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Maximiser la valeur en travaillant sur toute la chaîne de production forestière

Dave Lepage, chercheur - Maximisation de la valeur FPInnovations

Dave Lepage, ing. f., M.Sc.

Les colloques du CFL 9 avril 2015 – 10h30 à 12h

Maximiser la valeur en travaillant sur toute la chaîne de production


Caractérisa-tion de la ressource

Operations forestières

Transforma-tion primaire

Transform-ation

secondaire

Systèmes de

construction

Pâtes Papiers et emballage

Biomatériaux Biochimie et bioénergie

Programmes de R&D FPInnovations

Lutte contre les

incendies

PIT CCFB Produits du bois Pâtes, papiers et bioproduits

Recherche collaborative

Environnement

Modélisation et aide à la décision


Objectif du programme Modélisation et aide à la décision

Aider les membres de FPInnovations à maximiser la valeur du panier de produits en fonction de la qualité de la fibre, des flux matières et de l’agilité des procédés Proposer des outils innovants qui optimisent la chaîne de

valeur Favoriser l’adoption des concepts de chaîne de valeur dans

le secteur forestier

4


Axes de recherche

Allouer la fibre Améliorer le

rendement en fibre

Trier/tronçonner pour satisfaire les marchés

Utiliser les données IFA pour planifier

Meilleure fibre Meilleur flux Meilleure agilité

Utiliser la capacité de transport

Contrôler les inventaires

Réduire les cycles de production

Optimiser le parc à bois

Réagir aux perturbations

Optimiser avec l’amont et l’aval

Concevoir des réseaux flexibles

Optimiser la scierie Analyser les

données en temps réel


Équipe Modélisation et aide à la décision

6

Jean Favreau M.Sc. Directeur de recherche, Québec

Dave Lepage, M.Sc. Québec

Francis Charette MBA Montréal

Mihai Pavel, Ph.D. Vancouver

Yu (Vivian) Li, Ph.D. Vancouver

Samir Haddad, M.Sc. Montréal

Catalin Ristea, Ph.D. Gestionnaire de recherche, Vancouver

Peter Kort, M.Sc. Vancouver

Joel Mortyn, M.Sc. Vancouver

Nazanin Shabani, Ph.D. Vancouver

Luc Bédard Québec

Gregory Rix, Ph.D. Montréal

Vincent Montbourquette, M.Sc. Québec

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Accès à plus de 400 chercheurs le long de la chaîne de valeur et aux universités

7

Routes & Transport

Approvisionnement Fibre

Inventaire & aménagement

Attributs de la fibre

Systèmes de récolte

Opérations Feux

Bois d’ingénierie Transformation Secondaire

Systèmes avancés de construction

Papier & Emballage

Biomatériaux Cellulosiques

Marchés Pâte

Biomatériaux Bois

Bioraffinage & Énergie

Environnement

PIT

Modélisation et aide à la décision

VCO - NSERC Réseau stratégique

FORAC et CIRRELT


Rôle du programme Modélisation et aide à la décision

Programme inter-division ▫ Intégrer plusieurs modèles et plusieurs sources provenant de

plusieurs équipes de recherche

Proposer de nouveaux outils de planification et concevoir des systèmes de décision en temps réel

Démontrer les bénéfices d’une gestion intégrée Supporter les universités dans le domaine


Maximiser la valeur en travaillant sur toute la chaîne de production


Concept « Chaîne de valeur » Michael Porter, 1985

10

Source: http://www.actinnovation.com/innobox/outils-innovation/analyse-chaine-de-valeur

4 210 000 résultats pour « Chaîne de valeur »


Concept


Sémantique Logistique Logistique intégrée Chaîne d’approvisionnement (Supply chain) Chaîne de valeur (Value chain)


Concept La valeur peut se définir

▫ Par le prix ▫ La qualité du produit (ou du service) ▫ Le délai de livraison ▫ Et est affectée par d’innombrables facteurs…

