Cet article décrit un modèle de simulation stochastique détaillé intégré à une base de données transactionnelle pour modéliser les opérations dans un dépôt de conteneurs vides. Les dépôts de conteneurs vides sont omniprésents dans les chaînes d'approvisionnement du monde entier, mais il n'y a pratiquement pas eu de recherche quantitative pour évaluer les politiques opérationnelles ou les conceptions d'aménagement. Dans ce travail, nous déterminons les performances des politiques opérationnelles liées à l'empilement et à la récupération des conteneurs vides afin de formuler des recommandations pour l'amélioration des politiques et, dans le cadre de travaux futurs, pour la conception de l'agencement du dépôt. Un modèle de simulation a été choisi comme outil approprié pour atteindre ces objectifs en raison de la nature incertaine et des actions de manutention complexes d'un dépôt de conteneurs vides. Les résultats obtenus jusqu'à présent montrent que les politiques concernant le remarshalling et la récupération influencent fortement l'efficacité des opérations du dépôt en termes de temps de rotation des camions, ainsi que l'utilisation des ressources qui comprennent les grues de chantier et le personnel.
Le commerce international a été un facteur clé dans le développement des économies mondiales, augmentant le besoin de chaînes d'approvisionnement efficaces pour distribuer des produits et des services sur les marchés mondiaux (Rodrigue et Notteboom 2009). "Bien que la réactivité du commerce à la croissance du produit intérieur brut (PIB) ait été modérée ces dernières années, la demande de services de transport maritime et les volumes de commerce maritime continuent d'être façonnés par la croissance économique mondiale et la nécessité d'acheminer le commerce de marchandises"(CNUCED 2015). À cet égard, le transport terrestre de marchandises et de conteneurs vides joue un rôle clé dans l'efficacité des chaînes d'approvisionnement mondiales, en particulier dans les installations stratégiques telles que les terminaux portuaires, les gares ferroviaires intermodales, les entrepôts ou les zones de stockage douanier.
Dans ce travail, nous présentons une analyse des opérations de manutention actuelles dans un dépôt de conteneurs vides (ECD) qui fournit des services à différentes lignes maritimes opérant avec le port de Valparaíso. Le dépôt est situé dans la zone interportuaire de Placilla (dans la banlieue de Valparaiso), où plusieurs dépôts et zones de stockage à façon sont situés pour assurer la manutention des marchandises et d'autres services connexes. Le port de Valparaiso est le deuxième plus grand port du Chili en termes de marchandises conteneurisées par an (mesurées en équivalents vingt pieds, EVP), et il est classé 18e dans la région Amérique latine et Caraïbes, selon le classement régional du chiffre d'affaires en EVP publié par la Commission économique pour l'Amérique latine et les Caraïbes des Nations Unies (CEPALC-ONU 2017).
L'objectif de l'analyse présentée dans ce document est de déterminer la performance actuelle des politiques opérationnelles liées à l'empilement des conteneurs vides sur le chantier naval et de formuler des recommandations pour améliorer les politiques d'empilement. Dans un travail ultérieur, ces informations seront utilisées pour examiner la question de la reconception de l'agencement du chantier naval. Il est important de mentionner que les opérations de gerbage dans ce dépôt de conteneurs vides sont fortement influencées par la stratégie de commercialisation du dépôt et les contrats conclus avec les compagnies maritimes. Ces contrats prévoient une période de stockage sans frais, ce qui motive l'utilisation d'une politique FIFO (First In, First Out) pour l'expédition des conteneurs vides. Si un conteneur vide dépasse la période de stockage gratuite, un autre coût est supporté par la compagnie maritime. Cette caractéristique diffère en ce qui concerne les opérations dans les gares de triage d'un terminal à conteneurs portuaire. C'est pourquoi notre travail apporte une nouvelle contribution à la littérature des études sur la manutention des conteneurs en analysant une application différente des politiques de gerbage que celles que l'on trouve dans un terminal à conteneurs portuaire. Les pratiques courantes dans les terminaux à conteneurs portuaires sont dues à la similitude des équipements de manutention et au fait que les conteneurs sont empilés au sol. Ce sont les politiques de récupération qui diffèrent, et cela est pris en compte dans la conception du modèle de simulation et dans les expériences de calcul. L'approche technique actuelle de la simulation est assez similaire à d'autres dans la littérature.
