Le premier producteur d'éthanol du Brésil constate que la simulation offre une analyse rapide et parfaite des opérations agricoles

Le défi

"Le modèle s'est avéré très proche de la dynamique réelle des opérations du mouvement interne du sucre de canne de CTC dans l'usine. Il permet également de visualiser les files d'attente et les ressources avec un taux d'occupation élevé ou faible.

Mara Veronez
Professionnelle des technologies de l'information
Cosan Combustiveis e Lubrificantes S.A.

L'entreprise

Avec plus de 44,2 millions de tonnes de canne à sucre traitées, 1,7 milliard de litres d'éthanol et 3,3 millions de tonnes de sucre produites, le fabricant brésilien d'énergie propre Cosan a gagné sa place de leader mondial dans son créneau de fabrication agricole.

La chaîne complexe d'approvisionnement en sucre de Cosan, composée de 18 usines de production, de deux raffineries et de deux terminaux portuaires, s'étend au nord-ouest le long de la rivière Tiete, dans l'État de Sao Paulo. Ce réseau fait de Cosan le plus grand exportateur mondial de sucre et d'alcool, ainsi qu'un leader mondial dans la production d'alcool de canne à sucre. Fidèle à sa conviction que "l'énergie est dans tout", Cosan est le plus grand producteur mondial de bagasse de canne à sucre, le déchet résiduel de la production de canne à sucre.

Le défi

La direction de Cosan confie à l'équipe de logistique agricole la responsabilité de gérer les activités des processus logistiques afin de répondre aux besoins de l'entreprise en matière d'approvisionnement en canne à sucre pour la zone agricole.

Plus précisément, il est nécessaire d'analyser les opérations pour améliorer la capacité tout en réduisant les exigences budgétaires CAPEX, dans la mesure du possible. Trois points clés après la récolte de la canne à sucre dans un lieu spécifique sont identifiés comme devant être modifiés pour atteindre les objectifs de l'entreprise :

• Déterminer le nombre optimal de véhicules requis dans la flotte utilisée pour transporter la canne à sucre vers les usines de transformation afin de préserver le capital.
• Proposer des moyens d'augmenter la capacité réelle de la canne à sucre reçue par les sucreries.
• Identifier les problèmes de goulots d'étranglement de la production à résoudre afin d'améliorer le flux de canne à sucre.

Ce cas met en évidence l'approche analytique adoptée pour préserver les besoins en CAPEX pour les véhicules de la flotte.

La solution

L'approche

Cosan a choisi la simulation d'événements discrets pour analyser la dynamique de ses opérations, identifier les goulets d'étranglement et les points à améliorer, et évaluer les scénarios de valeur. Afin de visualiser les opérations tout en obtenant rapidement des réponses à leurs implémentations, ils ont choisi ^Simio®, un nouveau logiciel de simulation de modélisation rapide en 3D à la pointe de la technologie. Pendant trois mois, les ingénieurs nouvellement embauchés ont collecté des données sur le terrain et ont reçu une formation pratique et une aide à la modélisation de la part de Paragon Consulting de San Palo.

Pour modéliser les opérations agricoles afin d'analyser le parcours de la canne à sucre après la récolte jusqu'aux moulins de production, les objectifs du modèle sont les suivants :

• Dimensionner la flotte de transport routier de la récolte de canne à sucre jusqu'à Unity Costa Pinto ;
• Évaluer la capacité réelle de réception des sucreries de canne ;
• Identifier les goulets d'étranglement et les points à améliorer dans le flux de CCT (Cut-Load-Haul) de sucre de canne.
• D'autres paramètres du modèle sont utilisés : Variables d'entrée : 32, Variables de sortie : 39, Variables auxiliaires : 92, Entités variables : 8, Tables d'entrée : 19
• Jours simulés : 240 (1ère saison)
• Nombre d'entités : 12 (10 types de composition de récolteuses pour le transport de la canne à sucre)

L'impact sur l'entreprise

Les résultats

Résultat : Les exigences CAPEX prévues pour 2011 sont réduites de onze (11) ensembles complets de transport de canne à sucre.

La valeur ajoutée de l'utilisation de la simulation est que la direction générale obtient une analyse de risque prédictive. L'analyse des risques couvre une saison de 240 jours et tient compte des variations de main-d'œuvre, des temps d'arrêt non planifiés, des vitesses non optimales de l'équipement et d'autres incertitudes. Le modèle s'est avéré très proche de la dynamique réelle des opérations de Cosan pour une récolte de sucre de canne et des mouvements internes dans l'usine.

"Le modèle s'est avéré très proche de la dynamique réelle des opérations de sucre de canne de CTC et des mouvements internes dans l'usine", a déclaré Mara Veronez, professionnelle des technologies de l'information chez Cosan Combustíveis e Lubrificantes S.A. "Il permet également de visualiser les points de file d'attente et les ressources avec un taux d'occupation élevé et faible".

Le modèle permet à la direction de visualiser les points de file d'attente et les ressources dont le taux d'occupation est élevé ou faible. En fin de compte, la direction reçoit rapidement une image parfaite de l'avenir et des plans d'action proposés pour améliorer la situation.

Les prochaines étapes de l'effort global d'amélioration des opérations agricoles dans les opérations logistiques agricoles de Cosan comprennent la description détaillée du processus frontal de récolte mécanisée et l'extension du modèle à d'autres usines du groupe. L'équipe de Cosan prévoit également d'utiliser l'outil de modélisation Simio pour d'autres opérations agricoles telles que la mise à l'échelle du train de la flotte de camions.