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1 W(ègÂLTEs3z- N rdre : THÈSE 9"cQ \ / S S lr1 = ( lrrq UUMVERSITE DE METZ UFR Mathématiques, Infrmatique, Mécanique pur btenir le titre de DOCTEUR EN SCIENCES ^"fdiïlilï,, par Hngwei DING Sujet de la thèse : une apprche dptimisatin basée sur la simulatin pur la cnceptin des chaînes lgistiques : Applicatins dans les industries autmbile et textile Sutenue le 28 ctbte2004 devant le jury cmpsé de : Rapprteurs : Gérard BEL Maître de Recherche HDR au ONERA, Tuluse EnverYÛCESAN PrfesseuràI'INSEAD,Fntainebleau Examinateurs : Alexandre DOLGUI Prfesseur à I'Ecle desmines de SaintEtienne André THOMAS Maîûe de cnférence HDR à I'ENSTIBruI{P, Nancy Membre invite : Julien E. MASCOLO Prject Manager, Centre de recherche de FIAI, Italie Directeur de thèse : Xialan XIE Directeur de recherche à I'INRIA c-directeur de thèse : Lyes BENYOUCEF Chargé de recherche à I'INRIA

2 l' fl rversrtc! rl,hl - JJtetzS bfr fu&t frwtf-r{fue; knæs AVERTT55EMENT Cette thèse est le fnuit d'un lng trvail ppruvé pr le jury de sutennc et dispnible à l'ensemble de l cmmun aut é universitire élrgie. Efe est sumise à l prpriété intellectuelle de l'uteur u même titre que s versin ppier. Ceci impligue une bf igtin de cittin, de référencement dns l rédctin de tus vs dcuments. D'utre prt, tutes cntrefçns, plagits, rep?ductins illicites entrînent une pursuite pénale. Enf ih, l'utnistn de diffusin été, ccrdée jusgu' à nuvel rdre. i CPI rticfes L CPI rticles L L htt t / / c ies.c ml V 2 / le / le dr i. h r/culture/infs-prtigues/drits/prtectin.htm

3 Remerciements J'exprime tute ma gratitude et mes vifs remerciements à mes deux directeurs de thèse M. Xialan XIE (directeur de recherche à I'INRLA) et Lyès BENYOUCEF (chargé de recherche à I'INRIA), pw leurs sutiens, encuragements, cnfiance et dispnibilités retruvés dans ces tris années de recherche. Je garderai un suvenir inubliable. Je tiens à remercier les membres du jury pur l'hnneur qu'ils m'nt fait de juger cette thèse et pur leurs cnseils en vue d'amélirer la qualité de ce travail de recherche. M. Gérard BEL, Maître de Recherche HDR au ONERA; M. Enver yûcpsan, Prfesseur à I'INSEAD ; M. Alexandre D9LGUI, Prfesseur à I'Ecle des Mines de saint Etienne ; M. ANdré THOMAS, MAîITC de CONféTENCE HDR à I'ENSTIBÂJHP ; M. Julien E. MASCOLO, Prject Manager au centre de recherche de FIAT. Mes travaux de recherche nt été réalisés au sein de l'équipe MACSI de I'INRIA Lrraine. Je remercie tus les membres de l'équipe MACSI, en particulier sa respnsable Mademiselle Marie-Claude Prtmann, pur ses judicieux cnseils et sa gentillesse' Mes remerciements vnt aussi à Christel et Cathy pur leur dispnibilité' Un grand merci à mes chers amis Jie, Ta, Zlnqtan, Bettina, Brigitte, Qiang' Mei' Jean-claude, Heng,Iyad, Guy, Hng, weiming et shuangqing pur leur aide précieuse' Enfin, que tus ceux qui nt participé de près u de lin à I'abutissement de ce travail et que je n,ai pas cités, truvent aussi I'expressin de mes remerciements les plus sincères'

4 À mes parents, à ma femme XiaYu, à mes sæurs Hngb et Xiali et à tus ceuffi que i'qime. III