Plusieurs auteurs ont étudié les problèmes logistiques liés aux opérations de manutention dans les terminaux à conteneurs multimodaux, en se concentrant principalement sur les opérations portuaires (Steenken et al. 2004 ; Stahlbock et Voβ 2008 ; Bierwirth et Meisel 2010 ; Bierwirth et Meisel 2015). En particulier, Carlo et al. (2014) fournissent une vue d'ensemble et des orientations de recherche pour les opérations des parcs de stockage portuaires. Ils distinguent les principaux problèmes décisionnels suivants qui se posent dans les opérations des parcs de stockage : (1) la conception du parc, (2) l'affectation de l'espace de stockage pour les conteneurs, (3) la répartition et l'acheminement de l'équipement de manutention pour servir les processus de stockage et de récupération des conteneurs, et (4) l'optimisation du remarshalling des conteneurs. Parmi les neuf pistes de recherche identifiées par Carlo et al. (2014), notre travail contribue à l'axe RA3 dans lequel les auteurs soulignent l'intégration des ports intérieurs en tant que parcs de stockage étendus dans les terminaux à conteneurs. Ceci est lié au fait que nous considérons une installation typiquement située dans la zone de drayage portuaire (transport local), ou peut-être dans l'arrière-pays. Ces dépôts de conteneurs vides constituent un nœud de la chaîne d'approvisionnement portuaire.
Aux niveaux tactique et opérationnel, les politiques d'empilement des conteneurs et le problème de l'allocation de l'espace de stockage (y compris le problème du pré-marquage et le problème de la réaffectation des blocs) ont été largement abordés dans la littérature (Kim et Kim 1999 ; Kang et al. 2006 ; Lee et Hsu 2007 ; Park et al. 2011 ; Chen et Lu 2012). Au niveau stratégique, les problèmes de conception des parcs ont également été abordés dans la littérature, mais pas aussi largement que les stratégies et politiques d'empilement des conteneurs. La conception des parcs est un facteur qui influe sur la productivité des opérations de manutention des conteneurs (Kim et al., 2008), ce qui nécessite des décisions stratégiques concernant l'aménagement des parcs ainsi que le nombre et l'emplacement des allées (entourant les blocs de conteneurs). Plusieurs auteurs se sont penchés sur l'analyse de l'aménagement et des décisions stratégiques liées à l'acquisition d'équipements dans les terminaux portuaires (Wiese et al. 2011 ; Lee et Kim 2013 ; Kemme 2012 ; Taner et al. 2014).
Le dépôt de Placilla a été choisi parce qu'il est typique de ce type de dépôt et qu'il offre un accès complet à l'information. Le dépôt est divisé en deux zones principales : les conteneurs réfrigérés et les conteneurs secs. Dans le présent document, nous n'examinerons que les opérations de la zone des conteneurs secs. Toutefois, notre approche et une grande partie de notre analyse sont également applicables aux opérations des conteneurs réfrigérés. La figure 1 présente un schéma de la zone des conteneurs secs de l'ECD, ainsi que le portail d'accès par lequel les camions externes entrent et sortent de l'ECD pour le ramassage (processus de sortie) ou la livraison (processus d'entrée) des conteneurs. Cette installation stocke environ 2 000 conteneurs à tout moment.
Comme l'indique la figure 1, il existe une zone d'inspection située dans la rue principale où tous les conteneurs arrivant sont inspectés. Pour le processus d'inspection, les conteneurs sont séparés par taille (40' ou 20') et classés comme opérationnels ou endommagés. Les conteneurs opérationnels sont classés en trois catégories différentes : presque parfaits, acceptables et marginalement utilisables. Il existe une zone de maintenance où les conteneurs sont réparés et nettoyés. Les rues larges permettent aux gruesreachstacker(outoplifter) d'opérer et de manipuler les deux types de conteneurs (20' ou 40'), à l'exception de la rue 1. La rue 1 est à sens unique et est utilisée par les camions d'entrée pour accéder à la zone d'inspection des conteneurs secs. La rue arrière est utilisée comme voie d'accès pour les camions de sortie qui récupèrent un conteneur d'un bloc particulier et comme voie de sortie pour tous les camions. Les différentes sections sont organisées en blocs de conteneurs, chacun assigné à un client particulier en fonction de sa taille et de sa classe, mais il arrive souvent que deux classes de conteneurs soient stockées dans le même bloc (les blocs sont divisés en deux et les conteneurs des deux classes différentes sont accessibles depuis les extrémités opposées du bloc). Chaque bloc a une capacité de huit conteneurs en profondeur(rangée) et jusqu'à sept conteneurs en hauteur(étage). Il y a au total 74 blocs, dont 38 de 40 pieds de long et 36 de 20 pieds de long. La notation BAROTI indique la baie, la rangée et le niveau de chaque conteneur afin de pouvoir le localiser.
