CONSOMMATION D’ÉNERGIE ET ÉMISSION DE … · The impact of goods transport on energy...

L E S C O L L E C T I O N S D E L ’ I N R E T S

CONSOMMATION D’ÉNERGIEET ÉMISSION DE GAZ À EFFETDE SERRE EN TRANSPORT DE MARCHANDISES

Actes de la JournéeINRETS–PREDIT-COSTdu 18 mai 2005

Coordination scientifiqueChristophe RIZET

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Ces actes de la collection de l’INRETSpublient les contributions de cher-

cheurs français et européens réunis autourde la thématique.L’impact du transport de marchandises sur laconsommation d’énergie et les émissions degaz à effet de serre est considéré ici avectrois approches ou niveaux d’observationsuccessifs :— le véhicule et le parc, avec des aspectssocio-économiques (conduites économique,entretien, gestion du parc, etc.) et un éclaira-ge sur les évolutions technologiques prévi-sibles en matière de consommations et émis-sions,— le chargeur et les possibilités d’optimisa-tion au niveau de l’entreprise,— la supply chain, de la matière premièrejusqu’au consommateur.Les travaux de recherche exposés durantcette journée ont été réalisés dans le cadre duProgramme Prédit, ou du groupe de travail« fret et énergie » de l’Action européenneCOST 355.

Actes n° 106Mai 2005

Prix : 15,24 €

Christophe RIZET est Chargé de rechercheau Département Economie et Sociologiedes Transports (INRETS-DEST)

ISSN 0769-0266ISBN 2-85782-638-9

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Coordination scientifique

Christophe RIZET

Consommation d’énergie et émission de gaz à effet

de serre en transport de marchandises

Actes de la Journée INRETS–PREDIT-COSTdu 18 mai 2005

Actes INRETS N° 106Mai 2006

Coordination scientifique :

Christophe Rizet, Chargé de recherche à l’INRETS-DEST

[email protected]

L’Unité de recherche :

Département Economie et Sociologie des Transports2, avenue du Général Malleret-Joinville94110 ArcueilTél. : 01 47 40 70 00 – Fax : 01 45 47 56 06

Auteurs des communications :

Stephen Anderson, Julian Allen, Michael Baumgartner, Michael Browne, Eric Cornélis, Marc Cottignies, Wanda Debauche, Davy Decock, Steve Engelen, Basile Keïta, Olivier Krusch, Jacques Léonardi, Anne Malchair, Hilde Meersman, Foteini Mikiki, Tom Pauwels, Gabriel Plassat, Delian Tonev, Christophe Rizet, Vikenti Spassov, D. Toney, Philippe Vallin. Eddy Van De Voorde

Institut National de Recherche sur les Transports et leur Sécurité INRETS

2, avenue du Général Malleret-Joinville94114 ARCUEIL CEDEX – www.inrets.fr

© Les collections de l’INRETSN° ISBN 2-85782-638-9 N° ISSN 0769-0266

En application du code de la propriété intellectuelle, l’INRETS interdit toute reproduction intégrale ou partielle du présent ouvrage par quelque procédé que ce soit, sous réserve des exceptions légales

Consommation d’énergie et émission de gaz à effet de serre en transport de marchandises

Fiche bibliographiqueUR (1er auteur)

Département Economie et Sociologie des Transports

Projet N° Actes INRETS N° 106

Titre


Sous-titre

Actes de la journée INRETS-PREDIT-COST, 18 mai 2005

Langue F

Auteur(s)

Christophe Rizet

Rattachement ext.

INRETS/DEST

Nom adresse financeur, co-éditeur N° contrat, conv.

Date de publication

Mai 2006

Remarques

Résumé

L’impact du transport de marchandises sur la consommation d’énergie et les émissions de GES est considéré successivement avec trois approches ou niveaux d’observation :

– le véhicule et le parc, avec des aspects socio-économiques (conduites économique, entre-tien, gestion du parc, etc.) et un éclairage sur les évolutions technologiques prévisibles des consommations et émissions ;

– deuxième niveau d’observation : le chargeur et les possibilités d’optimisation au niveau de l’entreprise ;

– troisième niveau : la supply chain de la matière première jusqu’au consommateur. Les résul-tats de plusieurs recherches européennes récentes sur ce thème sont confrontés

Mots clés

Transport de marchandises, énergie, émissions, logistique, effet de serre

Nb de pages

122

Prix

15,24 €

Bibliographie

Oui

Actes INRETS n° 106 3

4 Actes INRETS n° 106

Publication data formUR (1st author)

DEST

Projet N° INRETS proceedingsN° 106

Title

Energy consumption and greenhouse gaz emission in freight transport

Subtitle

Proceedings of the INRETS-PREDIT-COST seminar, 18 may 2005

Language F

Author(s)

Christophe Rizet

Affiliation

INRETS/DEST

Sponsor, co-editor, name and address Contract, conv. N°

Publication date

May 2006

Notes

Summary

The impact of goods transport on energy consumption and GHG emissions is considered according to three approaches or levels of observation, successively:

– first level : the vehicle and the fleet, with socio-economic aspects (economic driving, mainte-nance, fleet management, etc.) and a lighting on the foreseeable technological developments of consumption and emissions;

– second level of observation: the shipper and possibilities of optimization for the company; – third level: the supply chain, from the raw material to the consumer. The results of several

recent European research on this topic are confronted.

Key words

Freight transport, energy, emission logistics, greenhouse

Nb of pages

122

Price

15,24 €

Bibliography

Yes



Table des matières

Introduction 7Marc Cottignies (ADEME)

1ère partie : L’approche véhicules et gestion de parc 9Potentialités de réduction des émissions de CO2 sur une flotte de camions. Résultats d’une étude allemande(Jacques Leonardi, Michael Baumgartner, Oliver Krusch) 11Les technologies des véhicules lourds et les émissions de gaz à effet de serre associées (Gabriel Plassat) 23

2ème partie : L’approche optimisation logistique de l’entreprise 41Réorganisation logistique chez les chargeurs – étude des possibilités de réduction de la mobilité des marchandises (Philippe Vallin) 43

3ème partie : L’approche par produit et Supply Chain 59Chaînes logistiques et Consommation d’énergie : cas du Yaourt et du Jean (Christophe Rizet, Basile Keïta) 61La consommation d’énergie liée à la distribution des jeans au Royaume-Uni (Michael Browne, Julian Allen, Stephen Anderson) 75Analyse de la chaîne logistique de yaourt en Grèce (Foteini Mikiki) 85Recherche sur la diminution de la consommation énergétique dans le domaine de Supply Chain et du stockage de yaourt en Bulgarie (V. Spassov, D. Toney) 93Le projet INFACT : quelques pistes pour l’interface entre logistique et transport des marchandises par les consommateurs (Eric Cornelis, Wanda Debauche, Davy Decock, Steve Engelen, Anne Malchair, Hilde Meersman, Tom Pauwels et Eddy Van De Voorde) 105


Introduction

Marc CottigniesADEME, Département Organisation des Transports,500, route des Lucioles, Sophia-Antipolis 06560 Valbonne [email protected]

Pourquoi L’ADEME s’intéresse-t-elle aux Transports ? Les activités de trans-port représentent un enjeu important pour l’environnement et l’énergie : émissions de gaz à effet de serre, consommation d’énergie, pollution et bruit sont les quatre éléments qui résument bien ce lien avec nos missions.

Je rappelle que les Transports représentent 35 % des émissions de CO2 en France. Pour ce qui est plus précisément des poids lourds, ils émettent 27 % des émissions de CO2 du transport (donc de ces 35 % des émissions françaises). Mais le transport de marchandises, ça n’est pas que le fait des poids lourds, puis-que l’on peut aussi compter une partie des déplacements des véhicules utilitaires légers, et de ceux des voitures particulières (par exemple pour les courses heb-domadaires dans la grande distribution).

J’ai essayé de lister de façon la plus exhaustive possible les différentes pistes de progrès des transports de marchandises par rapport à l’enjeu « énergie et environnement ». Je vous livre donc cette liste qui vise à montrer que nous ne sommes pas à court de solutions, très différentes et complémentaires :

1) La piste des technologies : amélioration des véhicules, des motorisations, des carburants. Mon collègue Gabriel Plassat du département Technologies des Transports de l’ADEME vous présentera tout à l’heure un exposé du potentiel des projets en cours.

2) La piste du report modal de la route sur le fer ou le fleuve : toujours mise en avant dans les discours, elle demeure théoriquement intéressante, mais sa concrétisation est bien en deçà des espérances.

3) L’optimisation opérationnelle de l’utilisation du véhicule : sans changer de mode de transport, on peut améliorer le remplissage du véhicule, son taux de distance à vide, la distance qu’il parcourt, diminuer la consommation d’énergie par une conduite plus économe,...

4) La piste de l’organisation des chaînes logistiques, qui fait l’objet de la plu-part des présentations de cette journée : les organisations logistiques n’ont pas été conçues dans le seul but de minimiser la consommation d’énergie en transport, ni même de minimiser le coût de la seule composante trans-ports ; il est donc évident a priori qu’elles pourraient être plus performan-



tes vis-à-vis des paramètres « énergie et environnement ». Les travaux de Philippe Vallin, ainsi que ceux de Basile Keita et Christophe Rizet illustrent bien l’existence de cette marge de progrès théorique, même si la réalisa-tion n’est pas pour autant immédiatement permise.

5) 5ème piste, la localisation : pour une entreprise, ses propres sites (usines, dépôts), le choix de ses fournisseurs, le positionnement de ses clients, sont des paramètres déterminants pour l’efficacité environnementale de sa supply chain.

6) Le produit transporté : on peut s’éloigner du domaine des transports purs pour réaliser des investigations dans toutes les disciplines qui ont un impact sur la prestation de transport ; ainsi, pour l’entreprise, la conception du pro-duit, de sa nature, de sa forme, de ses emballages, a des conséquences non négligeables sur le volume de transport généré. Une réflexion sur le besoin que le produit est sensé satisfaire pourrait conduire à substituer tel produit par tel autre (ou par tel service) si le critère « énergie et environne-ment » était pris en compte (c’est le concept de dématérialisation).

7) Si l’on élargit au choix de métier de l’entreprise, on réalise que dans cer-tains cas, elle pourrait exporter son savoir-faire plutôt que ses produits, et éviter des transports

8) Enfin, à un niveau plus global, les orientations et choix économiques au niveau national, lorsqu’ils concernent notamment l’énergie, l’agriculture, et l’aménagement du territoire, ont des conséquences sur la génération des flux tout à fait significatives.

Vous noterez que j’ai laissé de côté l’offre de transport (les infrastructures), qui constitue encore une autre façon d’aborder le problème.

Pour terminer, je vais illustrer par un exemple la problématique « énergie et environnement » des transports de marchandises, telle qu’elle peut se présenter chez un industriel : il y a quelques mois, un industriel des eaux minérales m’a fait part de l’incapacité de la SNCF à proposer une liaison entre son site en France et son client en Allemagne ; ce constat le conforte dans l’intérêt d’obtenir des pouvoirs publics français un relèvement de 40 tonnes à 44 tonnes de la charge maximale autorisée pour les poids lourds, ce qui lui permettrait de charger davan-tage chaque camion et d’en diminuer le nombre total sur les routes. Sans rejeter cette analyse, j’ai voulu lui montrer qu’une réflexion menée du seul point de vue environnemental conduit parfois à entrevoir des solutions de bon sens et bien dif-férentes, et je lui ai dit que j’imaginais aussi que les allemands devraient pouvoir trouver de l’eau plus proche de chez eux...

Actes INRETS n° 106 9Actes INRETS n° 106 9

1ère partie

L’approche véhicules et gestion de parc


Potentialités de réduction des émissions de CO2

sur une flotte de camionsRésultats d’une étude allemande

Jacques Leonardi, Michael Baumgartner, Oliver Krusch

Max-Planck-Institut für Meteorologie

Bundesstr. 53, D-20146 Hamburg, Allemagne

[email protected]

Résumé

Les transports routiers poursuivent leur croissance en Allemagne et génèrent 6 % des émissions de gaz carbonique. Une enquête a permis de collecter des données dans 53 entreprises allemandes et de relier la consommation d’énergie aux paramètres de performance du transport. L’efficacité énergétique varie de 0,8 tonnes-km à 26 tonnes-km pour 1 kg d’émission de CO2. Les résultats mon-trent un potentiel d’amélioration à cause du niveau assez bas du taux d’utilisation des véhicules, du faible nombre de camions à carrosserie légères, et d’un taux élevé de transports à vide. Le découplage entre la performance économique (PIB national), les distances parcourues et les émissions de gaz carbonique par camion, a été montré dans une étude de cas.

Ensuite, pour une entreprise de colis, les potentiels pour une éventuelle aug-mentation de l’efficacité énergétique ont été évalués à partir des résultats d’une enquête similaire.

IntroductionDans la période 1991-2001, le trafic routier a augmenté de 40 % en terme de

tonnes-kilomètres en Allemagne. En 2001, le fret routier a représenté 29 % des émissions de CO2 du transport (contre 67 % pour le transport routier de passa-gers), ce qui correspond à 6 % du total des émissions de gaz carbonique. Par contraste envers la tendance générale observée en Europe (EU, 2004) et dans les pays industrialisés (Shipper et Fulton, 2003), et qui résulte en grande partie



de la croissance du PIB (OECD, 2004), la quantité d’émissions de gaz à effet de serre a atteint un pallier en Allemagne depuis 2000 (Fig. 1).

Les causes de ce retrait ne sont pas connues avec certitude mais plusieurs hypothèses sont à envisager : L’augmentation de la taxe des carburants a influencé la consommation des ménages et l’augmentation de l’efficacité des transporteurs a fait reculer la consommation des camions malgré une augmenta-tion du volume transporté. Il est en effet démontré que plusieurs types de mesu-res logistiques visant à l’augmentation du taux de remplissage, une réduction des courses à vide ou une coopération des distributeurs peuvent provoquer des effets bénéfiques pour la rentabilité économique et pour l’environnement (McKinnon et al., 2004).

1. Enquête sur le statu-quo des émissions de CO2 et de l’efficacité énergétique

La performance et les indicateurs de l’efficacité énergétique ont été relevés dans une enquête auprès de 53 entreprises choisies au hasard parmi environ 34 000 transporteurs, possédant une flotte de camion roulant essentiellement en Allemagne, au printemps 2003. La collecte des données s’est faite manuellement avec des questionnaires, car la majorité des entreprises n’utilisent pas d’instru-ments électroniques permettant un relevé continuel digitalisé de la charge, des distances et de la consommation de carburant.

Dans une deuxième partie de l’enquête, les mêmes indicateurs ont été collec-tés dans une entreprise de transport routier (expéditeur généraliste) du Sud de

Figure 1 : Tendances de la consommation d’énergie en Allemagne 1991-2002, pour les transports routiers des passagers et des marchandises

Source : Umweltbundesamt, 2005.

Potentialités de réduction des émissions de CO2 sur une flotte de camions


l’Allemagne pour les quatre ans 2001 à 2004, afin d’obtenir une évolution à partir de données télématiques recueillies sur une flotte de 25 à 36 camions, générale-ment des poids-lourds de 40 tonnes.

La troisième partie concerne une étude de cas d’une entreprise de distribution de colis, menée au printemps 2005. L’entreprise travaille en coopération avec des sous-traitants et possède uniquement une petite partie d’un parc total de 3 000 véhicules. En général, il s’agit de véhicules de 3,5 t, de vans et de voitures particulières break diesel.

Les deux premières parties de l’enquête sont achevées. La version courte est publiée dans une revue en anglais (Leonardi et Baumgartner, 2004). Le rapport de projet et la version longue sont publiés en allemand (Leonardi, Baumgartner et Krusch, 2004).

1.1 Typologie des mesures d’efficacité énergétique

Plus de la moitié des transporteurs interrogés ont pris des mesures ayant pour objectif une amélioration de l’efficacité énergétique grâce à une action au niveau technologique (huiles synthétiques, pneus à faible résistance au roulement, spoiler) ou au niveau de la formation continue des chauffeurs (tableau 1). Les systèmes informatiques ou de télématique de bord n’étaient utilisés que partielle-ment (jamais dans tous les camions de l’entreprise) et seulement pour 23 % (pla-nification des tournées et suivi de flotte) et 17,6 % (navigation et télématique de bord) des compagnies de notre échantillon de référence. D’autre types d’actions

Tableau 1 : Types d’actions développées pour augmenter l’efficacité énergétique dans 53 entreprises de transport en Allemagne,

et leur part dans les réponses, 2003

Type d’action % de réponse

Améliorations techniques 53,8

Formation des chauffeurs 51,9

Coopération informelle 40,4

Logiciel de planification des tournées 23,1

Système de bord pour enregistrer la consommation de carburants 17,3

Autres 15,4

Changement modal rail/fluvial 15,4

Logiciel de planification de tournées et systèmes de bord 9,6

Logiciel d’optimisation du chargement 5,8

Coopération formelle 3,8

Source : Enquête 2003.



assez peu répandus, mais très efficaces, ont été cités, comme les logiciels d’op-timisation du chargement, ou la coopération formelle dans le cadre d’une coopé-ration basée sur internet. Très fréquemment citée est également la coopération informelle, les transporteurs ayant très régulièrement recours à la sous-traitance, sans qu’il existe de contrat de coopération formelle. En revanche, le nombre d’en-treprise qui recours à une coopération formelle est réduite (3,8 %).

Le pourcentage de réponse est le pourcentage d’entreprises ayant répondues que ce type de mesure avait été prise pendant les quatre dernières années, au moins sur une partie de la flotte et des employés.

1.2 Mesurer l’efficacité énergétique et celle des émissions de CO2

Pour mesurer l’efficacité énergétique, les questionnaires ont été remplis pendant 2-3 jours par les chauffeurs, en indiquant chargement en tonnes et en volume, et le kilométrage entre chaque arrêt. Au départ et à l’arrivée, le plein de carburant a été effectué au même niveau de jauge et relevé. Des indications générales sur le poids du véhicule à vide et l’entreprise ont également été notées. Sur les branches d’activité et la nature des produits transportés, les indications restent incomplètes car souvent inconnues des chauffeurs (par exemple pour le transport de container). Pour les 153 questionnaires valides, la comparaison avec les statistiques allemandes a indiqué une moyenne de consommation de carburant similaire (33 l/100 km) pour les poids lourds de plus de 12 tonnes. Pour trois entreprises, des données sur plus de 22 000 tournées ont également été utilisées pour vérifier la validité de l’échantillon. Le résultat fût une moyenne de 33,4 l/100 km pour les poids lourds. L’échantillon est donc représentatif.

L’efficacité énergétique et l’efficacité de CO2 sont directement reliées : 1 litre de carburant diesel en Allemagne = 2,64 kg d’émissions de CO2.

L’efficacité de CO2 montre une grande variation, lorsqu’on la mesure avec l’indicateur tonne-kilomètre (tkm) par kilogramme de gaz carbonique (1 kg CO2). Dans l’échantillon, elle varie de 0,8 à 26 t/km/kg CO2 avec une moyenne de 10,4 t/km/kg CO2. Les raisons de cette grande variation se situent à plusieurs niveaux :

Le choix des véhicules.

La configuration des véhicules et le rapport poids de charge max./poids à vide.

La moyenne du taux de charge.

L’organisation des transports.

Si on considère la relation de cet indicateur d’efficacité de CO2 avec les autres indicateurs de performance, il est clair que la capacité de charge est de première importance : un camion de 7,5 t n’atteindra jamais l’efficacité d’un 40 t. D’un autre côté, les camions n’ont pas un taux de charge moyen de plus de 45 % pour le poids, et de 60 % pour le volume, ce qui laisse entrevoir un potentiel important pour une augmentation future de l’efficacité énergétique.



Le rapport entre poids à vide et capacité de charge est un facteur sous-estimé (Fig. 3), qui influence beaucoup l’efficacité énergétique à cause du grand nom-bre de transports effectués avec peu de charge ou à vide, et du faible taux de remplissage.

Pour définir plus précisément le potentiel non-utilisé ou sous-employé, il est intéressant d’observer le rapport entre le pourcentage de volume et le pour-

Figure 2 : Efficacité des transports, classes de véhicules, capacité de charge et efficacité des émissions de CO2

r2 = 0,8837

r2 = 0,7899

r? = 0,9539

0

0,2

0,4

0,6

0,8

1

1,2

1,4

0 20 40 60 80 100

Capacité de charge (en % de la charge maximum autorisé)

Effi

caci

té d

e C

O2

(en

kg C

O2/

tkm

)

Véhicules de 7,5 t

Véhicules de 12-25 t

Véhicules de 35-44 t

Tendance pour 35-44 t

Tendance pour 12-25 t

Tendance pour 7,5 t


Figure 3 : Capacité de charge et poids à vide : Importantes différences entre le véhicule le plus efficace et le moins efficace de l’échantillon,

pour les 40 t de PTAC

17 tpoids ˆ vide

12 tpoids ˆ vide

23 t capacitéde charge

28 t de charge

1:1.3Véhicule le moins efficace

1:2.3Véhicule le plus efficace

17 tpoids vide

12 tpoids vide

23 t de

capacité

1:1.3 1:2.3




centage du poids maximum de charge autorisé, utilisés dans les transports de l’échantillon (Fig. 4). Il apparaît qu’une grande partie des transports s’effectuent dans un niveau de remplissage en dessous de 70 %, tant pour le volume que pour le poids du chargement.

Le potentiel d’augmentation de la capacité de chargement est donc considérable.

2. Découplage du PIB et des émissions de gaz carbonique : Résultats de l’analyse d’une entreprise

La relation entre la croissance économique (PIB) et les transports de mar-chandises routiers (tkm) a plusieurs fois été démontrée au niveau national. Mais la qualité des informations sur les chiffres d’affaire des transports et sur les performances mensuelles laisse de larges lacunes. Les données collectées ont permis de vérifier si le découplage a lieu au niveau d’une entreprise de transport routier, et, de plus, de savoir quelle est la dimension environnementale de ce découplage. Cette entreprise a été choisie pour la qualité de ses données et pour sa « normalité ». Sa flotte de poids lourds de 40 t. est représentative pour un marché important (les petits et moyens expéditeurs/transporteurs généralistes) à haute concurrence et ne permettant pas de grandes originalités techniques ou d’organisation. Les données proviennent de 63 camions équipés de systèmes de mesures digitalisées et d’un ordinateur de bord, relié à un logiciel central, enregis-trant les performances des véhicules de janvier 2001 à Décembre 2004. Durant cette période, l’entrepreneur n’a pas pris de décision influençant le marché ou la structure de la flotte. Aucune part significative de marché n’a été gagnée ou perdue. Les données ont été recueillies sur un tableur Excel et contiennent, entre autre, les sommes et moyennes mensuelles de charge (t), de distance (km), de performance (t/km), de consommation de carburant (l), et de vitesse moyenne

Figure 4 : Potentiel d’augmentation de la capacité de chargement

PotentielimportantPotentielimportant

Poids10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100

Volume




(km/h), pour chaque camion et chaque mois en période de service. Ces indica-teurs correspondent au set d’indicateurs clés de la performance de transport de marchandises, utilisé dans de nombreuses recherches et enquêtes sur le fret (McKinnon, 2004). Au total, 1 931 données (rassemblant chacune toutes les données d’un camion pendant un mois) ont été collectés. Les valeurs pour les tonnes-kilomètres et les émissions de CO2 ont été calculées à partir des données de base. La standardisation a été calculée pour une moyenne par trimestre pour les données des trois mois correspondants.

