Gil, Alvar Log Classification in the Hardwood Timber Industry: Method and Value LOG CLASSIFICATION IN THE HARDWOOD TIMBER INDUSTRY: METHOD AND VALUE ANALYSIS Présenté par: Alvaro Gil Candidat au Maîtrise Ès Sciences Appliquées École Polytechnique de Montréal Sous la supervision de: Jean-Marc Frayret Ph.D.
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Log Classification in the Hardwood Timber Industry: Method and Value Analysis
Industries with variable inputs, such as the forest product industry (FPI), the mining industry or the recycling industry, must cope with material uncertainty, which affects their ability to predict output yields. To deal with this, one can either reduce uncertainty at the source, or plan operations taking uncertainty into account. In the FPI, the first approach is generally used. For instance, the softwood lumber industry has adopted sophisticated transformation technologies that adapt sawing patterns to the log characteristic using scanners technology to acquire accurate information about work-in-process status. Another approach to reduce uncertainty is input material classification. Specific characteristics can be measured to classify input material and therefore reduce uncertainty within each class. However, whether the process involves logs, mining ores or recycled papers, material classification has a value and a cost according to how detailed it is performed. This research first proposes a method based on classification tree analysis to classify hardwood logs. Next, using agent-based simulation, it analyses the value of different classification strategies, from detailed, to no classification at all. Results show in the context of the hardwood lumber industry that the benefit of detailed classification is offset by its cost, while a relatively simple classification dramatically improves output yield.
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Gil, Alvaro (2014)Log Classification in the Hardwood Timber Industry: Method and Value Analysis
LOG CLASSIFICATION IN THE HARDWOOD TIMBER INDUSTRY: METHOD AND VALUE ANALYSIS
Présenté par: Alvaro Gil
Candidat au Maîtrise Ès Sciences Appliquées
École Polytechnique de Montréal
Sous la supervision de: Jean-Marc Frayret Ph.D.
Gil, Alvaro (2014)Log Classification in the Hardwood Timber Industry: Method and Value Analysis
Plan de la présentation
1. Introduction
2. Revue de la littérature
3. Méthodologie
4. Simulation
5. Analyse des résultats
6. Conclusions
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Introduction• Incertitude de matière primaire• Problématique de différentes industries : l'industrie minière,
l'industrie du recyclage, l'industrie des produits forestiers (FPI), etc.
• Solutions : réduire l'incertitude dans la source, ou planifier les opérations en tenant compte de l'incertitude
• Cette recherche est basée sur l’industrie des produits forestiers, dans le cadre d’une scierie des bois feuillus.
• Proposition: Nouvelle méthodologie de classification de la matière primaire (billes) basée sur des critères dimensionnels et qualitatifs qui permettront à l’industrie de la première transformation de mieux répondre aux besoins des utilisateurs des secteurs de transformation secondaire et tertiaire.
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Introduction
Problématique de scieries : Processus de transformation des billes en grosses étapes:
1. Réception et Triage
2. Sciage
3. Séchage
4. Rabotage
5. Distribution
De façon générale, le processus le plus critique est le sciage. Une grosse partie des efforts de recherche, planification et optimisation sont concentrés sur cette activité.
Plancher Armoire Escalier
Panneautage Meuble Moulure Palette
Entreprises de deuxième transformation
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Introduction
Problématique de scieries : • Le stratégie des scieries est limité à minimiser les coûts
d’approvisionnement qui sont basés dans les règles NHLA (« National Hardwood Lumber Association ») et maximiser l’utilisation des sciages.
• Malgré les efforts pour maximiser les bénéfices, si la bille choisie pour la transformation n’est pas assez bonne pour l’application finale (deuxième transformation), elle sera vendue à un prix plus bas.
• Il y a une déconnection entre les décisions prises au niveau de production de la première et de la deuxième transformation.