5 Table des matières Intrductin générale...'... Chapitre I Cnceptin et piltage des chaînes lgistiques l.t. Cntexte Quelques prblématiques dans l'étude des chaînes lgistiques Impacts et interactins entre les décisins stratégiques, tactiques et pératinnelles Incertitudes tut au lng d'une chaîne lgistique Nécessité de passer de l'ptimisatin mncritère à l'ptimisatin multicritères Prjet Eurpéen ONE (Optimizatin methdlgy fr Netwrked Enterprises) Cnsrtium du prjet Mtivatins et bjectifs......"" l Apprchet util dévelppés """"""' Deux applicatins indusfiielles......""' Cnclusins......""'l4 Chapitre Etat de I'art... l5 Prblème de cnceptin des chaînes lgistiques """"' , Mdèles et apprches pur le chix de furnisseurs Critères de chix des furnisseurs... """"" 19..."""""" Méthdes existantes """"' Mdèles de prgrammatin mathématique pur la cnceptin de chaînes lgistiques - z.l.t. Mdèles de référence... """"'22...'22 2.3,2. Lcalisatin des sites d'une chaîne lgistique ""' Lcalisatin des sites et gestin de stck """"""' Mdèles de simulatin pur l'évaluatin des chaînes lgistiques Mdèles généraux de simulatin des chaînes lgistiques Analyses des chaînes lgistiques par simulatin... """ Cuplage simulatin et ptimisatin pur la cnceptin des chaînes 1gistiques... """"' Cnclusins... """""""" 35 Chapitre 3 Un cadre général pur la mdélisatin et la simulatin des chaînes lgistiques Purqui la simulatin d'une chaîne lgistique?... """"" Mdélisatin rientée bjet des chaînes lgistiques..."' Un envirnnement pur la simulatin par événements discrets des chaînes lgistiques...""" Classes de base des chaînes lgistiques "" Furnisseur ""' Usine......"' Centre de disffibutin......'.""" Client...49

6 Cnnexin de transprt Liaisn d'infrmatin Entreprise Règles de piltage des chaînes lgistiques Prise de décisin dans une chaîne lgistique Règles glbales Planificatin du service client 'qui serve qui?' Affectatin des apprvisinnements internes Affectatin des apprvisinnements extemes Chix des cnnexins de transprt utilisées Règles lcales Ordnnancement des rdres de fabricatin et livraisn Plitique de gestin de stck Règles de chargement des myens de transprt Règles de départ des myens de transprt Indicateurs de perfrmances d'une chaîne lgistique Indicateurs financiers Indicateurs lgistiques Cnclusins Chapitre 4 Cnceptin ptimale des chaînes lgistiques à I'aide de la simulatin Descriptin du prblème étudié Apprche prpsée Structure générale Pseud algrithme Dnnées et initialisatin Prise de décisin finale en fnctin des résultats de l'ptimisatin Algrithmes génétiques multicritères Principes de base des algrithmes génétiques Cdage Sélectin Crisement Mutatin Caractéristiques des algrithmes génétiques Optimisatin multicritères Des méthdes classiques Optimalité au sens de Paret Principaux algrithmes génétiques multicritères Algrithme génétique implémenté Cdage Prcédure de vérificatin et de reparatin Opératins et pérateurs génétiques adptés Pseud algrithme du MOGAimplémenté Méthde de classement Opérateur 'crwd-cmparisn' Sélectin élitiste Cnclusins Chapitre 5 Deux applicatins industrielles Cnceptin dun réseau de prductin et de dishibutin en industrie VI

7 autmbile Stratégies Make-t-Stck et Make-t-Order Présentatin du prblème Analyse par scénaris Mdèles de simulatin Analyse des scénaris Analyse en utilisant l'ptimisatin via simulatin Définitin du prblème Mdèle de simulatin Mdèle d'ptimisatin Analyse des résultats Chix de furnisseurs en industie textile Présentatin du prblèmet bjectifs Mdèle de simulatin Mdèle d'ptimisatin Expériences numériques et analyses......i Vérificatinde I'apprche Vérificatin par cmparaisn... I I Cmparaisn par rapprt à la recherchexhaustive Cnclusins......l2I Cnclusins et perspectives Bibligraphie t VII