PIB national et capacité utilisée dans l’entreprise augmentent pendant quatre ans simultanément et avec le même cycle saisonnier (Fig. 5). La distance par camion augmente plus lentement et montre une réduction chaque deuxième

Figure 5 : PIB et capacité utilisée

PIB en Allemagne 2001-2004 Capacité utilisée

Tendance PIB Tendance capacité utilisée

-2

-1,5

-1

-0,5

0

0,5

1

1,5

2

2,5

IVIIIIIIIVIIIIIIIVIIIIIIIVIIIIII

Trimestre2001 2002 2003 2004

Figure 6 : PIB et distance par camion

PIB en Allemagne Distance par camion

Tendance PIB Tendance distance

-2

-1,5

-1

-0,5

0

0,5

1

1,5

2

2,5

IVIIIIIIIVIIIIIIIVIIIIIIIVIIIIII

Trimestre2001 2002 2003 2004

Source : Statistisches Bundesamt, 2005 ; Enquête 2005.



trimestre qui est absente du PIB (Fig. 6). Il y a donc un découplage partiel entre le PIB et la capacité utilisée d’une part, la distance réalisée par camion d’autre part.

Ce découplage se retrouve dans les émissions de CO2 (Fig. 7). Alors que le PIB augmente, les émissions par camion se réduisent. Chaque deuxième trimestre, un recul apparaît pour le CO2, produisant un modèle différent de celui du PIB. Le découplage entre croissance du PIB et émissions est donc présent pour la tendance générale de la période 2001 à 2004, mais aussi pour le modèle saisonnier du développement.

Figure 7 : PIB et émissions de CO2 par camion


Les données annuelles montrent une information supplémentaire, les causes, effets et mécanismes restant à élucider plus précisément. Les chiffres annuels contiennent les valeurs du PIB annuel pour toute l’Allemagne de 2001 à 2004. Pour la distance et les émissions de CO2, les valeurs sont celles effectuées par année et par camion. Les valeurs de la capacité d’utilisation sont une moyenne annuelle de tous les camions.

Le PIB augmente de 1 à 2 % par an (Fig. 8). La distance par camion se réduit à partir de 2002 et n’est pas encore en dessous du niveau de 2001. Les émis-sions se réduisent depuis 2002 et sont en dessous de 2001. Les capacités des camions sont mieux utilisées et une augmentation de 38,4 % à 44,8 % permet de formuler l’hypothèse que la raison pour le découplage observé est en premier lieu l’augmentation du taux de remplissage.



Il est exclu que la technologie des nouveaux camions achetés aie provoquée à elle seule cette réduction des émissions de CO2.

3. Etude de cas et enquête 2005 : distribution de colisLes entreprises de distribution de colis sont caractérisées par une grande

rapidité de livraison et donc d’une grande efficacité temporelle. Il est intéressant de savoir, au vu de la tendance à une diminution de la taille des envois de mar-chandises, si l’augmentation en volume de la distribution de colis ne se traduirait pas par un manque d’efficacité énergétique.

Une entreprise de distribution de colis a livré des informations de même type que les précédentes enquêtes, en utilisant les mêmes questionnaires. Les chauf-feurs chargés de répertorier les performances et les pleins de carburant sont tous sous-traitants. Les premiers résultats portent sur 136 « pleins de carburant » et montrent une séparation très claire entre trois phases de la distribution : « l’ex-portation » (la collecte dans le jargon de cette entreprise) lors de laquelle les colis sont acheminés des clients au centre régional, l’après-midi entre 14 heures et 20 00 heures ; le trajet de nuit entre le (ou les) centre(s) régional(aux) et le centre national, entre 17 heures et 6 heures ; et « l’importation » (la distribution) lors de laquelle les colis sont distribués aux clients à partir du centre régional, le matin entre 6 heures et 12 heures. L’efficacité des émissions de CO2 est calculée en kg de CO2 par colis.

Figure 8 : Données annuelles de l’entreprise et du PIB

13201416 1394 1336

44,8

112

42,541,338,3

119114125

PIB allemand en mrd. d'euro

Distance par camion (km/100)

Capacité d'utilisation (% de charge max.)

Emissions de CO2 par camion (t)

500

1000

1500

2000

2500

2001 2002 2003 2004

PIB et

distance

0,0

20,0

40,0

60,0

80,0

100,0

120,0

140,0

Capacité utilisée

& emissions de

CO2



L’efficacité des émissions de CO2 suit un modèle comparable à celui de l’enquête 2003 (Fig. 9 et Fig. 2). Elles se situent entre 0,06 et 1,16 kg de CO2 par colis (Facteur 17) pour l’exportation, avec un taux de charge ne dépassant pas les 40 %. Pour les lignes de nuit, la variation est beaucoup moindre, avec une efficacité des émissions situées entre 0,36 et 1,07 kg de CO2 par colis. Les transports de nuit doivent couvrir une distance de plus de 580 km en moins de 12 heures, chargements et déchargements inclus. Les transports de type export font entre 54 et 103 km par soirée. La valeur minimale de 0,06 pour l’export est liée à une distance courte et à un bon choix de véhicule Les grandes variations rencontrées posent des limites incontournables à une stratégie d’augmentation de l’efficacité. Pour illustrer la diversité des transports de nuit malgré l’utilisation des mêmes véhicules de 3,5 t, la figure 10 reconstruit la performance pour les kilomètres et le nombre de colis chargés pour deux transports différent, et montre les valeurs respectives de l’efficacité énergétique.

Dans le premier cas, le grand nombre de colis transportés pendant les premiers 40 km a fait obtenir une valeur moyenne d’efficacité énergétique très bonne, avec environ 150 g de carburant par colis. Mais cette valeur moyenne cache le fait que les dernier trois colis livrés ont été transportés sur 65 km et on donc provoqués une consommation de 8,5 l, soit 2,8 l par colis (équivalent à 2,8 Euros). En termes d’émissions, cela correspond à une valeur de 7,4 kg de CO2 par colis. Il semble qu’un potentiel d’efficacité soit réalisable sur ce type de transport, et l’enquête se poursuit sur cette question. En revanche, le deuxième cas d’un aller-retour sans arrêt intermédiaire montre que la marge de décision est

Figure 9 : Efficacité émissions de CO2, charge utilisée et type de transport

Capacité utilisée en % de la charge max. autorisée

"Night Line": Région<-->Hub

"Export": de la ville au centre régional 14:00 - 20:00

0,0

0,2

0,4

0,6

0,8

1,0

1,2

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120 130 140

CO2 (kg) par colis



très limitée et que 260 g de carburant par colis est, pour une distance de 583 km, une marque de relative efficacité.

Certes la taille des véhicules transporteurs ne permettra sans doute pas d’augmenter considérablement l’efficacité des émissions de CO2, mais les rai-sons pour l’existence ou l’impossibilité d’une amélioration vont être analysées.

ConclusionDans l’étude générale, il est apparu que peu de mesures ont été prises

pour réduire les émissions de CO2, et qu’il existe de fortes différences entre les entreprises les plus performantes et celles les moins performantes. Il y a peu d’entreprises qui reconnaissent l’importance de l’efficacité énergétique, le facteur dominant n’étant pas la consommation de carburants.

Dans une entreprise « normale », une base de donnée collectée sur les années 2001 à 2004 sur une partie de la flotte a permis de reconstituer le décou-

Figure 10 : Deux cas de transport de colis entre les centres régionaux et le centre national

km40

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250

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Diesel: 0,152 l par colisCO2: 0,4 kg par colis

Carburant : 0,26 l par colisCO2: 0,68 kg par colis

km20 281

210

282

1

53

0

km40

Nombre de colis transportés

414

250

6846

108

43

97

3

65

Diesel: 0,152 l par colis

CO 2: 0,4 kg par colis

Carburant : 0,26 l par colisCO2: 0,68 kg par colis

km20

Colis transportés

281

210

282

1

53

0



plage entre PIB, émissions et distance parcourue par camion. L’augmentation présumée de la consommation totale au niveau national, malgré une baisse des ventes nationales, est due à l’effet « tourisme de carburant ».

Dans une enquête sur la distribution de colis, de grandes différences sont également apparues, tant pour les modèles d’acheminement que pour la consommation de carburant par colis.

Le potentiel d’amélioration est élevé, car très peu d’entreprises ont pris active-ment des mesures pour augmenter l’efficacité énergétique. Cela laisse entrevoir des solutions dans le domaine technique (véhicules au gaz naturel, etc.) et dans l’organisation des transports (adaptation de la taille de la flotte).

Références

EU – European Union (2004). Energy & Transport in Figures 2004. European Commission, Brussels.

Leonardi J. et Baumgartner M. (2004). CO2 efficiency in road freight transporta-tion : Status quo, measures and potential. Transportation Research Part D : Transport and Environment, 9, 451-464.

Leonardi J., Baumgartner M. et Krusch O. (2004). CO2-Reduktion und Energieeffizienz im Straßengüterverkehr. MPI Report 353, Max-Planck-Institut für Meteorologie, Hamburg

McKinnon A., Ge Y. and McClelland D. (2004). Assessment for the Opportunities for Rationalising Road Freight Transport. Logistics Research Center, Edinburgh.

OECD – Organisation for Economic Co-operation and Development (2004). Project on Decoupling Transport Impacts and Economic Growth. Analysis of the Links Between Transport and Economic Growth. Paris, ENV/EPOC/WPNEP/T(2003)4/FINAL.

Shipper L.J. et Fulton L. (2003). Carbon dioxide emissions from transportation : trends, driving factors, and forces for change ; in : Henscher, D.A., Button, K.J. (Eds.) : Handbook of transport and environment. Elsevier, Oxford.

Statistisches Bundesamt (2005). Bruttoinlandsprodukt und Bruttowertschöpfung in jeweiligen Preisen und preisbereinigt. Volkswirtschaftliche Gesamtrechnungen. www.destatis.de

Umweltbundesamt (2005). Umweltdaten Deutschland Online : Kraftfstoffverbrauch im Strßenverkehr in Mio. Liter, Berlin, www.env-it.de/Umweltdaten

Les technologies des véhicules lourds et les émissions de gaz

à effet de serre associées

Gabriel PlassatADEME, Département Technologies Des Transports500, route des Lucioles, Sophia-Antipolis06560 [email protected]

Après qu’une grande diversité de carburants ait été utilisée au commence-ment du développement des transports (huile, pulvérisation de charbon, électri-cité, gaz...), le pétrole s’est rapidement imposé comme l’unique source d’énergie, et cela depuis plus d’un siècle.

L’essor des transports et de notre économie sont ainsi directement liés à cette ressource fossile. La formidable densité énergétique (voir ci-contre), la disponibi-lité géographique et le faible coût de fabrication des carburants issus du pétrole expliquent en partie ce choix.

0

5

10

15

20

25

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35

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GNV (250

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Confrontés en premier lieu à des problèmes de pollution locale, les industries pétrolières et les constructeurs, guidés par des normes internationales, procèdent depuis les années 1970, à des modifications permanentes de leurs produits (véhi-cules et carburants), grâce notamment aux progrès de l’électronique, de la cata-lyse et des moyens de production en grande série, pour réduire leurs émissions de polluants, tout en maîtrisant les consommations de carburants et les coûts.



Mais cette dépendance complète et singulière des transports à l’or noir se noue, depuis peu (malgré une connaissance très antérieure de ces sujets), à deux autres défis majeurs : l’augmentation conjointe des émissions de gaz à effet de serre (GES) et des températures, et le maintien de la disponibilité d’une énergie dont les réserves sont épuisables.

Pour faire face à ces défis, il est nécessaire d’optimiser l’ensemble des tech-nologies et des procédés de fabrication (véhicules et carburants), mais aussi de choisir les modes de transports les moins énergétivores et de réduire les flux par l’organisation des transports.

Cette synthèse présente ce que l’on peut attendre des progrès technologiques dans le domaine des véhicules lourds. Il est ainsi détaillé les liens existants entre les émissions polluantes et l’efficacité énergétique, les résultats des évaluations de l’ADEME sur les filières1 énergétiques actuelles et futures, et une proposition d’évolution des technologies à l’horizon 2020.

1. Le compromis émissions polluantes/efficacité énergétique

Le fonctionnement du moteur Diesel se caractérise par une combustion hété-rogène en mélange pauvre, conduisant à des émissions de polluants, principa-lement des oxydes d’azote (NOx), des particules et, dans une moindre mesure, du monoxyde de carbone (CO) et des hydrocarbures imbrûlés (HC). Pour réduire ces polluants, plusieurs solutions sont utilisées2 :

Le filtre à particules (FAP) garantit une élimination des suies à plus de 90 %. Il existe des FAP à utiliser en retrofit3 ou disponibles en 1re monte. Le FAP va conduire à une augmentation de consommation de l’ordre de 1 à 4 % selon les technologies et les profils d’usage.

Le catalyseur d’oxydation permet de réduire les émissions de polluants CO et HC. A la différence d’un catalyseur d’oxydo-réduction, dit à trois voies, utilisé sur un moteur à allumage commandé fonctionnant à richesse 1, les NOx ne peuvent pas être traitées.

Plusieurs voies sont envisagées pour réduire les NOx utilisant des réducteurs (urée, hydrocarbures) ou une recirculation des gaz d’échappement. En parallèle, des progrès continus sont réalisés par les constructeurs pour les réduire et suivre les normes d’émissions :

Système d’injection haute pression et pilotage précis de(s) injection(s),

Augmentation de la pression de suralimentation,

Maîtrise de la température de combustion.

1 Une filière peut se définir par un couple moteur/carburant.2 Voir « Les technologies des moteurs de véhicules lourds et leurs carburants, réf. 5218 », www.ademe.fr3 Voir « Les particules de combustion automobile et leurs dispositifs d’élimination, réf. 4783 », www.ademe.fr

—

—

—


Les technologies des véhicules lourds et les émissions de gaz à effet de serre associées


Les normes Euro4 et les futures normes Euro5 et 6, nécessitent l’introduction de nouvelles technologies. Il faut également noter que les normes américaines US 2007 et 2010, et japonaises 2003 et 2005, pilotent de façon similaire les émissions de polluants, tout en maintenant certaines différences, notamment au niveau des températures d’échappement, lors des cycles d’homologation4. Compte tenu de la mondialisation des marchés et des offres industrielles, une analyse internationale des normes et des technologies est nécessaire pour appréhender les différentes voies possibles. La plupart des voies technologiques envisagées nécessitent une réduction de la teneur en soufre des gazoles, et ceci sur tous les marchés, pour qu’une solution se généralise.

PM : particules en g/kWh.Nox : oxydes d’azote en g/kWh.Jap : normes japonaises.Eu : normes appliquées en Europe.US : normes appliquées aux USA.

A court terme, deux voies majeures se dessinent pour réduire les NOx, sachant que les particules sont réduites en optimisant la combustion et les cata-lyseurs, et si besoin, par un filtre à particules. Le graphique ci-après présente les normes européennes, américaines et japonaises et les voies technologiques pour les atteindre.

La voie SCR5, privilégiée en Europe, permet de découpler optimisation de la combustion et réduction des NOx. En effet, une combustion optimisée (haut rendement et faible consommation) crée des NOx par des températures de com-bustion élevées. Mais ces polluants peuvent être traités de façon efficace par l’urée6, qui se transforme à l’échappement en ammoniaque, réducteur de NOx. Cette voie permet donc de réduire fortement la consommation, mais nécessite un réseau de distribution d’urée en Europe et des stratégies de contrôle et de répression pour s’assurer d’une utilisation systématique d’urée. Par ailleurs, cette

4 La température d’échappement conditionne fortement l’efficacité des catalyseurs, donc les émis-sions de polluants.5 SCR : Réduction Catalytique Sélective des oxydes d’azote. Assure aussi l’oxydation des hydrocar-bures imbrûlés et de 30 % environ des particules.6 L’urée (NH2-CO-NH2), obtenue à partir d’ammoniaque (NH3), va se décomposer à l’échappement en NH3 pour réduire les NOx.



0

0.02

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0 1 2 3 4 5 6 7 8

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Jap 05

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Normes & Voies TechnologiquesDIESEL

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SCR

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ou Combustion homogène

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0

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SCR / NOxads. + FAP

Source : Renault Trucks/ADEME.

Source : Global Insight.



solution permet de positionner le compromis NOx/particules7 vers de faibles émissions de particules, les émissions de NOx étant traitées par l’urée.

La voie EGR8, prévue en Amérique du Nord utilise une recirculation de plus en plus importante de gaz d’échappement pour réduire les émissions de NOx. Cette solution présente l’avantage de ne pas nécessiter de fluide supplémentaire et de réseau de distribution associé, mais comporte des inconvénients en termes de surconsommation de carburant, de maintenance accrue des moteurs. Il faut noter cependant que certains constructeurs européens, MAN notamment, affichent une stratégie EGR pour Euro4.

En complément, la solution de piège à NOx (NOx adsorber) est étudiée, essentiellement aux USA. Elle nécessite également la gestion des SOx qui empoisonnent le catalyseur.

L’application de ces normes permet une réduction importante des polluants dans l’atmosphère. Ainsi, les émissions de NOx dans les pays de l’OCDE vont suivre l’évolution ci-contre dans les années à venir (source www.wbcsd.org, étude regroupant des constructeurs et des pétroliers mondiaux). Cette évolution relativement lente vient du taux de renouvellement de ce type de véhicule.

Cependant, il existe bien un lien fort entre émissions polluantes, NOx et parti-cules, et consommation de carburant9. Les normes futures, qui restent à définir, vont donc influencer directement les émissions de GES. Le choix d’une sévéri-sation de type US 2010 ou la prise en compte d’un nouveau polluant, seront à mettre en relation avec les émissions de GES associées.

7 Il existe un lien entre émissions de NOx et de particules, toutes choses égales par ailleurs. Si on procède à une réduction des émissions de particules en modifiant l’avance à l’injection, les émissions de NOx augmentent et inversement.8 EGR : Exhaust gas recirculation ou recirculation des gaz d’échappement.9 L’ordre de grandeur de l’impact de l’application des normes d’émissions sur les consommations est de l’ordre de 5 %.



2. Les progrès continus sur l’efficacité énergétique

Les constructeurs, depuis les années 1970, améliorent l’efficacité énergétique sur ce marché concurrentiel des véhicules industriels en développant et intégrant de nouvelles technologies : turbocompresseur, échangeur, 4 soupapes, injection de carburant haute pression et gestion électronique de l’injection. Ces évolutions progressives permettent de respecter les normes Euro, d’améliorer la consom-mation et de réduire le bruit.

Source : Global Insight.

Répartition par âge du parc PL et de ses émissions de Nox et particules

Source : SES.



Les consommations américaines et européennes sont présentées ci-dessous. Le progrès, à puissance du véhicule constante, est en moyenne d’un pourcent par an.

Sources : Global Insight et Renault Trucks.

Cependant ces gains en consommation ne se retrouvent pas intégralement car les véhicules achetés sont de plus en plus puissants (malgré des limitations de vitesse constantes) ce qui engendre des surconsommations.

Répartition des ventes par puissance



Influence de la puissance sur la consommation

Source : Données issues du site www.energeco.org

3. Les émissions de GES10 et les différentes filières énergétiques

Pour limiter le dérèglement climatique, il est demandé aux pays industrialisés une réduction d’un facteur 4 de leurs émissions de GES à l’horizon 2050. Au niveau mondial, cette réduction devra être d’un facteur 2. Les projections propo-sées par le WBCSD présentent les résultats suivants :

Emissions de GES du puits à la roue par mode

10 GES : gaz à effet de serre.



Influence des technologies sur les émissions

Les gains apportés par la « technologie » ne permettent qu’une stabilisation des émissions à l’horizon 2050. Cette étude permet de montrer globalement ce que l’on peut attendre des progrès technologiques.

Parmi les différentes filières présentées ci-dessous, certaines existent, d’autres sont en développement ou en recherche. L’ADEME suit l’évolution de ces filières qui présentent de grandes différences en terme d’efficacité énergéti-que du puits à la roue et de bilan économique.

Source : WBCSD.



Prix en % réf moteur essence sur véhicule léger

GES puits à la roue (g/km) sur véhicule léger

Source : WBCSD.

Ainsi pour connaître les applications les mieux adaptées, développer les mar-chés correspondants, promouvoir ces nouvelles filières, l’ADEME a mis en œuvre un programme d’évaluation pour les véhicules lourds basé sur une méthodologie



robuste et reproductible. Pour cela, des véhicules cibles ont été définis compte tenu de leurs profils d’usage, de leur contexte économique et des marchés. Le marché des véhicules lourds peut se présenter par 3 grands groupes :

Véhicule spécifiquement urbain : autobus, benne à ordure et autres engins. Le contexte économique est peu concurrentiel, et l’image envi-ronnementale est importante. Ce type de véhicule est donc rapidement apparu comme un laboratoire de nouvelles technologies pour le véhicule lourd et même tous les véhicules.

Véhicule mixte : autocar, poids lourd livraison marchandises en ville. Le contexte économique est concurrentiel, mais la pression environnemen-tale commence à être importante ce qui oblige les transporteurs à tester quelques solutions.

Véhicule grand routier : poids lourd routier. Le contexte est très concurren-tiel et le coût des solutions proposées joue un rôle très important.

Cette segmentation des véhicules conduit à des pénétrations différentes des technologies d’un point de vue temporel (d’abord sur les bus), et d’un point de vue quantitatif. Ceci s’appliquera sans doute également pour les technologies à venir (pile à combustible notamment).

Source : ADEME.

Pour les différents véhicules cibles, l’évaluation comporte un bilan énergétique et environnemental au départ, puis après une année avec un suivi des perfor-mances et des incidents durant cette année d’exploitation en usage réel.

Source : ADEME.

—

—

—



Les évaluations en cours et réalisées à l’ADEME sont présentées dans le tableau ci-dessous. Il est également détaillé l’origine de la « non disponibilité » d’une solution. Par exemple, la solution GNV pour un tracteur grand routier pose actuellement des problèmes d’autonomie du véhicule.

Tableau des disponibilités des technologies selon les applications

OKOK

En TESTPas d’action

En TESTPas d’offre

OK

OK

OKÀ venir

EmulsionDiester

FAPDeNOx

FAPDeNOx

Intérêt ?Pour A.P.U.

Pas d’offreIntérêt ?Pour A.P.U.

OKHybride bimode

OKPas d’action



OKEn TEST

OKOK

OKOK


OKOK

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AutonomieOKAutonomieOKElectrique

AutonomiePas d’offreOKGPL

AutonomieEn TESTPas d’action

Pas d’offrePas d’offreAutonomie

OKOK

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OKOK


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OK

OK

OKÀ venir

EmulsionDiester

FAPDeNOx

FAPDeNOx

A.P.U.Pas d’offre

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bimode

OKPas d’action



OKEn TEST

OKOK

OKOK


OKOK

OKEn TEST

OKOKElectrique

OKGPL


OKOK

GNVBiogaz

TestéNon dispo

Bus Car BOM PL urbain PL routier

En TEST

Intérêt ?Pour

Pas d’offrePas d’offre

Autonomie

Autonomie

Autonomie

Intérêt ?A.P.U.