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Introduction
Problématique de scieries :(exemple de classification actuelle dans les scieries)
Attribues des billes
Espèce des billes
Prix de matière primairerésultantdes billes
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Introduction
Objectifs de la recherche :1. Proposer une nouvelle méthodologie de classification des
billes basée sur les besoins des utilisateurs de deuxième transformation
2. Mesurer la performance logistique des différentes méthodologies de classification en utilisant niveaux d’agrégation
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Revue de la littérature• Plusieurs sources consultées. • En général, nous avons trouvée en général, trois grosses
tendances dans la littérature1. Optimisation mathématique
2. Simulation
3. Classification des matérielles
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Revue de la littérature
1) Optimisation mathématique
• Maturana, Pizani, et Vera (2010) • Alvarez et Vera (2011)
• Beaudoin, LeBel, et Frayret (2007)
• Zanjani, Nourelfath, et Ait-Kadi (2009, 2010)
Remarquent la nécessité d’information précise dans le contexte de l’optimisation robuste et l’application des techniques heuristiques pour résoudre le problème de maximisation.
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Revue de la littérature
1) Optimisation mathématique
• Maturana, Pizani, et Vera (2010) • Alvarez et Vera (2011)
• Beaudoin, LeBel, et Frayret (2007)
• Zanjani, Nourelfath, et Ait-Kadi (2009, 2010)
Proposent une approche MIP pour supporter la programmation annuelle de déforestation, en combinaison avec techniques de Monte-Carlo et une simulation à base des règles de base pour adresser le problème de l’incertitude d’information dans la source
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Revue de la littérature
1) Optimisation mathématique
• Maturana, Pizani, et Vera (2010) • Alvarez et Vera (2011)
• Beaudoin, LeBel, et Frayret (2007)
• Zanjani, Nourelfath, et Ait-Kadi (2009, 2010)
Modèle de programmation stochastique multiétage pour l’ordonnancement de la production dans une scierie avec des rendements aléatoires et incertitude dans la demande.
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Revue de la littérature
2) Simulation
• Reeb (2003) • Grigolato, Bietresato, Asson, et
Cavalli (2011)
• Beaudoin et al. (2013)
• Frayret (2011)• J. M. Frayret et al. (2007) • Forget et al, (2008) • Yanez et al (2009) • Elghoneimy et Gruver (2011)
Simulation à événements discrets pour prédire le volume de production dans différents scénarios, basés sur certains attributs des billes.
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Revue de la littérature
2) Simulation
• Reeb (2003) • Grigolato, Bietresato, Asson, et
Cavalli (2011)
• Beaudoin et al. (2013)
• Frayret (2011)• J. M. Frayret et al. (2007) • Forget et al, (2008) • Yanez et al (2009) • Elghoneimy et Gruver (2011)
Simulation à événements discrets dans le contexte de gestion de parc à grumes (log yard), pour réduire le temps de cycle des camions et la distance totale parcourue par chargeur.
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Revue de la littérature
2) Simulation
• Reeb (2003) • Grigolato, Bietresato, Asson, et
Cavalli (2011)
• Beaudoin et al. (2013)
• Frayret (2011)• J. M. Frayret et al. (2007) • Forget et al, (2008) • Yanez et al (2009) • Elghoneimy et Gruver (2011)
Simulation à base d’agents pour tester différentes stratégies d’ordonnancement de la production et de collaboration des intervenants dans la chaine d’approvisionnement, pour répondre aux changements de l’environnement (exogènes).
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Revue de la littérature
3) Classification des matérielles
• Petutschnigg and Katz (2005)
• Zhang & Liu (2006)
• Tong and Zhang (2006) used
Modèle non-linéaire pour prédire le rendement des billes selon le diamètre et la longueur, et le type de bille. Le modèle a été basée sur les observations historiques.
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Revue de la littérature
3) Classification des matérielles
• Petutschnigg and Katz (2005)
• Zhang & Liu (2006)
• Tong and Zhang (2006) used
Techniques paramétriques et non paramétriques pour prédire le volume de récupération des billes d’un type spécifique (black spruce).
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Revue de la littérature
3) Classification des matérielles
• Petutschnigg and Katz (2005)
• Zhang & Liu (2006)
• Tong and Zhang (2006) usedLogiciel de simulation dédié Optitek pour prédire le rendement des billes basé sur le scanning des billes.