8 Liste des fïgures Fig. l.l. Représentatin d'une chaîne lgistique Fig.1.2. Traitement séquentiel des différents types de décisins...7 Fig Traitement simultané des diftrentes décisins... 8 Fig Principales étapes lgiques de I'util ONE l1 Fig Architecture de l'util ONE Fig Principale interface de l'util ONE Fig Dialgues furnis par l'util ONE Fig Structure du réseau de prductin et de distributin à ptimiser prpsé par FIAT Fig Les quatre furnisseurs ptentiels de HI-TEC...14 Fig Un exemple d'une chaîne lgistique représentative...2 Fig.2.2. Cnfiguratin de la chaîne étudiée dans [Pirkul et Jayaraman 1996]...24 Fig Présentatin des quatre classes fndamentales ainsi que les relatins entre elles Fig.3.2. Représentatin de la péride de réchauffement Fig Terminlgie des classes de basse utilisées Fig Cmpsitin d'un mdèle d'une chaîne lgistique Fig Mdèle d'une ligne de prductin...46 Fig Diftrents événements bservés lrs du traitement d'un rdre de fabricatin...47 Fig Optimisatin basée sur la simulatin Fig Crisement en un pint Fig Mutatin par permutatin de tris lcus Fig.4.4. Frntière Paret...79 Fig Cmpsitin du chrmsme utilisé Fig Un exemple d'une chaîne lgistique...86 Fig Prcédure de vérificatin et réparatin du chrmsme Fig Prcédure de classement utilisée dans NSGA-II Fié Calcule de la distance 'crwding'de la itè" slutin...91 Fig Pseud algrithme de calcul de la distance 'crwding'...91 Fig Prcédure de sélectin élitiste utilisée dans NSGA-II...92 Fig Cnfiguratin actuelle du réseau dite Fig Cnfiguratin alternative du réseau dite cenûalisée (CDN)...99 Fig Cmparaisn des temps de répnse myen à une demande c1ient Fig Cmparaisn des niveaux de stcks myens Fig Nuveau mdèle du réseau de prductin et de distributin Fig Cmpsitin du chrmsme utilisé Fig Slutins ptimales au sens de Paret jusqu'à présent Fig Cnfigrratin actuelle de la chaîne étudiée Fig Cnfiguratin cmplète de la chalne étudiée Fig Cmpsitin du chrmsme utilisé ll3 Fig Cnfigrratin d'une slutin candidate Fig Prcédures de I'apprche d'ptimisatin adptée I l5 Fig Frntière des slutins ptimales au sens de Paret jusqu'à présent...ll7 Fig Slutins avec un purcentage des demandesatisfaitesans attente entre 97%etl00%

9 Fig Slutins avec un purcentage des demandesatisfaitesans attente entre 80%et97% Fig Cmparaisn de la frntière Paret réelle avec les résultats btenus par ntre apprche......l2l X

10 Liste des tableaux Tableau 5.1. Listes des slutins ptimales au sens de Paret Tableau 5.2. Caractéristiques des furnisseurs candidats Tableau 5.3. Caractéristiques des cnnexins de tansprt Tableau 5.4. Slutins ptimales au sens de Paret..... ll8 XI

