Projet de fin d études

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1 24 Bd de la Victoire Strasbourg Cedex Laboratoires de recherche LGECO INSA Strasbourg HUMANIS EM Strasbourg Projet de fin d études Plate-forme FM Brumath ZI de la Zorn Route de Krautwiller Brumath Apports et limites du modèle SCOR pour l évaluation de la performance en Supply Chain Management : Application à un entrepôt logistique Tuteurs : FM Logistic : MORNAY Stéphane INSA : BARTH Marc GARTISER Nathalie EM Strasbourg : DAMAND David Apports et limites du modèles SCOR pour l évaluation de la performance en Supply LEPORI Elvia GM5 ISP LEPORI Elvia Génie Mécanique GM5 ISP Juin

2 Institut National des Sciences Appliquées de Strasbourg PROJET DE FIN D ETUDES Auteur : LEPORI Elvia Promotion : 2012 Titre : Apports et limites du modèle SCOR pour l évaluation de la Soutenance : performance en Supply Chain Management : Application à un Juin 2012 entrepôt logistique Structure d accueil : FM logistic, LGECO INSA Strasbourg, Humanis EM Strasbourg Nb de volume(s) : 1 Nb de pages : 86 Nb de références bibliographiques : 28 Résumé : Dans un environnement en constante évolution, la quête de compétitivité est un facteur majeur. Le prestataire logistique, maillon de la Supply Chain, se doit de maintenir et d accroître sa compétitivité. Cette dernière est extrêmement liée à l amélioration continue de sa performance. L évaluation de la performance est un travail ardu. Le modèle SCOR (Supply Chain Operations Reference), proposé par le Supply Chain Council, apporte des réponses pour mener ce travail en Supply Chain. Ce PFE explore les apports et les limites du modèle SCOR quant à son application dans un entrepôt logistique. Cette étude s appuie sur un cas d application dans un entrepôt du prestataire FM Logistic. Ce PFE est inscrit dans le cadre d une initiation à la recherche au sein des laboratoires de recherches LGECO (INSA de Strasbourg) et HUMANIS (EM Strasbourg). Mots clés : Evaluation de la performance, modélisation d entreprise, SCOR, prestataire logistique. Traduction: In a constantly development environement, the search of competitiveness is a major factor. Logistics service provider, link of Supply Chain, have to maintain and increase its competitiveness. This last one is extremely link to the continuous improvement of its performance. Evaluation of performance is a arduous task. The model SCOR (Supply Chain Operations Reference), proposed by the Supply Chain Council, gives answers to carry out this work in Supply Chain. This project investigates contributions and limits of the SCOR model as for its application in a distribution center. This study leans on an application in a distribution center of operated by FM logistic. This PFE is realised in a framework of research initiation in the laboratories LGECO (INSA de Strasbourg) et HUMANIS (EM Strasbourg). 1

3 Remerciements Au terme de ce projet, je tiens dans un premier temps à remercier les enseignants chercheurs pour leur accompagnement tout au long de ce projet d initiation à la recherche : M. Barth, pour m avoir permis de construire ce projet PRT/PFE orienté recherche, pour son suivi régulier tout au long de ce projet et pour sa contribution méthodologique ; M. Damand, pour son suivi et pour avoir créé un lien entre ce projet et l Ecole de Management de Strasbourg ; Mme. Gartiser, pour m avoir guidé dans mes recherches en apportant sa vision de la thèse et des recherches bibliographiques dans le domaine de la gestion ; M. Reinhard, professeur de l EM Strasbourg, pour le temps accordé pour des précisions sur modèle SCOR; Les personnes rencontrées au cours de ces recherches appartenant à l ASLOG, l INSA de Strasbourg et l EM Strasbourg pour leur contribution à la réflexion sur le sujet d étude. Je tiens aussi à remercier les intervenants industriels de l entreprise d accueil FM Logistic : M. Mornay, architecte des solutions logistiques et tuteur de stage, pour le temps accordé à l encadrement du PFE et le partage de son expérience du terrain ; M. Buisson, pour m avoir permis de monter ce projet en lien avec FM Logistic; M. Ruffenach, directeur de la plateforme de Brumath, pour m avoir accueillie sur le site de FM Logistic; M. Wendling, responsable client pour le temps accordé pour répondre à mes questions; Mme Dupuis et Mme Varache pour m avoir éclairé sur les notions de comptabilité ; L ensemble du personnel de FM Logistic à Brumath, qui a réservé un accueil chaleureux et qui a répondu à de nombreuses questions. 2