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Méthodologie Information disponible
Analyse des données
Arbres de classification
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Méthodologie• Information réelle d’une scierie feuillue au Québec• Recherche d’information détaillée par FPInnovations en
utilisant technologie de numérisation• Base des données avec plusieurs mesures de 240 billes, qui
représentent la production d’une journée de travail complet dans une scierie à deux lignes (1900 billes).
• Pour chaque bille on a :
Information disponible
Analyse des données
Arbres de classification
• Position (U ou B)• Diamètre de fin de but
MRN (cm)• Nombre des faces
claires• Pourcentage de cœur
par rapport au diamètre de fin de but
• Pourcentage de
déduction totale• Temps de sciage• Coût• Qualité selon la norme
MRN• Volume de la bille• Volume de sciage
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Méthodologie• Après le processus de sciage, les 240 billes ont été
transformées en 2150 planches et analyses avec un scanneur industriel (BorealScan) qui a permis de prédire le rendement par type d’application dans la deuxième transformation.
• Ceci nous a permis de connaitre le rendement dans chaque un des sept secteurs (Plancher, Armoire, Escalier, Panneautage, Meuble, Moulure, Palette) ainsi que le coût moyen d’approvisionnement par application (coût des billes / rendement obtenu en Mpmp)
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Méthodologie• Estimation de rendements par application : Très basse efficacité
de prédiction par des méthodes linéaires et non linéaires. En plus, les modèles prédictifs demandent une seule application par bille ce qui n’est pas véridique.
• Arbres de classification : • Technique non linéaire pour prédire l’appartenance d’une observation à une ou
plusieurs catégories basé sur un ensemble d'attributs appelés variables prédictives.
Information disponible
Analyse des données
Arbres de classification
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MéthodologieApplication des arbres de classification à la base des données des billes• Variables prédictives : Attributs des billes• Variables dépendantes : Valeurs binaires en indiquant si la bille
appartient ou pas au secteur de transformation• Comme il n'y a pas suffisamment d'informations pour toutes les billes,
la première étape consiste à choisir le nombre des observations correspondantes à chaque application.
• Pour ce faire, nous avons divisé la gamme de coûts unitaires du bois par application de toutes les billes en percentiles.
• Cela s'est traduit par une matrice de valeurs binaires indiquant si oui ou non la bille vient du percentile (voir tableau 2).
• En plus, nous avons calculé le coût moyen d’approvisionnement par seuil (voir tableau 3).
Information disponible
Analyse des données
Arbres de classification
Voir exemple
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Nombre de faces claires 0 à 1 >=2 >= 3 4 0 à 3 4 3 à 4 4 0 à 3 4
Grosseur du cœur au fin bout < 45% < 28% < 45% < 46% >= 32%
Pourcentage de déduction MRN > 12% <
17% < 7 %
• Finalement, avec les arbres de classification individuels, nous avons construit un grille de classification qui peut être utilisé dans le processus de réception pour classer les arbres par application en fonction des attributs.
Tableau 6Grille de classification
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Simulation Description du processus
Modèle de simulation
Design des expériences
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Simulation
Processus à quatre grosses étapes:1. Les camions arrivent dans la zone de
réception avec une charge d’entre 80 à 120 billes (distribution aléatoire). Les billes sont déchargées à terre et mesurées pour payer la charge.
2. Les billes sont transportées par un chargeur (Loader) vers le parc à grumes.
3. Lorsque la quantité des billes est relativement basse dans la zone de sciage, les billes sont transportées vers la scierie.