14


Concept La valeur peut se définir

▫ Par le prix ▫ La qualité du produit (ou du service) ▫ Le délai de livraison ▫ Et est affecté par d’innombrables facteurs…

15


Concept

Une entreprise qui crée de la valeur

16

Valeur = Revenus - Coûts


Concept

Valeur = Revenus - Coûts Valeur = Revenus - Coûts

Valeur = Revenus - Coûts

Forêt Récolte

Transport

Usine

Marché


Les décisions qui influencent la valeur

Forêt Récolte

Transport

Usine

Marché

Les quatre décisions Où – Les problèmes d’allocation spatiale, dans le temps et l’espace Comment – Les problèmes de transport, mode de transport, quelles routes Quand – Les problèmes d’ordonnancement, à quel moment précis Qui – Les problèmes de sélection, quelle usine, quelle équipe, quels quarts de travail, quels blocs

Stratégique

Tactique

Opérationnelle


Niveau hiérarchique des décisions

19


Étude de cas traitant des différentes questions qui permettent de Maximiser la valeur en travaillant sur toute la chaîne de production

20



Meilleure fibre Les allocations en fonction de différents attributs

Les allocations se déclinent sous différentes variétés de modèles Pas de modèle générique, mais l’approche est toujours la même

21

Obtenir les données

Adapter

Analyser

Vérifier

Rétroaction


Allocation en fonction du réseau LogiLab Appliquer à un réseau intra

entreprise ou inter entreprise FPInterface

▫ Modélisation des opérations forestières

Optitek ▫ Modélisation des usines de sciage

22


Allocation en fonction du réseau

LogiLab Permet d’allouer le bon bloc de récolte, dans le bon

format, vers la bonne usine Supporte les décisions en planification forestière Des essais intra entreprise avec différents partenaires

industriels ont identifié des possibilités d’accroître les profits de > 5 %

23



Inventaire forestier

Attributs de la fibre

Pixellisation

24

Réseau inter entreprise

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Permet de maximiser la valeur extraite de la forêt

Réduction des coûts de transport

Dynamise les discussions avec les acteurs du

réseau


Plateforme d’analyse permettant de créer des scénarios


Allocation en fonction de la perte de valeur

26

iValeurNet Information complémentaire pour la planification


Meilleur flux

27

Action d’agencer selon un ordre déterminé; façon dont une chose est ordonnée

Les problèmes d’ordonnancement


Modèle tactique du « Truck Scheduler »

Créer une cédule de transport permettant: 1. D’accommoder les différents styles de vie des chauffeurs

(préférence au niveau des horaires) 2. Satisfaire la demande des usines en fonction des volumes

disponibles 3. Minimiser le coût d’approvisionnement

Modèle tactique


Observé dans une étude de cas en Alberta

1. Prioriser les entrepreneurs augmente les coûts de 3%

2. Réduire le temps mimimum pour un quart de travail, réduit les coûts de

près de 15%

3. La contrainte reliée aux saisons augmente les coûts de 5%

Modèle tactique du « Truck Scheduler »

Plateforme d’analyse permettant de créer des scénarios


Modèle opérationnel du « Truck Scheduler »

Cédule d’arrivée

Period :

ICP Satisfaction dem.

Utilisation de la flotte de transport (heures/camion/période)

Inventaire

▲ 1 2 3 4 5 ▲ 1 2 3 4 5

DUN2333Re 0 1294 1688 2982 6226 0 Usine 1SEPM 1750 2009 2150 1450 0

DUN2339Re 0 3409 7118 10627 13236 0 Usine 2SPEM 2846 2294 2650 2988 0

EER0004Re 0 528 1056 1584 2112 0 Usine 2SEPM 12226 12500 11550 11702 0

EER0005Re 0 446 892 1338 1784 0 Usine 3SEPM 11905 15826 11550 11350 0

Utilisation de la flotte (nb camion/période) EER0006Re 0 257 514 771 1028 0 Usine 4Autres Fe 2850 2900 2800 1950 0