Les dispositions contractuelles du dépôt de conteneurs vides établissent que les conteneurs sont récupérés dans une séquence FIFO. Cette règle est imposée par le fait que le dépôt offre un temps de stockage gratuit pour les conteneurs vides, de sorte que la compagnie maritime exige que les conteneurs qui arrivent en premier soient expédiés en premier afin d'éviter les frais de stockage qui peuvent être encourus si les conteneurs dépassent le temps de stockage gratuit.
Les variables de décision que nous avons incluses dans le modèle sont les opérations concernant le remarshalling, l'empilage et la récupération des conteneurs vides. Nous avons également modélisé la disposition de la cour et des voies de transport. Enfin, nous avons représenté les livraisons et les enlèvements de conteneurs de manière stochastique, ainsi que des variables aléatoires représentant l'état d'un conteneur donné (et, par conséquent, son besoin d'entretien ou de réparation). En raison de la complexité de ce système stochastique, nous proposons d'utiliser un modèle de simulation à événements discrets avec une base de données connexe pour évaluer les différentes politiques et configurations. Les mesures de performance à prendre en compte sont les temps de rotation prévus des camions (temps de cycle), l'utilisation des grues de triage et les temps de séjour des conteneurs (temps passé dans le système). Le modèle tient compte du fait que les conteneurs doivent être empilés dans des blocs réservés à chaque client.
Pour représenter les opérations au dépôt, des données ont été collectées à partir de trois sources. Tout d'abord, nous avons pris en compte une étude déjà réalisée par l'ECD pour recueillir des données sur le processus d'arrivée. Deuxièmement, nous avons recueilli nos propres données sur le terrain concernant les différentes durées de traitement et, troisièmement, le dépôt nous a donné accès aux données de sa base de données ERP. Nous avons élaboré des modèles stochastiques détaillés des fonctions suivantes : gate-in, gate-out, mouvements massifs (lorsqu'un client demande qu'un grand nombre de conteneurs soient expédiés vides pour être repositionnés) et remarshalling des conteneurs (réorganisation d'un bloc pour faciliter les futurs retraits de conteneurs). Pour ce faire, l'équipement a été modélisé en fonction de la durée de chaque mouvement. Par exemple, les camions se déplacent à une certaine vitesse et le temps nécessaire dépend de la distance parcourue au dépôt. De même, les grues se déplacent à une certaine vitesse dans la cour et le chargement et le déchargement des conteneurs dépendent de la hauteur des conteneurs dans le palier. En outre, les temps d'opération de l'inspection, de la maintenance, etc. sont stochastiques. En résumé, nous avons rendu le modèle aussi détaillé que possible et adapté des distributions de probabilité telles que triangulaires ou exponentielles aux opérations sur la base des données réelles provenant des trois sources susmentionnées (pour plus de détails, voir le tableau 1). Le processus Gate-in décrit dans la figure 2 est un exemple de la logique telle qu'elle a été modélisée dans la simulation.
Dans le modèle de simulation, construit dans Simio, les camions et les conteneurs sont représentés comme desentitéset sont reliés entre eux par descombinateurset desséparateurs(pour les processus de chargement et de déchargement). Desserveurssont utilisés pour les opérations d'entrée, de sortie et d'inspection. L'agencement du dépôt est représenté par deschemins, desnœudset desfiles d'attente détachéeset ces éléments sont organisés dans untableau. Les grues sont représentées comme desvéhicules. La logique des opérations du dépôt est construite dans des modules deprocessus, qui définissent la séquence ou l'itinéraire des camions et toutes les demandes de grues pour des activités telles que le déplacement de blocs ou la maintenance.