4 Table des matières Condensé... 1 Remerciements... 2 Table des matières... 3 Table des figures... 5 Table des tableaux... 5 Préambule... 6 Section A : Organisation du projet de fin d études Le projet L environnement Le prestataire logistique Les laboratoires de recherche Le travail de recherche Les actions annexes Conclusion et impressions personnelles Section B : L article scientifique INTRODUCTION METHODE EXPERIMENTALE APPLICATION AU CAS D ETUDE APPORTS ET LIMITES DE SCOR CONCLUSION ET PERSPECTIVES REFERENCES Section C : Développement du PFE Introduction Matériel et méthode Le modèle SCOR son fonctionnement Structure modélisation Evaluation de la performance La méthode expérimentale Etape 1 : détermination du champ d application

5 2.2.2 Etape 2 : le SCORCARD des indicateurs de performance de niveau Etape 3 : le «AS IS» du processus Etape 4 : les indicateurs de performance de niveaux 2 et Etape 5 : Etude de l agilité Première partie des résultats de l application au cas d étude Etape 1 : détermination du champ d application Etape 2 : le SCORCARD des indicateurs de performance de niveau Etape 3 : le «AS IS» du processus La carte géographique de la SC : «geographic map» Le thread diagram niveau Le process diagram Etape 4 : les indicateurs de performance de niveaux 2 et Apports et limites du modèle SCOR Apports Limites Seconde partie des résultats portant sur l étude de l agilité Définitions Cas d application sur les volumes de colis de l année Synthèse du cas d étude Conclusions Bibliographie Annexes Tableau de bord FM logistic Annexe : Thread diagram Annexe : Plan P Annexe : Source stocked product S Annexe : D1 PF et S2 PF Annexe Deliver stocked product D1 PF Annexe : Deliver stocked product D Annexes flexibilité

6 Table des figures Figure 1 : FM Logistic au sein de la SC... 9 Figure 2 : Les dates clées Figure 3 : CA par secteurs d'activités Figure 4 : CA par activités Figure 5 : Plateforme de Brumath Figure 6 : Historique de la plateforme Figure 7 : logo de l'équipe Figure 8 : Logo du laboratoire Figure 9 : Processus Source stocked product Figure 10 : décomposition du temps de cycle Figure 11 : Carte géographique de la SC Figure 12 : volumes moyens mensuels Figure 13 : Graphique représentant les volumes préparés en nombre de colis journalièrement Figure 14 : Histogramme représentant les deltas de volume journalier du mois de Mars Figure 15 : Histogramme représentant les deltas de volume journalier en pourcentage du volume moyen mensuel du mois de Mars Figure 16 : Histogramme représentant les deltas de volumes maximaux pour le mois d'août 57 Figure 17 : Histogramme représentant les deltas de volume d Août en pourcentage du volume moyen hebdomadaire du mois d Août Figure 18 : Histogramme représentant les deltas de volume en pourcentage du volume moyen mensuel d Août Figure 19 : Histogramme représentant les deltas de volume d Août en pourcentage du volume moyen annuel Figure 20 : Pourcentage des volumes moyens hebdomadaires, mensuels et annuels des deltas de volume extremum mensuels Table des tableaux Tableau 1 : Catégories de performance : Tableau 2 : les indicateurs de performance par niveau Tableau 3 : Matrice représentative de la SC Tableau 4 : SCORCARD FM Tableau 5 : Indicateurs suivis pour un client replacé au niveau 1 et par catégories Tableau 6 : Récapitulatif du nombre d'indicateurs Tableau 7 : Définitions de l'agilité et la flexibilité Tableau 8 : Tableau de classement des mois en fonction des deltas de volume extremum

