P&G a modélisé l'ensemble de son réseau d'approvisionnement nord-américain et réduit ses usines d'environ 20 %

P&G fabriquait et commercialisait plus de 300 marques dans plus de 70 pays, et son approvisionnement et sa distribution en Amérique du Nord souffraient de la duplication des usines, des entrepôts et des frais généraux. Les responsables de chaque marché plaidaient naturellement pour disposer de leur propre usine, si bien que le coût réel du réseau était invisible.

En 1993, l'effort SGE a lancé l'étude sur l'approvisionnement des produits en Amérique du Nord : environ 500 employés ont réexaminé l'approvisionnement et la distribution, et une équipe de recherche opérationnelle a construit des modèles combinant programmation en nombres entiers, optimisation de réseau, SIG et LINDO. Les modèles ont rendu comparables des millions d'options, et la recommandation était de regrouper les usines nord-américaines de près de 20 pour cent.

La vision réseau a fonctionné parce qu'elle a mis en évidence des économies d'échelle et des arbitrages de fret qu'aucune décision locale ne pouvait voir. La restructuration permettait d'économiser plus de 200 millions de dollars par an en coûts avant impôts au moment de la publication de l'article d'Interfaces en 1997 ; la propre note de LINDO chiffrait les économies à bien plus de 250 millions de dollars par an.

Optimiser le réseau, pas chaque usine

L'optimisation de l'ensemble du réseau a mis en évidence des duplications qu'aucune vision locale ne pouvait voir

Le SIG a rendu concrets pour les dirigeants les arbitrages géographiques

L'étude a donné naissance au groupe permanent de recherche opérationnelle de P&G, IT Global Analytics

L'intuition locale dit de garder une usine ici ; un modèle de réseau de bout en bout voit des économies d'échelle et des coûts de fret que les visions locales manquent. Faites de l'ensemble du système l'unité d'analyse.

L'article d'Interfaces de 1997 est devenu finaliste du prix Franz Edelman. P&G a maintenu un groupe de recherche opérationnelle de 17 personnes menant environ 100 projets par an, avec pour objectif un retour de dix fois son propre coût salarial.