La simulation est initialisée avec des informations concernant les conteneurs dans le dépôt ; ces données sont obtenues à partir du système réel à une date donnée. Le modèle interagit avec une base de données externe (SQL Server) qui effectue tous les traitements de données. Pendant la simulation, les requêtes et les mises à jour de cette base de données sont effectuées dans des modules deprocessus. Trois bases de données externes peuvent être utilisées pendant la simulation. La principale de ces bases de données enregistre la position actuelle et tous les autres attributs de tous les conteneurs stockés dans le dépôt. Plusieurs requêtes et procédures sont mises en œuvre pour cette base de données. Ces procédures calculent le temps nécessaire à une grue pour extraire un conteneur d'un bloc ou pour remiser un bloc ; elles déterminent également la position de tous les conteneurs entrants en fonction de leur classification et établissent la position finale des conteneurs qui ont été déplacés ou remisés. Les deux autres bases de données contiennent des registres de l'historique de tous les mouvements de conteneurs ou de camions et sont particulièrement utiles à des fins de validation car elles imitent les bases de données utilisées par le système réel. Les détails spécifiques du modèle de simulation de l'opération de gerbage des conteneurs sont présentés à la figure 3. Comme le montre la figure, le processus commence lorsque nous devons attribuer un emplacement de gerbage à un conteneur dans la cour. Le processus comprend la mise à jour correspondante de la base de données.
La figure 4 présente l'opération de récupération des conteneurs telle qu'elle est représentée dans le modèle. Cette opération se produit lorsqu'un conteneur doit être retiré d'un bloc pour être envoyé à un camion ou pour être déplacé dans le parc.
Les opérations de remaniement des conteneurs, ouentretien, sont illustrées à la figure 5. Telle qu'elle est représentée dans le modèle de simulation, cette opération consiste à déplacer les conteneurs de leur position actuelle afin de faciliter les futures opérations de récupération et de réduire les temps de service des camions externes.
Dans le scénario de simulation, nous considérons les heures d'ouverture de 8h00 à 18h30. Les jours de forte demande, c'est-à-dire lorsque des sorties massives sont programmées, l'équipe de travail est prolongée pour fonctionner pendant la nuit (opérations de 24 heures). Pendant le déjeuner (13h30-15h30), la capacité de service est réduite de moitié. Les quatre grues de levage par le haut fonctionnent sur la base d'un ordre de demande FIFO. Les opérations d'entretien (où les conteneurs sont remis en place pour améliorer la récupération) sont effectuées pendant les périodes d'inactivité (bien que nous envisagions également des efforts explicites de remise en place, comme décrit plus loin dans ce document). Le service des camions arrivant au dépôt est de type FIFO, à l'exception des mouvements massifs, qui sont généralement associés aux opérations de repositionnement d'une compagnie maritime. Chaque bloc du dépôt est affecté à un seul client et les conteneurs sont séparés en fonction de leur classe d'état (deux classes peuvent être mélangées dans le même bloc en cas de forte demande au dépôt). Les conteneurs endommagés qui ont été autorisés à être entretenus ou réparés sont déplacés à 8 heures du matin vers la zone d'entretien, et à 19 heures, les conteneurs qui ont été réparés sont ramenés dans la cour et empilés aux endroits appropriés.
Compte tenu de la base de données historique fournie par le dépôt de conteneurs vides étudié, nous avons effectué pour chaque variable d'entrée un test d'adéquation afin de déterminer une distribution de probabilité appropriée à utiliser dans les expériences de simulation. Les résultats sont présentés dans le tableau 1. Il est à noter que pour le processus de sortie, nous prenons en compte les temps de service d'entrée et de sortie des camions, alors que dans le cas du processus d'entrée, nous ne prenons en compte que le temps nécessaire à la porte.
Tableau 1 : Variables d'entrée et leurs distributions de probabilité (toutes les unités sont exprimées en secondes).
| Variable d'entrée | Distribution de probabilité |
| Durée d'inspection du conteneur 20' | ∼ LogLogistique (4.46823, 178.5) + 59.097 |
| Durée de l'inspection du conteneur 40 | ∼ LogNormal (166.07, 121.81) + 70 |
| Heure d'entrée des camions | ∼ Weibull (1.4892, 155.85) + 90.386 |
| Temps de sortie des camions -Entrée | ∼ Triangulaire (20, 30, 35) |
| Heure de sortie des camions - sortie | ∼ Weibull (1.497, 119.83) + 109.34 |
Un plan expérimental a été spécifié pour fournir une analyse des différentes politiques dans le dépôt et de leurs effets sur les variables de résultats d'intérêt. Le plan comprenait les paramètres d'entrée suivants :
Le plan ci-dessus donne une factorielle complète de 16 combinaisons qui ont été testées dans le modèle de simulation. Le nombre de réplications a varié en fonction de la complexité du scénario testé, mais nous avons maintenu la même précision de l'estimation moyenne tout au long de l'étude. Les intervalles de confiance sont de 95 % et la plupart des scénarios ont nécessité une centaine de répétitions, tandis que les scénarios à faible variabilité (c'est-à-dire pour la politique de recherche "la plus facile à choisir") n'ont nécessité que 20 répétitions. Chaque réplication se compose de 365 jours et prend en compte 180 jours d'échauffement.