7 Préambule Le projet de fin d étude clôture la formation d ingénieur à l INSA de Strasbourg. Ces études peuvent être poursuivies par une thèse cependant ce choix doit être fait en connaissance de cause. Ce projet de fin d étude est donc intégré dans une démarche d initiation à la recherche afin d envisager une poursuite des études en thèse. Cette initiation à la recherche s est effectuée durant un Projet de Recherche Technologique (PRT) suivi d un Projet de Fin d Etudes (PFE). Ces projets ont été menés au sein de deux laboratoires de recherche : le LGECO de l INSA de Strasbourg et HUMANIS de l EM Strasbourg, ainsi qu avec le partenariat d un prestataire logistique : FM Logistic. FM Logistic propose des prestations logistiques aux industriels et distributeurs. Ses activités se partagent entre l entreposage de tous types de produits, la manutention, le transport et le conditionnement à façon. FM Logistic a formulé un besoin par le biais d une offre de thèse, initialement formulée de la manière suivante : «Construire un modèle de référence pour évaluer la performance d une Supply Chain interne, dans le cadre du Lean Manufacturing». En septembre 2011, aucun thésard n ayant été retenu pour cette offre, le travail de recherche sur la problématique posée n avait toujours pas débuté. FM Logistic a donc donné son accord pour un PRT/PFE orienté recherche, sur la base du sujet de thèse proposé, afin que le travail de recherche soit entamé. A la fin du PRT, la montée en compétences dans les domaines touchés par le sujet de thèse et la prise de connaissance de l entreprise FM Logistic ont permis de formuler un sujet de PFE :. En effet, un besoin soulevé dans le sujet de thèse est l évaluation de la performance d un entrepôt logistique. Des questions ont été mises en évidence telles que : quoi mesurer, à quelle fréquence, comment et où mesurer. Une solution possible à cette problématique par rapport aux contraintes de temps et de niveau du PFE fut d étudier la faisabilité de l application du modèle SCOR en entrepôt. Le modèle SCOR est une référence en Supply Chain pour l évaluation de la performance. Une étude de l application du modèle a permis de mettre en évidence les apports et limites du modèle quant à son application dans un entrepôt logistique. Le rapport de projet de fin d études se compose de trois sections. Une première section A porte sur l organisation du projet de fin d études, son environnement et les actions menées. La section B est l article scientifique soumis à une conférence sur le sujet de PFE. La section C est un développement du projet suivant le plan de restitution d un article scientifique. La partie 1 de cette section C est une introduction mettant en évidence la problématique scientifique. La partie 2 décrit la méthode expérimentale suivie. La partie 3 traite des résultats après application de la méthode expérimentale. La partie 4 met en évidence les apports, limites et manques du modèle SCOR. La partie 5 traite la question sous-jacente à la problématique portant sur l étude de la flexibilité. La partie 6 est une synthèse des résultats obtenus et des interprétations de ce cas d application. La partie 7 conclue et apporte des perspectives de recherche. 6

8 Section A : Organisation du projet de fin d études La section A aborde l organisation du projet de fin d études. L environnement du projet ainsi que ses acteurs sont exposés. Le travail de recherche mené au cours du projet de fin d étude est explicité. Des actions menées en annexe du projet sont développées. Cette section s achève sur une conclusion du projet de fin d étude développée au travers d impressions personnelles. 7