4. Les sciages sortent de la scierie vers les processus de séchage, rabotage et distribution.
Description du processus
Modèle de simulation
Design des expériences
Scierie
Reception
Parc
à g
rum
es
1
2
3
4
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Simulation Description du processus
Modèle de simulation
Design des expériences
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Simulation Description du processus
Modèle de simulation
Design des expériences
Réception
Parc à grumes
Sciage
Parc à sciages
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Simulation Description du processus
Modèle de simulation
Design des expériences
Réception
Parc à grumes
Sciage
Parc à sciages
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Simulation Description du processus
Modèle de simulation
Design des expériences
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Simulation• Modèle hybride de simulation des événements discrets et de
simulation à base d’agents• Architecture générale du modèle (figure ci-dessous)• Logiciel spécialisé (AnyLogic)
Description du processus
Modèle de simulation
Design des expériences
Agent planificateur
Séchage RabotageTriage basé sur les règles
Deuxième transformation
Source externe
Processus de sciage
Utilisateur final
Triage de base
b c da
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SimulationDéfinition des agents
• Agent Camion
• Agent Chargeur
• Agent Scierie
Description du processus
Modèle de simulation
Design des expériences
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SimulationDéfinition des agents
• Agent Camion
• Agent Chargeur
• Agent Scierie
Description du processus
Modèle de simulation
Design des expériences
Agent réactif, avec une capacité de transport limité, et temps d’arrivée aléatoire pendant la journée.
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SimulationDéfinition des agents
• Agent Camion
• Agent Chargeur
• Agent Scierie
Description du processus
Modèle de simulation
Design des expériences
Deux tâches: Décharger le camion et transporter les billes vers le parc à grumes ainsi que vers la scierie.
Dans l’activité de déchargement, étant donné qu’il faut mesurer les billes, on veut utiliser la grille de classification pour établir la ou les applications pour lesquelles la bille est valide. À partir de cette classification, la bille est placée dans des piles temporaires avant d’être transportée vers le parc. Ces piles sont créées en fonction de la stratégie de classification.
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SimulationDéfinition des agents
• Agent Camion
• Agent Chargeur
• Agent Scierie
Description du processus
Modèle de simulation
Design des expériences
Les billes classées sont transportées vers le parc à grumes en lots de 5 à 10 billes, et placées dans zones prédéfinies. En fonction du plan de production, une zone est périodiquement définie comme principale, donc toutes les billes sont prises de cette pile.Lorsque l’inventaire tampon en face de la scierie est plus bas qu’une valeur fixe, le chargeur cherche les billes pour alimenter le processus. Si la pile est vide, le chargeur prend une bille d’une pile alternative (la plus proche) pour éviter que le processus s’arrête.
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SimulationDéfinition des agents
• Agent Camion
• Agent Chargeur
• Agent Scierie
Description du processus
Modèle de simulation
Design des expériences
Agent réactif. Le temps de travail est défini en fonction de volume des billes (connu). Flux poussé, sans priorité.
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Simulation
Parc à grumes
À fin de conserver le même schéma de la scierie de référence, nous avons désignée un parc à grumes avec des caractéristiques similaires pour mieux capturer des aspects clés comme le espace et la distance.
Description du processus
Modèle de simulation
Design des expériences
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Simulation
Parc à grumes
Description du processus
Modèle de simulation
Design des expériences
Gil, Alvaro (2014)Log Classification in the Hardwood Timber Industry: Method and Value Analysis
Simulation
Parc à grumes
Description du processus
Modèle de simulation
Design des expériences
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Simulation
Parc à grumes
Description du processus
Modèle de simulation
Design des expériences
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SimulationConfiguration de la simulation• Horizon : Une semaine de production (lundi à vendredi)• Journée de travail : 8h à 17h• Une seule espèce : bouleau jaune (Yellow birch)• Une ligne de production dans la scierie (20 Mpmp /faction de
9h ou 1.000 billes approximatives) • Un chargeur (capacité maximale = 15 billes)• Allocation d’un inventaire initial (trois scénarios possibles)
Description du processus
Modèle de simulation
Design des expériences
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SimulationInventaire initial• Trois niveaux prédéfinis: 0, 12.000 et 24.000 billes• Ce qui représente: 0, 2 et 4 semaines de production
approximatives. • Les billes sont incluses dans le modèle dès le début et
classées selon la stratégie du scénario.
Description du processus
Modèle de simulation
Design des expériences
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SimulationOrdonnancement de la production• En ligne avec les applications de deuxième transformation. • Normalement les scieries utilisent longes périodes de
production dédiées par type de produit (ici application au lieu d’espèce ou diamètre).