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Autonomie

Pas d’offre

Pas d’offrePas d’offreAutonomie

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OKOK

En TESTEn TEST

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A.P.U.A.P.U.


AutonomieAutonomie


Pas d’offrePas d’offrePas d’offrePas d’offreAutonomieAutonomie

A.P.U.A.P.U.Intérêt ?Intérêt ?

Pour Pour


AutonomieAutonomie

AutonomieAutonomie

AutonomieAutonomie


Source : ADEME.

Pour les poids lourds, les résultats des évaluations de l’ADEME peuvent être présentés de plusieurs façons :

Les émissions de polluants réglementés et de gaz à effet de serre en gramme par kilomètre. Ceci permet de comparer les filières par critère.

En rassemblant dans un tableau les différents paramètres utilisés lors d’une comparaison : émissions, diversification énergétique, coûts, image.

En utilisant les coûts externes pour traduire les émissions en g/km en euros/km et comparer ainsi les filières avec un critère unique.

4. Les résultats des évaluations de l’ADEME

4.1 Les émissions de polluants réglementés (NOx et particules) et GES

Le graphique ci-dessous présente les émissions de NOx et particules pour les différentes filières obtenues par des mesures ou des estimations réalisées à partir de données obtenues sur d’autres véhicules. Par ailleurs, la surface du

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—

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cercle est proportionnelle aux émissions de GES du puits à la roue (fabrication du carburant et émissions sur véhicule des gaz à effet de serre suivants CO2 et CH4). Il est également présenté des résultats obtenus avec des cycles de vitesse moyenne 20 km/h et 60 km/h.

Comparaison des filières PL 19TMesures et Estimations (*)

* Ces valeurs ont été estimées à partir de mesures réalisées sur d’autres véhicules.

Source : ADEME.

L’effet de l’usage (comparaison des cycles à 20 et 60 km/h) est très important, à la fois sur les émissions polluantes (– 50 % sur les particules, – 20 % sur les NOx) et GES (– 30 %), pour le Diesel et pour le GNV. L’effet des technologies FAP et DeNOx (simulé, en cours d’évaluation sur bus11) est conforme aux atten-tes de réduction de ces polluants (– 90 % pour les particules, – 50 % pour les NOx).

La filière Diesel avec FAP12 présente des émissions proches du GNV13 au niveau des particules mais plus de 2 fois forte pour les NOx, mais des émissions de GES inférieures de 30 %. La future filière Diesel avec FAP/DeNOx affiche des résultats d’émissions polluantes identiques au GNV en maintenant de faibles émissions de GES.

11 Voir le site www.ademe.fr, rubrique Transport/publications, la note de synthèse des premiers résul-tats d’un bus Euro5 avec système DeNOx par injection d’urée.12 Il est rappelé que l’ADEME propose une aide à l’équipement en FAP de 30 % du coût du FAP, plafonnée à 3 000 euros.13 Pour le GNV, l’ADEME propose, dans le cadre des sites pilotes GNV, une aide de 30 % du surcoût du véhicule GNV par rapport au Diesel, voir le site www.ademe.fr



L’utilisation du Diester devrait permettre, selon nos estimations, de réduire les émissions de GES de 22 % en conservant les mêmes émissions de polluants.

La comparaison multicritère :

Les émissions ne sont pas toujours suffisantes pour comparer des filières et d’autres critères sont à considérer. Dans le tableau comparatif suivant, il est présenté, en référence à la filière Diesel euro3, un positionnement des filières sur différents critères :

NONEmulsion

NONOUI si Diester

avec Diester

DieselFAP

Mieux que DieselEuro 3Moins bien que Diesel

OUI60 km autonom

Élec.

OUIGNV

ImageBruit

OdeurFumées

Fiablilit éTenue

Coût exploit

InvestDiversification

EnergieG.E.S.

Puits/rouesPNRPartNOxHCCO

PerceptionCoûtsEnergieGESImpact sur la Sant é

NONEmulsion

NONOUI si Diester

avec Diester

DieselFAP


OUI60 km autonom

Élec.

OUIGNV

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OdeurFumées

Fiablilit éTenue

Coût exploit


EnergieG.E.S.


PerceptionCoûtsEnergieGESImpact sur la Santé

avec avecDiesterDiester

Perspectives d’évolution à court terme

NONEmulsion

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avec Diester

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OUI60 km autonom

Élec.

OUIGNV

ImageBruit

OdeurFumées

Fiablilit éTenue

Coût exploit


EnergieG.E.S.


PerceptionCoûtsEnergieGESImpact sur la Sant

NONEmulsion

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avec Diester

DieselFAP


OUI60 km autonom

Élec.

OUIGNV

ImageBruit

OdeurFumées

Fiablilit éTenue

Coût exploit


EnergieG.E.S.


PerceptionCoûtsEnergieGESImpact sur la Santé

EVOLUTIONS PREVUES à court terme

DeNOx

Hybride

À confirmer

Gain gazole et

frein

Àconfirmer

Gaingazole et

frein

avec avecDiesterDiester

DeNOx

Source : ADEME.



Les progrès attendus sont les suivants :

La filière GNV progressera au niveau des émissions de GES par des dévelop-pements de moteur mieux adaptés au GNV. Les coûts d’investissement et d’exploi-tation seront réduits par des effets volumes à venir (effet des sites pilotes GNV).

La filière Diesel sera complétée par un système DeNOx en 1re et 2ème montes.

La filière hybride pourra apparaître avec des motorisations Diesel ou allumage commandé avec des objectifs de réduction des consommations (de l’ordre de 10 à 20 %) et coûts kilométriques.

Comparaison en utilisant les coûts externes :

Les projets ExternE et Cleaner Drive14 ont permis de déterminer pour une utilisation urbaine les coûts externes des polluants suivants :

Coûts des polluants en €/tonne

CO HC NM Nox Particules CO2, CH4

3,5 2 000 8 200 126 900 46

En couplant ces données avec les émissions en gramme par kilomètre, il res-sort des coûts kilométriques pour les différentes filières en distinguant les deux vitesses moyennes. Ces calculs permettent, à titre indicatif, de comparer les différentes filières plus que de déterminer des valeurs absolues.

Coût externe en euro/km

Source : ADEME.

14 www.cleaner-drive.com



Nous retrouvons les conclusions présentées auparavant, avec trois notions complémentaires :

Cette présentation permet d’identifier les progrès principaux à réaliser sur chaque filière. Pour le Diesel avec FAP, les coûts se répartissent également entre les NOx et les GES, alors que pour le GNV, la part des GES est prépondérante.

La filière GNV apparaît comme étant plus performante que la filière Diesel avec FAP (la solution DeNOx n’a pas été estimée).

L’augmentation de la vitesse moyenne de 20 à 60 km/h réduit les coûts externes de plus de 50 %. La vitesse de 60 km/h doit être proche de l’optimum, sachant que les émissions, donc les coûts associés, augmentent si la vitesse augmente après 80-90 km/h.

Conclusions sur les évaluations :

Les filières étudiées présentent toutes des avantages et des inconvénients spécifiques. Concernant les émissions de GES :

Le GNV ne permet pas de gain puisque les solutions actuelles présentent des surémissions et les solutions à venir seront proches du Diesel. Cependant, cette motorisation à allumage commandé peut également utiliser du biogaz ou de l’hythane (mélange H2/GNV) qui présentent des émissions de GES inférieures (voir chapitre perspectives).

Le Diester permet, sans modification sur les moteurs, de réduire les émissions de GES de plus de 20 %, son usage est donc à généraliser au maximum.

L’effet de la vitesse moyenne est important avec des réductions de l’ordre de 30 % en passant de 20 à 60 km/h. La mise en place de couloir réservé en milieu urbain est à généraliser.

Concernant les émissions polluantes :

Le GNV confirme son intérêt au niveau des émissions polluantes et de la diversification énergétique.

Le Diesel progresse avec le FAP complété à court terme par la DeNOx qui pourront s’utiliser avec du Diester.

5. Les programmes de R&D et les perspectives

L’ADEME finance de nombreux projets dans le cadre du PREDIT - groupes 7 et 8. Dans ces projets, tous les paramètres influençant l’efficacité énergétique sont étudiés et des améliorations sont apportées.



En cours :

Poids lourd livraison silencieux

Moteur GNV poids lourd

Conduite économique assistée

DENOx SCR + FAP

Analyse de l’usage des TMV

Combustion homogène, soup. électrohydraulique

Proposé :

PL hybride Etude PL hybride

V2U phase 2 Etude et réalisation Véhicule usage urbain

Sur la base des évaluations et des programmes de recherche en cours, une évolution des technologies est proposée pour les véhicules lourds. Dans un contexte économique concurrentiel, ces évolutions technologiques devront tou-jours être « rentables » pour les clients. Ainsi un grand nombre de paramètres influence cette « roadmap » technologique :

Le prix des énergies et leurs disponibilités (voir les documents du récent congrès Panorama de l’IFP 2005, www.ifp.fr). Dans la proposition présentée en page suivante, il est considéré qu’il n’y a pas de « rupture » majeure.

Les politiques (nationales) européennes et aides associées visant à promou-voir les carburants dits alternatifs biocarburants, GNV, hydrogène...

Proposition d’évolution technologique à l’horizon 2020-2030

Source : ADEME.



La mise en œuvre de taxes kilométriques calculées selon la distance, la norme du moteur, la masse transportée,... (existe déjà en Suisse/Allemagne).

Les normes futures Euro 6/7 (après 2008) selon qu’elles tendent vers une sévérisation (type US 2010), ou modération (en donnant priorité aux émissions de GES), ou l’intégration de nouveau polluant (formaldéhyde) ? Ceci doit être complété par les valeurs futures de durabilité des émissions (OBD, OBM).

La mise en œuvre de norme bruit sévérisée qui influence les cartographies moteur, donc les émissions et la consommation.

Conclusion

Avec la segmentation proposée (urbain, mixte, routier), il apparaît des diffé-rences notables d’application des technologies liées aux usages très différents. Plus le véhicule est utilisé en milieu urbain :

plus les filières sont nombreuses, notamment gazeuses (GNV, hythane, biogaz, H2), moins le gazole est présent car l’autonomie n’est pas un cri-tère majeur, plus les carburants de niche (biogaz, hythane, H2) peuvent (et doivent) se développer, et plus l’hybridation a un sens technique et écono-mique. Les gains en terme d’émissions de GES à attendre sont de l’ordre de 40 %15 pour les véhicules urbains, 30 % pour les véhicules mixtes ;

plus le véhicule est considéré comme routier (distance parcourue impor-tante, peu d’arrêt), plus le carburant liquide s’impose par sa densité énergétique, donc l’autonomie du véhicule et le volume disponible sur le véhicule pour transporter la marchandise, moins l’hybridation présente de l’intérêt. Dans ce cas, les gains à attendre sont de l’ordre de 10 à 20 %.

Dans tous les cas, les carburants « renouvelables » (Diester, BTL pour moteur Diesel, éthanol16, biogaz, H2 du renouvelable pour moteur allumage commandé) seront à produire au maximum de leur potentiel. Les carburants de synthèse (GTL, autres) devront être associés à des systèmes de capture de CO2.

15 Voir calcul effectué sur les bus p208, « Bus propres : quels carburants, quels moteurs : les évalua-tions de l’ADEME », réf. 5255, www.ademe.fr16 L’éthanol peut être envisagé sur un moteur à allumage commandé à plus de 80 %.

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2ème partie

L’approche optimisation logistique de l’entreprise


Réorganisation logistique chez les chargeurs – étude

des possibilités de réduction de la mobilité des marchandises

Philippe Vallin

Université Paris IX DauphineTél. : 33 (1) 44 05 40 [email protected]

1. Introduction

1.1. Contexte

La croissance du transport en Europe est préoccupante, en effet elle a tota-lement effacé les réductions des émissions de Gaz à Effet de Serre (GES) réali-sées par les industriels en 2001. Il apparaît fondamental de limiter les transports et donc le déplacement des marchandises si nous voulons arriver à réduire les émissions de GES.

Conscient de ce phénomène à travers de nombreuses études réalisées pour des chargeurs dans différents secteurs économiques (automobile, ciment, pétrole, agroalimentaire, grande distribution, métallurgie, énergie...), CRISTAL est un projet de recherche devant :

présenter une méthode permettant d’identifier des axes d’amélioration pour la réduction de la consommation de transport routier de marchandise et de déterminer les éléments structurels qui pourraient les amplifier, tes-tée sur deux cas réels apportés par deux industriels chargeurs : le groupe CAT et YOPLAIT ;

cette méthode pourra ultérieurement être éprouvée à travers différentes études réalisées pour des industriels apporteurs de cas réels. On pourra par exemple étudier l’association de plusieurs industriels d’une même filière.

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1.2. Le consortium

Le consortium est composé des participants suivants :

EURODECISION en leader, qui apporte :

sa connaissance du domaine de la logistique et des besoins associés ;

ses contacts chez les chargeurs ;

son modèle mathématique stratégique LP-SupplyChain, pour l’optimisation globale de la supply chain (design de réseaux logistiques et industriels).

L’Université de Paris DAUPHINE :

le DESS « Logistique – management et économie des réseaux » qui apporte sa connaissance du domaine de la logistique ;

Le GROUPE CAT et YOPLAIT, qui apportent des cas concrets sur des visions de stratégie industrielle sur quelques axes d’amélioration retenus.

YOPLAIT France

Yoplait est le numéro deux en France derrière Danone avec une production de 450 000 tonnes. La reconnaissance de la marque est très forte.

L’organisation industrielle et de distribution : Les quatre usines françaises, très spécialisées, fabriquent pour trois marchés : celui des GMS (la Grande Distribution) avec les produits à marque Yoplait et des produits à marque du dis-tributeur, la restauration hors foyer, l’export (UK, pays nordiques...).

L’organisation de la distribution doit répondre à plusieurs contraintes :

Caractère périssable du produit donc à durée de vie courte.

Exigence extrême de la Grande Distribution pour qui le produit frais est traité en « flux tendu ».

Yoplait utilise quatre plates-formes logistiques, implantées au cœur des zones de consommation. Leur rôle est de détenir le stock de produits finis de l’entre-prise et de reconstituer la gamme de produits à destinations des entrepôts des sociétés de la grande distribution ou de restauration collective. Les délais entre commande et livraison, ne permettent pas d’envisager des livraisons directes des usines.

Groupe CAT :

Historiquement, la CAT est créé en 1957 par la Régie Renault. Au début des années 70, la CAT se diversifie en distribuant des pièces de rechanges et en offrant ses services à une clientèle extérieure au Groupe Renault. En juillet 2001, pour se doter des moyens répondant aux nouveaux enjeux du métier, le capital du groupe (3 050 000 Euros) passe en totalité aux mains d’ALBATEAM, consor-tium composé d’Autologic, TNT et Wallenius Wilhemsen.

Les différentes activités associées à la logistique véhicules concernent :

Le transport de véhicules par lots ou à l’unité des usines et centres d’im-portation jusqu’aux concessionnaires et succursales.

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Réorganisation logistique chez les chargeurs


La préparation de véhicules neufs, pose d’accessoires et rénovation de véhicules d’occasion.

Le stockage de véhicules.

Le tracing des véhicules.

1.3. Résultats attendus

Les résultats des recherches réalisées visent à montrer quelles évolutions stratégiques concrètes dans la politique des chargeurs peuvent mener à la dimi-nution de la mobilité des marchandises. Ils indiqueront l’importance relative de l’impact de ces mesures et quels paramètres pourront induire cette évolution. L’analyse portera sur chacun des axes, simulés sur les cas réels :

évaluation des conséquences au niveau des architectures industrielles et logistiques ;

influence sur l’exploitation des réseaux de transport (massification, fré-quence de livraison, optimisation du routage des flux).

Le projet de recherche est découpé en deux étapes :

étape 1 : identification des axes d’amélioration ;

étape 2 : réalisation d’études illustrant quelques axes d’amélioration, sur les cas réels apportés par le groupe CAT et YOPLAIT.

2. Les axes d’amélioration

Hypothèse de travail : dans cette étude, volontairement, nous n’étudions pas les actions liées à un transfert de mode de transport (route vers fer ou voie d’eau).

Nous distinguons trois familles d’axes :

Les axes liés à la structure du réseau logistique et de production.

Les axes liés à la tactique d’exploitation.

Les axes liés aux systèmes d’informations.

Les axes d’amélioration liés à la structure du réseau ont principalement pour but de réduire l’intensité globale du transport. C’est-à-dire de limiter les flux expri-més en tonnes-kilomètres. Il s’agit en premier lieu de décisions stratégiques et commerciales qui ne relèvent pas exclusivement des directions logistiques.

Les axes liés à la tactique d’exploitation sont principalement orientés vers une meilleure utilisation des véhicules, ce qui conduit pour un flux donné à réduire le nombre de véhicules-kilomètres.

Bien que ces deux axes d’évolution dépendent étroitement du système d’in-formation, nous précisons dans la troisième famille l’impact des nouvelles tech-nologies de l’information.

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2.1. Niveau stratégique : Structure du réseau logistique et de production

Spécialisation des sites de production.

Adaptation du réseau logistique.

Utilisation de ressources communes inter-entreprises, plates-formes et véhicules communs pour le regroupement.

Choix du « bon » nombre de plates-formes de stockage ou cross-doc-king.

Cohérence de pilotage des flux amont et aval.

Multi-sourcing, zones de chalandise variables ou à recouvrement.

Utilisation des échanges de marchandises.

2.2. Niveau tactique : les politiques d’exploitation du réseau

Optimisation des fréquences de livraisons.

Augmentation de la capacité des camions et compartimentage des volu-mes de chargement.

Limitation des petits envois.

Influence de la tarification des prestataires de transport.

Etude de l’influence des décisions marketings/commerciales.

Synergie de la reverse logistique & bourse de fret.

Influence de la réglementation contre productive.

2.3. Système d’information

Lissage, régulation et anticipation de l’activité.

Suivi, pilotage et localisation des véhicules en temps réel.

L’optimisation des tournées.

Connaissances de la réceptivité du client.

Bourse de fret en temps réel.

2.4. Synthèse

En conclusion, il est possible de dégager 4 axes que l’on peut suivre par dif-férents moyens.

A1 : Réduction de la circulation des produits par un raccourcissement des liaisons, c’est la géographie des réseaux fondée sur critères émission de GES.

A2 : Réduction de la circulation des vecteurs de transport par une réduc-tion des voyages à vide.

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A3 : Réduction de la circulation des vecteurs de transport (chargés) par une réduction des kilométrages inutiles.

A4 : Réduction des émissions des vecteurs de transport par un meilleur ratio fuel consommé/tonnes-kilomètres transportées.

Croisement axes-moyens

Moyens A1 A2 A3 A4

Localisation des sites x

Adaptation du réseau x

Cohérence amont aval x x

Echanges entre chargeurs x x

Fréquence de livraison x

Capacité des camions x x

Limitation des petits envois x x

Tarification transporteurs x

Décisions marketing x x

Reverse logistique x

Réglementation x

Lissage régulation x x

Suivi localisation x x

Optimisation des tournées x

Réceptivité client x

Bourse de Fret x x

3. Etudes des axes

3.1. Impact de la spécialisation des sites de production

Cette étude a pour objectif d’illustrer l’axe d’amélioration « Niveau stratégi-que : Structure du réseau logistique et de production » / « Spécialisation des sites de production »

3.1.1. Hypothèses et contexte d’analyse

Le but poursuivi ici est la déspécialisation progressive des sites de production pour l’étude de son impact sur les tonnes-kilomètres générés lors de l’approvi-sionnement des dépôts.

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Synthèse des hypothèses :

Coûts de transport utilisés : nombre de tonnes-kilomètres.

Réseau utilisé : réseau actuel Yoplait.

3.1.2. Méthodologie

Un algorithme simple a été construit pour déspécialiser progressivement les usines, en tenant compte du fait que ce sont les tonnes-kilomètres que l’on sou-haite minimiser. Les déspécialisations sont effectuées dans l’ordre décroissant des gains en tonnes-kilomètres.

3.1.3. Résultats

Le graphe suivant représente les tonnes-kilomètres engendrées par le trans-port amont (transports entre les sites de production et les dépôts), – courbe bleue –, en fonction du pourcentage de tonnage autorisé à être fabriqué dans un autre site de production que le site initial.

A la fin de la déspécialisation, les transports amont engendrent 746 milliers de tonnes-kilomètres, ce qui, comparés aux 2 111 milliers de tonnes-kilomètres engendrés par les sites de production totalement spécialisés représente un gain de 1 365 tonnes-kilomètres, soit près de 65 %.

Evolution des tonnes-kilomètresau cours de la déspécialisation de la production

0250500750

1 0001 2501 5001 7502 0002 2502 5002 7503 0003 250

transferts en T.Km

Total Transports enT.Km

%ag

e cu

mule

29.3

50.5

68.6

81.8

93.1

99.3

Mill

iers

ton

nes

-kilo

mèt

res

tonnage transféré

Remarque : Les optimisations successives réalisées partent du principe que les usines ont une capacité de production illimitée. Les transferts de production qui ont été envisagés ici s’accompagnent d’un changement significatif de la quan-tité produite par les usines.

La déspécialisation des usines paraît difficilement envisageable si elle ne s’accompagne pas d’un gain parallèle sur les coûts logistiques. Alors que l’on

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gagne, en fin de « déspécialisation », près de 65 % sur les tonnes-kilomètres, les coûts logistiques liés aux déplacements des marchandises entre sites de production et dépôts ne diminuent que d’environ 30 %.

3.1.4. Remarques de Yoplait

La pertinence de ce scénario doit être confrontée au coût de déspécialisation des usines qui suppose qu’elles puissent avoir l’ensemble des process (yaourts fermes, brassés, à boire, dessert, fromage frais, crèmes,..) et une augmentation des capacités globales de production qui seront obérés par un nombre de petites séries à fabriquer en augmentation.

Si on considère que le coût de fabrication (frais fixes + frais variables et hors coûts proportionnels) est de 100 dans le scénario actuel (haut niveau de spécia-lisation), les économies de transport d’approvisionnement telles que calculées dans le paragraphe précédent représentent 3,75.

Il est très peu probable que la déspécialisation permette de maintenir des coûts de fabrication inférieurs à 103,75.

3.2. Adaptation du réseau logistique : choix du nombre d’entrepôts

Cette étude a pour objectif d’illustrer l’axe d’amélioration « Niveau stratégi-que : Structure du réseau logistique et de production » / « Adaptation du réseau logistique ».