Nous avons constaté que la politique de récupération, la politique de remarshalling et l'interaction entre les deux sont toutes très significatives d'un point de vue statistique dans le cadre d'une analyse ANOVA. Ceci est vrai pour toutes les variables de résultats considérées. Ces résultats ne sont pas surprenants. Tout d'abord, les variables de résultats sont quelque peu corrélées (par exemple, une longue file d'attente se traduira par un temps plus long dans le système). Deuxièmement, les impacts du choix des conteneurs à récupérer et de la quantité de remarshalling effectuée sont évidemment importants.
Ce qui est plus intéressant, ce sont certains des effets détaillés qui sont illustrés dans les figures ci-dessous. La figure 6 montre les effets des différents changements de politique sur la variable de réponse, le temps moyen de rotation des camions (temps dans le système) pour les opérations d'entrée et de sortie. Pour chaque politique de récupération - de gauche à droite, il s'agit de la récupération la plus facile (ET), FIFO détendue dans les 5 (RF5) ou 10 (RF105) jours et FIFO stricte (SF) - et pour chaque politique de remarshalling - une fois par jour (1R), deux fois par jour plus courte (2R), deux fois par jour plus longue (3R) et toute la journée (DR) - sont sur l'axe des x, tandis que le temps de rotation moyen des camions est sur l'axe des y compris pour les opérations d'entrée et de sortie.L'axe desabscissesreprésente le temps de rotation du camion en minutes, tandis que l'axe des ordonnéesreprésente le temps de rotation du camion en minutes. La figure présente le temps résultant dans le système pour trois conditions : Porte d'entrée, Porte de sortie normale et Porte de sortie de l'expédition. La porte d'entrée correspond au temps passé dans le système par les camions qui déposent un conteneur au dépôt. Il prend en compte le temps qui commence lorsque le camion entre dans la file d'attente pour l'inspection du conteneur et se termine lorsque le camion sort du dépôt. Le Gate Out normal mesure le temps passé dans le système par les camions qui arrivent au dépôt pour prendre un conteneur particulier qui sera livré à un expéditeur. Il prend en compte le temps écoulé entre le moment où le camion entre dans la file d'attente au portail et le moment où le camion sort du dépôt. La sortie d'expédition correspond à la durée du système de camions qui effectuent un service de transport par lots de conteneurs vers le port (mouvements massifs). Le Shipment Gate-out et le Normal Gate-out se distinguent par le fait que les camions ont des schémas d'arrivée différents et que le dépôt organise les opérations dans des files d'attente et des serveurs différents.
Comme le montre la figure 6, si les accords contractuels avec les compagnies maritimes sont ignorés (cas ET), le dépôt peut fonctionner de la manière la plus efficace. Cette situation est idéale du point de vue du dépôt, mais elle ne tient pas compte des coûts imposés aux compagnies maritimes par les frais de stockage. À l'autre extrémité du spectre, la règle FIFO stricte, qui est la plus favorable aux compagnies maritimes, entraîne des délais de traitement plus longs, bien que le remarshalling permette d'atténuer en grande partie ce phénomène. L'assouplissement de la règle FIFO apporte des améliorations, notamment dans le cas d'un remarshalling minimum (1R). En ce qui concerne le remarshalling, pour obtenir les délais de service les plus courts, il est préférable de procéder au remarshalling deux fois par jour pour des durées plus longues. En fait, pour l'option de remariage toute la journée (DR), même pendant les heures de pointe, une grue (la grue 4) est consacrée au remariage et n'est donc pas disponible pour les camions de ramassage ou de livraison. Cela entraîne une augmentation des durées moyennes (entrée et sortie).