• L’application palette est exclue du programme (entre semaine), car cela n’est pas vraiment demandé
• 10 sections de demi-journée pendant la semaine (AM et PM)• Afin de réduire la quantité des billes cumulées dans le modèle,
la période du vendredi PM est dédié à l’application palette.
Description du processus
Modèle de simulation
Design des expériences
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SimulationOrdonnancement de la production• 156 scénarios totaux (6P1 + 6P2 + 6P3)
Description du processus
Modèle de simulation
Design des expériences
LundiAM
LundiPM
MardiAM
MardiPM
MercrediAM
MercrediPM
JeudiAM
JeudiPM
VendrediAM
VendrediPM
Produit 1
Produit 1 Produit 2
Produit 1 Produit 2 Produit 3
6 Combinaisons
30 Combinaisons
120 Combinaisons
156Combinaisons totales
Palette
Palette
Palette
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SimulationStratégies d’agrégation • L’ordonnancement peut inclure jusqu’à 3 produits par semaine• Grille de classification = 7 applications• Réduire la grille à 1, 2 ou 3 groupes• 1 groupe = situation actuelle (benchmark)• Définition de 2 et 3 groupes à partir des applications qui
ressemblent. • On utilise la matrice de corrélation des rendements
Rendement moyen de deuxième transformation (fbm) à différents niveaux d'inventaire initial
Stock: 0 Stock: 12,000 Stock: 24,000
Stratégie d'agrégation
1 2 3 4 5 6 7
27,000
29,000
31,000
33,000
35,000
37,000
39,000
Rendement moyen de deuxième transformation (fbm) pour différents types des produits dans le plan de production
1 type 2 types 3 types
Stratégie d'agrégation
Stratégie
Total types des produits dans le plan de production% change vs.
Stratégie 11 type 2 types 3 types Rend. Moyen
1 28,094 28,002 27,930 28,009
2 35,674 35,929 35,569 35,724 28%
3 35,381 36,091 36,923 36,132 29%
4 35,603 35,899 37,247 36,249 29%
5 34,822 34,891 35,824 35,179 26%
6 34,143 34,578 36,443 35,055 25%
7 34,688 34,340 35,388 34,806 24%
Rend. Moyen 34,058 34,247 35,046
% Changement 0.0% 0.6% 2.9%
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Analyse des résultats
2) Rendement total de deuxième transformation• Si inventaire initiale = 0, il n’y a pas de changement avec
l’application des stratégies de classification.• Si inventaire initiale > 0, le rendement augmente environ 28%• Par rapport au nombre des produits (types), les stratégies de
classification sont plus efficaces lorsque le nombre est élevé (type = 3 et plus).
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Analyse des résultats3) Relation entre rendements de deuxième transformation et le coût
Stratégie
Inventaire initial% change vs
Stratégie 1Stock: 0Stock:
12,000
Stock:
24,000
Rend.
Moyen
1 $ 35,070 $ 38,868 $ 38,724 $ 37,554
2 $ 31,905 $ 46,070 $ 52,789 $ 43,588 16%
3 $ 32,226 $ 45,386 $ 50,349 $ 42,654 14%
4 $ 32,351 $ 45,182 $ 50,134 $ 42,555 13%
5 $ 32,219 $ 44,349 $ 47,322 $ 41,297 10%
6 $ 32,097 $ 43,495 $ 45,964 $ 40,519 8%
7 $ 32,119 $ 43,807 $ 45,523 $ 40,483 8%
Stratégie
Total types des produits dans le plan de production% change vs.
Stratégie 11 type 2 types 3 typesRend.
Moyen
1 $ 41,775 $ 36,493 $ 34,416 $ 37,561
2 $ 47,088 $ 43,045 $ 40,605 $ 43,579 16%
3 $ 45,165 $ 41,856 $ 40,824 $ 42,615 13%
4 $ 45,924 $ 41,147 $ 40,440 $ 42,504 13%
5 $ 44,593 $ 40,272 $ 38,940 $ 41,268 10%
6 $ 44,125 $ 38,881 $ 38,293 $ 40,433 8%
7 $ 44,446 $ 39,039 $ 37,896 $ 40,460 8%
Rend. Moyen $ 44,731 $ 40,105 $ 38,773
% Change 0.0% -10.3% -13.3%
Coût d’approvisionnement moyen pour chaque stratégie d’agrégation à chaque niveau d’inventaire initial($)
Coût d’approvisionnement total pour différents types de produit dans le plan de production($)
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Analyse des résultats3) Relation entre rendements de deuxième transformation et le coût
• Apparemment, lorsque les stratégies de classification sont appliquées, le coût d’approvisionnement est plus élevé
• Cette interprétation peut être erronée, car l’application de ces stratégies augmente la production totale de deuxième transformation comme présentée avant.