11 XT

12 Intrductin générale Cette thèse s'inscrit dans le cadre du prjet Eurpéen ONE (Optimizatin methdlgy fr Netwrked Enterprises, Prject N. GRD ), financé par la cmmissin eurpéenne. L'bjectif de ce prjet est de prpser une méthdlgie pur I'ptimisatin et la simulatin des chaînes lgistiques ainsi que le dévelppement d'un lgiciel supprtant cette méthdlgie. A travers ONE, I'bjectif principal de cette thèse est le dévelppement des méthdes d'évaluatin de perfrmances et des algrithmes d'ptimisatin pur la cnceptin des chaînes lgistiques ainsi que la validatin des méthdes prpséesur des cas d'étude prpsés par les partenaires industriels du secteur autmbile (FIAT) et du secteur textile (HI-TEC). Plus précisément, nus prpsns une apprche d'ptimisatin multicritères basée sur la simulatin pur la cnceptin ptimale des chaînes lgistiques dans un cntexte dynamique et incertain. Cette apprche cmprend un mdule d'ptimisatin basé sur des algrithmes génétiques multicritères et un mdule de simulatin permettant l'évaluatin de la chaîne étudiée au curs de I'ptimisatin. L'ptimisatin cncerne à la fis la cnfiguratin de la chaîne lgistique et le système de piltage caractérisé par les règles de piltage et leurs paramètres de cntôle pur la prise de décisin durant la simulatin. L'algrithme génétique explre les slutins candidates intéressantes (cnfiguratin de la chaîne + règles de piltage de la chaîne) dnt les perfrmancesnt évaluées par le simulateur. Dès réceptin d'une slutin candidate, le simulateur génère autmatiquement le mdèle de simulatin crrespndant et évalue un ensemble d'indicateurs de perfrmances tels que les cûts, les délais et la cnsmmatin myenne en fuel. En tenant cmpte des résultats furnis par le simulateur, une évaluatin glbale en terme de fiûress est assciée à cette slutin candidate. Tutes les slutins candidates, prpsées par le mdule d'ptimisatin, sernt évaluées au fil de l'eau par le simulateur. Le MOGA, utilisé dans le mdule d'ptimisatin, a pru bjectif de guider la recherche (dans rm espace de slutins pssibles) vers une slutin prche de I'ptimum. La paramétrisatin du mdule de simulatin prend en cmpte les incertitudes liées à la demande, à la prductin, au stckage et à la distributin. Le présent manuscrit est rganisé en cinq chapites cmme suite. Le Chapihe I cmmence par une analyse des difficultés rencntrées par les industriels lrs de la cnceptin et le piltage des chaînes lgistiques. Nus insistns sur certaines prblématiques liées aux interactins entre les différents niveaux décisinnels, la nécessité de prendre en cmpte les incertitudes rencnfées tut au lng de la chaîne et I'imprtance

13 de passer d'une ptimisatin mncritère axée sur le cût à une ptimisatin multicritère en intrduisant le niveau de service client. Une brève présentatin du prjet Eurpéen ONE ainsi que deux cas d'étude snt dnnées. Le Chapitre 2 est dédié à la présentatin d'un état de I'art sur le prblème de cnceptin des chaînes lgistiques. Plus précisément, nus nus intéressns aux prblèmes i) du chix de furnisseurs et ii) de cnceptin des réseaux de prductin et de distributin. Diftrentes techniques de réslutin dévelppées par le passé snt rapprtées et critiquées. Le Chapitre 3 intduit un cadre général pur la mdélisatin et la simulatin des chaînes lgistiques. Dans I'rdre, nus présentns i) un envirnnement de simulatin des systèmes à événements discrets ; ii) les différentes classes/cmpsants de base utilisés dans ntre apprche de mdélisatin; iii) les règles de piltage dévelppées pur la prise de décisins lrs de la simulatin et iv) les définitins des indicateurs de perfrmance imprtants de la chaîne. La descriptin de I'apprche d'ptimisatin basée sur la simulatin, dévelppée dans le cadre de cette thèse pur traiter les prblèmes de cnceptin des chaînes lgistiques, est dnnée dans le Chapitre 4. Nus présentns d'une manière frmelle le prblème étudié et I'apprche d'ptimisatin prpsée dans cette thèse. Les aspects imprtants relatifs aux algrithmes génétiques et à l'ptimisatin multicritères snt rappelés. Enfin, une descriptin plus détaillée de l'algrithme génétique multicritères implémenté est présentée. La validatin de I'apprche dévelppée dans le cadre de cette thèse fait l'bjet du Chapitre 5. Deux cas d'études, prpsés par deux partenaires du prjet ONE de I'industrie autmbile et textile, snt présentés. L'bjectif du premier cas d'étude est de recnfigurer un réseau de prductin et de distributin en industrie autmbile. Le deuxième cas d'étude est dédié au prblème de chix des furnisseurs dans un envirnnement dynamique et stchastique. L bjectif est de déterminer la meilleure sélectin des furnisseurs ainsi que les paramètres de cnfrôle liés au piltage de la chaîne. Nus terminns par quelques remarques et perspectives pur des travaux de recherche futurs sur le prblème.