9 1. Le projet 1.1 Un choix de poursuite des études A la fin de la cinquième année en école d ingénieur un choix s offre aux étudiants : poursuivre leurs études en thèse. J ai envisagé ce choix en fin de quatrième année. Cependant, un premier besoin a émergé, à savoir pouvoir prendre une décision réfléchie et motivée quant à la suite de mon cursus au terme de mon Projet de Fin d Etudes. Au moment de l émergence de ce besoin, le choix ne pouvait être fait en toute connaissance de cause. Je ne connaissais en effet ni le domaine de la recherche, ni tout ce qui concerne une thèse (fonctionnement d un laboratoire, sujets proposés, déroulement des trois années, soutenance, débouchés, ). Ce projet de fin d étude est donc intégré dans une démarche d initiation à la recherche afin d envisager une poursuite des études en thèse. Ce projet sur un an vise à me permettre de me faire une idée éclairée du monde de la recherche. 1.2 Le PRT une montée en compétence sur le sujet de thèse Ce projet a été mené dans deux laboratoires de recherche le LGECO de l INSA de Strasbourg et HUMANIS de l EM Strasbourg, ainsi qu avec le partenariat de FM Logistic. FM Logistic est un partenaire de la Chaire Supply Management de l école de management de Strasbourg. L entreprise a fait un don à l UDS afin de financer un projet de thèse et des bourses d études. Le sujet de thèse est le suivant : «Construire un modèle de référence pour évaluer la performance d une Supply Chain interne, dans le cadre du Lean Manufacturing». A la rentrée 2011, comme aucun thésard n avait été retenu pour cette thèse un projet de PRT/PFE orienté recherche a permis d entamer les recherches concernant cette problématique. Au début du PRT, les compétences nécessaires pour traiter le sujet n étaient pas présentes. Ce dernier demandait en effet des connaissances pointues dans des domaines qui n avaient pas été approfondis, voire pas évoqués, au cours de la formation de l INSA. Il a donc été défini que le PRT serait une première étape de montée en compétences en préparation du PFE. Pour ce faire, dans le cadre de notre PRT, le sujet de thèse a été précisé. Une première bibliographie de la problématique posée par ce sujet a été établie. Permettant une familiarisation avec le principe même de la recherche, ainsi qu avec la méthodologie à mettre en œuvre pour effectuer des recherches bibliographiques, ce qui correspond à la première tâche d un thésard. Les domaines abordés furent la Supply Chain et le Lean Manufacturing. Une montée en compétences dans les domaines tels que l évaluation de la performance, la modélisation d entreprise et la prise de connaissance de l entreprise FM Logistic a permis de formuler deux sujets de PFE. 1.3 Le PFE Le PFE s est déroulé en partie au sein d un entrepôt de FM Logistic à Brumath et en partie aux seins des laboratoires de recherche LGECO et HUMANIS. Le PRT a permis de soulever et de définir clairement un besoin émergeant du sujet de thèse. FM Logistic est à la recherche 8

10 d un modèle permettant l évaluation de la performance de ses entrepôts logistiques. Cependant, plusieurs problématiques ont émergées : comment définir les indicateurs? comment les mesurés? et enfin où effectuer ces mesures?. Une solution possible à cette problématique par rapport aux contraintes de temps et de niveau du PFE fut d étudier la faisabilité de l application du modèle SCOR en entrepôt. Le modèle SCOR est un modèle de référence en Supply Chain pour l évaluation de la performance. Dans le modèle SCOR, l évaluation de la performance à l aide d indicateurs de performance vient s appuyer sur une modélisation du processus grâce à des processus types préconisés par le modèle. De ce cas d application du modèle, les apports et limites de SCOR ont été mises en évidence quant à son application dans un entrepôt logistique. 2. L environnement 2.1 Le prestataire logistique FM Logistic Le cas d application du projet de fin d études a été mené au sein d un entrepôt logistique du prestataire logistique, FM Logistic. Le prestataire logistique est membre de la Supply Chain. La Supply Chain est un groupe de processus en interaction composé des clients et des fournisseurs focalisés sur la réalisation d une commande client [18]. Figure 1: FM Logistic au sein de la SC FM Logistic est un prestataire logistique se situant au sein de la Supply Chain entre les producteurs et importateurs ainsi que les centres de distribution et la grande distribution (figure 1). 9

11 Figure 2 : Les dates clées FM Logistic est une entreprise familiale créée par les familles Faure et Machet. A ces débuts, l activité principale était le transport de grumes de bois en Lorraine à Phalsbourg. Puis des poutres d acier furent transportées pour la construction d un bâtiment d un grand producteur alsacien dans l agro-alimentaire. En 1982, la première plateforme logistique est construite à Brumath pour le client cité précédemment afin d en faire un lieu de stockage de ses produits. Prestataire logistique international, FM Logistic gère et réalise les prestations en entrepôts, du conditionnement à la distribution. FM Logistic assure l optimisation de la Global Supply Chain d industriels ou de distributeurs. FM Logistic est présent en Europe et en Asie dans 11 pays différents et bientôt au Brésil. FM Logistic est présent dans divers secteurs tels que l agro-alimentaire, la grande distribution et récemment la santé. Figure 3 : CA par secteurs d'activités 10

