Page 1

Intégrations croissantes des chaînes logistiques: de nouvelles frontières pour les modèles et méthodes d'optimisation et de simulation Van-Dat CUNG

Laboratoire G-SCOP 46, av Félix Viallet 38031 Grenoble Cedex www.g-scop.inpg.fr ■

Centre National de la Recherche Scientifique

Institut National Polytechnique de Grenoble

Université Joseph Fourier


Contexte difficile [J-P. Campagne 2008] Des marchés mondialisés sans cesse changeants, stagnants voire décroissants Un recentrage des entreprises sur leur métier entraînant •

Un accroissement des échanges interentreprises

Un accroissement des besoins de partenariat

Des exigences de performances industrielles croissantes •

Amélioration des taux de service et réduction des temps de réponse

Réduction des coûts

Une production de plus en plus personnalisée (diversité et petits lots) Une importance croissante de l’offre de services associée à un produit Une nécessité croissante de prise en compte des impacts sociétaux •

Impacts environnementaux

Délocalisation


Les enjeux Economiques • Poids croissant des coûts logistiques • Accroissement des coûts de transport – Coût de l’énergie – Multiplication des échanges – Juste à temps – …

Sociétaux • Impacts environnementaux • Impacts sur l’activité économique


Complexité croissante des CL La concurrence se fait désormais non pas entre entreprises mais entre chaînes logistiques • Coopétition • Groupements d’entreprises • Entreprises virtuelles Prise en compte de l’aspect multi-sociétés • Partage des risques • Partage des profits Prise en compte de la dimension internationale • Impact de la législation, de la fiscalité, des taux de change…


Conséquences d'une Chaîne Logistique non-maîtrisée [H. Million 2002]



R&D

Fournisseur

Producteur

Distribution

Channel

Client

R&D

Achats

Production

Logistique

Marketing

Commerciaux

Stock Composants 10-35% trop élevé







90% trop long 

Productivité 65% trop bas

Coûts d'achat 8% trop élevé

Délais



En-cours 40% trop haut

Coûts transport



12% trop haut 

Taux d'exécution des commandes 30% en dessous de la normale



Stocks Produits Perte CA finis 15% du CA 60% trop haut  Clients Ruptures 85% trop haut

30% insatisfaits


Description des différents niveaux d’intégration de CL M/V Opérations

M/V

I Opérations

M/V Operations

M V

O

Logistique traditionnelle

Supply Chain fonctionnelle

Supply Chain interne

Supply Chain étendue

Coût, Qualité, Délai

Service client

Service client à moindre coût

Croissance profitable

Organisation

Départements indépendants en silos

Opérations consolidées

Département Supply Chain

Réseau collaboratif

Processus

Procédures opératoires standards

Processus interfacés

Processus transversaux

Processus collaboratifs

Performance

Coûts et marges prévisibles

Livraison complète et à temps

Indicateurs transversaux Coût total livré

Indicateurs partagés

Outils de décision

Papier

Tableurs

APS

CPFR

Outils d'exécution

MRP & applications spécifiques

MRP II et Progiciels (ERP)

ERP WMS/TMS/MES

Web server

Focus

Intégration multi-dimensionnelle: fonctionnelle et temporelle Maturité des systèmes d’information et de production


Quelques problèmes de gestion de flux physiques classiques En conception • Localisation et dimensionnement des unités En gestion des opérations • Gestion des stocks et des transports • Coordination des activités et synchronisation des flux • Elaboration de stratégies de production • Pricing, fixation des prix de transfert


Approche classique d’aide à la décision • Vision globale et centralisée du problème • Problème statique ou dynamique • Un seul critère de performance • Données connues en moyenne ou par des lois probabilistes • Modélisation par Programmes Mathématiques (Linéaires) ou Logiques par contraintes, ou par des systèmes à événements discrets (files d’attente, réseau de Petri) • Résolution par solveurs ou par des (meta)heuristiques ad-hoc, ou par simulateurs


Limites des approches classiques • Pour des raisons de taille et de temps de résolution, les problèmes traités sont peu intégrés(mais déjà NPdifficiles !) • Limitation à un niveau de planification (stratégique, tactique ou opérationnel) • Limitation à une seule fonction d’une CL (localisation, production, stocks, transport) • Approche monocritère • Séparation des aspects statiques et dynamiques • Méthodes et solutions peu robustes vis-à-vis des incertitudes des données et des systèmes


Quelques problèmes émergeants en gestion des flux physiques • Organisation et pilotage de systèmes réticulaires • Distribution spatiale et temporelle des décisions • Partage des risques et de l’information • Prise en compte dans les décisions – de l’incertitude et de l’incomplétude des données et des systèmes – des critères environnementaux et éthiques

Etre le plus proche que possible des problèmes


Emergence de nouvelles approches (1/2) Couplant plusieurs niveaux de planification – Exemple de conception de réseau de service en transport de fret (tactico-opérationnel) [S. Schrenk]

Couplant plusieurs fonctions d’une CL – Optimisation conjointe production-stocks-transport [A. Akbalik] – Politique de localisation de produits dans un réseau de distribution [K. Sripathomswat] (stocks multi-échelon & transport)

Couplant des méthodes statiques (optimisation) et dynamiques (simulation) – Exemple d’équilibrage de lignes en U


Emergence de nouvelles approches (2/2) Couplant des décisions distribuées (systèmes multiagents ou théorie des jeux) fondées sur des optimisations locales (approche classique) Couplant des méthodes robustes vis-à-vis des données incertaines voire incomplètes afin de générer des solutions robustes pour des systèmes soumis aux perturbations (analyse de sensibilité, modèles paramétrique ou stochastique), avec éventuellement la prise en compte d’objectifs multiples. [Projet ANR ROBUST]


Usage des technologies émergentes Système de décision collaborative (semi-automatique) ou système multi-agents (automatique) Usage des grilles de machines et l’algorithmique parallèle-distribuée pour accélérer le calcul de ces nouvelles approches couplant plusieurs critères, plusieurs techniques d’optimisation ou de simulation de base

Supply Chain  

Présentation V.D Cung

Read more
Read more
Similar to
Popular now
Just for you