14 Chapitre I Cnceptin et piltage des chaînes lgistiques L bjectif de ce chapitre est de présenter quelques diffrcultés rencntrées par les industriels lrs de la cnceptin et le piltage des chaînes lgistiques, en particulier les interactins entre les différents niveaux décisinnels (stratégique, tactique et pératinnel), la nécessité de prendre en cmpte les incertitudes et la dynamique rencntrées tut au lng de 1a chaîne et l'imprtance de passer d'une ptimisatin mncritère axée sur le cût à une ptimisatin multicritère en intrduisant le niveau de service client. Nus présentns ensuite brièvement le prjet Eurpéen ONE, prjet dédié au dévelppement de méthdlgies d'ptimisatin des chaînes lgistiques, dans lequel s'inscrit cette thèse.

15 1.1. Cntexte Dans un cntexte écnmique instable, sus la pressin de la glbalisatin, d'une cncrurence crissante, des cycles de vie tujurs plus curts des prduits et des technlgies utilisées et de la cmplexité crissante des différents systèmes (manufacturiers, infrmatiques, financiers, etc.), nmbreusesnt les entreprises à la recherche de nuvelles frmes d'rganisatin et d'alliance afin de cnserver un avantage cncurentiel. Les rganisatins, qui par le passé se snt senties prtégées de la cncurrence étrangère à bas prix, cnstatent maintenant qu'elles divent nn seulement créer de la valeur pur leurs clients, mais garantir des prix inferieurs à ceux prpsés par les cncurrentsur le marché. Furnir le prduit et le service désiré par le client rapidement, mis cher et plus perfrmant que celui prpsé dans le marché est de ns jurs le suci majeur de chaque entreprise pérant à l'échelle lcale evu internatinale. Le mnde d'hier est caractérisé par des prduits standards, des prduits de masse, pw une demande du marché généralement prévisible. De ns jurs, la situatin se situe quasiment à l'ppsé. En effet, les clients, plus exigeants, impsent des slutins sur mesure (variété élevée), des demandes incertaines, en petites quantités et avec un degré d'incertitude tujurs plus imprtant. Ainsi, un client peut, à tut mment, changer u annuler sa cmmande, même si les prduits snt en curs de livraisn. Cmme le cnstatent les praticiens, la cncurrence dans un futur prche ne sera pas entre difiérentes entreprises mais entre diftrentes chaînes lgistiques 'supply Chain' [Christpher 1992]. Généralement, une chaîne lgistique inclut la transfrmatin et le transprt des prduits, de la frme de matières premières et cmpsants, passant par les différents phases de prductin, d'assemblage, de stck et de distributin, jusqu'à l'btentin des prduits finis par les clients. En plus des flux de matières, une chaîne lgistique cmpte deux autres flux respectivement d'infrmatins et financiers. Chaque étape de hansfrmatin u de distributin des prduits peut impliquer des entrées venant de plusieurs furnisseurs et des srties allant vers plusieurs clients intermédiaires, avec également des diftrents flux d'infrmatins. Une chaîne lgistique est dite 'glbale' si ses sites snt lcalisés dans différents pays. Dans ce cas, des aspects relatifs à I'imprtatin et l'exprtatin cmme les taux de change, les taxes duanières, les assurances, les législatins divent êfe pris en cmpte. Un exemple d'une chaîne lgistique glbale est illustré par la figure Fig L'intérêt accrdé à la ntin de chaîne lgistique résulte d'une visin glbale de l'entreprise. Les études mntrent que les gains ptentiels par une entreprise qui s'intéresse uniquement à sa gestin interne snt hès limités si n les cmpare aux gains ptentiels sur tute la chaîne lgistique. D'ù I'intérêt de dépasser les frntières de l'entreprise et intégrer 4

