Travaux de thèse de Julien FRANCOIS Directeur de thèse : Jean-Paul BOURRIERES Co-Directeur de thèse : Gérard FONTAN Encadrant : Jean-Christophe DESCHAMPS Pilotages intégrés de chaîne logistique : Structuration du système décisionnel et macro planification Contrat : Bourse Ministérielle JF : Encadrants : Jean-Paul Bourrières (LAPS) ; Gérard Fontan (LAAS - CNRS) Thématique de la thèse : Pilotage intégré de la chaîne logistique.

Définition de la chaîne logistique Pilotages intégrés de chaîne logistique : Structuration du système décisionnel et macro planification Définition de la chaîne logistique Modélisation d’une entreprise et modèle de planification Hiérarchisation, agrégation Les pilotages : structuration du système décisionnel Application à un cas d’étude Nouvelle problématique : le maillon partagé Conclusion et Perspectives de travail Objectifs travail de thèse : 1) Modéliser, étudier et comparer différents modes de pilotage de CL, 2) Élaborer un modèle analytique générique pour la planification des activités.

Définition de la chaîne logistique Approvisionnement Distribution Produits finis Matières premières Fournisseur 22 Fournisseur 21 Fournisseur 23 Fournisseur 2 Fournisseur 1 Fournisseur 3 Client 2 Client 1 Client 3 Client 22 Client 21 Client 23 Entreprise Je vais essayer de vous la définir comme je le présente pour mes parents et grand-parents ! Une entreprise ne peut pas vivre seule : elle a besoin de partenaires pour produire, car il lui faut : Acheter des composants ou matières premières, Vendre ses produits à des clients. Mais les fournisseurs peuvent aussi avoir leurs propres fournisseurs, et ainsi de suite jusqu’au matières premières (bois, sable, pétrole, coton, …). De même pour les clients. On obtient donc un réseau d’entreprises que l’on appelle aussi chaîne logistique. Chaîne logistique par famille de produits La gestion d’une chaîne logistique (ou Supply chain management) est un ensemble d’approches utilisées pour intégrer efficacement les fournisseurs, les producteurs, les distributeurs, de manière à ce que la marchandise soit produite et distribuée à la bonne quantité, au bon endroit et au bon moment dans le but de minimiser les coûts et d’assurer le niveau de service requis par le client. Tout cela afin de minimiser les coûts de stockage et de rupture, afin que le client soit satisfait. + réduire les délais Chaîne logistique Collaboration Hypothèse de travail : On suppose que la chaîne est déjà conçue (système physique établi : processus de production connu)  pas de « design » de CL

Organisation d’une entreprise et relations avec l’environnement Centre de Conduite Ressource Ressource Fournisseurs Clients Ressource = activité de production = transformation du produit en un même lieu Transport = Transfert du produit d’un lieu à un autre sans changer sa nature (ou sans opération sur le produit). Un losange = centre de décision = modèle de planification + décideur Centre de Conduite = Modèle de planification + Décideur transport stock

Modèle de planification en P.L. Critère : Modifiable par le décideur Maximisation du profit Contraintes : Profit = Ventes – (Coûts d’achat, de production, de stockage et de rupture) Evolution des stocks (et ruptures) pour les composants et les produits Contraintes de capacité pour la production, le stockage et le transport Prise en compte des délais de transport pour les produits intermédiaire Contrainte de positivité des variables

Remarques sur le modèle Modèle « classique » de planification sauf : Les 3 contraintes de capacité dans un même modèle La possibilité de rupture pour les produits sortants Modèle implémenté sous Xpress-MP, couplé avec Excel Modèle testé et validé par des séries d’expérimentations et par comparaisons avec un logiciel de planification/ordonnancement (IO) En général, suivant le cas d’étude (système de production ou réseau de distribution) : contrainte de production OU contraintes de stockage et de transport Rupture : permet de trouver une solution au problème de planification (autre possibilité : refus de la demande  jamais de retard !) Comparaison avec IO : pb de paramétrage, pas d’optimisation dans le logiciel  retard, par retouche manuelle on retrouve le résultat de notre modèle.

Hiérarchisation, agrégation  Modélisation indépendante du niveau d’abstraction (chaîne logistique, entreprise, atelier, …) : Centre de Conduite Macro- Ressource Macro- Ressource Fournisseurs Clients Entreprise  Chaîne logistique Poste de charge  Entreprise Transfert  Transport Macro-capacité… Centre de Conduite Ressource Ressource Fournisseurs Clients transport stock

Différentes gestions d’un réseau : modes de pilotage Les pilotages Différentes gestions d’un réseau : modes de pilotage Pilotage distribué Pilotage semi-distribué Pilotage distribué = pilotage actuel Pilotage centralisé = pilotage optimal, mais pb de confidentialité des données  peu réaliste Pilotage semi-distribué = regroupement de plusieurs entreprises = coopération forte entre ces entreprises Pilotage centralisé