Il paraît évident que la multiplication du nombre de dépôts va dans le sens d’une réduction des transports (raccourcissement de la chaîne de livraison et du transport terminal le plus consommateur d’énergie à la tonne livrée). Cette diminution n’est cependant pas proportionnelle au nombre de dépôts créés. Nous étudions dans cette partie la réduction des camions-kilomètres possible décou-lant de l’ouverture de dépôts supplémentaires

3.2.2. Méthodologie et résultats

A partir de dix dépôts candidats (à savoir les quatre dépôts existant situés au Mans et à Givors, St-Jory et Argenteuil, et six nouveaux dépôts situés à Marseille, Lille, Metz, Bordeaux, Nantes et Poitiers), nous avons utilisé notre module d’op-timisation afin de minimiser les camions-kilomètres engendrés par l’ensemble des transports (transferts inter sites et distributions aux clients) dans le cas où un nombre n de dépôts est ouvert.

Neuf scénarios ont été réalisés : pour 1 et jusqu’à 9 dépôts retenus (sur les 10 candidats).

Les résultats obtenus sont illustrés par des cartes sur lesquelles figurent les distributions aux clients (représentées en bleu) et les transferts inter sites Yoplait (représentés en rouge). Nous avons également indiqué les coûts engendrés en



camions-kilomètres ainsi que les gains qu’ils représentent relativement au scé-nario précédent.

Sélection d’un seul dépôt :

Dépôt sélectionné

Argenteuil

Tonnes-km

Transferts 1 754 916

Distributions 2 188 698

Total 3 943 614

Camions-km

Transferts 123 386

Distributions 163 054

Total 286 440

Gain (camions-km)

Sélection de deux dépôts :

Dépôts sélectionnés

ArgenteuilGivors

Coûts (tonnes-km)


Distributions 1 372 759

Total 3 144 575

Coûts (camions-km)

Transferts 124 574


Total 226 912

Gain (camions-km) 59 528



Dépôts sélectionnés

ArgenteuilBordeaux

GivorsLe Mans

MetzNantesPoitiersSt-Jory

Coûts (tonnes-km)



Total 2 853 068

Coûts (camions-km)

Transferts 141 039


TotalGain 7 ⇒8

203 9961 664

Gain (camions-km) 1 664

Evolution des camions-kilomètres

en fonction du nombre de dépôts utilisés




Cette partie de l’étude confirme l’équilibre à trouver entre le barycentre des principales zones de consommation et l’implantation historique sur les bassins laitiers des usines. Les méthodes de travail actuelles de la grande distribution surtout (délais extrêmement courts entre commande et livraison, fréquence éle-vée des livraisons – 5 à 6 fois par semaine – et impossibilité d’avoir des prévi-sions) condamnent les scénarios à 1, 2, voire 3 dépôts.

Avant de confronter les coûts de transport aux coûts fixes de dépôts sup-plémentaires, il pourrait être intéressant de voir l’évolution relative des coûts de transfert et de distribution sur des scénarii d’augmentation des coûts de transport.

3.3. Cohérence de pilotage des flux amont et aval


Notre objectif est de montrer que l’optimisation successive de l’aval puis de l’amont est moins efficace qu’une optimisation globale, qui prend directement en compte toute la chaîne logistique.

L’optimisation porte sur une semaine d’activité.

Synthèse des hypothèses :

Coûts de transport utilisés : nombre de camions-kilomètres.

Réseau utilisé : réseau actuel Yoplait mais avec usines totalement dés-pécialisées (chaque catégorie de produits est fabriquée dans n’importe quelle usine).

3.3.2. Résultats

Remarque : Les sites des dépôts et des usines sont fixés. L’optimisation ne porte que sur les liens à utiliser entre dépôts et usines ou entre dépôts et clients, zones de chalandise des dépôts.

Le gain en camions-kilomètres s’élève à environ 16 %.

Le dépôt de Saint-Jory (Toulouse) nécessite des transferts assez coûteux puisqu’il est éloigné des usines de fabrication, il est donc très peu sollicité si l’on effectue une optimisation globale alors que son activité est nettement plus forte dans le cadre d’une optimisation aval initiale.


Cette partie d’étude montre bien la fragilité de notre dépôt de St-Jory dont la justification se trouve dans les délais de livraison pour répondre aux exigences des clients. Concernant l’usine de Monéteau, d’autres considérations seraient à prendre en compte dans un scénario plus global notamment tous les approvision-

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nements d’une usine (proximité du bassin laitier, positionnement des fournisseurs de matières premières, disponibilité et compétence de la main-d’œuvre).

3.4. Adaptation du réseau logistique : utilisation de ressources communes inter entreprises, plates-formes et véhicules communs pour le regroupement

A l’heure actuelle, les flux de la CAT sont gérés par un transporteur local qui regroupe ces flux avec d’autres flux. L’objectif est de mesurer l’impact de la confi-guration dans laquelle : la CAT gère elle-même ses flux, et le transporteur local gère indépendamment les autres flux.

Principaux résultats

Flux regroupés

Flux dissociés

Différence

Quantité (nombre de voitures) 303 303

Nb circuits 38 40 5,3 %

Nb arrêts 82 82 0,0 %

Nb points touchés moyen par circuit 2,16 2,05

Distance totale (kms) 7 252 8 383 15,6 %

Distance moyenne par circuit (km) 190,84 209,57

Coût de transport (euros) 16 753 18 210 8,7 %

Coût par circuit (euros) 440,87 455,25

Flux regroupés : une seule plate-forme gérant tous les flux (schéma actuel) : on constate que le concessionnaire CAT (point de livraison) et le concessionnaire « autre » associé (représentant les flux non CAT distri-bués par le même transporteur) sont très fréquemment au sein de la même tournée, ce qui permet de limiter le kilométrage total.

Flux dissociés : une plate-forme pour les flux CAT et une autre pour les autres flux : on obtient deux plans de transport indépendants, et pour rem-plir les camions, l’outil d’optimisation a construit des tournées plus longues que dans la première situation. La distance totale parcourue (et donc les GES) est plus importante que dans le premier cas, de même que le coût économique.

Une variante de ce scénario a été étudiée, dans laquelle on considère que le concessionnaire « autre » associé à un concessionnaire CAT est en fait le même concessionnaire. Dans ce cas, le fait de massifier les flux a un impact sur la typologie des circuits : on visite moins de concessionnaires par circuit et on réduit ainsi le nombre d’arrêts chez les concessionnaires

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dans une proportion très importante. Cela a un impact direct sur le coût économique et sur les émissions de GES (l’arrêt est consommateur en émissions surtout si le moteur du camion est obligé de continuer à tourner pendant le déchargement, comme c’est le cas ici). Ce gain ne porte que sur la partie fixe de l’arrêt car le temps total de déchargement reste identique.

Remarques de la CAT :

L’écart de coût obtenu est relativement modéré, mais suffisant pour conduire à conserver une plate-forme commune, sauf si :

Il est possible en les dissociant et en limitant ainsi le besoin unitaire de surface, de trouver une localisation plus judicieuse permettant de réduire les distances.

Il est pensable d’obtenir en propre un niveau de service ou de productivité meilleurs pour les services hors transport que ceux fournis sur la plate-forme.

Seul, l’impact sur le kilométrage valide le choix actuel de plate-formes indé-pendantes dans des zones fortement urbanisées (de forte densité) travaillant avec des tournées courtes (comme Paris, Lyon et Marseille) et de plate-formes communes dans les régions sans grandes agglomérations.

3.5. Les politiques d’exploitation du réseau

3.5.1. Analyse des fréquences de livraisons chez Yoplait

Il est fréquent d’entendre dire que la multiplication des livraisons a une relation mécanique avec le nombre de camions-kilomètres exploités. Cette remarque serait exacte pour une flotte de camions en compte propre affectée à des liaisons fixées.

Dans la pratique, la collaboration avec des prestataires de service de trans-port permet d’absorber en grande partie les surcoûts en termes de camions-kilomètres. Il s’agit ici d’une analyse théorique permettant d’estimer l’impact en termes de croissance de camions-kilomètres affectés à un chargeur en fonction des différentes fréquences des livraisons.

Principaux résultats :

Pour les gros flux quotidiens on remarque que le surcoût de la fréquence n’est pas très significatif.

Les zones sensibles sont :

Pour les petits flux (inférieurs à 6 palettes jour) le passage de 1 à 2 fois hebdomadaires.

Pour les,lux moyens (entre 8 et 20 palettes-jour) le passage de 3 à 6 fois hebdomadaires.

On ne peut pas tirer de conclusions générales et simples sur les consé-quences de la multiplication des fréquences de livraisons.

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Lorsque le flux hebdomadaire dépasse un camion (par exemple 54 palet-tes), l’avantage de la livraison « unique » sur la double livraison réside dans le fait qu’il peut être plus intéressant (pour compléter le chargement par exemple) d’expédier un camion complet et son complément (33 p. + 21 p.) que de répartir équitablement sur deux journées le chargement (2 * 27 p.). Ce phénomène se retrouve dans la tarification classique à coût marginal décroissant.

Les enjeux principaux sont pour les flux moyens et faibles inférieurs à une vingtaine de palettes jours. Pour les flux faibles les enjeux se situent dans les fréquences lentes : la massification ne joue significativement que pour un passage de deux à une livraison par semaine.

3.5.2. Optimisation des fréquences de livraisons chez CAT

Chaque concessionnaire est actuellement visité tous les jours. L’objectif est de mesurer l’impact sur les coûts de transport et les émissions en GES si l’on réduisait cette fréquence de livraison.


Importante en réduisant la fréquence de livraison.

Dans une moindre mesure, cela a également un impact sur le kilométrage parcouru ainsi que sur le coût de transport.

Les impacts sont un peu plus importants pour un passage à 1 fois tous les 3 jours, mais l’impact marginal du passage d’une fois tous les 2 jours à une fois tous les 3 jours est beaucoup moins intéressant que celui d’une fois tous les jours à une fois tous les 2 jours.


Malgré l’impact significatif sur le kilométrage et donc sur la pollution géné-rée, le faible écart de coût peut difficilement permettre de convaincre des destinataires de renoncer à la souplesse de livraison dont ils disposent aujourd’hui.

On peut néanmoins penser qu’un traitement différent peut être recherché dans les zones denses à tournées courtes et les zones peu denses à tour-nées longues où l’effet économique sera plus convaincant.

3.6. Système d’information

3.6.1. Lissage, régulation et anticipation de l’activité

Le but de la présente étude est de mesurer, sur un jeu de données de la CAT, l’impact des variations de la demande, par rapport à une journée moyenne :

construction d’une journée creuse (– 33 %) et d’une journée forte (+ 33 %) par rapport à la demande moyenne,

construction d’un plan de transport pour chacune de ces demandes, d’abord de manière complètement libre (on adapte le plan de transport à

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cette demande), puis en se basant sur un plan de transport type basé sur la demande moyenne.


Plan de transport construit quotidiennement : sur la journée creuse et la journée forte en optimisant un plan de transport pour chacune de ces deux demandes, on observe que, bien que les demandes des deux journées soient très différentes, le lissage de ces demandes (2 journées moyennes au lieu de la forte + la faible) n’a pas de répercussion significative sur les coûts de transport. Cela montre qu’il n’est pas forcément nécessaire d’es-sayer de lisser l’activité si l’on est en mesure d’adapter le plan de transport à cette activité.

Plan de transport type appliqué chaque jour (plan de transport type construit à partir de la journée type) : en comparaison avec le plan de transport complètement remis en cause pour chaque journée, les diffé-rents indicateurs sont significativement dégradés, surtout dans le cadre d’une journée aux volumes plus faibles. Cela montre que, si le plan de transport est difficilement modulable, il est important d’essayer de lisser au mieux l’activité, car ces fluctuations sont très coûteuses.


Les résultats obtenus valident très clairement l’approche actuelle basée sur des tournées tracées chaque jour en fonction de la demande réelle.

Ils conduisent à rechercher des solutions d’assistance logicielle très opéra-tionnelles prenant en compte de nombreux paramètres réels tels que l’horaire final de livraison, et si possible, les conditions de circulation (ceci a d’autant plus de sens en environnement urbain fortement contraint).

Des solutions de ce type sont en fait peu présentes sur le marché où dominent des applicatifs en réalité plus adaptés à la construction optimisée de plans de tournée fixes, propres à d’autres activités.

Dans ce cadre, différentes démarches ont été menés par le groupe CAT et notamment celle du projet MOBICAST. Une des fonctionnalités principale de MOBICAST est de donner la possibilité de re-routage en temps réel sur la base d’informations du terrain, et d’associer ce trajet à une nouvelle proposition tari-faire (ré-optimisation). Cette fonctionnalité permet de disposer d’un réel avantage concurrentiel et d’atteindre un taux de service très élevé et surtout d’une grande fiabilité.

La campagne de tests réalisée a permis d’afficher un gain financier de 6 à 10 % sur les tâches administratives et de 6 % sur les achats transport (11 % pour les tournées locales).

Néanmoins, le projet a ses limites :

Technique, aussi bien en terme de systèmes de communication que de cartographies (problème de compatibilité) ou de moteur d’optimisation (la programmation par contraintes ne semblent pas adaptée pour un outil opé-

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rationnel et pose des problèmes de paramétrage (nombre de contraintes à modéliser...)).

Humaine, avec la nécessité de former des exploitants à des techniques qu’ils n’ont pas l’habitude d’utiliser

Conclusion

Les axes d’amélioration se situent :

Au niveau stratégique :

réflexion dans un cadre production-logistique pour une « déspécialisa-tion » marginale des sites de production (pour les gros flux rapprocher la production de la consommation),

un ajustement des architectures de réseau de distribution (localisation et nombre de points de rupture de charge) facilité par le recours aux prestataires (répartition des charges fixes),

le pilotage cohérent des flux de transports d’approche et des flux de distribution terminale.

Sur le plan de l’exploitation :

réduction de l’impact de l’augmentation des fréquences,

réduction des kilométrages et des arrêts.

Cela passe par le groupement des envois qui peuvent être assurés par des prestataires spécialisés par filières.

Sur le plan de la tarification, une augmentation de la composante kilométrique pourrait aider à une prise de décision plus corrélée à la réduction des émissions de GES mais d’ores et déjà cette tarification (en particulier celle des prestataires) présente peu de biais avec cet objectif.

Sur le plan des systèmes d’information :

nécessité d’avoir des tableaux de bord fiable (suivi des flux en fréquence et volume) et des outils d’anticipation (adaptation réactive des ressour-ces).

L’étude de certains axes d’améliorations font apparaître des gains potentiels intéressants en émission de GES. Néanmoins, les solutions à mettre en œuvre pour y parvenir (exemple : déspécialisation d’usines) sont très coûteuses. Les coûts du transport routier actuels laissent penser qu’ils n’inciteront pas les socié-tés à faire de tels investissements, et l’augmentation qu’il faudrait leur appliquer est important et peu envisageable aujourd’hui.

A court et moyen termes les améliorations peuvent être obtenues par le déve-loppement des systèmes de pilotage : stratégique (organisation des approvision-nement et localisation des stocks, cohérence de la chaîne de transport) ; tactique (mise en place de plans de transports évolutifs, échanges d’informations avec

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les prestataires) sans oublier la mise en place de tableaux de bord pertinents qui restent encore embryonnaires dans une grande partie des services logistiques des entreprises.

Références

Commission Européenne (1999). Les politiques et mesures proposées par l’UE pour réduire les émissions de gaz à effet de serre – vers un programme européen sur le changement climatique PECC ; communication au par-lement européen, com(99)230, 13 p.

Guilbault M., Piozin F et Rizet C. (2000). Préparation d’une nouvelle enquête auprès des chargeurs – résultats de l’enquête test Nord – Pas-de-Calais, Inrets – DTT, 138 p.

Mckinnon A. (1996). Freight distribution and logistics : fuel use and potential sav-ings ; Heriot-Watt univ., Edinburgh, 1996, 95 p.

Mckinnon A. (1999). A logistical perspective on the fuel efficiency of the Road Freight transport ; OECD CEMT AIE (1999).

OECD CEMT AIE (1999). Improving fuel efficiency in road freight transport : the role of information technologies ; Workshop proceeding, Paris, February 1999.

Rizet et al. (2001). Tracking along the transport chain via the shippers survey ; International Conference on Transport Survey Quality and Innovation, South Africa, 22 p. http://www.its.usyd.edu.au/conferences_main.htm

Rizet C. et Keïta B. (2002). Choix logistiques des entreprises et consommation d’énergie, Rapport INRETS/ADEME, 103 p.

Roumegoux J.-P. (1995). Calcul des émissions unitaires de polluants des véhi-cules utilitaires, The science of the total environment, vol. 169, p. 205-211.


3ème partie

L’approche par produit et Supply Chain


Chaînes logistiques et Consommation d’énergie : cas du Yaourt et du Jean

Christophe Rizet & Basile KeïtaINRETS-DEST2, avenue du Général Malleret-Joinville94110 [email protected]

Résumé

Pour analyser l’efficacité énergétique et les émissions de GES des chaînes logistiques, on compare différentes chaînes aboutissant aux mêmes consom-mateurs. Deux produits sont étudiés : le yaourt, caractéristique de la chaîne du froid et des flux tendus et le blue jean, intégré au marché mondial, tant pour sa matière première principale (le coton) que pour les différentes étapes de sa fabri-cation. Les chaînes étudiées pour le jean diffèrent principalement par l’origine des approvisionnements, alors que celles du yaourt se distinguent essentielle-ment par les formes de distribution. La consommation d’énergie est estimée aux différentes étapes de la chaîne logistique et rapportée au kilo de produit final (yaourt ou jean) vendu, ce qui permet de comparer l’efficacité énergétique par étape (transport, plates-formes, magasins, trajet consommateur) puis l’efficacité globale de la chaîne.

Dans les cas étudiés de chaînes du yaourt, l’efficacité énergétique semble s’expliquer en grande partie par le système de distribution, (grande surface ou petit magasin de proximité et E-commerce avec livraisons à domicile). Si l’on laisse de côté la production dans l’usine, l’énergie consommée par kilo de yaourt rendu chez le consommateur varie entre 59 gep pour le E-commerce et 95 gep pour les grandes surfaces en passant par 90 gep pour les petits magasins de centre ville. Dans le cas du Jean, l’éloignement des approvisionnements est l’élé-ment central et l’énergie consommée par kilo de jean varie entre 191 et 366 gep selon l’origine du coton.

Les tests de sensibilité montrent que ces estimations sont très sensibles aux hypothèses de calcul et conventions retenues ; ces premiers résultats deman-dent à être confirmés par d’autres travaux.



1. Objectifs et méthode

Pour produire et amener sur le marché une certaine quantité de biens, diffé-rentes formes d’organisations logistiques sont possibles, qui peuvent entraîner des demandes de transport et des consommations d’énergie différentes. Ces différences entre filières logistiques peuvent porter notamment sur les points suivants :

Le produit considéré peut être fabriqué localement ou importé de pays plus ou moins lointains et le fabriquant peut lui-même s’approvisionner dans son pays ou importer les matières nécessaires à la fabrication du produit ; il peut aussi limiter ses fournisseurs pour concentrer ses flux. Quel sera alors le résultat global en terme de trafic et de consommation d’énergie ?

Le magasin de distribution, peut se situer en centre ville ou en périphérie d’agglomération. Dans le premier cas, le consommateur peut se rendre dans ce magasin à pied, alors que dans le second cas il lui faut prendre un moyen de transport, le plus souvent sa voiture ; nous avons également considéré la livraison à domicile, dans un cas de vente par correspon-dance (E-commerce), que nous comparons avec différentes formes de magasins.

Cette analyse des chaînes logistiques porte sur deux produits : le yaourt et les blues jeans. Le yaourt est fabriqué en France, principalement à partir de lait produit lui-même en France. C’est un produit alimentaire ultra frais dont la durée de vie est courte, transporté sous température dirigée et en flux tendus. Le jean, en revanche, est un produit intégré au marché mondial, tant pour sa matière première principale (le coton) que pour les différentes étapes de sa fabrication et sa durée de vie est longue.

Les étapes de cette recherche sont alors les suivantes :

reconstituer la morphologie de différentes chaînes logistiques de ces produits, depuis la collecte des matières premières jusqu’au domicile des consommateurs en France en passant par les usines de fabrication, les entrepôts et les magasins des distributeurs ;

estimer, à chaque étape, les consommations d’énergie et émissions de CO2 générées ;

synthétiser ces consommations et émissions sur l’ensemble de la chaîne et analyser les écarts entre chaînes logistiques, en relation avec l’organi-sation de ces chaînes.

La méthode repose sur la comparaison de la consommation d’énergie géné-rée par unité de produit, pour des chaînes logistiques d’organisations différentes. Quelle quantité d’énergie est nécessaire pour amener un kilo de yaourt ou de jean jusque chez le consommateur, par les différentes chaînes étudiées ?

Pour obtenir des chaînes logistiques de morphologies différentes, nous par-tons de deux zones de consommation (région parisienne et agglomération d’Aix-

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en-Provence) et « remontons » différentes chaînes logistiques. Dans chacune de ces deux zones, nous avons sélectionné, pour deux groupes de distribution, un hypermarché, un supermarché et un magasin de proximité. Pour le yaourt, nous analysons également une chaîne logistique de vente par correspondance (E-commerce) de la région parisienne dont la caractéristique essentielle, par rapport aux magasins classiques, est de livrer à domicile à partir d’un entrepôt dédié. Cette chaîne est un cas particulier et ne prétend représenter ni la vente par correspondance ni le E-commerce, ni même la livraison à domicile qui peut prendre de nombreuses autres formes.

Les jeans considérés dans cette recherche sont vendus dans les hyper-marchés uniquement. L’élément essentiel de différenciation entre les chaînes logistiques n’est donc plus le type de magasins mais la provenance de la matière première, à savoir le coton.

La conduite des enquêtes impliquait de trouver des entreprises qui acceptent de s’associer à la recherche : de nombreuses entreprises ont été sollicitées ; celles qui ont accepté de nous aider ont demandé à ne pas être citées ; nous les remercions de leur contribution et nous présenterons donc les résultats sous une forme suffisamment agrégée pour qu’on ne puisse pas identifier leurs performances.

Les données collectées sur les chaînes logistiques portent sur :

l’organisation globale des chaînes étudiées ;

les principales caractéristiques : localisations, surfaces et activités (quantité totale de produits traités, quantité de yaourt et de jean traités, etc.) ;

les dépenses d’énergie : principales sources d’énergie utilisées (électricité, produits pétroliers, gaz naturel, charbon) et consommations par poste.

les caractéristiques des véhicules utilisés : type de véhicules, charge utile, etc. ;

les transports : trajets réalisés (en charge, à vide), taux de chargement, fréquences de livraisons et consommation d’énergie.

Pour la route, la consommation est calculée comme le produit de la distance en charge (et d’une éventuelle distance de retour à vide) par la consommation au km estimée en fonction du poids total. En plus de cette consommation de traction, dans la chaîne du froid, l’énergie pour réfrigérer le véhicule est estimée entre 2.8 et 2 litres par heure, selon la taille du véhicule.

Les chemins de fer rencontrés se situent à l’étranger et fonctionnent au diesel. Nous avons utilisé une consommation moyenne par réseau, estimée à partir de la base de données des réseaux ferroviaires de la Banque Mondiale.

Pour le transport maritime, la consommation d’énergie d’un porte-conteneurs est estimée comme le produit d’une consommation journalière par la durée du trajet qui dépend lui-même de la distance et de la vitesse du navire. Les consom-mations journalières et vitesses des navires ont été estimées à partir de données publiées dans « containerisation international » ;

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Pour le transport fluvial, nous avons obtenu les consommations des tra-jets concernés et n’avons donc pas eu besoin d’avoir recours à une méthode d’estimation.