16 tus les partenaires (furnisseurs, centres de distributin, etc.), de manière à ce que les prduits demandésient fabriqués, avec la qualité exigée, et distribués aux bns clients, aux bns mments, en prfitant de la synergie des partenaires à havers une gestin glbale de la chaîne. De nmbrerx cas industiels attestent des bénéfices qu'une enfieprise peut tirer lrsqu'elle adpte une visin glbale de ses activités. A titre d'exemple, la rérganisatin du réseau de prductin et de distributin de la sciété Digital Equipment Crpratin lui a permis de réaliser des écnmies cnsidérables de I'rdre de 100 millins de dllars seln [Amtzen et al. 1995]. De même, Hewlett Packard (HP) a réduit ses cûts d'apprvisinnement de 25% en cherchant une meilleure ptimisatin de la lcalisatin de ses stcks à travers le mnde llee et al Fig. l.l. Représentatin d'une chalne lgistique #9 Fumisseur -tufmuel Gentre de distributin La cnceptin d'une chaîne lgistique exige, nn seulement des utils perfrmants, mais aussi des cmpétences et des expériences humaines afin de déterminer : l) le nmbre, la lcalisatin, la capacité, les types d'usines, d'entepôts, de centes de distributin à utiliser ; 2) I'ensemble des furnisseurs ptentiels à sélectinner ; 3) les différents mdes de transprt à chisir; 4) les quantités de matières premières et prduits finis à acheter, prduire, stcker et transprter des furnissetrs arrx clients finaux passant par les différentes usines, entrepôts et centres de distributin en utilisant les différents mdes de ûansprt. Ce ne snt pas des décisins faciles, surtut à l'échelle internatinale, et exigent gne étude délicate. Diftrents prblèmes, liés à la gestin des chaînes lgistiques, nt été étudiés et les techniques utilisées rapprtées dans la littérature. Néanmins, du fait de la cmplexité de la mdélisatin et la réslutin, certaines prblématiques n'nt pas Client

17 l'attentin nécessaire. Ci-après, nus citns tris pints principaux que nus cherchns à prendre en cmpte lrs de l'étude des chaînes lgistiques. I.2. Quelques prblématiques dans l'étude des chaînes lgistiques L.2.1. Impacts et interactins entre les décisins stratégiques, tactiques et pératinnelles Pur situer les diftrents prblèmes de gestin des chaînes lgistiques, les décisins crrespndantes snt généralement regrupées en tis respectivement stratégique, tactique et pératinnel [Ballu 1999]. niveaux hiérarchiques En ce qui cncerne les décisins stratégiques, il s'agit de la plitique à lng terme de I'enteprise. Prisent sur un hrizn de plus de deux ans, ces décisins nt des impacts cnsidérablesur les perfrmances et la durabilité de l'enûeprise. La cnfiguratin de la chaîne, en particulier la lcalisatin des différents sites (furnisseurs, usines, centres de stckage et de distributin) et le chix des différents mdes de transprt, est I'une des décisins stratégiques que les entreprises cherchent à ptimiser en premier. Cette ptimisatin, traditinnellement axée sur les cûts, est rendue diffrcile à cause de l'imprtance crissante de nuveaux critères de décisin tels que la satisfactin du client (délai de livraisn, qualité du prduit et service, etc.) et la nécessité de prise en cmpte explicite des diftrents risques écnmiques, sciaux et envirnnementaux. Pur les décisins tactiques, il s'agit de prduire au mindre cût pur satisfaire les demandes prévisibles en sinscrivant dans le cadre fixé par le plan statégique de I'entreprise (dnc à ressurces matérielles et humaines cnnues). Elles snt prisent sur un hrizn de mins de l8 mis. Dans le respect des décisins tactiques et pur faire face à des demandes au jur le jur, des décisins pératinnellesnt prisent pur assurer le fnctinnement au qutidien de la chaîne. Parmi ces décisins, n truve la gestin des stcks, la gestin de la main d'æuvre, la gestin des équipements l'rdnnancement de la prductin, etc. Ces tris classes de décisins de gestin de la chaîne lgistique se diftrencient par au mins tris éléments : Par I'hrizn de temps cnsidéré. Les décisins pératinnellesnt prisent au jur le jur. Les décisins tactiques cncernent la planificatin à myen terme (<18 mis). Les décisin sfatégiques cncernent la planificatin à lng terme. 6