• On introduit un indicateur pour calculer la relation entre le coût d’approvisionnement et production totale : coût / rendement ($/fbm)
• Plus bas l’indicateur = meilleur scénario.
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Analyse des résultats3) Relation entre rendements de deuxième transformation et le coût
Stratégie
Inventaire initial% change
vs Stratégie
10 12000 24000
Relation
moyenne
1 1.3436 1.3434 1.3357 1.3409
2 1.2406 1.2227 1.2059 1.2231 -9%
3 1.2396 1.1783 1.1475 1.1884 -11%
4 1.2413 1.1705 1.1372 1.1830 -12%
5 1.2440 1.1612 1.1418 1.1823 -12%
6 1.2398 1.1621 1.0984 1.1668 -13%
7 1.2436 1.1664 1.1094 1.1732 -13%
1 2 3 4 5 6 7
1.0000
1.0500
1.1000
1.1500
1.2000
1.2500
1.3000
1.3500
1.4000
Relation entre le rendement de deuxième transformation et le coût d'approvisionnement
Stock: 0 Stock: 12,000 Stock: 24,000
Stratégie d'agrégation1 2 3 4 5 6 7
1.0000
1.1000
1.2000
1.3000
1.4000
1.5000
1.6000
Relation entre le rendement de deuxième transformation et le coût d'approvisionnement par différents produits dans le plan de produc-
tion
1 type 2 types 3 types
Stratégie d'agrégation
Stratégie
Total types des produits dans le plan de production% change vs.
Stratégie 11 type 2 types 3 typesRelation
Moyenne
1 1.4869 1.3034 1.2324 1.3409
2 1.3250 1.2004 1.1438 1.2231 -9%
3 1.2877 1.1658 1.1118 1.1884 -11%
4 1.2991 1.1553 1.0945 1.1830 -12%
5 1.2913 1.1614 1.0943 1.1823 -12%
6 1.3009 1.1352 1.0641 1.1668 -13%
7 1.2916 1.1470 1.0809 1.1732 -13%
Relation Moyenne 1.3261 1.1812 1.1174
% Change 0.0% -10.9% -15.7%
Gil, Alvaro (2014)Log Classification in the Hardwood Timber Industry: Method and Value Analysis
Analyse des résultats3) Relation entre rendements de deuxième transformation et le coût
• Réduction moyenne de 12% dans le ratio avec l’application des stratégies de classification
• Stratégies avec plus haute complexité (7 groupes) ont des valeurs plus petites
• Une plus haute disponibilité d’inventaire permet d’avoir meilleurs résultats
• Par rapport au nombre des produits (types), les stratégies de classification sont plus efficaces lorsque le nombre est élevé (type = 3 et plus).
Gil, Alvaro (2014)Log Classification in the Hardwood Timber Industry: Method and Value Analysis
Analyse des résultats
4) Utilisation totale de chargeur
Stratégie
Inventaire initial% change vs.
Stratégie 1Stock: 0Stock:
12,000
Stock:
24,000
Utilisation
moyenne
1 42.1% 55.3% 63.0% 53.5%
2 53.5% 71.5% 83.3% 69.4% 30%
3 53.9% 75.3% 85.9% 71.7% 34%
4 54.8% 76.9% 88.9% 73.6% 38%
5 56.4% 77.2% 90.7% 74.8% 40%
6 57.8% 77.1% 89.5% 74.8% 40%
7 59.2% 78.3% 91.8% 76.4% 43%
1 2 3 4 5 6 7
40.0%50.0%60.0%70.0%80.0%90.0%
100.0%
Utilisation moyenne de chargeur à différents niveaux d’inventaire
Stock: 0
Stock: 12,000
Stock: 24,000
Stratégie d’agrégation
1 2 3 4 5 6 7
50.0%55.0%60.0%65.0%70.0%75.0%80.0%
Utilisation moyenne de chargeur par différents types de produits dans le plan de production
1 type
2 types
3 types
Stratégie d’agrégation
Stratégie
Total types des produits dans le plan de
production % change vs.