Les coefficients de conversion énergie/CO2 utilisés

Trois formes d’énergie ont été rencontrées dans les enquêtes : le gazole (car-burant presque exclusif pour le transport routier) et d’autres produits pétroliers ; l’électricité, aussi bien dans les usines de production que dans les entrepôts ou plates-formes logistiques ; et le gaz naturel. Le tableau ci-dessous récapitule les coefficients utilisés pour convertir ces différentes formes d’énergie en une unité commune, la tonne d’équivalent pétrole (tep) ainsi que les coefficients donnant les émissions de gaz à effet de serre (GES) de ces énergies. Les coefficients de conversion des différentes formes d’énergie rencontrées en tonne d’équivalent pétrole (tep) proviennent de l’Observatoire de l’Energie17. Pour les émissions de GES, différentes sources ont été utilisée, en particulier l’ADEME18, les travaux du LTE de l’INRETS19 et les calculs d’émissions des véhicules utilitaires du CITEPA. Ces coefficients tiennent compte de l’énergie dépensée pour amener l’énergie nécessaire (coefficient du puit à la roue).

Tableau 1 : Coefficients de conversion des différentes énergies rencontrées

Coefficients utilisés tep/unité t.CO2/unité

1 000 litres de gazole = 0,83 tonnes 0,83 3,02

1 tonne de fioul lourd (BFO : Bunker Fuel Oil) 0,952 3,42

électricité consommée en France : 1 MWh 0,086 0,055

électricité consommée hors de France : 1 MWh 0,32 0,544

gaz naturel : 1 MWh PCS 0,077 0,25

Dans le cas particulier de la chaîne du froid, l’impact des installations frigorifi-ques résulte à la fois de leur consommation d’énergie et de l’émission fortuite de fluides réfrigérant. Les systèmes de réfrigération utilisent des fluides frigorigènes qui ont un effet de serre lorsqu’ils sont émis dans l’atmosphère, par exemple à la suite de fuites dans l’installation. Pour le transport routier, nous retenons ici des estimations de Clodic et Rousseau (1996) qui aboutissent à 1,18 et 1,3 kg d’équivalent CO2 par heure d’utilisation, respectivement pour un porteur et une

17 Observatoire de l’énergie (2002) : La nouvelle méthodologie d’établissement des bilans énergéti-ques de la France, note DGEMP/OE, 1 p.18 Chêne-Pezot A. (2004) : facteurs d’émission de dioxyde de carbone pour les combustibles- les chiffres ADEME à utiliser, note ADEME, 3 p.19 En particulier – Antoine L., E. Martorana &. F. Badin (2003) : Évaluation du bilan en émissions de gaz à effet de serre d’un autobus à pile à combustible. Rapport Inrets, Bron, France, n° LTE 0330, 262 p.EDF (2004) : suivi d’indicateur de CO2 http://www.edf.fr/index.php4 ?coe_i_id = 53185#engagement8



semi-remorque20. Faute d’information, nous n’avons pas estimé les émissions de fluides des installations fixes (usines, plates-formes et magasins).

2. Supply chains du yaourt

Nous commençons l’analyse de ces chaînes avec la collecte du lait et les autres approvisionnements nécessaires à la production de yaourt, sans prendre en compte les consommations et émissions dans l’exploitation agricole ; nous l’arrêtons à la porte du domicile du consommateur, sans tenir compte par exem-ple de la consommation de son réfrigérateur. La figure 1 ci-dessous indique les différentes étapes des supply chains du Yaourt étudiées.

Figure 1 : la morphologie des chaînes logistiques du Yaourt

Dans le cas du E-commerce, l’organisation est légèrement différente : la plate-forme distributeur dédiée au E-commerce remplace le magasin :

Dans les chaînes logistiques étudiées pour le yaourt, tous les transports se font par la route ; le poids moyen du chargement, estimé pour chacun des trajets étudiés, varie principalement en fonction de la diversité des produits sur une palette : en sortie d’usine, les palettes sont chargées de produits parfaitement homogènes dont le conditionnement a été étudié pour optimiser le chargement par palette. Chacune des plates-formes a pour fonction de combiner les char-gements de produits différents, en recomposant les palettes. A mesure que l’on progresse dans les étapes de la chaîne logistique, les palettes sont constituées de produits de moins en moins homogènes et sont, en conséquence, de moins en moins lourdes, même si les logisticiens ont recours à différentes techniques pour limiter cette perte de poids.

En amont de l’usine : Le lait est collecté dans les fermes aux alentours et complété par du lait venant de plus loin lorsque la production locale ne suffit pas. Une tournée de collecte concerne une douzaine de producteurs situés dans un rayon de 100 km environ autour de l’usine, pour 21,5 tonnes, avec des véhicules isothermes (non réfrigérants) : camions avec remorques et semi-remorques. Le complément de lait provient, en moyenne pondérée par les tonnages, de 354 km.

20 Clodic D. et C Rousseau – Armines (1996) : Utilisation des frigorigènes et consommation d’énergie dans les transports frigorifiques ; Armines – ADEME (Direction des transports), 1996, 63 p. et Clodic D, Lionel Palandre (2001) : Inventaires des émissions des fluides frigorigènes pour l’année 2000, Ecole des Mines de Paris, (http://www.afce.asso.fr/stock_images/actus/n3/Invent.fluide2000.pdf).



Outre le lait, l’usine s’approvisionne également en emballages et autres ingré-dients nécessaires à la production du yaourt. Tous ces intrants proviennent de dif-férentes régions de France et d’Europe et sont livrés par la route. Le résidu de la production de yaourt (le sérum) est par ailleurs expédié vers un autre site situé à près de 250 km de l’usine, à raison de 6 citernes par semaine. La consommation d’énergie de ce transport est prise en compte ici avec celle de la production.

Les transports en aval de l’usine : Les plates-formes sont livrées par des semis remorques réfrigérés de 21,5 tonnes de charges utiles qui peuvent contenir 33 palettes (standard européen de 80 × 120 cm). On peut distinguer deux types de plates-formes logistiques distributeurs : celles qui approvisionnent exclusive-ment les hypermarchés et celles qui approvisionnent les supermarchés et les magasins de proximité. Les expéditions vers les hypermarchés sont assurées par des semi-remorques réfrigérés remplis de palettes standards, alors que cel-les vers les supermarchés ou les magasins de proximité sont assurées par des porteurs réfrigérés remplis de palettes et de « rolls ». Les magasins de proximité sont généralement livrés en « rolls » regroupant l’ensemble des produits.

Pour un kilo de yaourt, l’énergie consommée pour un trajet routier est com-prise entre 1 et 11 gep. Comme expliqué plus haut, la consommation dépend aussi du type de véhicule utilisé, du poids du chargement et de la durée de mise en froid qui détermine la consommation pour faire du froid. Notons que l’énergie dépensée pour faire du froid représente en moyenne 16 % de la consommation totale. Exprimée dans une unité plus habituelle, l’efficacité énergétique du trans-port est comprise entre 27 et 193 gep/t/km. La distance est le principal paramètre explicatif de la consommation par trajet mais elle est loin d’expliquer à elle seule la dispersion des consommations.

La production du Yaourt : L’énergie nécessaire à cette production a été esti-mée à partir d’une seule usine. Les deux principales sources d’énergie utilisées sont le gaz pour chauffer (pasteurisation, concentration du sérum et stérilisation) et l’électricité pour faire fonctionner les moteurs et pour le refroidissement. La consommation totale d’énergie rapportée à la production est de 39 gep/kg de yaourt et les émissions de 95 geq/CO2/kg de yaourt.

Les plates-formes logistiques utilisent principalement l’électricité, parfois le gaz pour les chariots élévateurs et du gazole. L’énergie est utilisée pour faire du froid, pour les chariots de manutention, l’éclairage, les bureaux et parfois les groupes électrogènes destinés à produire de l’électricité. La consommation d’énergie destinée aux produits ultra frais (dont les yaourts) a été estimée avec les responsables locaux, puis divisée par la quantité de produits qui transite par cette partie de la plate-forme. L’énergie consommée par passage sur une plate-forme est comprise entre 2 et 10 gep par kg de yaourt. On note que ces valeurs sont du même ordre de grandeur que celles par trajet routier.

Magasins

La consommation annuelle des magasins a été relevée sur la facture EDF et la consommation générale d’énergie par m2 de surface de vente a été estimée



à partir de valeurs moyennes relevées dans la littérature, entre 250 et 300 kWh/m2/an. Nous avons également estimé une consommation par mètre linéaire de présentoir à yaourt : un peu plus de 3 000 kWh/m/an, selon le type d’appareil. La consommation par kg de yaourt est estimée en multipliant la superficie du rayon yaourt par la consommation générale « de base », en y ajoutant la consomma-tion des présentoirs et en divisant cette consommation du rayon par le tonnage annuel de yaourt vendu dans ce rayon.

Les magasins consomment beaucoup d’énergie : entre 20 et 50 gep/kg de yaourt contre moins de 10 généralement par trajet routier. Dans le cas du E-com-merce, le magasin est remplacé par un couple de plate-formes, à partir duquel se fait la livraison à domicile. Ce système apparaît plus efficace énergétiquement que n’importe quelle forme de magasin. Entre les différents formats de magasins, une certaine économie d’échelle semble se dessiner : plus les magasins sont grands et moins ils consomment d’énergie par kilo de yaourt et ceci est dû principalement au volume des ventes par m de linéaire qui augmente avec la taille du magasin.

Le trajet client

La consommation d’énergie du dernier km est estimée en tenant compte du pourcentage de clients qui viennent en voiture (pour les autres modes on néglige l’énergie consommée), de la distance parcourue et du poids moyen d’achat cor-respondant à ce déplacement :

La distance moyenne des trajets des consommateurs qui viennent en voi-ture a été estimée en s’aidant des données nationales et des informations collectées dans chaque magasin ; elle va de 14 km pour un hypermarché à 3 km pour les petites boutiques. La distance moyenne entre deux livrai-sons à domicile est de 5 km.

La consommation retenue pour les trajets des consommateurs est de 9,5 l/100 km, sauf pour les hypermarchés de Provence ou la part urbaine est moins importante (soit 8,4 l/100 km). Pour les camionnettes qui font la livraison à domicile, la consommation est de 11,8 l/100 km.

Le poids des achats, estimé en tenant compte des données publiées et des informations fournies par les magasins, est de 30 kg pour les hyper-marchés, 15 kg pour les supermarchés et 5 kg pour les supérettes. Pour les livraisons à domicile, il est en revanche de 60 kg par livraison.

Comme prévu les « déséconomies d’échelle » sont importantes : la consom-mation d’énergie du dernier km croit avec la superficie du magasin. Et il apparaît que les livraisons à domicile du cas de E-commerce étudié, qui sont bien regrou-pées en tournées optimisées, sont efficaces, avec 19 gep/kg, comparées aux déplacements individuels des consommateurs vers les hyper ou supermarchés.

Yaourt : synthèse de la consommation d’énergie par type de chaînes

Nous distinguons quatre types de chaînes logistiques du Yaourt : trois pour les différents formats de magasins étudiés et la chaîne du E-commerce. Dans chaque type, la consommation par grand poste est la moyenne des différentes

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chaînes aboutissant au format de magasin qui définit le type. Les figures 6 et 7 synthétisent les consommations d’énergie et les émissions de CO2 moyennes de ces types de chaînes.

Figure 2 : Synthèse de la consommation énergétique (gep/kg) selon le type de chaîne

0

40

80

120

160

Hyper Super Proxi E-com

usine logistique magasin client

gep

/ kg

yaou

rt .

Dans les quatre cas, les consommations d’énergie de la production sont iden-tiques par construction ; celles de la logistique en amont du magasin sont très proches. Les postes qui différencient les types de chaînes sont les magasins et le trajet client, donc liés au système de distribution.

Faible dans le cas « E-commerce livraison à domicile », la consommation unitaire des magasins augmente lorsque la taille du magasin diminue : les magasins de proximité consomment plus, par kilo de yaourt vendu que les supermarchés, qui eux-mêmes consomment plus que les hypermarchés.

Le trajet terminal ou dernier kilomètre compense largement cette consom-mation énergétique unitaire forte des petits magasins, compte tenu du système d’imputation retenu.

Sur l’ensemble de la chaîne logistique du yaourt, les chaînes « hyper et supermarchés » sont celles qui consomment le plus d’énergie, 133 gep/kg de yaourt, en raison principalement du dernier trajet. La chaîne logistique étudiée avec livraison à domicile est la plus efficace au plan énergétique ; elle n’utilise que la moitié environ de l’énergie consommée dans les chaî-nes « hypermarchés ». elles n’utilisent que 98 gep/kg. Entre ces deux extrêmes se situent les chaînes logistiques des boutiques de quartier avec 129 gep/kg de yaourt.

Yaourt : synthèse des émissions de GES par le type de chaînes

Les émissions de GES des trajets routiers et autres consommations de gazole, (en gramme d’équivalent CO2 par kilo de yaourt – géq/CO2/kg) sont

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proportionnelles à la quantité d’énergie consommée et se déduisent donc directe-ment du graphe précédent. En revanche les consommations d’énergie électrique se traduisent par des émissions beaucoup moins importantes dans le graphe ci-dessous que dans le graphe précédent.

Les postes qui consomment de l’énergie électrique et dont l’importance varie donc par rapport au graphe précédent sont les magasins, qui perdent beaucoup de leur importance, et les plates-formes ici regroupée avec les trajets routiers dans le poste « Logistiques ». L’inconvénient des supermarchés par rapport aux petites boutiques apparaît plus nettement dans ce graphe « émissions de GES » que dans le graphe précédent « énergie ».

Figure 3 : Synthèse des émissions de GES (geq/CO2/kg) selon le type de chaîne

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100

200

300

400

Hyper Super Proxi E comm

geqC

O2/

kg

yaou

rt

usine logistique magasin client

3. Supply chains du Jean

Dans le cas des chaînes du Jean, les trois types de chaînes étudiées se dis-tinguent par l’origine du coton : Inde (région de Chennai), Ouzbékistan (région de Samarkand) et Egypte (Delta du Nil). Elles ont recours au transport routier, ferroviaire, maritime et fluvial. Il ne nous a pas été possible d’estimer l’énergie consommée par la production du textile et la confection, opérations qui se pas-sent dans des pays lointains. L’analyse est donc limitée à l’énergie consommée en transport, dans les entrepôts, par les passages portuaires et dans les maga-sins. Nous n’avons pas non plus cherché à estimer l’énergie dépensée par le consommateur pour l’entretien, notamment en lavage : en aval, nous limitons le champ, comme pour le yaourt, à la porte du consommateur.

La chaîne du coton d’Inde a une distance totale de 23 400 km de transport dont 18 000 de maritime. Le coton récolté près de Chennai, en Inde, est expédié aux filatures d’Ahmedabad (Inde) par des semi-remorques sur 1 600 km. D’Ahmedabad, le tissu repart par route pour Dhaka (Bangladesh) à 2 500 km, où les Jeans sont confectionnés. Puis ces jeans sont conte-

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neurisés dans un entrepôt sous douane de Dhaka et expédiés vers le port du Havre à partir du port de Chittagong (Bangladesh) via Singapour. Le transport est assuré d’abord par route jusqu’à l’entrepôt (24 km), puis par rail (485 km) jusqu’au Port de Chittagong (Bangladesh) et par voie maritime de Chittagong jusqu’au Havre, en passant par Singapour. De là, ils sont acheminés vers l’entrepôt textile du distributeur en France, par la voie d’eau ou par la route. Enfin ils prendront la route jusqu’à un hyper-marché.

La chaîne partant d’Ouzbékistan a une distance totale de 27 200 km dont 20 000 de transport maritime. Le coton récolté en Ouzbékistan est ache-miné d’abord par train (1 600 km) jusqu’à Port Abbas, en Iran, puis par bateau (1 985 km) jusqu’à Bombay en Inde, d’où il est acheminé vers les industries de filature/tissage de Nagpur en Inde par train (700 miles). Le tissu est transporté par route entre Nagpur et les ateliers de confection de Dhaka (Bangladesh) sur 3 200 km. A partir de Dhaka, les jeans suivent le même chemin que dans la chaîne précédente.

La chaîne d’Egypte parcourt une distance totale de 4 300 km dont 2 500 de transport maritime). La consommation de la production n’a pas pu être estimée dans le cas du Jean et les chaînes aboutissent toutes aux hyper-marchés uniquement. A partir des champs du delta du Nil, le coton est expédié par route aux industries de filature, tissage et confection d’Alexan-drie en Egypte sur 200 km. Les Jeans confectionnés en Egypte sont conte-neurisés puis expédiés vers Gênes en Italie, à partir du port d’Alexandrie. Ils sont ensuite stockés dans un entrepôt textile du fournisseur situé en Italie du Nord puis acheminés par semi-remorques vers les entrepôts des distributeurs en France, d’où ils repartent en semi-remorques pour les hypermarchés.

Jean : synthèse de la consommation d’énergie par type de chaînes

Par construction dans la figure ci-après, les consommations d’énergie du magasin et du dernier kilomètre sont identiques entre les chaînes. Celles-ci se différencient par l’origine des approvisionnements et donc principalement par la distance de transport ; la part du transport maritime, beaucoup plus efficace éner-gétiquement que le transport routier, joue également un rôle important. Toutefois, l’efficacité énergétique du transport maritime ne compense pas les distances très importantes parcourues. Ces produits importés connaissent parfois de longs trajets routiers avant d’être embarqués sur des navires.

La quantité d’énergie dépensée est un peu plus de 300 gep par kilo pour les chaînes de jeans d’Asie et un peu moins de 200 pour celle d’Egypte, à comparer à la centaine de gep par kilo de yaourt trouvée précédemment. Le transport en amont du magasin (hors parcours client) est le principal responsable de cette consommation importante d’énergie surtout pour les chaînes d’Asie avec 200 à 220 gep/kg, et dans une moindre mesure pour celle d’Egypte (70 gep/kg) à com-parer à un peu moins de 30 gep/kg pour celles du yaourt.

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Figure 4 : Consommation énergétique selon la provenance du coton (en gep/kg Jean)

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100

200

300

400

Inde Ouzbek Egypte

gep/

kg d

e je

an

transport entrepôts magasin dernierkm

Les supply chains du jean consomment également beaucoup d’énergie dans les magasins et pour le dernier km : respectivement 80 et 26 gep/kg soit environ le tiers de la consommation considérée (hors production) pour les chaînes d’Asie et les deux tiers pour celles d’Egypte. En comparaison du yaourt, les jeans ont un faible taux de rotation d’où une forte consommation d’énergie en magasin au kg vendu.

Jeans : synthèse des émissions de GES par type de chaînes

Lorsque l’on considère les émissions de GES, les magasins et entrepôts per-dent de l’importance et le transport prend une part tout à fait dominante.

Figure 5 : Emissions de GES selon la provenance du coton (en géq/CO2/kg Jean)

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200

400

600

800

1000

1200

Inde Ouzbek Egypte

géqC

O/k

g je

an

transport entrepôts magasin dernierkm



Synthèse et conclusion

Ces résultats sont sensibles au périmètre retenu. Dans la consommation d’énergie des chaînes du yaourt, la production représente un peu moins de 100 gep/kg sur un total compris entre 200 et 400 gep/kg ; le reste, soit 100 à 300 gep/kg peut être considéré comme sensible aux choix logistiques. Une question qui se pose encore est de savoir dans quelle mesure la consommation d’énergie de la production, qu’il ne nous a pas été possible d’estimer dans le cas du jean, est sensible aux économies d’échelle, et donc si la concentration des usines en quelques régions ou pays du monde, qui entraîne un allongement des distances et donc des consommations en transport, n’est pas compensée au moins en partie, par une réduction de l’énergie consommée en production, du fait des économies d’échelle.

L’autre question importante dans la définition du périmètre est la limite en aval : dans la chaîne du yaourt, si l’on considère uniquement l’énergie consom-mée de l’exploitation agricole jusqu’aux magasins (sans compter le dernier km), les chaînes logistiques des hypermarchés (105 gep/kg yaourt) sont plus efficaces énergétiquement que celles des supermarchés (109 gep/kg yaourt) et que celles des magasins de proximité (126 gep/kg yaourt). Mais le type de magasin ou de distribution (format de magasin ou livraison à domicile) permet de rendre compte non seulement de l’énergie dépensée dans le magasin mais aussi de celle du trajet client. Si ce dernier kilomètre est pris en compte, c’est la chaîne avec livrai-son à domicile, dans la configuration étudiée, qui devient la plus efficace avec 98 gep/kg, contre 133 gep/kg yaourt pour les hypermarchés. Les économies d’échelle que permettent les grandes surfaces commerciales sur la logistique et le volume des ventes sont plus que compensées par les parcours des clients. Cet écart de un à deux entre ces deux types extrêmes de chaînes se retrouve lorsque l’on considère les émissions de GES.

Consommations par étape : Cette approche par grande fonction des chaî-nes logistiques (transport, stockage, magasins,...) permet de mieux comprendre le fonctionnement de ces étapes et leur consommation d’énergie. Deux éléments apparaissent relativement nouveaux pour l’analyse de la consommation d’éner-gie des chaînes logistiques : les magasins et les plates-formes logistiques.

Les magasins sont de grands consommateurs d’énergie et le volume des ventes (par m2 de surface de vente) est l’élément clef qui fait la différence, comme le montre en particulier la comparaison entre yaourt et jeans. Les yaourts consomment l’énergie de réfrigération des présentoirs, en plus de l’énergie « générale » qui est également consommée dans le rayon des jeans ; pourtant, rapportée au kilo de produit vendu, le yaourt consomme moins que le jean en raison de la quantité beaucoup plus importante de produit vendue par m2.

Les plates-formes logistiques, lorsqu’elles sont réfrigérées, ont également une consommation d’énergie non négligeable, malgré la forte rotation des produits qui y restent généralement moins de 24 heures. Plates-formes

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logistiques et magasins consomment principalement de l’électricité et lorsque la consommation d’énergie est convertie en Gaz à Effet de Serre (CO2), ces consommations pèsent relativement peu par rapport aux trajets de transport.

La consommation en transport a été largement analysée et commentée pour la route ; elle est encore insuffisamment connue pour les autres modes.

Le trajet du consommateur constitue une autre étape importante de la consommation d’énergie par kilo de produit ; son importance dépend en partie de la méthode d’affectation retenue.

Comparaison des consommations par type de chaînes

Dans l’analyse menée sur le Yaourt, c’est le système de distribution princi-palement qui détermine l’ampleur de la consommation. Et par système de distri-bution, nous entendons ici le format du magasin (hyper, super ou petit magasin de proximité et E-commerce avec livraisons à domicile) et sa localisation par rapport à l’agglomération. En effet les écarts de consommations paraissent plus importants entre Hyper et proxi qu’entre deux magasins de même format, gérés par des distributeurs différents ou situés dans des régions différentes. Si l’on laisse de côté la consommation de la production dans l’usine, la consommation par kilo de yaourt varie entre 59 et 95 gep respectivement pour le E-commerce et les grandes surfaces (super et hypermarchés), en passant par 90 gep pour les petits magasins de centre ville. L’efficacité énergétique de la chaîne E-commerce étudiée s’explique par l’absence de magasin et de parcours client, et non par le fait que les commandes soient prises par internet (savoir si internet permet par ailleurs une organisation plus rentable que la chaîne de commande « classique » était hors sujet). Les plates-formes logistiques dédiées et les livraisons à domi-cile, sont plus efficaces énergétiquement que les magasins et les trajets clients qu’elles remplacent.

