution à ce moment là. Il faut lister les modifications envisagées et les prioriser. Il vaut mieux les expérimenter dans l’ordre afin de bien identifier la cause d’un problème s’il y en a un qui survient en cours de transformation.
Ainsi, sur des courtes périodes, on expérimente une idée quitte à l’ancrer si elle apporte un bénéfice ou l’abandonner dans le cas contraire.
Au fil du temps, notre pressing pourra faire une ou deux machines en moins et avoir un impact sur la planète et sa charge de travail.
Pour accélérer les tests il existe une notion appelée A/B Testing qui envisage de paralléliser différentes pratiques testées pendant un certain temps et de comparer les résultats en conservant le meilleur. Dans le cas du pressing c’est difficilement envisageable mais dans le cas d’un site e-commerce par exemple, avec le nombre considérable de clients l’outil devient très intéressant.
L’intelligence artificielle pour améliorer les choses
En test and learn, il est nécessaire de passer des mois et des années avant de trouver le fonctionnement optimal. En ordonnancement, il faudrait refaire des calculs à chaque fois qu’une machine est remplacée, ou qu’elle est moins performante ou que les usages des clients ou les critères qualité évoluent.
Ainsi, on peut se poser la question de la pertinence d’une intelligence artificielle qui adapterait le programme aux usages. Elle tiendrait compte du jour de la semaine, de la saison, des jours fériés, des congés annuels, des congés des employés, etc.
En conclusion
Nos files d’attente et l’ordonnancement sont un sujet complexe. Il intervient partout, et notamment tout manager qui pense efficacité de sa chaine de production doit y faire face.
Nous n’avons pas tous un mathématicien pour nous aider. Il faut donc essayer, tester des choses et surtout, ne pas avoir peur de se tromper.