12 Ce prestataire propose à ses clients diverses activités telles que le transport, le stockage, la préparation de commande et le conditionnement à façon. Figure 4 : CA par activités L activité d entreposage est composée de plusieurs activités. Les premières concernant l arrivée de marchandises avec les activités de déchargement des camions et de mise en stock des marchandises. Les autres activités sont celles dirigées vers les clients du client, ceux sont les activités de destockage des produits, de préparation des commandes et de chargement des camions. Les systèmes d information et méthodes de gestion de l entrepôt garantissent un suivi de la productivité. L activité de Co-packing permet au client de FM Logistic de mener des actions promotionnelles. FM Logistic maîtrise divers processus ainsi que des moyens de différenciation retardée. Les activités réalisées sont le conditionnement à façon traditionnel à la demande (manuel), la réalisation de montage de box ou de display, l étiquetage et la production de lots promotionnels sous film rétractable. FM Logistic possède une activité de transport qui répond à tous les enjeux en matière de gestion des transports et de la coordination au suivi de la livraison. FM Logistic gère aussi des navettes régulières entre l usine et l entrepôt. Le laboratoire Supply Chain Management propose un ensemble de services, financiers et organisationnels, ainsi que des études ad hoc pour assurer un avantage compétitif tangible en fournissant les clés du pilotage optimum de chaîne logistique de leur client Plateforme de Brumath Figure 5 : Plateforme de Brumath 11

13 La plateforme de Brumath se situe dans une position stratégique vers l Europe de l Ouest. En effet, elle se situe à 15km du Nord de Strasbourg sur un embranchement autoroutier en bordure de l A4. Elle fut la première plateforme de FM Logistic construite en La plateforme a obtenu en 1997 le premier prix français de la qualité. Figure 6 : Historique de la plateforme La plateforme possède un effectif de 97 collaborateurs. La capacité de stockage est de palettes pour une superficie de bâtiments de m² avec un espace de m² pour le conditionnement à façon. Les mouvements sur la plateforme sont de l ordre de 200 camions par jour avec une préparation de colis s élevant à colis par jour. Les activités présentent sur le site sont l entreposage, le conditionnement à façon, la préparation de commande et le transport Le client concerné Les activités de l entrepôt concernées par l étude sont le stockage de produits finis, de matières premières, et la préparation de commande. La préparation de commande ou picking consiste à préparer des commandes personnalisées pour les supermarchés en formant des palettes avec un nombre de colis fixé de diverses références. Le client du prestataire concerné par l étude est dans le secteur de l agro-alimentaire. La capacité du bâtiment est de palettes et possède un taux d occupation de 70% Les collaborateurs FM Logistic rencontrés Les indicateurs de performance du modèle SCOR portent sur divers aspects de la performance de l entrepôt logistique et les mesures s effectuent à différents niveaux de l entrepôt. L étude a donc permis d aller à la rencontre de différentes personnes occupant des postes variés au sein de l entrepôt. L étude a été menée en collaboration avec le responsable du client concerné. Le travail sur les indicateurs liés à la comptabilité a été mené avec l aide des contrôleurs de gestion de la plateforme de Brumath et les contrôleurs de gestion du groupe FM Logistic basés à Phalsbourg. Cette étude a été menée sur le terrain avec les acteurs concernés par les différents processus évalués. L agent administratif opérateur saisie en est l un des premiers acteurs. Il gère la coordination des activités et affilie les missions aux caristes et 12