Dans l’analyse menée sur le Jean, l’accent a été mis sur l’impact de l’origine des approvisionnements en coton ; l’éloignement des approvisionnements est l’élément central ainsi que la part des différents modes. L’efficacité énergétique du transport maritime ne compense pas les distances très importantes parcou-rues, d’autant que ces produits importés connaissent parfois de longs trajets routiers avant d’être embarqués sur des navires.

Références

Beauvais Consultants (2003). Distribution des biens de consommation et usage de la voiture particulière pour motif achat dans les agglomérations fran-çaises MELTM-DRAST.

Chêne-Pezot A. (2004). Facteurs d’émission de dioxyde de carbone pour les combustibles- les chiffres ADEME à utiliser, note ADEME, 3 p.

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Clodic D. et C Rousseau – Armines (1996). Utilisation des frigorigènes et consommation d’énergie dans les transports frigorifiques ; Armines-ADEME (Direction des transports), 63 p.

Enertech (2001). Diagnostic électrique d’un supermarché de moyenne surface – rapport final ; ADEME Picardie, 83 p.

McKinnon A., Ge Y. & Leuchars D. (2003). Analysis of Transport Efficiency in the UK Food Supply Chain Full Report of the 2002 Key Performance Indicator Survey ; Logistics Research Centre, Heriot-Watt University, Edinburgh.

Manicore (2003). Approche expérimentale du bilan carbone d’une entreprise – Partie 1 : Description de la méthode : objectifs, résultats exploitables, choix méthodologiques, 111 p.

Moati Ph., Pouquet (1998). « Stratégies de localisation de la grande distribution et impact sur la mobilité des consommateurs »; rapport CREDOC, 115 p.

Observatoire de l’énergie (2002). La nouvelle méthodologie d’établissement des bilans énergétiques de la France, note DGEMP/OE, 1 p.

Patier D. (2003). Transport de marchandises en ville quelles spécificités quelles méthodes ? Place du transport de marchandises en compte propre, DRAST-LET, 61 p.

Rizet C. et Keita B. Consommation d’énergie pour le transport de marchandises et choix logistique des entreprises, Rapport INRETS-ADEME, 2002.

La consommation d’énergie liée à la distribution des jeans

au Royaume-Uni

Michael Browne, Julian Allen and Stephen Anderson

Transport Studies Group, University of Westminster

35 Marylebone Road, LondonNW1 5LS, Royaume-Uni

[email protected]

Résumé

Cette communication analyse les activités de transport et la consommation d’énergie induite par l’acheminement des jeans, à partir de l’endroit où le coton est cultivé jusqu’aux magasins de vente en détail au Royaume-Uni (RU). Les résultats indiquent que les différentes étapes de transport entre le point de fabrication des jeans et le port britannique sont responsables de la plus grande proportion de consommation d’énergie par kg de jeans dans la supply chain britannique (le transport des jeans à partir des usines où les jeans sont finis jus-qu’aux port britannique compte pour environ 55 % de la consommation d’énergie lors d’une utilisation d’un coton provenant des USA ; et environ 70 % lors d’une utilisation d’un coton provenant de Turquie). Le transport entrele port au RU et le magasin final compte pour 20 % de la consommation d’énergie dans le cas d’un coton d’origine USA et 25 % si le coton provient de Turquie dans le cadre de notre étude de cas. Cette étude montre aussi que l’énergie utilisée par les consommateurs particuliers en transportant leurs achats de jeans à destination de leurs maisons en voiture peut être équivalente à une proportion importante de l’énergie totale utilisée lors du transport effectué dans le cadre de la supply chain (par kg de jeans transporté).

Mots-clés : transport de marchandise, supply chain, consommation d’énergie, jeans.

IntroductionEn 2004, une étude a été menée concernant l’énergie consommée en fonction

de la supply chain des jeans vendus à travers les grandes enseignes (possédant



plusieurs magasins sous la même enseigne) au Royaume-Uni et en France. Cet article contient une description du travail mené par rapport à la supply chain des jeans au RU d’une grande enseigne incluant les détails du processus de la supply chain et les résultats de l’énergie consommée lors du transport des jeans. Ci-dessous, le résumé des outils et techniques de recherche qui ont été utilisés pour cette étude.

Une analyse de la documentation et littérature a été effectuée concernant les sujets suivants :

1) Documentation concernant la production et le transport du coton et des jeans.

2) Une recherche concernant la consommation d’énergie associée à la sup-ply chain dans d’autres secteurs.

Des interviews ont été menées avec plusieurs entreprises qui produisent et distribuent des jeans vendus au RU Ces interviews ont été utilisés afin d’obtenir une compréhension détaillée de la supply chain, comment cela était organisé, la multitude d’activités qui entrent en jeu et leur séquençage. Des données ont pu être obtenues lors de ces interviews.

L’organisation de la supply chain – l’analyse des informations obtenues à partir des entretiens a permis de produire une description détaillée ainsi qu’un schéma de la supply chain des jeans destinés pour le RU Cette description et organigramme concerne la supply chain globale de la production des jeans incluant des activités non liées au transport et celles liées au transport et ce, dès la culture du coton jusqu’au magasin final vendant des jeans au détail.

Collection de données – des données principales et secondaires ont été collectées dans le but d’analyser la consommation d’énergie au sein de la supply chain. Les données secondaires ont été obtenues à partir de la documentation, littérature mais aussi grâce aux entreprises participant au projet et qui disposaient d’informations et données de précédentes recherches. Les données concernant la culture du coton et la production de pantalons (obtenues respectivement grâce à Van Winkel (1978) et Environmental Resources Management (2002)) ont pu être validées par les représentants des entreprises participant au projet. Les données principales concernant les activités liées au transport ont été obtenues à travers les entretiens menés ainsi qu’à travers les contacts fournis par les personnes interviewées. Pour ceci il a fallu que les entreprises fournissent des informations concernant chacune des étapes du transport dans la supply chain : le mode de transport, type/poids du véhicule, quantité de produit transporté, distances entre les points d’enlèvement et de livraison et si le véhicule retourne à vide.

A noter que les données de la supply chain utilisées et analysées dans ce projet sont supposées refléter une supply chain générique plutôt qu’une supply chain spécifique qui concernerait une entreprise particulière

L’analyse de données a été menée en utilisant un tableur Excel. La consom-mation d’énergie dans la supply chain étudiée (pour le cas du Royaume-Uni) a été calculée à partir du point de production du coton jusqu’à l’arrivée du jeans à


La consommation d’énergie liée à la distribution des jeans au Royaume-Uni


la maison du consommateur final. Les effets de variations au sein de la supply chain ont été analysés en utilisant l’approche suivante :

Le marché du Jeans au RU

Les pantalons de jeans de la marque Denim font partie des produits vestimen-taires les plus achetés au monde. Les « denims » classiques ou « jeans » sont 100 % coton, bien que les nouvelles variations peuvent inclure des matériaux tels que fibres, fils de polyester ou lycra afin d’atteindre de nouvelles textures – tel que le « stretch ». Actuellement, les jeans sont fabriqués généralement par des compagnies qui soit sont spécialisées dans un type particulier de produit (ex. : Levi Strauss, Lee, Wrangler), soit sont des fabricants de textile généralistes qui travaillent pour le compte de marques ou grandes enseignes.

La vente de jeans Denim au Royaume-Uni représente une part importante du marché du textile. En 2002, le volume de vente de jeans a atteint 61 millions d’unités environ, avec une valeur de 1.75 millions d’euros (Mintel, 2003a). Afin de se replacer dans le contexte, en 2002 la dépense du consommateur en vêtement au RU a été de 52.24 millions d’euros. En somme, la vente de jeans a représenté environ 4 % du marché du vêtement (Mintel, 2003b).

La supply chain générique de jeans

La production de jeans peut être séquencée en 7 opérations successives :

1) Culture du coton.

2) Filage et teinture.

3) Fabrication du tissu.

4) Fabrication du vêtement.

5) L’importation des jeans à destination du RU.

6) Distribution dans le RU.

7) Vente en magasin.

A chacune de ces opérations il y a une variété de processus qui influencent le degré de consommation d’énergie à chaque étape. Le transport prend place entre chacune des principales opérations ci-dessus. En outre, le transport des produits non finis et autres matériaux peut aussi prendre place au sein de ces opérations (ex. : le transport du coton du lieu où le filage s’est effectué jus-qu’au lieu de teinture). Le schéma 1 illustre ces processus ainsi que les étapes de transport qui peuvent être inclues dans la supply chain. Les cases grises représentent les sept principales opérations incluses dans la production et la distribution de jeans ; certaines de ces opérations comprennent plusieurs acti-vités différentes. Les étapes de transport numérotées sont celles qui prennent place typiquement entre chaque opération dans la supply chain du jeans (ex. : Transport 1). Dans certaines supply chain de jeans, le transport prend place aussi entre les différentes activités qui composent une opération principale ; ces étapes de transport sont représentées par les figures ovales (Transports A, B et C).



Schéma 1 : les étapes de la production et distribution de jeans

Description de la supply chain de jeans pour le RU analysée dans ce projet

La supply chain étudiée compte au total six étapes de transport à partir de la plantation du coton jusqu’au magasin final, sachant que chaque étape comprend jusqu’à trois parties de transport (ex. : route mer route).

Le coton provient des USA ainsi que de Turquie dans cette supply chain. Une fois le coton cultivé et récolté, il est transporté vers une usine de traitement au sud-est de la Turquie. Le coton américain est transporté vers ce lieu en trois étapes (route mer route) dans des conteneurs ISO, alors que le coton d’origine Turque est transporté entièrement par route. Le coton est en suite travaillé à l’usine de traitement Turque afin d’obtenir un tissu Denim ; les processus de filage, teinture, tissage et finition sont tous effectués au sein du même site.

Les rouleaux de tissu denim sont transportés ensuite, toujours dans des conteneurs ISO, vers une zone de fabrication textile située à Tanger (Maroc). Le transport suppose deux étapes, une partie sur route à partir de l’usine jusqu’à Iskenderun (350 km) et une partie sur mer avant d’accoster à Tanger (distance de 3 800 km). La zone industrielle textile est adjacente au port.

La production ainsi que la finition de jeans se font sur le même site à Tanger. Les jeans finis sont emballés et transférés sur des véhicules articulés.

Le transport à partir de Tanger à destination de l’entrepôt du client basé au RU se fait par route et ferry. Cela implique un ferry traversant la méditerranée à partir de Tanger jusqu’à Algesiras en Espagne (35 km) ; puis un transport routier jusqu’au port de Cherbourg en France (2 000 km) ; puis un autre ferry à destina-tion de Poole en Angleterre (120 km) ; et enfin un transport routier jusqu’au Pays de Galles (280 km).



Une fois à l’entrepôt du fabricant, les vêtements sont déchargés et stockés pour une courte période. Les jeans sont acheminés par camions à destination de la centrale de distribution nationale (CDN) du client à sa demande (distance 320 km). A partir de cette centrale nationale, les jeans sont ensuite distribués vers 10 centrales de distribution régionales (CDR).

Les jeans sont déchargés et stockés dans les CDR et envoyés aux magasins détaillant par la route pour remplacer les stocks écoulés et permettre le réappro-visionnement des rayons. Les véhicules de livraison à destination des magasins détaillant transportent des charges mélangées de type d’habillement et non pas seulement des jeans.

Le tableau 1 résume les distances parcourues par le produit lors de chaque étape de transport impliquée dans la fabrication de jeans. En moyenne, la dis-tance totale à partir de la plantation de coton jusqu’au magasin détaillant lors d’une utilisation d’un coton américain est de 17 950 km, alors qu’elle se chiffre à 7 600 km si c’est un coton d’origine Turque qui est utilisé.

Tableau 1 : Résumé des distances des étapes de transport et modes utilises dans la supply chain des jeans au Royaume-Uni

From ToDistance

(km)Vehicle (s)

Plantation de coton (USA) Filature (Turquie) 10 750 Camion

Plantation de coton (Turquie) Filature (Turquie) 400 Camion

Filature (Turquie) Confection des vêtements (Maroc)

4 150 Camion et bateau

Confection des vêtements (Maroc)

Entrepôt du fabricant (RU) 2 450 Camion et ferry

Entrepôt du fabricant (RU) Entrepôt du détaillant national (RU)

300 Camion

Entrepôt du détaillant national (RU)

Entrepôt du détaillant régional (RU)

(moyenne) 200

Camion

Entrepôt du détaillant régional (RU)

Points de vente au détail (RU)

(moyenne) 100

Camion

Analyse de la consommation d’énergie liée au transport

En terme d’énergie liée au transport de marchandise, les étapes de transport à partir du point de production (de jeans) jusqu’au port au RU représentent la plus grande part d’énergie utilisée par kg de jeans dans la supply chain britanni-que (cf. Figure 2). La plupart de cette énergie est consommée lors de l’étape de transport où le produit est transporté de l’usine de finition des jeans jusqu’au port britannique (cela compte pour environ 55 % de la consommation d’énergie en utilisant un coton d’origine américaine et 70 % pour un coton d’origine Turque).



Le transport au départ de l’origine du coton à destination du point de fabrication des jeans représente 5 % et 25 % de la consommation d’énergie respectivement pour du coton Turque et Américain.

Le transport à partir du port britannique jusqu’à l’entrepôt de stockage repré-sente environ 20 % de la consommation d’énergie pour un coton américain et 25 % dans le cas d’un coton Turque. L’étape de transport à partir du CDR du client jusqu’au magasin final (cela étant l’étape de transport finale de la supply chain avec un distance moyenne de 100 km) compte pour environ 4 % de la consommation d’énergie.

Figure 2 : Energie consommée pour le transport du champ au magasin (gep/kg Jean)

0.00

100.00

200.00

300.00

400.00

coton (USA) coton (Turquie )

Transport du port britannique au point de vente

Transport du lieu de fabrication du produit au port britannique

Transport de la plantation au lieu de fabrication du produit

ge

p/k

g j

ea

n

L’impact de la variation des distances des CDR et magasins sur la consommation d’énergie

La figure 3 compare les effets des distances moyenne (cas actuel), maximale et minimale pour les deux étapes de transport suivantes,

du CDN au CDR et

du CDR aux magasins finaux,

sur l’énergie totale consommée liée au transport de marchandise. Les dis-tances moyenne, maximale et minimale pour ces deux étapes de transport sont illustrées dans le tableau 2.

On constate que la distance maximale du CDN au CDR conduit à une consommation d’énergie qui est deux fois plus grande que dans le cas actuel (en utilisant des distances de transport moyennes) pour ce qui est de cette étape de transport. La distance minimale du CDN au CDR produit des résultats qui n’attei-

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gnent pas la moitié du cas actuel pour cette étape de transport. Aussi, la distance maximale à partir du CDR jusqu’au magasin utilise environ 2.5 fois plus d’énergie pour cette étape de transport que dans le cas actuel. La distance minimale à partir du CDR jusqu’au magasin utilise une fraction de l’énergie utilisée dans le cas actuel (sachant que la distance est de 2 km).

Figure 3 : Effets des variations de distance entre le centre de distribution régional (CDR) vers le point de vente (en utilisant le coton USA)

0.00

50.00

100.00

150.00

200.00

250.00

300.00

Cas de base distance max.CDR au magasin

distance min. CDR au magasin

Transport du port britannique au point de vente

Transport du lieu de fabrication du produit au port britannique

Transport de la plantation au lieu de fabrication du produit

gep

/kg

jean

Cependant, les résultats indiquent que c’est parce que ces deux étapes de transport sont responsables de cette relative petite proportion de la consomma-tion d’énergie totale utilisée lors du transport de jeans, que les effets des scénarii de distance maximale et minimale sur la consommation totale d’énergie sont relativement modestes. Le scénario incluant une distance maximale produit une augmentation de 10 % de l’énergie totale utilisée par kg de jeans par rapport au cas actuel incluant une distance moyenne. Le scénario incluant une distance

Tableau 2 : les distances pour les deux étapes de transport au RU jusqu’au magasin

Du CDN au CDR (km) CDR au magasin (km)

Distance minimale 95 2

Distance moyenne 221 101

Distance maximale 507 263



minimale produit quant à lui une diminution de 5 % de l’énergie totale utilisée par rapport au cas actuel avec une distance moyenne.

L’impact de la distribution de jeans vers un magasin indépendant sur la consommation d’énergie

Les résultats associés à une supply chain différente où les jeans seraient vendus par un magasin de vêtements indépendant plutôt qu’une grande ensei-gne nationale (ayant plusieurs magasins) ont aussi été considérés. L’hypothèse de départ était que les jeans destinés à un magasin indépendant de vêtement seraient les même que dans le cas de l’enseigne nationale étudiée jusqu’au point où ils arrivent au centre de distribution du fournisseur au RU.

A cette étape, une hypothèse a été considérée concernant la distribution des jeans, qui seraient envoyés vers le centre de distribution du grossiste puis envoyé via un transporteur (à travers un hub et entrepôt). La distance que les jeans par-courent dans le cas d’un magasin indépendant a été supposée être la même que pour un parcours pour une enseigne nationale.

L’analyse montre que la consommation d’énergie liée au transport par kg de jeans à partir du centre de distribution du fournisseur jusqu’au magasin est d’environ 70 % supérieure dans le cas d’un magasin indépendant que pour celui d’une enseigne nationale. Ceci s’explique non par la distance, qui est identique, mais par l’utilisation de véhicules plus petits, avec un faible taux de remplissage en raison de la variété des points de livraisons et sans retour à vide. Ce qui est équivalent à 10 % d’augmentation de l’énergie totale consommée associée au transport à partir de la zone de plantation du coton jusqu’au magasin. Ceci mon-tre donc l’efficience du potentiel énergétique lié à la distribution de marchandise vers les magasins via des véhicules à grande capacité avec un fort taux de rem-plissage indépendamment de l’organisation de la supply chain.

Conclusions

Les résultats de l’étude de cas réalisée pour les jeans au RU indiquent que les étapes de transport à partir du point de fabrication du produit à destination du port britannique sont responsables de la plus grande part de consommation d’énergie par kg de jeans dans la supply chain du RU

Le transport du port vers le magasin final compte entre un quart et un cin-quième de l’énergie totale consommée liée au transport utilisé dans la supply chain, évidemment, selon le lieu de provenance du coton.

L’étude montre aussi l’importance de l’énergie consommée par les consom-mateurs finaux, lors du transport en voiture des jeans achetés, vers leurs lieux de résidence. Selon la quantité de vêtement transportée et la distance parcourue lors de l’achat du jean par le consommateur, la consommation d’énergie liée à cette portion de transport peut être équivalente à la consommation d’énergie totale liée au transport de toute la supply chain (par kg de jeans transporté).



Cette étude de cas des jeans illustre que l’approche utilisée peut se révéler utile afin de comparer les implications de la consommation d’énergie de différen-tes supply chain ainsi que des différentes stratégies au sein de n’importe quelle chaîne. Cette approche est adaptée à l’étude de certaines options telles que le sourcing, centre de distribution, le nombre de points de stockage dans la supply chain, les modes de transport, le type de véhicule routier et poids, le taux de remplissage, retours à vides, la distance parcourue ainsi que le poids des achats du consommateur à destination du lieu de résidence.

Remerciements

Cet article est basé sur un projet de recherche qui a été mené par l’Uni-versité de Westminster et l’INRETS. Ce projet de recherche a été soutenu par l’ADEME.

Références

Environmental Resources Management (2002). Streamlined Life Cycle Assessment of Two Apparel Products, Marks & Spencer plc, UK.

Mintel (2003a). Jeans – UK, Mintel, April 2003.Mintel (2003b). Clothing Retail – UK, Mintel, August 2003.Van Winkel T., Edeleanu J., Prosser E. and Walker C. (1978). Cotton versus

Polyester, in American Scientist, Vol. 66, May-June, pp. 280-290.

Analyse de la chaîne logistique de yaourt en Grèce

Foteini MikikiCentre for Research and Technology-Hellas/Hellenic Institute of Transport6th km, Charilaou – Thermi Road P.O. Box 36157001 Thermi Thessaloniki, [email protected]

Résumé

Ce papier vise à présenter la recherche de l’Institut Hellénique des Transports (HIT) sur la chaîne logistique de yaourt en Grèce, dans la région de l’Est de la Macédoine et de Thrace plus particulièrement. En vue d’analyser l’influence de l’optimisation de la chaîne logistique sur la demande du transport et la quantité d’énergie correspondante, on porte regard sur la consommation d’énergie au sein de la « supply chain » et on poursuit l’objectif d’optimiser les choix logistiques des acteurs concernés. Cette initiative est une réponse à l’appel du DEST / INRETS, financé par le PREDIT, dans le cadre de l’action COST 355.

Le cas sélectionné étant le yaourt, nous avons étudié la supply chain des deux fabricants de yaourt dans la région en question, en recomposant toutes les étapes de la chaîne et nous avons calculé pour chaque étape la consommation d’énergie et les émissions de CO2 générées. En vue de rechercher les moyens de confronter ces dernières et de les réduire, nous avons étudié les possibilités de changement des choix logistiques et sous quelles conditions, afin d’optimiser les pratiques adoptées via une synergie entre acteurs. Un modèle mathématique a été élaboré pour l’optimisation des itinéraires et la minimisation du nombre des camions dans le réseau.

L’analyse et la proposition élaborée dans ce travail s’inscrivent dans le cadre de l’encouragement au développement durable du transport des marchandises, inséré dans l’action COST évoquée, et peuvent donner prise à des comparaisons internationales.

Mots-clés : supply chain, consommation d’énergie, émissions, choix logisti-ques, optimisation.



Objectifs et méthode

L’organisation d’une chaîne logistique pour la fourniture des biens aux consommateurs peut être polymorphe et complexe, et peut entraîner des deman-des de transport importantes et des coûts en termes d’énergie et d’émissions non négligeables.

Les composantes cruciales de la problématique se résument à la nature du produit et la géographie de sa supply chain, ainsi qu’aux acteurs impliqués, au réseau et moyens de transports disponibles.

Dans le cadre de la recherche globale dans laquelle s’inscrit notre démarche, la méthode repose sur la comparaison de la consommation d’énergie générée par unité de produit, pour des chaînes logistiques d’organisations différentes. Quelle quantité d’énergie est nécessaire pour amener par exemple un kilo de yaourt jusqu’au consommateur, par les différentes chaînes étudiées ?

Le cas sélectionné pour une analyse des chaînes logistiques en Grèce prête attention au cas du yaourt. Il s’agit d’un produit traditionnellement fabriqué en Grèce, consommée annuellement de manière importante (9 kg/per capita). Il a une durée de vie courte, avec des besoins de transport et stockage particuliers, tout au long de sa supply chain ainsi que des coûts d’énergie et d’émissions générées importants.