18 Par le niveau d'agrégatin. Snt prisent: les décisins pératinnelles au niveau de l'atelier, les décisins tactiques au niveau de I'usine et les décisin stratégiques au niveau de I'ensemble de I'enteprise. Par le niveau de respnsabilité. Snt prisent : les décisins pératinnelles par les agents de maîtrise, les décisins tactiques par les cadres et les décisins stratégiques par la directin générale de I'entreprise. Lrs de la cncepin de la chaîne, une questin imprtante se pse: cmment peut-t-n s'assurer que les décisins stratégiquesient réellement efficaces aux niveaux tactique et pératinnel? Des mdèles déterministes et stchastiques d'ptimisatin des chaînes lgistiques nt été dévelppés dans la littérature. A cause de la cmplexité du prblème, rares snt les méthdes de réslutin qui prennent en cmpte simultanément les décisins sûatégiques, tactiques et pératinnelles ainsi que les aléas et la dynamique de la chaîne (fluctuatin des demandes clients, temps de transprts incertains, etc.). Ces tris types de décisins snt traités traditinnellement de manières séquentielles : stratégiques puis tactiques puis pératinnelles. La figure Fig.1.2 illustre cette pratique. Fig. L2. Traitement séquentiel des différens types de décisins Néanmins, il est essentiel de prendre en cmpte de manière transversale la cmplexité de I'ensemble de la chaîne, des fumisseurs jusqu'arur clients finaux, la diversité des paramètres (prévisins, cmmandes, gammes, nmenclatures, capacités, niveaux de stcks, etc.), le vlume des dnnées et les niveaux de décisins impliqués. Ce que nus prpsns dans cette thèse est une apprche d'ptimisatin simultanée des différents niveaux de décisins (Fig. 1.3). La prise des décisins statégiques (ex. cnfiguratin de la chaîne) dépend de leurs impacts sur les perfrmances tactiques et/u pératinnelles de la chaîne (chix des plitiques de gestin de stck, de prductin, de distributin, etc.).de même, les perfrmances des décisins tactiques evu pératinnelles peuvent influencer décisins statégiques et plus particulièrement la structure de la chaîne lrs de sa cnceptin.