Stratégie 11 type 2 types 3 types
Utilisation
moyenne
1 55.9% 52.5% 52.1% 53.5%
2 69.1% 70.2% 69.0% 69.4% 30%
3 71.9% 71.1% 72.0% 71.7% 34%
4 73.8% 73.2% 73.6% 73.6% 38%
5 75.4% 74.7% 74.2% 74.8% 40%
6 76.5% 74.2% 73.8% 74.8% 40%
7 75.6% 77.2% 76.5% 76.4% 43%
Utilisation
moyenne 71.2% 70.5% 70.2%
% Change 0.0% -1.0% -1.4%
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Analyse des résultats
4) Utilisation totale de chargeur
• L’implémentation d’une stratégie de classification augmente l’utilisation de chargeur en 37%
• Lorsque l’inventaire initial est haut, et la stratégie de classification est complexe (24.000 billes et 7 groupes), l’utilisation croit jusqu’à 100%
• L’utilisation du chargeur est due à cause de la stratégie de classification utilisée et non pas à cause du mix des produits, donc, d’autres types des produits peuvent être ajoutés sans affecter cet indicateur.
1 2 3 4 5 6 7 25,000
30,000
35,000
40,000
45,000
30.0%
40.0%
50.0%
60.0%
70.0%
80.0%
90.0%
100.0%
Rendement de deuxième transformation Vs. utilisation de chargeur
Stock: 0 Stock: 12,000 Stock: 24,000
Util S:0 Util S:12,000 Util S:24,000
Stratégie d'agrégationRe
nd
em
en
t d
e d
eu
xiè
me
tra
ns
form
ati
on
Uti
lisa
tio
n d
e c
ha
rge
ur
• Si stratégie > 4 → l’utilisation de chargeur augmente plus que la production totale de deuxième transformation.
Gil, Alvaro (2014)Log Classification in the Hardwood Timber Industry: Method and Value Analysis
Analyse des résultats
D’autres indicateurs• Piles alternatives
• Lorsque cet indicateur est haut, le rendement de deuxième transformation est affecté négativement
• Les types des produits dans le plan ne sont pas importants• L’inventaire initial a une haute incidence dans l’indicateur• Stratégies plus complexes sont susceptibles des visites aux piles
alternatives
Stratégie
Inventaire initial
Stock: 0Stock:
12,000
Stock:
24,000
Visites
moyennes
1 0.01 0.29 0.21 0.17
2 0.08 0.79 0.04 0.30
3 18.12 2.00 0.00 6.71
4 19.85 5.80 0.28 8.64
5 21.27 0.93 0.31 7.50
6 21.99 4.62 4.86 10.49
7 21.27 1.78 3.12 8.72
Total 102.59 16.21 8.82 42.54
Stratégie
Total types des produits dans le plan de production
1 type 2 types 3 typesVisites
moyennes
1 0.00 0.22 0.29 0.17
2 0.56 0.13 0.22 0.30
3 7.56 6.37 6.20 6.71
4 10.61 6.30 9.02 8.64
5 7.56 6.72 8.24 7.50
6 9.17 9.27 13.04 10.49
7 6.94 9.10 10.12 8.72
Total 42.39 38.11 47.12 42.54
Gil, Alvaro (2014)Log Classification in the Hardwood Timber Industry: Method and Value Analysis
Conclusions• Cette recherche a présenté une nouvelle méthodologie de
classification des matières primaires pour gérer l’incertitude, appliquée sur l’industrie du bois feuillu.
• En utilisant arbres de classification, nous avons développé des règles simples de classification pour classer une bille quelconque dans une ou plusieurs applications de deuxième transformation.