Application sur un cas d’étude Cas d’étude = réseau de chaînes logistiques (croisement de 2 chaînes), construit à partir d’entretiens auprès d’industriels. FO1 ASSEMBL CLT2 FO2 FO3 FO4 CLT1 CLT3 PEINTRE FO0 Chaîne logistique 1 Trop détaillé ds le commentaire Le transport : On suppose chaque site séparé géographiquement donc transport Nous avons définit une première structure inter-entreprises que nous avons décomposé pour chaque produit…. Limites de la chaîne : clients et fournisseurs on n’intègre pas leur gestion. Bien présenter chacune des chaînes logistiques : l’ASS et FO2 au croisement Cahier des charges Croisement de 2 chaînes logistiques, Un maillon avec assemblage, Un maillon avec choix fournisseurs, Un maillon avec plusieurs clients, Une relation de sous-traitance. (STT de capacité) Minimum 4 étages pour évaluer la propagation des informations Chaîne logistique 2 Flux physique

Application sur un cas d’étude Centre de conduite 1 Centre de conduite 2 FO1 ASS CLT2 FO2 FO3 FO4 CLT1 CLT3 PAINT FO0 FO1 ASS CLT2 FO2 FO3 FO4 CLT1 CLT3 PAINT FO0 Pilotage distribué Pilotage par chaîne Centre de conduite FO1 ASS CLT2 FO2 FO3 FO4 CLT1 CLT3 PAINT FO0 Pilotage distribué Pilotage centralisé Nouveau pilotage : pilotage par chaîne (au lieu de pilotage distribué) Jeu de paramètres déterminé pour un système académique Expérimentations faites avec le logiciel commercial Xpress-MP, couplé avec Excel (récupération des informations). On ne compare les pilotages qu’avec les résultats du plus haut niveau : « Chaîne logistique / entreprises ». Les autres niveaux (inférieurs) ne sont pas encore simulés. Pilotage centralisé Flux d’information Flux physique

Modèle d’un maillon partagé Négociation entre centres de conduite et maillon partagé Centre de conduite 1 ASSEMBL Centre de conduite 2 Négociation Le Maillon Partagé envoie sa capacité de production aux centres de conduite Les CC font leurs calculs de planif, et envoie leurs ordres de production au maillon partagé Risque de conflit : si somme des ordres > capacité de production, alors répartition de la capacité. Comment ? Le maillon partagé utilise le même modèle de planif, mais avec l’ajout d’un élément dans son critère « écarts avec les ordres des centres de conduite » Le maillon partagé renvoie alors un nouveau planning de sa capacité allouée pour chacun des CC en fonction du résultat de planif du MP et donc en fonction de leur demande. Ajout d’un élément dans le critère du maillon partagé : Critère = Ventes – (Coûts d’achat, de production, de stockage et de rupture) – Ecarts avec les ordres des centres de conduite

Partage de capacité Degré de partage de capacité : Capacité réservée pour SC1 Capacité totale du maillon partagé Capacité disponible Capacité réservée pour SC2 =20% =50% =80%

Partage de capacité Partitionnement de la capacité totale : Capacité réservée pour SC1 1-λ=20% capacité totale 1-λ=80% λ=80% λ=20% Capacité réservée pour SC2

Conclusion et Perspectives de travail Modélisation adaptée à tous les niveaux hiérarchiques Mise en place d’un modèle analytique pour la planification des activités de production Définition de différents pilotages, appliqués sur un cas d’étude Remise en cause de la capacité allouée Perspectives : Différents axes possibles Étude d’autres stratégies de résolution (critères à optimiser) Étude de la sensibilité du modèle à la variation de certains paramètres Agrégation des produits, du temps, des ressources

Merci de votre attention Travaux de thèse de Julien FRANCOIS Directeur de thèse : Jean-Paul BOURRIERES Co-Directeur de thèse : Gérard FONTAN Encadrant : Jean-Christophe DESCHAMPS Pilotages intégrés de chaîne logistique : Structuration du système décisionnel et macro planification Contrat : Bourse Ministérielle JF : Encadrants : Jean-Paul Bourrières (LAPS) ; Gérard Fontan (LAAS - CNRS) Thématique de la thèse : Pilotage intégré de la chaîne logistique. FG : Encadrants : Bernard Grabot (LGP-ENIT) ; Colette Mercé (LAAS-CNRS) Thématique de la thèse : Modèles locaux d’aide à la décision pour la chaîne logistique Merci de votre attention

Travaux de thèse de Julien FRANCOIS Contrat : Bourse Ministérielle JF : Encadrants : Jean-Paul Bourrières (LAPS) ; Gérard Fontan (LAAS - CNRS) Thématique de la thèse : Pilotage intégré de la chaîne logistique. FG : Encadrants : Bernard Grabot (LGP-ENIT) ; Colette Mercé (LAAS-CNRS) Thématique de la thèse : Modèles locaux d’aide à la décision pour la chaîne logistique