Les étapes de cette recherche ont été les suivantes :

reconstituer la morphologie de différentes chaînes logistiques de yaourt, depuis la collecte des matières premières jusqu’au domicile des consom-mateurs en Grèce en passant par les usines de fabrication, les entrepôts et les magasins de distribution ;

estimer, à chaque étape, les consommations d’énergie et émissions de CO2 générées ;

synthétiser ces consommations et émissions sur l’ensemble de la chaîne et analyser les écarts entre chaînes logistiques, en lien avec leur organi-sation.

Afin d’obtenir des chaînes logistiques de morphologies différentes, nous avons focalisé notre regard sur une zone de consommation : la région de l’Est de Macédoine et Thrace où l’on trouve plusieurs fermes de collecte du lait et plusieurs fabricants locaux.

Il faut noter que nous avons rencontré des limites dans notre démarche : la conduite des enquêtes impliquait de trouver des entreprises qui acceptent de s’associer à la recherche. De nombreuses entreprises ont été sollicitées mais peu étaient celles qui ont accepté de nous aider et certaines ont demandé à ne pas être citées. En outre, les données sollicitées étaient considérées comme sou-vent confidentielles et certaines informations étaient incomplètes. Néanmoins, nous leur sommes reconnaissants pour leur contribution.

Les données collectées sur les chaînes logistiques portent sur :

l’organisation globale des chaînes logistiques étudiées ;

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les principales caractéristiques : localisations, surfaces et activités (quantité totale de produits traités, quantité de Yaourt traités, etc.) ;

les dépenses d’énergie : principales sources d’énergie utilisées (électricité, produits pétroliers, gaz) ;

les caractéristiques des véhicules utilisés : type de véhicules, charge utile, etc. ;

les transports : trajets réalisés (en charge, à vide), taux de chargement, fréquences de livraisons et consommation d’énergie.

L’estimation de consommation d’énergie : les coefficients de conversion énergie/CO2 utilisés

Trois formes d’énergie ont été rencontrées dans les enquêtes : le gazole, car-burant presque exclusif pour le transport routier et d’autres produits pétroliers ; l’électricité, aussi bien dans les usines de production que dans les entrepôts ou plates-formes logistiques et le gaz naturel. Le tableau ci-dessous récapitule les coefficients utilisés pour convertir ces différentes formes d’énergie en une unité commune, la tonne équivalent pétrole (tep) ainsi que les coefficients donnant les émissions de gaz à effet de serre (GES) de ces énergies. Les sources de ces coefficients sont citées dans le rapport de l’INRETS, dont nous avons adapté la méthodologie pour l’occasion.

Tableau 2 : Coefficients de conversion des différentes énergies rencontrées

Coefficients utilisés tep/unité t.CO2/unité

1 000 litresde gazole = 0,85 tonnes 0,85 3,57

électricité consommée : 1 MWh 0.086 0,055

gaz naturel : 1 MWh PCS 0,077 0,25

La Supply chain du yaourt en Grèce

La recherche a été menée dans la région de la Grèce du Nord et plus par-ticulièrement à l’Est de la Macédoine et en Thrace. La carte suivante illustre le réseau examiné.

Nous avons adopté l’approche « Supply Chain » en relation avec la méthode présentée par l’INRETS. La dépense d’énergie est évaluée par unité de produit consommée selon l’organisation de la Supply Chain. Par unité de produit, l’éner-gie consommée est évaluée à chaque étape de la chaîne, avec l’aide des opéra-teurs puis convertie en une unité commune (gep/kg). Enfin, nous avons pris en compte l’organisation de la Supply Chain : la Géographie, le Type de distribution, la Coopération entre partenaires de la chaîne.

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Pour collecter l’information nécessaire et les données de chaque étape, on a mené des interviews au près des acteurs. Nous avons étudié les pratiques de deux fabricants de yaourt avec des réseaux de distribution similaires dans la région de l’Est de la Macédoine et Thrace : Evrofarma et l’entreprise F. Les don-nées sur Evrofarma étaient plus complètes. Nous avons reconstruit les étapes de la chaîne de collecte du lait jusqu’au magasin de vente de yaourt et finalement, nous avons recherché une optimisation de la desserte de la région en question.

Il faut noter que dans les chaînes logistiques étudiées pour le yaourt, tous les transports se font par la route ; l’énergie consommée aux différentes étapes est estimée en tenant compte de la traction et de la réfrigération : le poids moyen du chargement a été estimé pour chacun des trajets étudiés, en fonction des indications données par les responsables logistiques. Ces derniers ne nous ont pas fourni d’informations détaillées sur le chargement par palette et le stockage. Globalement, chacune des plates-formes a pour fonction de combiner les char-gements de produits différents, en recomposant les palettes utilisées.

Résultats de l’enquête

En regard des contraintes évoquées plus haut en termes de disponibilité des données et de collaboration des acteurs sollicités, nous avons abouti à des résul-tats concrets pour la plupart des nœuds de la chaîne étudiée.

Dans les schémas suivants nous présentons les résultats obtenus pour l’un des cas d’étude, celui d’Evrofarma. Les schémas illustrent les différentes étapes de la chaîne logistique, passant par les lieux de collecte des matières premiè-res, l’usine du producteur de yaourt, la plate-forme de distribution, tout transport inclus étant effectué par la route.

Consommation d’énergie du supply chain de yaourt (l’entreprise EVROFARMA)



Ensuite nous avons calculé les émissions générées dans les différentes éta-pes de la chaîne en utilisant les cœfficients évoqués plus haut.

Emissions générées tout au long du supply chain de yaourt (l’entreprise EVROFARMA)

Les données sur la consommation d’énergie dans les magasins étaient limi-tées et ont été jugées non fiables, c’est qui a déterminé « la fin de la chaîne » : nous n’avons pas couvert la dernière étape du consommateur, qui inclus d’ailleurs plusieurs hypothèses pour le traiter.

Des résultats similaires ont été produits pour l’autre compagnie étudiée (qui reste anonyme) avec toutefois plus de difficultés dans la recherche des données fiables.

Analyse et proposition de recherche

Dans cette analyse de la consommation d’énergie du transport de marchan-dises selon les choix logistiques des entreprises, le but poursuivi est de recher-cher les moyens de la réduire. En explorant les possibilités de changements logistiques et les conditions de leur mise en œuvre, nous pouvons optimiser les pratiques adoptées via une synergie entre acteurs.

Les conclusions principales que l’on peut tirer sont que vue la consommation d’énergie et les émissions générées non négligeables, les choix logistiques des acteurs doivent être reconsidérés et les pratiques adoptées optimisées. Cette conclusion a donné lieu à un questionnement sur l’optimisation de la fourniture du service dans cette région.



A part la compagnie principalement étudiée, on en a considéré une deuxième qui nous a fourni moins d’informations et pour l’analyse de performance de laquelle nous avons dû fixer des hypothèses. Néanmoins, les deux compagnies ont des coûts d’énergie et des émissions importantes pour la desserte de la même région. La structure de leur supply chain est comparable avec des points origine-destination opposés. Les mouvements des véhicules vides dans certai-nes étapes de la supply chain sont communs dans les 2 cas.

La nécessité d’optimisation de la desserte de la région de Thrace a été souli-gnée aussi par les acteurs sollicités. Ces derniers sont dans l’attente des propo-sitions scientifiques visant à l’amélioration de leur performance opérationnelle et économique, mais aussi ayant comme conséquence un bénéfice environnemen-tal considérable.

Une telle initiative inclue la synergie de deux acteurs via la combinaison de leurs réseaux de distribution et de leurs ressources. Un modèle mathématique a été élaboré pour l’optimisation des itinéraires et la minimisation du nombre des camions. La nouvelle structure logistique se résume ainsi : les deux com-pagnies inaugurent un point central de services logistiques (B), en même temps plate-forme logistique pour les deux compagnies. Les figures suivantes illustrent schématiquement un exemple d’itinéraires avant et après la collaboration des deux compagnies.

La figure 1 montre en parallèle les réseaux de deux compagnies couvrant la région de l’Est de la Macédoine et de la Trace, effectuant de non négligeables trajets à vide. Quant à la figure suivante, elle propose une structure différente qui combine les services de deux acteurs et présente un exemple de leur coopéra-tion potentielle.

La figure inclue l’exemple de collaboration suivant : le camion part du point B à 5 h 30 am plein de produits de la compagnie F et fournit le point A à 7 h 00 am du matin afin d’avoir les produits dans les magasins à l’heure. Après un arrêt d’une heure, il arrive au point D et se recharge avec des produits de la compagnie

Figure 1 : Illustration de l’opération des réseaux de distribution de l’entreprise F et Evrofarma



Evrofarma et retourne au point B. Ici, un autre conducteur reprend le camion et distribue les produits de la compagnie Evrofarma au point C. Du point S, il col-lecte les produits de la compagnie F et revient à B pour que l’autre conducteur parte le lendemain matin pour distribuer les produits de la compagnie F.

Cette collaboration permet d’économiser non seulement du temps mais aussi des ressources humaines et de flotte. L’importance du bénéfice mutuel n’est pas concrètement calculé mais ça pourrait donner lieu à une nouvelle piste d’analyse.

Conclusion

Pour produire et amener sur le marché une certaine quantité de biens, diffé-rentes formes d’organisations logistiques sont possibles, qui peuvent entraîner des demandes de transport et des consommations d’énergie différentes. Ces dernières méritent l’attention du secteur en termes d’intérêt opérationnel et environnemental. Il y a un besoin important de montrer l’acuité des enjeux envi-ronnementaux du transport de marchandises et de présenter des propositions concrètes pour leur confrontation et le changement des pratiques souhaité au près des acteurs.

Cette initiative est inscrite dans la philosophie globale de WATCH COST action 355, à savoir le changement des attitudes vers une performance du sec-teur du fret beaucoup plus respectueuse de l’environnement. Le fruit de cette recherche peut contribuer à des comparaisons internationales et fournir des conclusions utiles.

Figure 2 : Illustration de l’opération des réseaux de distribution de l’entreprise F et Evrofarma après leur coopération



Références

Narayanaswamy V., Scott J.A., Ness J.N., Lochhead M. (2003). Resource flow and product chain analysis as practical tools to promote cleaner produc-tion initiatives. Journal of Cleaner Production, 11, 375–387.

The dairy industry sector report, Foundation of Economic and Industrial Research (2002).

Boge Stefanie (1995). The well-traveled yogurt pot : lessons for new freight trans-port policies and regional production, World Transport Policy & Practice, Vol. 1 No. 1, MCB University Press Limited, 1352-7614.

Ball M.O. et al. (1995). Handbooks in Operations Research and Management Science, Vol. 8 : Network Routing, North-Holland, Amsterdam.

Du Y. and Hall R. (1997). Fleet sizing and empty equipment redistribution for center–terminal transportation networks. Management Science, 43, 2, pp. 145–157.

Hall R.W. (1999). Stochastic freight flow patterns : implications for fleet optimiza-tion. Transportation Research, A 33, pp. 449–465.

Wigan M. et al. (2002). Understanding the growth in service trips and developing transport modelling approaches to commercial move-ments. Proceedings of the European Transport Research Conference, September, Cambridge, U.K.

COST 321 (1998). Urban Goods Transport. Final Report, Brussels.ECMT (1998). Freight Transport and the City. Round Table 109, European

Conference of Ministers of Transport, Paris.Hart S.L. (1997). Beyond greening : strategies for a sustainable world. Harvard

Business Review, 75(1), 66-76.Yaledaki I. Modernization and expertise based on logistics, Retail Business (inter-

net source : http://www.capocci.gr/088.htm).Freight logistics and transport systems in Europe (Euro-CASE).EEL (Greek Society of logistics), (Internet source : http://www.logistics.org.gr/

pages/whatis.asp).

Recherche sur la diminution de la consommation énergétique dans le domaine de Supply Chain

et du stockage de yaourt en Bulgarie

V. Spassov, D. Toney

Todor Kableshkov higher school of transport (hst)

158 Geo Milev, 1574 Sofia, Bulgaria

[email protected]

Les étapes de Supply Chain de yaourt

1. La collecte de lait dans les fermes de lait ;

2. Transport du lait collecté dans l’usine de yaourt ;

3. Transport de la production prête dans l’entrepôt du producteur ;

4. Stockage de yaourt ;

5. Transport du yaourt vers les supermarchés et les magasins alimentaires ;

6. Transport du yaourt vers les consommateurs.



Les objectifs de la recherche

Une analyse de la situation actuelle :L’organisation du transport.Les entrepôts existants.

Les modes d’optimisation :Optimisation des itinéraires et du nombre de camions.Optimisation des conceptions de stockage.

L’organisation actuelle du transport du Danone – Bulgarie

Le lait vient de 7 régions de collecte (Fig. 1). Ces régions sont – Rakovski, Purvomay, Yamato, Svistov, Yavorec, Gabrovnice, Verdikal.

Figure 1

Le lait est transporté de ces régions à Sofia où sont disposés l’usine et les entrepôts des producteurs. Ce transport est réalisé par camion. En ce moment Danone dispose de 15 camions :

5 sont locaux ;7 de Sofia ;3 en réserve.

L’organisation proposée

Une organisation nouvelle ayant pour objectif la réduction du nombre de camions et une optimisation des itinéraires proposée par Danone :

1. En combinant les régions Pyrvomay et Rakovski – on aura deux camions locaux pour rassembler le lait des fermes et 1 camion « navette » livrant

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Recherche sur la diminution de la consommation énergétique


le lait rassemblé (Sofia – Rakovski – Sofia – Purvomay – Sofia). Thus will be very easy to outsource the « shuttle » route.

2. En combinant les régions Svistov et Yavorec – on aura deux camions locaux pour rassembler le lait des fermes et 1 camion « navette » livrant le lait rassemblé (Sofia – Svistov – Sofia – Yavorec – Sofia). Thus will be very easy to outsource the « shuttle » route.

3. En stoppant le camion à Vraca – le camion pour Gabrovnica laissera une baladeuse à Vraca à l’aller et la récupérera au retour.

4. Sous-traiter la région de Gabrovnica.

5. Trouver les conducteurs locaux pour rassembler le lait dans la région de Yambol et pour le outsource camion « navette ».

Pour chaque option il y a les exigences suivantes :

Pour l’option 1 – avoir les conducteurs locaux (nous les avons) et surmon-ter le problème du nettoyage des camions ;

Pour l’option 2 – avoir les conducteurs locaux (ils devront être loués) et surmonter le problème du nettoyage des camions ;

Pour l’option 3 – il n’y a pas d’exigences ;

Pour l’option 4 – avoir les conducteurs locaux (ils devront être loués) et surmonter le problème du nettoyage des camions ;

Pour l’option 5 – trouver le conducteur local ou extérieur pour la collecte du lait des fermes.

L’application de cette organisation aura comme résultat les itinéraires et régions suivants (Fig. 2) :

Figure 2

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Le nouveau nombre de régions et de camions sera :

Nombre de régions – 7.

Nombre des camions nécessaires :

7 locaux,

5 de Sofia,

2 en réserve.

Les entrepôts existants

En ce moment Danone dispose des entrepôts suivants :

Un entrepôt frigorifique pour la production prête – avec une surface de 245 m2 et une hauteur claire de 3,90 m ;

Un entrepôt frigorifique pour la production prête – avec une surface de 1 770 m2 et une hauteur claire de 4,50 m.

Ces entrepôts sont disposés dans les blocks C et D du corps général de Danone – Sofia.

Optimisation des conceptions de stockage

En ce moment Danone dispose d’un projet d’un nouvel entrepôt frigorifique. Ce projet prévoit la construction d’un entrepôt frigorifique (Fig. 3) d’une surface de 1 080 m2 et d’une hauteur claire de 6,5 m. L’entrepôt est équipé de rayonnages classiques où les charges sont stockées sur trois nivaux. La largeur du corridor est 3,20 m. Les machines de stockage sont des chariots élévateurs « Picolo ».

Figure 3

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Bien qu’il s’agisse d’un entrepôt frigorifique, il est clair qu’une des caractéristi-ques importantes est le coefficient d’utilité de la surface et le volume de l’entrepôt. L’augmentation de ce coefficient (ou en d’autres mots la réduction de la surface et du volume nécessaire) aura comme résultat une diminution des dépenses de construction et d’exploitation de l’entrepôt. Le mode général pour minimiser l’espace de stockage réfrigéré est une modification de configuration de stockage. On peut proposer au moins deux variantes qui viennent de la minimisation de l’espace nécessaire :

1. Changement des rayonnages classiques par des rayonnages à accumula-tion, sans changement de la machine de stockage (c’est aussi un chariot élévateur) ;

2. Changement des rayonnages classiques par des rayonnages de type nid. La machine de stockage est dans ce cas un transtockeur avec chariot satellite.

Parce que dans les deux variantes il s’agit d’un stockage en profondeur, il est important de trouver la profondeur optimale des rayonnages qui minimise la surface et l’espace de stockage. Nous considérons la première variante (les rayonnages à accumulation). Nous acceptons que les dimensions des charges et du corridor sont connues. Alors la surface occupée d’une section de rayonnage

est ,

où :

d – la longueur de palette plus les distances de sécurité ;

g – la largeur de palette plus les distances de sécurité ;

x – la profondeur du rayonnage ;

a – la largeur du corridor.

Si le nombre de nomenclatures stockées dans le rayonnage est n, le nombre de section nécessaire est :

,

ou :

n – le nombre de nomenclatures ;

qi – le nombre de charges de nomenclature i ;

z – le nombre d’étages de rayonnage.

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½ rend compte du fait qu’en moyenne une demi-section par nomenclature est inaccessible en organisation de travail dans une section où sont stoc-kées des charges d’une nomenclature.

Alors la surface total occupée d’un rayonnage est :

où :

q1i – le nombre de charges de nomenclature i stockée dans le rayon-nage 1 ;

q2j – le nombre de charges de nomenclature i stockée dans le rayon-nage 2 ;

x1 – la profondeur du rayonnage 1 ;

x2 – la profondeur du rayonnage 2 ;

y = y1 + y2 – le nombre de charges de nomenclature stockée simulta-nément dans le rayonnage 1 et le rayonnage 2 ; respectivement y1- le nombre de charges de cette nomenclature stockées dans le rayonnage 1 ; y2- le nombre de charges de cette nomenclature stockées dans le rayon-nage 2.

n1 – le nombre de nomenclatures stockées dans le rayonnage 1 ;

n2 – le nombre de nomenclatures stockées dans le rayonnage 2.

Si on construit les lits : q – liste des nombres de charges de nomenclatures stockées dans l’entrepôt (par exemple si nous avons là 50 charges de nomencla-ture a, 60 charges de nomenclature b, 30 charges de nomenclature c, la liste q serait q = {50, 60, 30}), q1 = {q11,........., q1n1}, q2 = {q21,........., q2n2}, {y1},{y2} où q1 Uq2 U {y1} U {y2} = q, la surface totale peut être présentée comme une fonc-tion de q1,q2, x1, x2, y1, y2. Alors l’optimisation de la surface se réduit à trouver la fonction f (q1,q2, x1, x2, y1, y2), où :

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Ce problème doit être calculé en utilisant les restrictions suivantes :

q1 Uq2 U {y1} U {y2} = q ;

x1 ≥ 1 ;

x2 ≥ 1 ;

x1 ≤ 12 ;

x2 ≤ 12 ;

Dans le cas où les marchandises sont de différents types de yaourts (ou plus généralement les marchandises avec un arrêt limité dans l’entrepôt – Tl) la profondeur de rayonnage dépend de cette période Tl. Par exemple si nous avons la nomenclature a qui est présentée avec m charges, que l’intensité de flux de sortie soit λ, alors la profondeur maximale admissible est x′ = (m – Tl/λ)/z. Pour tenir compte de cette restriction complémentaire, on peux construire les nouvelles listes r dont les éléments sont les profondeurs maximales admissibles pour chaque nomenclature, respectivement r1 et r2, dont les éléments sont les profondeurs maximales admissibles pour les nomenclatures stockées dans les rayonnages 1 et 2.

Alors le modèle susnommé sera :

q1 Uq2 U {y1 +y2} = q ;

x1 ≥ 1 ;

x2 ≥ 1 ;

x1 ≤ 12 ;

x2 ≤ 12 ;



Où :

min (r1) – l’élément minimal de r1

min (r2) – l’élément minimal de r2

profondeur maximale admissible pour la nomenclature stockée simul-

tanément dans le rayonnage 1 et rayonnage 2.

Pour résoudre ce problème nous avons écrit un programme dont l’algorithme est :

Cet algorithme a été utilisé pour proposer une variante alternative au projet de Danone (Fig. 4). Les résultats montrent que si on accepte un nombre de nomenclature égal à 10, l’utilisation de la configuration avec des rayonnages à accumulation engendre une réduction de la surface de 11 % et une réduction de la consommation d’énergie de 13 %.

Si on considère la variante de rayonnage de type nid d’abeille desservis par un transtockeur avec chariot satellite (Fig. 5) le modèle mathématique est pres-que le même.

Les principales différences sont :

dans ce cas le modèle minimise la surface déployant des rayonnages. Il est clair que la surface occupée par les rayonnages est égale à la surface déployant divisée par la hauteur acceptée des rayonnages (bien sûr on peut utiliser quelques hauteurs différentes, pour optimiser l’espace et l’uti-lisation de la capacité de l’entrepôt) ;

la profondeur maximale admissible est x′ = m – Tl/λ.

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Figure 4

Figure 5



Le modèle dans ce cas est :

q1 Uq2 U {y1 +y2} = q ;

x1 ≥ 1 ;

x2 ≥ 1 ;

x1 ≤ 12 ;

x2 ≤ 12 ;

Dans le modèle susnommé les expressions

et

(leur nombre dépend du nombre des rayonnages) représentent le nombre de

tunnels nécessaires et la constante 1/2 rend compte du fait qu’en moyenne un demi-tunnel par nomenclature est inaccessible en organisation de travail dans un tunnel où sont stockées des charges d’une nomenclature. Cela veut dire qu’en cas de rayonnages type nid d’abeille desservis par un transtockeur avec chariot satellite, la perte de place de stockage est en moyenne z fois plus petite qu’en configuration avec des rayonnages à accumulation. Cela vient d’une réduction complémentaire de la consommation d’énergie et de la surface (dans un cas concret cette réduction est de 17 %).



Conclusion

Dans cette recherche ont été commentées et proposées une organisation de transport et deux nouvelles conceptions de stockage. Ces applications ont comme résultat :

une diminution d’un camion sur le nombre de camions nécessaires, soit une économie d’environ 26 000 l de carburant et de 200 000 à 300 000 Euro (prix du camion).

une diminution de la surface et de l’espace de stockage de 11-15 % et de la consommation d’énergie de 13 %.

Références

Rizet C. (2005). Energy consumption in the French yogurt supply chain.Raw milk fleet optimization, Danone – Serdica, 2005.Un recherche pour un entrepôt nouveau, Danone – Serdica, 2005.Logistics services for Danone Romania, GEODIS, Preliminary Logistics Cost

study, December 5th, 2003.