• Ceci signifie une connexion entre la production et la demande finale, une approche inexistante jusqu’à maintenant.
• Les règles ont été condensées dans une grille de classification• En théorie, l’utilisation de la grille représente une diminution au
minimum de 30% dans les coûts d’approvisionnement.
Gil, Alvaro (2014)Log Classification in the Hardwood Timber Industry: Method and Value Analysis
Conclusions• Pour appliquer les règles, il faut changer la gestion du parc à
grumes pour avoir zones prédéfinies.• Pour adapter la méthode de classification à la situation réelle
des scieries, nous avons condensé les classifications dans 2 ou 3 groupes avec plusieurs applications.
• Les groupes ont été adaptés au parc à grumes.• Pour valider les bénéfices du modèle, nous avons développé
un modèle de simulation.• La nouvelle méthode implique une augmentation de l’utilisation
du chargeur moyenne de 37%. • Malgré cette augmentation, le rendement total de deuxième
transformation peut augmenter environ 28%.• Identification des palettes = très aidant
Gil, Alvaro (2014)Log Classification in the Hardwood Timber Industry: Method and Value Analysis
Conclusions• Meilleurs résultats sont obtenus avec un inventaire initial de
12.000 billes ou plus.• Les stratégies de classification ont donné meilleurs résultats
avec programmes de production nombreuses.
Gil, Alvaro (2014)Log Classification in the Hardwood Timber Industry: Method and Value Analysis
ConclusionsRecommandations et travaux futurs • Analyse financière pour valider la compensation entre
l’augmentation de la production de deuxième transformation et l’augmentation d’utilisation de chargeur
• Travail de recherche sur la gestion du parc à grumes de façon optimal
• Répéter l’étude pour d’autres espèces
Gil, Alvaro (2014)Log Classification in the Hardwood Timber Industry: Method and Value Analysis
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Gil, Alvaro (2014)Log Classification in the Hardwood Timber Industry: Method and Value Analysis
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Période des questions
Télécharger le modèle dans l’adresse: http://agiltools.com/Anylogic/Sawmill/SawmillModel.zip
Exécuter le fichier <Sawmill - Feb2014> .BAT (PC) ou .SH (MAC)
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Analyse des données
Application des arbres de classification :• Maintenant, on exécute plusieurs recherches linéaires à
l’intérieur de chaque paramètre d’entrées jusqu’à trouver des règles qui expliquent le couplage de chaque observation dans chaque classification dans la matrice binaire.
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Analyse des données
Application des arbres de classification :• On a comme résultat 7 différents arbres de classification (voir
diapositives suivantes)• Les arbres ont 8 niveaux d’exploitation au maximum• L’efficacité dans la classification est de 80% dans tous les modèles
(au minimum)• Avec les arbres résultants, on peut :
1. Établir les règles intelligentes de classification pour chaque bille
2. Choisir les observations pertinentes de la base des données pour faire les régressions
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Plancher
8 niveaux explorés85% de précision
Analyse des données
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Armoire
4 niveaux explorés81% de précision.
Analyse des données
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Escalier
7 niveaux explorés81% de précision
Analyse des données
Gil, Alvaro (2014)Log Classification in the Hardwood Timber Industry: Method and Value Analysis
Panneautage
6 niveaux explorés81% de précision.
Analyse des données
Gil, Alvaro (2014)Log Classification in the Hardwood Timber Industry: Method and Value Analysis
Meuble
8 niveaux explorés92% de précision.
Analyse des données
Gil, Alvaro (2014)Log Classification in the Hardwood Timber Industry: Method and Value Analysis
Moulure
8 niveaux explorés81% de précision.
Analyse des données
Gil, Alvaro (2014)Log Classification in the Hardwood Timber Industry: Method and Value Analysis
Palette
8 niveaux explorés80% de précision.
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Analyse des données
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Analyse des résultats
D’autres indicateurs• Niveaux d’inventaire
• Cet indicateur permet de valider si les zones prédéfinies ont reçu les billes comme prévu
• Valider s’il y a des accumulations• Valider que la scierie ait tout traité• Le résultat est positif dans tous les scénarios d’inventaire initial
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