La figure 7 présente le mêmeaxe desx, mais l'axe des yreprésente l'utilisation moyenne de quatre grues et l'utilisation de la grue principale utilisée pour les activités de remarshalling. Le FIFO strict nécessite des grues plus actives, tandis que la récupération du conteneur le plus facile à obtenir utilise les grues le moins longtemps possible. Ce qui est intéressant, c'est que les politiques de remarshalling ont un impact sur l'utilisation des grues pour les trois versions de FIFO. Plus de remarshalling entraîne une utilisation plus faible des grues, à l'exception de la grue 4 qui est dédiée au remarshalling toute la journée (remarquez l'utilisation de 100 %). Cela peut sembler contre-intuitif, mais le temps supplémentaire passé à réorganiser les conteneurs est plus que compensé lorsqu'il s'agit de récupérer des conteneurs spécifiques.
Enfin, nous examinerons le nombre de jours qu'un conteneur passe au dépôt. La figure 8 illustre cette situation, toujours avec le mêmeaxedes x des différentes combinaisons de politiques. L'axe des yindique le pourcentage de deux choses. Les trois premières séries montrent le temps de séjour des conteneurs qui ont quitté le dépôt, regroupés en trois statistiques (%OUT) : ceux qui passent moins de 8, 10 et 12 jours au dépôt. Avec les trois autres séries, il montre la composition dans le temps (en termes de durée de séjour des conteneurs au dépôt) des conteneurs qui restent au dépôt (%DEPOT). Cette comparaison nous permet de voir l'effet de différentes politiques de récupération. La plupart des conteneurs passent moins de temps dans le dépôt s'ils sont récupérés par la politique la plus simple (ET). Cependant, dans le cadre de cette politique, certains conteneurs passent beaucoup de temps dans le dépôt. En effet, les conteneurs facilement accessibles sont récupérés rapidement après leur arrivée au dépôt, tandis que ceux qui sont moins accessibles ne sont récupérés qu'en cas de besoin (c'est-à-dire lorsqu'il y a moins de conteneurs dans le dépôt). Dans les règles de retrait FIFO, le taux de rotation des conteneurs est meilleur puisque moins de 30 % des conteneurs se trouvant au dépôt à un moment donné y sont depuis plus de 15 jours (contre environ 60 % dans le cas de l'ET). Le transbordement n'a pas d'effet notable sur cette variable de sortie.
Les résultats présentés dans la section précédente permettent d'évaluer différentes politiques de récupération et de remarshalling dans différents scénarios. Les chiffres sont représentatifs de ceux que nous avons produits pour la gestion du dépôt. Si certains résultats sont attendus et intuitifs, d'autres ne le sont pas. Et, même pour les résultats attendus, le modèle de simulation quantifie les effets d'une manière claire. Sur la base des résultats trouvés, nous observons que le FIFO strict entraîne des temps d'exploitation plus élevés pour le dépôt et également pour les utilisateurs (entreprises de transport routier) qui enlèvent et déposent des conteneurs vides. Le dépôt peut évaluer l'accord commercial avec les compagnies maritimes et renégocier les contrats de manière à ce qu'une politique FIFO assouplie puisse être utilisée pour réduire les temps d'exploitation. Les résultats montrent également que la politique d'ET a permis de réduire la durée d'immobilisation des conteneurs. En fait, la politique de la FE présente de nombreux aspects attrayants à la fois pour le DPE et pour ses clients. Cette politique est radicalement différente de la politique actuelle de FIFO strict, mais l'analyse du modèle de simulation montre que le modèle ET devrait au moins être envisagé.
À l'avenir, ce modèle de simulation servira de banc d'essai virtuel pour étudier des politiques de récupération plus innovantes, des politiques de réapprovisionnement plus complexes et la configuration de l'entrepôt lui-même. Nous proposons d'étendre le modèle de simulation pour prendre en compte différentes conceptions d'aménagement du dépôt de conteneurs vides afin d'évaluer différentes configurations dans le cadre de différentes politiques de récupération et de remarshalling. L'ECD sera en mesure d'évaluer d'autres configurations susceptibles d'augmenter la capacité de gerbage du dépôt de conteneurs vides. En outre, le DPE peut utiliser les résultats quantitatifs pour renégocier les conditions actuelles des contrats avec les compagnies maritimes. Nous recommandons également la mise en œuvre éventuelle d'un système de notification des camions afin d'obtenir davantage d'informations sur les schémas et les séquences d'arrivée des camions. Il convient également de noter que ce document présente une étude de cas spécifique, mais que les composantes du modèle de simulation et l'approche adoptée pour développer, valider et utiliser la simulation sont générales. Il est probable que des milliers de DPE de ce type dans le monde puissent bénéficier de cette approche.
Ce projet a été soutenu en partie par CONICYT Chili, projet MEC 80140051, et par la Commission Fulbright.