Centre National de la Recherche Scientifique Institut National Polytechnique de Grenoble Université Joseph Fourier Laboratoire G-SCOP 46, av Félix Viallet.

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Transcription de la présentation:

Centre National de la Recherche Scientifique Institut National Polytechnique de Grenoble Université Joseph Fourier Laboratoire G-SCOP 46, av Félix Viallet Grenoble Cedex Vers un outil daide à la gestion des risques dans les chaînes logistiques : les bases conceptuelles Pierre DAVID, Gülgün ALPAN & Delara SALEH EBRAHIMI

Les Risques dans les CL Un enjeu de plus en plus important: –Internationalisation des CL –Compétition internationale –Complexification des CL Des risques multiformes: –De la panne machine au tremblement de terre –Interne ou externe à la CL –Effets à courte ou longue durée –Prévisibles ou imprévisibles –Inhérents aux incertitudes dans la CL 2

Lanalyse des risques Des approches qualitatives: –Pourquoi: Recherche « exhaustive » de risques (type AMDE ou APR) Mise en évidence de points critiques –Comment: connaissance de la structure de la CL checklist de risques Analyse dexpert (par ex. Simulation) 3

Lanalyse des risques Des approches quantitatives –Pourquoi: Évaluation des risques identifiés quantification des retards, pertes, … quantification des probabilités doccurrence Priorisation des actions Recherche daction de Protection/Prévention –Comment: Modèle de la CL (structure & données quanti) Simulation de la CL 4

Lanalyse des risques De nombreuses difficultés: –Construction dun modèle de la CL –Connaissance de la CL –Besoin de compétences expertes dans le fonctionnement de la CL –Besoin de compétences expertes dans lévaluation de performances –Equilibre exhaustivité/pertinence –Quantification de certains risques 5

Un outil daide à lanalyse 6 Decision Support Framework PN model and tool SC Manager Concepts, language and formalism matching Performances Estimation PN model generation SC Actor Classes Risk Classes Policiy Classes SC concepts metamodel... 1.Risk1 2.Risk 2 3.Risk 3 ….

Les Risques (Aléas) Les causes ? Les effets: o Modification de comportement o Destruction dobjet o Modification de caractéristique Type Lieu dapparition Caractéristiques La CL Les acteurs: o Type o Caractéristiques Les liens/Flux échangés Les politiques: o Fabrication o Commande o Stock o … Les utilisations des flux Eléments à décrire 7 StructureComportement

Spécification/Prototypage avec SysML OMG System Modeling Language Proche dUML avec un vocabulaire moins connoté logiciel. Permet la spécification logicielle Permet lédition de modèle De multiple possibilités de représentation déléments structurels ou comportementaux 8

Les acteurs de la CL Pour une Définition générique et simple de la CL Acteurs retenus: –Suppliers (fournisseurs) –Manufacturers (lentreprise au cœur de létude et ses sites de production) –Customers (clients) –Logistics providers (distributeurs/sociétés de transport) 9

Les acteurs de la CL 10 Des AttributsDes Caractéristiques Des Objets en interaction

Les processus Le comportement est modélisé par des operations et sappuie sur SCOR [SCC 2010] 11 Des alternatives de comportement sont proposées dans des diagrammes dactivité

Les Flux dans la CL 12

Les Flux dans la CL 13

Les Flux dans la CL 14

Modélisation des risques Objectif: –Recensement des risques –Evaluation des effets (injection de fautes) Localisation des risques dans la structure de la CL Modélisation orientée Effets –Identification des paramètres et comportement –Correspondance dans le modèle de la CL 15

Les risques dans la CL De multiples classifications existent dans la littérature autour: –Des acteurs –Localisation de la source ou de leffet –Échelle dimpact –Flux touchés articles étudiés 33 risques génériques

Les risques dans la CL Nous avons retenu une classification basée sur la localisation raffinée ensuite sur les processus: –Risques sur le Process (Process Risks) –Risques sur le contrôle/Planification (Control Risks) –Risques liés à la demande (Demand-related Risks) –Risques liés à lapprovisionnement (Supply-related Risks) –Risques liés à environnement (Environmental Risks) 17

Ex: Supply related risks 18

Modélisation des risques 19

Modification du comportement dun acteur TypeRiskAffected process Redefinitions of affected actor Quality errors discovered internally Make_ConvertingIntoProduct of Manufacturer Capacity issues internally (manufacturer) GetInfoOnProd of Manufacturer (production) Forecast errorsPlan_ForecastingOrder not matching incoming Order(s) Delayed production (internal)Make_ConvertingIntoProduct of Manufacturer Delayed shipment (sending)Deliver_ShippingOrder() of Logistics Provider. 20

Modification de caractéristiques 21 TypeRiskAffected process New object, changing other objects attributes Accident internal (fire/machine breakdown, etc.) Decrease in productionCapacity at ProductionUnit OR in quantity at Stock (depending on which process it hits) Cycle time volatilityVolatility in timeToProduce of ProductionUnit Labor disputes internallyDecrease in productionCapacity at ProductionUnit OverstockingIncrease costPerUnit for stockholding products

Destruction dObjets/Acteurs 22 TypeRiskAffected process New objects, destroying objects or associations Supplier bankruptcyRemoval of actor, Customer bankruptcyRemoval of actor Natural disastersRemoval of actor or Removal of Routes Route blockadesRemoval of Routes

Les prochaines étapes Définition des alternatives de politiques Méthode de recensement & priorisation des risques Génération type AMDE(C) (Automatisation) Connexion aux modèles dévaluation des performances Génération de modèle (RdP, Arena, Simio …) Définition et modélisation des actions de lutte associées aux différents risques 23

Options dimplémentation Modélisation SysML: –Instanciation des CL en SysML (outils du marché) –Plugin dextraction pour lAMDEC & connexion à une base de données de risques –Génération de modèles de simulation (transformation de modèle et génération de code) Modélisation dans un outil dédié: –Implémentation de la spécification SysML –Intégration de la bibliothèque de risque –Intégration dun module de simulation OU –Génération de modèle de simulation 24

Centre National de la Recherche Scientifique Institut National Polytechnique de Grenoble Université Joseph Fourier Laboratoire G-SCOP 46, av Félix Viallet Grenoble Cedex Merci pour votre attention