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Le projet INFACT :Quelques pistes pour l’interface

entre logistique et transport des marchandises par les

consommateurs

Eric Cornelis21, Wanda Debauche22, Davy Decock23, Steve Engelen23, Anne Malchair21, Hilde Meersman23, Tom Pauwels23 et Eddy Van De Voorde3

GRT, FUNDP, Rempart de la Vierge, 8 – B 5000 Namur

1. Introduction

Le présent article vise à brièvement présenter les leçons tirées du projet belge INFACT. INFACT est un acronyme pour INtegrated Freight ANalysis within CiTies. Ce projet de recherche a été financé par la Politique Scientifique Fédérale belge dans le cadre de son programme « Villes viables ». Coordonné par la Cellule Mobilité du CRR (Centre de Recherches Routières), il a rassemblé autour ce groupe des équipes du GRT (Groupe de Recherche sur les Transports) des FUNDP (Université de Namur) et de la Faculteit Toegepaste Economische Wetenschappen (Faculté des sciences économiques appliquées) de l’UA (Université d’Anvers).

Dans cet article, nous allons d’abord préciser les objectifs du projet ainsi que la méthodologie suivie. Celle-ci consistant à s’intéresser à la chaîne logistique en amont des magasins ainsi qu’au transport en aval des marchan-dises par les clients, les deux sections suivantes seront respectivement consa-crées à ces deux approches. Enfin, nous terminerons par les pistes que nous avons découvertes pour considérer les magasins comme interfaces entre ces deux maillons du transport de marchandises. Quelques conclusions clôtureront cet article.

21 GRT, FUNDP, Rempart de la Vierge, 8 B 5000 NAMUR22 Cellule Mobilité, CRR, Boulevard de la Woluwe, 42 B 1000 Bruxelles23 Université d’Anvers, Prinsstraat, 13 B 2000 Antwerpen



2. Objectifs et méthodologie

Dans le cadre du programme « villes viables », les partenaires engagés dans le projet INFACT ont voulu investiguer le phénomène du transport de marchandi-ses en ville. Dans cette problématique, la plupart des études se limitent au trans-port de fret par des professionnels jusqu’au magasins où ils sont vendus. Dans ce domaine, de nombreux chercheurs se sont attaqués aux problèmes liés à cette chaîne logistique. Il faut cependant déjà remarquer qu’en de multiples occasions, les recherches menées ou les données collectées se limitent aux transports de fort tonnage et, par exemple, ne considèrent que les camions de plus de trois ton-nes. Or une simple visite en ville nous montre à suffisance que les marchandises sont bien souvent acheminées par des véhicules de plus petit tonnage, voire des camionnettes ou même dans certains cas des véhicules particuliers.

Mais même en englobant cette part souvent négligée de la chaîne logistique, il reste encore un pan du transport de marchandises qui échappe souvent aux études : en effet, les produits ne demeurent pas dans les magasins ; ils doivent encore parvenir au domicile des consommateurs. Les achats sont un motif non négligeable des déplacements. Et les transports de marchandises par les parti-culiers, les clients contribuent eux aussi à la congestion des villes. De plus, ces déplacements comptent pour près de la moitié des véhicules/kilomètres parcou-rus en ville en transportant des marchandises (Patier, 2002)24.

Notre projet INFACT a donc voulu également englober cette partie importante mais souvent sous-estimée voire ignorée du transport de marchandises en ville. Mais il a voulu aussi ne pas se limiter là et également prendre en compte la chaîne logistique. Notre objectif était donc de considérer ensemble les maillons amont et aval du transport de marchandises « autour » du magasin. En effet, il nous apparaissait que des politiques visant uniquement l’une ou l’autre partie de cette chaîne « complète » (c.-à-d. de la production au consommateur) en négligeant l’autre pourraient être mal évaluées si l’on oublie leurs implications sur l’autre maillon. Pensons par exemple à des mesures « rejetant » les supermarchés en banlieue ; s’il est certain qu’elles vont réduire le trafic des camions en ville, on pourrait en déduire que leurs effets sont bénéfiques. Mais c’est sans compter avec les déplacements supplémentaires que les citadins vont devoir effectuer pour aller faire leurs courses. Et donc le bilan final sur la circulation en ville peut être moins positif (s’il n’est pas même négatif) que ce que l’on pourrait penser en s’en tenant uniquement à la partie logistique du transport de marchandises.

En intégrant les deux faces, amont et aval, du transport de marchandises vers et à partir du magasin, notre projet INFACT souhaitait mieux appréhender les interactions entre ces deux volets. Nous allions ensuite déboucher sur une analyse du rôle d’interface que le magasin peut jouer entre les deux maillons et comment il peut créer des interconnections entre eux.

Le schéma repris dans la figure 1 résume assez bien l’articulation du projet INFACT.

24 Patier D. (2002), « La logistique dans la ville », CELSE, Paris.


Le projet INFACT


Figure 1 : Schéma global d’INFACT

Activitéslogistiques

Transport “privé”de marchandisespar les ménages

INTERFACE:

le magasin

Notre approche nous semblait bien s’intégrer au programme « villes viables » puisque les villes sont de plus en plus étouffées par des phénomènes de conges-tion, de saturation du trafic et que les transports de marchandises sont loin de n’être qu’une composante négligeable des flots de trafic provoquant les embarras de la circulation urbaine.

Cependant, avant d’aller plus loin, il est important de rappeler que, vu les contraintes budgétaires et de temps avec lesquelles il fallait compter, ce projet, un des premiers du genre, en tout cas en Belgique, a dû se limiter à une étude assez exploratoire.

La méthodologie suivie a consisté d’abord en une définition claire de ce qu’en-globerait la notion de transport de marchandise qui serait utilisée tout au long du projet INFACT. Ainsi, les collectes d’immondices, les livraisons express ou les dépannages ont été exclus du champ de nos investigations. Nous avons alors mené en parallèle une étude des deux flots, amont et aval, chacun pris en charge par un groupe de recherches. Puis nous avons réalisé une mise en commun des enseignements tirés de ces deux phases en nous concentrant sur le rôle que pouvait jouer le magasin en tant qu’interface. Ces trois étapes vont maintenant être détaillées, ainsi que les résultats obtenus, dans les sections suivantes.

3. Le maillon amont

Etant donné notre volonté d’explorer les liens entre chaîne logistique et trans-port de marchandises par les consommateurs, il nous a semblé bon de nous



intéresser surtout, dans cette partie amont, sur le secteur de la distribution car c’est dans ce type de commerces que nous pensons obtenir le plus aisément des informations sur la partie aval du transport de marchandises.

Dans ce cadre, la démarche de recherche a d’abord consisté en l’élaboration d’un modèle permettant de simuler le coût logistique. En fait, l’objectif de ce modèle était de répondre à la question suivante : « Quel est le coût de transporter y tonnes de marchandises de A à B en utilisant un camion de x ans ? ».

Le modèle développé a inclus quatre types de coûts :

les coûts de transport proprement dit ;

les coûts dits de « consolidation » correspondants aux opérations de char-gement et déchargement ;

les coûts de stockage monétisés notamment par une valorisation du temps ;

les coûts externes (congestion, pollution et accidents).

Il a également été tenu compte du fait que certains coûts sont fonctions des kilomètres parcourus tandis que d’autres varient suivant le temps passé dans le transport. Ainsi, la dépréciation de la valeur du camion, le payement des intérêts sur le prix d’achat de celui-ci (ou bien le leasing), l’usure des pneus, la consom-mation ou bien encore les coûts de maintenance sont principalement des para-mètres dont la valeur va se modifier suivant le nombre de kilomètres parcourus. Par contre, lorsque l’on s’intéresse au coût par heure de transport, on va prendre en compte des facteurs tels que la dépréciation et les intérêts mais aussi les coûts d’assurance, le salaire du chauffeur et certaines taxes.

L’exemple repris dans la figure 2 nous montre, pour deux types de véhicules donnés (des camions de respectivement 24 tonnes et 7 tonnes), comment le coût au kilomètre du transport varie en fonction de la distance parcourue.

Figure 2 : Exemple d’utilisation du modèle de coût logistique

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Le projet INFACT


Une fois ce modèle mis au point, il a pu être utilisé pour mener à bien des analyses de sensibilité. Par exemple, on a examiné dans quelle mesure des variations dans le prix des pneus ou leur durée de vie se répercutaient dans les coûts de transport Le tableau 1 présente une synthèse générale du type d’analy-ses de sensibilité réalisées dans le cadre de ce projet INFACT.

Tableau 1 : Synthèse des analyses de sensibilité

Un dernier point abordé lors de cette étude de la chaîne logistique amont a été de mesurer l’impact du type de distribution sur les diverses catégories de coûts. Ainsi, une typologie a d’abord été établie et trois catégories de chaînes de distribution ont été retenues :

une livraison en ligne directe vers le magasin ;

une livraison via un centre de distribution urbain ;

une livraison passant par un quai de « cross-docking ».

Une image étant toujours plus parlante qu’un long discours, ces trois types de livraisons sont illustrés par la figure 3.

L’objectif était donc de mesurer, suivant le mode de livraison envisagé, les coûts de transport. Dans les graphiques qui vont suivre (Fig. 4 à 6), sont repris pour chaque type de livraison, les coûts si l’on utilise un camion de 24 tonnes (HV) ou de 7 tonnes (LV). Trois situations sont chaque fois étudiées en fonction de la distance entre l’origine des marchandises et leur lieu final de livraison :

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Figure 3 : Typologie des modes de livraisons

Figure 4 : Coût du transport dans le cas d’une livraison en ligne directe

Le projet INFACT


Figure 5 : Coût du transport dans le cas d’une livraison passant par un centre de distribution

Figure 6 : coût du transport dans le cas d’une livraison suivant la technique du « cross-docking »

les distances retenues sont respectivement 50, 100 et 150 km. Il faut replacer ces kilométrages dans le cadre de la Belgique, petit pays où les déplacements dépassent rarement les longueurs prises en compte ici. Par ailleurs, les résultats



repris dans les figures suivantes séparent les coûts externes (EC) des autres coûts. Enfin, dans le cas du transport non direct (transbordement via un centre de distribution ou du « cross docking »), deux scénarios sont envisagés ; dans le premier, un camion de fort tonnage (24 tonnes) est « transvasé » dans deux plus petits (de 7 tonnes) [scénario noté II] tandis que dans le second, trois petits camions sont nécessaires pour la même opération [scénario noté III].

Une des conclusions essentielles qu’il faut tirer de ces résultats est que LA bonne solution n’existe pas. Suivant les scénarios, l’un ou l’autre mode de livrai-son s’avère le mieux adapté. On remarquera également l’importance des coûts externes dans pas mal de cas.

Pour terminer cette partie, une série de conclusions peuvent être tirées de cette étude de la chaîne logistique amont. Il s’agit même plutôt de questions que de conclusions. La première affirmation selon laquelle la solution aux problèmes, notamment de pollution, est de prohiber les camions de fort tonnage en ville est remise en question par les résultats obtenus. En effet, comme la figure 6 entre autres l’indique, tout est fonction du nombre de véhicules de petit tonnage qui vont être nécessaires pour « prendre le relais ». Si les coûts externes du trans-port de marchandises en ville ne diminuent pas (toujours) suivant le type de livraison envisagé, quelles sont les autres instruments à mettre en œuvre : une taxe sur la congestion ? Des fenêtres horaires pour les livraisons ? Les centres de distribution semblent offrir une alternative présentant plus de flexibilité mais ils réclament des coûts de consolidation plus élevés alors que la solution du « cross-docking » ne souffre pas de cet inconvénient mais par contre offre moins de flexibilité et exige une ponctualité plus importante. Enfin, pour les livraisons sur de courtes distances (moins de 50 kilomètres, ce qui en Belgique n’est pas un cas exceptionnel), il convient de réfléchir à des stratégies particulières.

4. Le maillon aval

Pendant qu’une équipe se penchait sur le maillon logistique, une autre s’inté-ressait quant à elle à l’autre « pan » du transport de marchandises. Ce que nous dénommons le maillon aval englobe tous les déplacements que les ménages effectuent pour ramener des marchandises, achetées dans des magasins, chez eux. Si le transport de fret par les professionnels a déjà fait l’objet de nombreuses études, il n’en est rien pour le volet des déplacements des particuliers avec des marchandises. Si l’on excepte les travaux du LET (Danièle Patier et Jean-Louis Routhier) ou l’étude de Beauvais, on s’aperçoit que les chercheurs se sont très peu sentis concernés par cet aspect de la problématique. Pourtant, comme nous l’avons déjà rappelé plus avant, les résultats publiés par Danièle Patier montrent que le transport de marchandises par les particuliers est loin de représenter une part négligeable du transport de marchandises en ville. La manière dont les ménages se comportent dans ce secteur peut donc avoir une influence certaine sur la congestion urbaine. De plus si certains chiffres français sont disponibles, comme nous y faisions allusion, il n’en est rien en Belgique et nous manquons cruellement de données sur ce sujet.

Le projet INFACT


Toutes ces raisons, outre celles sous-tendant l’ensemble du projet INFACT, nous ont amenés à poser des jalons pour mieux appréhender cette partie aval du trans-port de marchandises. Vu les contraintes qui s’imposaient à nous dans le cadre de ce projet, nous nous sommes concentrés sur une enquête pilote. Cela avait tout son sens puisqu’il était nécessaire, dans un premier temps, d’éprouver les métho-dologies avant d’aller plus avant dans une réelle collecte de données. Néanmoins, un réel test via un exercice pilote devrait, dans l’absolu, consister à comparer les résultats de divers protocoles en faisant, par exemple, varier la méthode d’enquête, le questionnaire ou l’échantillon. Ici, de par les contraintes, nous avons dû nous restreindre à considérer ce pilote comme une validation de l’utilisation d’une nou-velle technique dans le cadre d’enquêtes liées au transport. En effet, notre souhait a été d’appliquer à notre enquête une méthodologie plus communément employée dans des enquêtes de marketing : l’Intercept and Follow25 Suivant cette technique, les personnes approchées pour faire partie de notre échantillon sont interceptées en sortie d’un magasin, répondent à une série de question sur leurs présents achats et la mobilité qui y est associée (phase d’Intercept) puis reçoivent un carnet de bord qu’ils rempliront avec des informations sur tous leurs déplacements liés à leurs achats pendant une semaine (phase de Follow).

Notre enquête pilote a rassemblé un échantillon de 250 répondants et n’a été réalisée, pour des raisons pratiques, qu’en un seul type de localisation des commerces : une zone urbaine en périphérie proche de Bruxelles reprenant une série de magasins de proximité et deux enseignes de grande surface. Il faut donc réellement prendre cum grano salis les enseignements qui peuvent être tirés de cet exercice ; ainsi, la même enquête réalisée dans un centre commercial situé dans une banlieue moins urbanisée pourrait montrer des tendances (légèrement) différentes. De plus, la taille de notre échantillon ne nous permet pas de garantir la significativité statistique des premiers résultats présentés ci-après. Il convient donc de ne pas donner trop d’importance aux chiffres mais de n’interpréter ceux-ci que comme des indicateurs de tendance.

Des premières indications concernent le profil des répondants. Comme le montre la figure 7, il y avait parmi eux une prédominance des femmes. En ce qui concerne l’âge, ce sont les jeunes et les personnes d’âge mûr qui sont bien représentés mais les seniors (plus de 60 ans) forment le groupe le plus important (cf. Fig. 8).

La plupart des répondants sont venus, comme indiqué dans la figure 9, seuls pour faire leurs achats.

Leurs déclarations quant aux modes utilisés placent ex-aequo en tête la voi-ture et les transports publics. Ces résultats de la figure 10 doivent cependant être nuancés par le fait que le quartier où les interceptions ont eu lieu est particulière-ment bien desservi par les transports publics (bus et trams).

25 Voir, par exemple, Mc Fadden, D. « On the analysis of Intercept and Follow surveys », working papers, University of California at Berkeley, Econometrics Laboratory Software archive, 1996 ou Zidda, P., « Developing sampling designs for the calibration of store choice models : the case of Intercept and follow samples », PhD thesis, FUCAM, 2000.



Figure 7 : Répartition des répondants par sexe

Figure 8 : Répartition des répondants par âge

Figure 9 : Le répondant est-il seul ou accompagné ?

Le projet INFACT


Figure 10 : Mode de transport

87 88

35

5 3 2 2

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

1

Quel mode de déplacemement utilisez-vous d'habitude pour faire vos achats ?

VOITURETRANSPORT EN COMMUNA PIEDTRAMVELOBUSMetro

Figure 11 : Encombrement des achats

155

19 9

0

50

100

150

200

< 4 de 4 à 10 > 10

Quel est le poids de vos achats ? (nombre de sacs)

Enfin, la figure 11 nous apprend que peu d’acheteurs risquent d’être embar-rassés par le poids ou le volume des marchandises transportées puisque la plupart transportent moins de quatre sacs.

Au-delà de ces premières informations tirées du questionnaire rempli lors de l’interception, le dépouillement des carnets de bord nous montre que la position particulièrement flatteuse des transports publics dans la figure 10 n’est pas reflé-tée lorsque l’on regarde les modes employés pour des déplacements d’achat tout



au long d’une semaine. En effet, comme on peut le voir dans la figure 12, ce sont la voiture et la marche à pied qui dominent largement les choix modaux.

Figure 12 : Pourcentages d’utilisation des modes suivant les carnets de bord

38,9

6,5

0,3

4,3 3,9

0,1 0,6

5,2

1,2

39

0

5

10

15

20

25

30

35

40

marche bus scooter metro multiple

communs

taxi train tram v?lo voiture

Quel mode utilisez-vous à partir de votre domicile?

Figure 13 : Heure du premier achat suivant l’âge du client

0

5

10

15

20

25

30

35

40

45

50

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

heure

%

0-19 20-39 40-59 >60

Le projet INFACT


Enfin, une dernière leçon que nous avons tirée de notre enquête est liée à l’heure à laquelle on débute ses achats. Comme le graphique repris dans la figure 13 le montre très bien, plus la population est âgée, plus tôt elle va faire ses courses. Dans une société confrontée au vieillissement de la population, c’est un facteur qu’il convient de prendre en compte. Et c’est là un premier jalon qui va nous guider dans notre mise en commun de nos analyses des maillons amont et aval de la chaîne du transport de marchandises focalisée sur le rôle d’inter-face joué par le magasin. En effet, des comportements d’achats des clients se déplaçant de plus en plus vers le matin vont nécessairement entraîner un besoin de repenser les livraisons pour que les marchandises soient bien là, disponibles dans le magasin, au moment où la majorité de la clientèle s’y présente. Et ceci est une première illustration de la nécessité d’une prise en compte intégrée des deux pans du transport de marchandises.

5. Le magasin comme interface

Notre projet se voulait intégré ; nous souhaitions donc trouver un point d’appui nous permettant de combiner les enseignements tirés à la fois de l’étude de la chaîne aval et de celle de la chaîne amont. Le point d’ancrage, la liaison entre ces deux transports de marchandises avec leurs spécificités et leurs contraintes nous a tout naturellement paru être le magasin, là où les uns déchargent et où les autres chargent. Notre étude s’est donc focalisée sur cette interface. Nous avons voulu explorer quelles étaient les caractéristiques du magasin qui pouvaient créer des dépendances, des influences entre les stratégies logistiques mises en œuvre pour lui livrer les marchandises et les comportements d’achats des clients.

Notre réflexion s’est arrêtée sur la notion de surface ; dans une implémenta-tion commerciale, la surface disponible crée certaines contraintes. En effet, il faut partager l’espace entre les différentes fonctions à remplir : le stockage, la vente, le parking des clients, les zones de livraison, etc. (voir Fig. 14). Si, de par l’espace disponible ou de par certaines réglementations, des restrictions, des contraintes sont imposées dans cette répartition des surfaces, cela va impliquer des interac-tions entre la chaîne amont et la chaîne aval du transport de marchandises.

Comme on peut le voir dans la figure 15 : l’espace réservé au stockage va empiéter sur celui dédié au parking et réciproquement. Cette contrainte peut être plus ou moins forte en fonction de la surface disponible. Mais en fonction des stratégies mises en œuvre, on peut se trouver dans une situation (point 1) où le parking de la clientèle est privilégié au détriment du stockage, ce qui nécessite par conséquent des livraisons plus fréquentes mais favorise des déplacements en voiture pour les achats. On peut aussi se positionner en faveur d’une politique (point 3) où le stockage « l’emporte » sur le parking. Dans ce cas, les livraisons pourront être plus espacées mais les clients devront soit échelonner leurs cour-ses sur toute la durée d’ouverture en fonction du parking disponible, soit choisir un autre mode de transport que la voiture. Le point 2 représente, lui, une situation intermédiaire. On voit donc bien que la politique d’allocation des surfaces dis-



ponibles entre les diverses fonctions à remplir dans un magasin peut avoir des impacts sur les stratégies à mettre en œuvre à la fois dans la chaîne logistique et dans les comportements d’achats. Ces effets étant d’autant plus importants que les contraintes, liées à la disponibilité d’espace mais peut-être aussi à des politiques locales ou nationales d’aménagement des surfaces commerciales, sont fortes.

6. Conclusions

Au terme de ce projet, il nous paraît qu’il est important de prendre en compte tous les maillons du transport de marchandises lorsque l’on veut mettre en œuvre

Figure 14 : Répartition des surfaces dans un magasin

Espace“perdu”(m2)

Parking Chargeme nts etdéchargements

Zone destockage(m2)

Surfacede vente(m2)

Pusieurs niveaux

Figure 15 : Contraintes liées à la répartition des surfaces disponibles

Le projet INFACT


une politique urbaine axée sur cette problématique. La chaîne logistique tout comme les déplacements d’achats des consommateurs participent tous deux aux problèmes engendrés par le transport de marchandises en ville. Et certaines mesures visant l’un des deux pans du système peuvent avoir des impacts sur l’autre ; certains aspects positifs d’un coté étant contrebalancés par des points négatifs sur l’autre versant.

Et il nous semble également que le magasin est un point d’ancrage intéres-sant qui joue sans contexte un rôle d’interface reliant, sous certains aspects, la chaîne logistique aux comportements d’achats et créant des interdépendances entres ces deux maillons.

Nous pensons donc qu’il serait profitable, pour une meilleure compréhension de cette problématique du transport urbain de marchandises et, qui sait, pour de meilleures solutions, d’aller plus avant dans cette direction de recherches.

En effet, comme nous l’avons déjà signalé, ce projet INFACT ne faisait que poser les premiers jalons, que défricher le terrain. Nous espérons qu’il sera pos-sible de pouvoir capitaliser sur les premiers résultats ainsi obtenus.

Pour conclure, nous invitons le lecteur qui souhaiterait plus de détails sur le projet INFACT ou qui voudrait prendre connaissance de tous les résultats obte-nus, à consulter le rapport « INFACT, INtegrated Freight Analysis within CiTies, Final report, October 2004 » disponible auprès des auteurs.

Enfin, nous tenons particulièrement à remercier la Politique Scientifique Fédérale belge qui a financé ce projet et spécialement Georges Jamart qui a toujours porté le projet INFACT avec enthousiasme.

Imprimé en France - JOUVE - 11, bd de Sébastopol - 75001 Paris - N° 397778G - Dépôt légal : Mai 2006

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