PRODUCTION AND DISTRIBUTION SUPPLY CHAIN OPTIMIZATION SOFTWARE

Cette invention concerne un procédé de modélisation d'un système complexe, le modèle produit au moyen de ce procédé et un procédé permettant d'optimiser un système complexe par le biais de l'optimisation d'un tel modèle. La première étape du procédé de modélisation consiste à identifier les activités comprises dans le processus. On identifie des paramètres mesurables pour chaque activité. Les coûts associés à chacun de ces paramètres sont identifiés en tant qu'éléments fixes et, si cela est approprié, variables. Chaque activité est ensuite représentée comme une fonction des éléments de coût du paramètre correspondant. On déduit les relations existant entre les paramètres qui correspondent à plusieurs activités et une fonction représentant le processus est établie à partir de ces relations. Le modèle (fonction) ainsi produit(e) est une expression de l'ensemble du processus en termes de variables qui représentent des paramètres pour plusieurs activités du processus. On optimise ce processus modélisé par le biais d'une optimisation du modèle construit comme décrit ci-dessus, en fonction d'un ou plusieurs objectif(s) sélectionné(s). On peut modifier le modèle en changeant les facteurs limitatifs, ce qui permet à l'utilisateur de faire défiler un grand nombre de scénarios de simulation, afin de déterminer quelle est la meilleure solution dans des conditions variables. The present invention is directed to a method of modeling a complex system, the model produced by such a method, and a method of optimizing a complex system by optimizing such a model. The first step in the modeling method is to identify the activities that comprise the process. Measurable drivers for each activity are identified. The costs associated with each driver are identified as fixed and, where appropriate, variable components. Each activity is then represented as a function of its driver's cost components. Relationships between the drivers that are relevant to more than one activity are derived. A function that represents the process is built using the derived relationships. The model (function) thus produced is an expression of the entire process in terms of variables that are drivers for more than one activity within the process. Optimizing the modeled process is accomplished by optimizing the model constructed as described above for certain selected objective(s). The model can be modified by changing constraints thus enabling the user to run through a large number of "what if" scenario