Depuis une dizaine d'années, la logistique urbaine suscite l'intérêt de bon nombre de chercheurs de communauté et nationalité variées. L'objet du travail présenté ici porte sur la localisation de plateformes logistiques dans des zones urbaines denses

Absi, Nabil

Feillet, Dominique

Guyon, Olivier

HAL-EMSE

Localisation de plateformes logistiques en milieu urbainOlivier Guyon, Nabil Absi, Dominique FeilletÉcole des Mines de Saint-Étienne, CMP Georges Charpak, F-13541 Gardanne, France{guyon, absi, feillet}@emse.frMots-clés : Logistique urbaine, City logistics, Transport de Marchandises en Ville, Localisationde plateformes, Green logisticsDepuis une dizaine d’années, la logistique urbaine suscite l’intérêt de bon nombre de chercheursde communauté et nationalité variées [1, 3, 9]. L’objet du travail présenté ici porte sur la localisationde plateformes logistiques dans des zones urbaines denses.Le fonctionnement d’une ville implique des échanges de marchandises dont le volume est reconnucomme étant un bon indicateur de la dynamique des zones urbaines. Ce besoin de desserte s’appuiesur des plateformes, installations physiques qui sont les véritables pilotes du système logistique ur-bain. Ces équipements d’articulation des flux ont largement quitté les agglomérations pour s’installerdans des périphéries toujours plus éloignées. Les raisons sont multiples : urbanistiques (impossibilitéréglementaire de s’installer), sociétales (rejet d’outils jugés créateurs de nuisances sanitaires, sonoreset visuelles), économiques (coût du foncier prohibitif). Pourtant il est évident qu’un positionnementéloigné du barycentre urbain induit un allongement des distances parcourues, une perte d’efficacitéglobale, un accroissement des gaz à effet de serre, une congestion densifiée de la voirie. . . Aussi,nombre d’acteurs tant institutionnels que professionnels s’accordent à reconnaître l’utilité de dé-marches visant à repositionner les plateformes au plus près du consommateur.Bien que des plateformes logistiques en milieu urbain existent déjà et que leur performance surdifférents critères ait été déjà analysée, aucun modèle ne semble pouvoir a priori quantifier l’effetde localiser une plateforme sur un emplacement précis. Dans notre étude, nous proposons un modèleoriginal permettant de répondre à la problématique suivante :– connaissant un ensemble de sites dans et en dehors de la ville, et une distribution de l’activitédans les différentes zones de demande constituant la ville– combien de plateformes logistiques doivent être créées, où doivent-elles être localisées et quelledoit être leur taille ?– quelle flotte de véhicules doit être affectée à chaque plateforme ?– comment répartir les véhicules dans les différentes zones de demande ?– pour que la distribution de marchandises soit réalisée optimalement au regard d’un certainnombre de critères incluant des facteurs économiques, environnementaux et sociétaux.La littérature est riche en travaux dédiés à la localisation de plateformes logistiques ou de concep-tion de réseaux de distribution [2, 4, 5, 6, 7]. Bien que certains de ces travaux soient directementdédiés à la logistique urbaine [3, 8], aucun ne semble s’attaquer aux questions considérées ici. Lemodèle que nous développons est un problème de localisation. Par souci de concision, nous ne pré-sentons dans ce résumé que les points importants à sa formalisation.Les principales variables de décision sont les suivantes :– ∀l ∈ L, ul = 1 si une plateforme est construite sur le site l, 0 sinon (avec L l’ensemble des sitespotentiels pour l’implantation de nouvelles plateformes)– ∀l ∈ L, wl est le nombre de quais de chargement à construire sur le site l– ∀l ∈ L, ∀v ∈ V , ∀d ∈ D, xlvd = 1 si le véhicule v est affecté à la plateforme l et dessert la zonede demande d, 0 sinon (avec V un catalogue de véhicules et D un ensemble de zones où lesmarchandises doivent être livrées)Les variables ul et wl représentent des décisions stratégiques quant à la localisation et le dimension-nement des plateformes à implanter. De nombreux critères d’optimisation sont liés à ces variables :coût de construction et de fonctionnement des plateformes, émission de polluants des plateformes(dues aux activités internes et d’approvisionnement), acceptabilité des plateformes.Les coûts de transport sont plus difficiles à quantifier dans notre étude. Une estimation possibleconsisterait à gérer explicitement les tournées de véhicules (comme dans un problème classique deLocation-Routing). Notre problème portant sur des décisions stratégiques dans une domaine trèsdynamique (milieu urbain, messagerie) et exploitant des données approximées/aggrégées (demande,coûts. . .), nous ne pensons pas qu’une approche aussi détaillée soit adéquate. Nos coûts de transportsont alors valorisés de la manières suivante : le coût de transport d’une tournée dépend de la premièrezone de demande desservie (ceci permet de modéliser la distance à la plateforme) et l’ensemble dezones de demande (ceci permet de quantifier les distances parcourues par la tournée en livraison). Descontraintes sont aussi introduites pour éviter de desservir des zones trop éloignées l’une de l’autredans une même tournée de livraison. Afin de modéliser notre estimation des coûts de transport, desvariables de décision supplémentaires sont nécessaires :– ∀l ∈ L, ∀v ∈V , ∀d ∈ D, zlvd = 1 si le véhicule v est affecté à la plateforme l et dessert la zone den début de tournéeLes variables xlvd et zlvd permettent d’assurer la satisfaction de la demande dans chaque zone,d’évaluer les coûts de transport, mais aussi de fixer la flotte de véhicules affectée aux plateformes.De nombreux critères de décision sont liés à ces variables : coût d’achat des véhicules, coût dedistribution, émission de polluants liés à la distribution, acceptabilité des véhicules.Lors de notre présentation, nous détaillerons le modèle mathématique et évaluerons sa performanceau travers de résultats numériques obtenus depuis un solveur MIP appliqué à des instances généréesde taille réelle. Un simulateur informatique permettant aux collectivités locales de visualiser les so-lutions que nous proposons sera aussi présenté.Remerciements Ce travail a été réalisé en partenariat avec Jonction, Sogaris et le cluster PACALogistique. Il a été financé par le Ministère de l’Écologie, de l’Énergie, du Développement durableet de la Mer en charge des Technologies vertes et des Négociations sur le climat, subvention 09 MTCV 39.Références[1] Boudouin, D. (2006). Guide méthodologique : Les espaces logistiques urbains. La Documen-tation Française, Paris.[2] Crainic, T. G. (2000). Service network design in freight transportation. European Journal ofOperational Research, 122 :272–288.[3] Crainic, T. G. (2008). City logistics. Technical Report CIRRELT-2008-25, CIRRELT.[4] Daskin, M. S. (1995). Network and Discrete Location : Models, Algorithms, and Applications.John Wiley and Sons, New York.[5] Klose, A. and Drexl, A. (2005). Facility location models for distribution system design. Euro-pean Journal of Operational Research, 162(1) :4–29.[6] Melo, M. T., Nickel, S., and Saldanha-Da-Gama, F. (2009). Facility location and supply chainmanagement - a review. European Journal of Operational Research, 196(2) :401–412.[7] Revelle, C. S., Eiselt, H. A., and Daskin, M. S. (2008). A bibliography for some fundamentalproblem categories in discrete location science. European Journal of Operational Research,184(3) :817–848.[8] Taniguchi, E., Noritake, M., Yamada, T., and Izumitani, T. (1999). Optimal size and locationplanning of public logistics terminals. Transportation Research, 35.[9] Taniguchi, E. and Thompson, R. G. (2002). Modeling city logistics. Transportation researchrecord, 1790 :45–51.

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