19 Fig Traitement simultané des différentes décisins L.2.2. Incertitudes tut au lng d'une chaîne lgistique Une chaîne lgistique est un système cmplexe et dynamique. Dans un envirnnement instable, de nmbreuses incertitudes existent tut au lng de la chaîne. En effet, les demandes clients, les prcessus de prductin, les diftrentes cnnexins de transprt et les cntraintes liées à l'apprvisinnement représentent la majeure partie des facteurs qui changent cnstamment et de manière imprévisible et qui divent être cnsidérés par le décideur lrs de cnceptin de la chaîne. Il est imprtant de remarquer que ces incertitudes évluent cntinuellement et leurs impacts snt cnsidérablesur la perfrmance de la chaîne. A cause de la difiiculté de la prise en cmpte de ces incertitudes lrs de l'ptimisatin des chaînes lgistiques, la plupart des mdèles et apprches prpsés dans la littérature snt présentésus des hypthèses restictives. Sus ces hypthèses, ces incertitude snt sit négligées sit cnsidérées de manières ûp simplistes. Dans leur article [Vidal et Getschalckx 19977, les auteurs insistent sur le fait que très peu de mdèles existants cnsidèrent les aspects incertains dans l'étude des chaînes. Dans le cadre de ce travail de recherche, I'apprche prpsée prend en cmpte les aspects incertains et dynamiques lrs de I'ptimisatin des décisin stratégiques, tactiques et pératinnelles. 1,2.3. Nécessité de passer de I'ptimisatin mncritère à I' ptimisatin multicritères La cnceptin d'une chaîne lgistique est un prblème de décisin multicritères incluant à la fis des critères quantitatifs et qualitatifs. Dans la littérature existante sur la cnceptin des chaînes lgistiques, le cût ttal, incluant tutes les activités de la chaîne, est suvent utilisé crlme seul critère de décisin à ptimiser. L'ptimisatin seule d'un critère écnmique n'est plus suffisante dans une écnmique dminée par les clients avec des préccupatinsciales et envirnnementales de plus en plus frtes. Le niveau de 8

20 service du client final est de ns jurs un critère majeur à prendre en cmpte lrs de la cnceptin de la chaîne. I1 se présente sus différentes frmes : purcentage des demandes client satisfaites immédiatement et sans attente, délai de répnse aux clients, etc. L'ptimisatin simultanée du niveau de service et du cût ttal des activités de la chaîne permet de justifier des décisins imprtantes que le cût seul ne peut faire. De plus, pur cncevir une chaîne rbuste, il est parfis indispensable de truver un cmprmis entre des critères dnt certains peuvent ête en cnflit, cmme le cût et le délai de livraisn Prjet Eurpéen ONE (Optimrzatin methdlgy fr Netwrked Enterprises) Cette thèse s'inscrit dans le cadre du prjet Eurpéen ONE (Optimizatin methdlgy fr Netwrked Enterprises , Prject N. GRDI ). Dans cette sectin, nus présentns dans I'rdre la cmpsitin du cnsrtium de ONE, les mtivatins et les bjectifs du prjet, I'apprche intégrée et I'util lgiciel dévelppé. L'apprche d'ptimisatin ONE est basée sur la simulatin et sera présentée plus en détails dans le chapite 4. Pur sa validatin, deux applicatins industrielles sernt présentées et les résultats btenus analysées dans le chapitre Cnsrtium du prjet Pitté par CRF (Centre de recherche de FIAT), le cnsrtium de ONE est cmpsé de huit partenaires des mndes industriel et académique, respectivement : Tris partenaires industriels CRF, Renault et HI-TEC. Ces tris partenairesnt principalement chargés de frmuler les besins industriels, de prpser leurs prpres cas d'éfude et d'accmpagner les partenaires académiques dans la recherche de méthdlgies d'ptimisatin et de simulatin pur résudre des prblèmes réalistes et représentatifs du mnde industriel. Une sciété infrmatique INTRACOM. Ce partenaire a pur rôle le dévelppement de I'interface graphique de I'util ONE et I'intégratin des différents mdules prpsés par les autes partenaires à savir les mdules de simulatin, d' ptimisatin et d' analysestatistiques. Quatre partenaires du mnde académique: I'INRIA, Institute f Indusûial Technlgy and Applied Wrk Science), le LSE (Lndn Schl f Ecnmics) et le CNRS. Ces quafie partenaires nt pur rôles la recherche et le dévelppement d'une méthdlgie d'ptimisatin des chaînes lgistiques. Plus particulièrement, cette méthdlgie s'adresse aux prblèmes de cnceptin et de piltage des chaînes lgistiques.

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