Elko Pulp Pu 0 697 0 2297 0 0 Usine 4Autres Fe 626 1850 800 250 0

Elko SawWh 0 0 139 420 0 0 Usine 5Autres Fe 2600 2800 3250 1200 0

HAW000Re 0 6033 12066 18099 24132 0 0 0 0 0 0 0

Kootenay Re 0 0 701 1283 0 0 0 0 0 0 0 0

NIN0012 Re 0 0 126 252 78 0 0 0 0 0 0 0

▼ ▼

88%

Tableau de bord

Heures / Camion

Livraison aux usines

62 h/Week

Moy. Coût

5,75 $/m³

Utilisation flotte

25%

Commentaires/Notes :

20

25

30

35

1 2 3 4

010000200003000040000500006000070000

Usine 1 Usine 2 Usine 3 Usine 4 Usine 5

Atteint Manqué

0

20000

40000

60000

80000

100000

120000

Autres Feuillussciage

SEPM pâte SEPM sciage

Atteint Manqué

0

50

100

150

200

K335

K249

K334

K188

KT15

5K1

53K5

17KT

580

K107

AK3

07A

K333

KT11

5K4

39K5

16A

K147

K513

K504

K102

KT11

8K1

86A

K433

AK5

01KT

24K3

31KT

131

K149

AK3

13K1

46K2

42K1

89K1

41KT

610

K151

K332

K231

KT57

7KT

23KT

142A

K432

AK4

31K5

06A

KT21

KT13

0KT

02

32,5

40,0

12,8

12,8

À vide (%) En charge (%)Chargement (%) Déchargement (%)Attente (%)

0%

10%

20%

30%

40%

50%

Usine 1 Usine 2 Usine 3 Usine 4

Loaders Utlization Ratio

Tableau de bord

• Réduire les temps d’attente • Réduire la taille de la flotte • Réduire l’empreinte écologique


Obtenir un mélange optimal

Forêt

%BS

%BF

Le but est de partiellement remplacer l’épinette par du sapin de haute densité

Connaissance de la forêt selon les attributs améliorés


-

100

200

300

400

500

0-50 50-100 100-150 150-200 200-250 250-300 300-350 350-400

Tota

l Mer

chan

tabl

e vo

lum

e (T

hous

and

m³)

Distance Class (km)

Sum BF_VOL_TOT

Sum BS_VOL_TOT

Profil de transport

Sapin baumier

Épinette noire


Profil de transport

0

100

200

300

400

500

0-50 50-100 100-150 150-200 200-250 250-300 300-350 350-400

Tota

l Har

vest

ed V

olum

e (T

hous

and

m³)

Distance Class (km)

51.5% Spruce – 48.5 % Fir

Sum BF_VOL_TOT

Sum BS_VOL_TOT


Profil de transport

0

100

200

300

400

500

0-50 50-100 100-150 150-200 200-250 250-300 300-350 350-400

Tota

l Har

vest

ed V

olum

e (T

hous

and

m³)

Distance Class (km)

35% Spruce - 65 % Fir

Sum BF_VOL_TOT

Sum BS_VOL_TOT

En appliquant la recette requise par l’usine, les économies peuvent atteindre 4% (des coûts totaux), dans le cas présent nous parlons de 700 000$ approximativement


Meilleure agilité La diète de l’usine est d’une importance

capitale Analyse à l’aide du module valeur nette

de FPInterface

35

Balancement des lignes de sciage


Résultats Effet du balancement des lignes de sciage

100 89

112

134

52

81

0

20

40

60

80

100

120

140

Quad HewSaw1 HewSaw2

Util

isat

ion

(%)

Balancée Non-balancée

La valeur nette du panier de produits passe de 1,15 $/m³ à 6,23 $/m³


37

Déterminer la diète de billes pour alimenter la scierie et satisfaire la demande

1. Outil d’optimisation des horaires de

production de sciage 2. Identifie l’horaire optimal à utiliser à

l’usine de sciage, de séchage et de rabotage pour les semaines à venir

3. Maximise la capacité disponible et assure une production sur mesure en fonction des dossiers de commande

4. Un essai avec un partenaire industriel a identifié des possibilités d’augmenter les marges de 14 %


Axes de recherche

Chaîne de valeur

Information

Forêt Récolte

Transport

Usine

Marché



Intégration Exemple avec FPValeur nette

39


Intégration

GIM est une initiative unique visant à transformer le secteur forestier en Mauricie Augmenter la profitabilité de la filière forestière Attirer la main-d'œuvre Créer un réseau performant Cibler les produits payants Engager les entrepreneurs forestiers Améliorer la logistique de transport

40

L’expérience du Groupe Initiative Mauricie (GIM)


Projet global à l’échelle de la région

41

12 partenaires industriels de la phase 1 CRÉ de la Mauricie Industries Parent inc Gérard Crête et fils inc Compagnie RockTenn du Canada inc Produits Forestiers Mauricie Produits Forestiers Résolu Domtar inc Commonwealth Plywood ltée, Le Spécialiste du Bardeau de cèdre inc. Produits Forestiers ARBEC Remabec inc., Adélard Goyette et fils


Projet global à l’échelle de la région

42

12 partenaires industriels de la phase 1 CRÉ de la Mauricie Industries Parent inc Gérard Crête et fils inc Compagnie RockTenn du Canada inc Produits Forestiers Mauricie Produits Forestiers Résolu Domtar inc Commonwealth Plywood ltée, Le Spécialiste du Bardeau de cèdre inc. Produits Forestiers ARBEC Remabec inc., Adélard Goyette et fils

La diversité de la filière forestière offre des opportunités incroyables pour la région

Chaque dollar investi dans le déploiement d’une stratégie réseau rapporte 3,8$


GIM phase 1 1. Cartographie et compilation de

l’inventaire forestier

2. Planification efficiente de la forêt – identification des indicateurs clés de performance

3. Nouvelles modalités en coupes partielles

4. Triage et tronçonnage optimisés

43

y = 1.1727x + 547.5 R² = 97%

0

20

40

60

80

100

120

140

0 20 40 60 80 100 120

Réco

lte a

u bi

lan

(m3)

Mill

iers

Inventaire (m3) Milliers

SEPM

0

10

20

30

40

50

60

0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.001 0.001

Prod

uctiv

ité (m

³/H

MP)

Volume tige (m³/ti)

Puissance(Sciage)

Puissance(Sciage/pâte)

1

2

3

4


GIM phase 2

1. Cadre de déploiement en construction 1. Réduction des coûts entre 1 et 2$/m³

2. Mise en place des prochains projets pour la phase II

44

y = 1.1727x + 547.5 R² = 97%

0

20

40

60

80

100

120

140

0 20 40 60 80 100 120

Réco

lte a

u bi

lan

(m3)

Mill

iers

Inventaire (m3) Milliers

SEPM

0

10

20

30

40

50

60

0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.001 0.001

Prod

uctiv

ité (m

³/H

MP)

Volume tige (m³/ti)

Puissance(Sciage)

Puissance(Sciage/pâte)

1

2

3

4


Qu’est-ce qui supporte ces projets?

45

數據

данни

Daten

Données

Efforts importants requis pour la collecte de données


Qu’est-ce qui supporte ces projets? Besoin important de gérer les connaissances


La valeur de l’information C

ost o

f inf

orm

atio

n ($

)

Gai

n of

info

rmat

ion

($)

Time

X ix i

t i

X i > x i

X i < x i


Conclusion

Une meilleure chaîne de valeur forestière permet d’améliorer grandement la compétitivité de l’industrie La capacité d’intégrer des informations de qualité

devient un avantage concurrentiel Le partage et la collaboration sont des éléments de

réussite

48


Conclusion

De nouveaux outils sont disponibles pour prendre de meilleures décisions Les décisions prises en intégrant plusieurs unités de

transformation sont à privilégier

49

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Dave Lepage Chercheur Modélisation et aide à la décision 319 rue Franquet Québec (Québec) G1P 4R4 Canada 418-781-6808

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