14 contrôleurs. Le processus ne pourrait pas être réalisé sans le travail des caristes et des contrôleurs. Les caristes et contrôleurs sont directement sur le terrain tels des opérateurs en production, ils effectuent les opérations liées à l entreposage et la préparation de commande Comptabilité au sein de FM Logistic SCOR possède des indicateurs de performance liés à la comptabilité de l entreprise, le fonctionnement de ce service a donc été étudié durant le projet de fin d études. La gestion financière au sein du groupe FM Logistic est séparée en deux parties : la comptabilité générale gérée au niveau du groupe et la comptabilité analytique gérée par plateforme. La comptabilité générale est une comptabilité normalisée. Elle est tenue annuellement au travers de bilans comptables. Elle est plutôt tournée vers le passé. Le groupe gère de plus la trésorerie de toutes les plateformes. La comptabilité des plateformes est dite analytique. C est une comptabilité plus souple et modulable suivant les besoins des plateformes. Elle est décomposée par activités puis par clients. Elle permet aux plateformes de gérer leur budget. Les contrôleurs de gestion des plateformes reçoivent annuellement les actifs immobilisés de leur plateforme. Un bien est amorti dans la comptabilité analytique tant qu'il est possédé par la plateforme, ceci force à la bonne gestion des biens et au recyclage si nécessaire. Lorsque la plateforme veut acheter un actif immobilisé elle fait un plan de rentabilité et d'amortissement au groupe qui lui possède la trésorerie pour l'acheter. 2.2 Les laboratoires de recherche Ce projet de fin d étude a été mené en collaboration avec deux laboratoires de recherche. Mr. BARTH et Mme. GARTISER, professeurs encadrants, sont enseignants chercheurs au sein du LGECO et Mr. DAMAND, troisième encadrant, est un enseignant chercheur au sein du laboratoire HUMANIS. Les deux laboratoires abordent tout deux des thèmes liés au projet de fin d études dont le Supply Chain Managment Le LGECO de l INSA de Strasbourg Le LGECO est un laboratoire de recherches de l INSA de Strasbourg. Il est composé de différentes équipes : - L équipe LISS dont les recherches portent sur l ingénierie des surfaces. Cette équipe mène des études sur les matériaux. Elle travaille de plus sur la caractérisation mécanique et l analyse des propriétés des surfaces et des modes de dégradation. - L équipe ERASA (Recherche Eau Sol Aménagement) est un groupe travaillant sur l ingénierie de l aménagement hydraulique. Les thèmes abordés sont les écoulements à surface libre, l aménagement des cours d eau, la fatigue des chaussées, la viscosité du bitume, la modélisation numérique de chaussées routières fissurées et de barrages. Figure 7 : logo de l'équipe de recherche LICIA - L équipe LICIA (Ingénierie de Conception, Cognition et Intelligence Artificielle) aborde l innovation dans la conception. Elle traite des dimensions technique, économique, humaine et organisationnelle. Les domaines d applications sont les systèmes manufacturiers, l environnement et la santé. 13

15 2.1.3 HUMANIS de l EM Strasbourg Figure 8 : Logo du laboratoire de recherche HUMANIS Le laboratoire de recherche HUMANIS (Humans and Management in Society) appartient à l école de management de Strasbourg. Ces axes de recherches sont le management public et hospitalier, la responsabilité Sociale de l Entreprise et le marketing & Information and Communication Technologies. Le laboratoire possède une chaire dénommée Chaire Supply Management. Cette chaire établit un lien fort entre le monde de la recherche et celui de l entreprise. Les entreprises impliquées sont les suivantes : FM Logistic, Messier Bugatti, SteelCase, De Dietrich, Alstom, Auchan, Siemens, Grâce l organisation de conférences et de débats un dialogue est entretenu entre les chercheurs et les entreprises. 14

16 3. Le travail de recherche 3.2 Etude du modèle SCOR Cette étude s appuie sur une application du modèle SCOR à un entrepôt logistique. Cette étude a permis de monter en compétence sur le modèle de référence SCOR utilisé dans le domaine de la Supply Chain. Ce modèle a été créé par l association Supply Chain Council (SCC). Il est reconnu internationalement et utilisé par divers grands groupes internationaux. Il permet d identifier la structure d un processus et d en mesurer sa performance. Un fonctionnement du modèle est détaillé dans la section C Chapitre 2.1. L apprentissage du modèle a débuté par un cours à l EM Strasbourg enseigné par Mr Eric REINHARD, professeur en Supply Chain Strategy. Cette étude s est approfondie à l aide du manuel du modèle fournit lors de la formation enseignée par le SCC [19]. Ce manuel décrit, précisément et en anglais, les processus composant la Supply Chain ainsi que les moyens d évaluer leurs performances. Une connaissance pointue du fonctionnement du modèle est nécessaire pour parvenir à une application satisfaisante. Un second livre [18] a été étudié afin d établir une méthode appliquée lors de ce PFE. En effet, ce livre, fournit également lors des formations au modèle, apporte une méthode d application du modèle pour les entreprises. 3.3 Les recherches sur les bases de données et lectures En parallèle de cette méthode d application du modèle, une étude bibliographique a été menée dans le but de l écriture d un article scientifique. Des recherches dans différentes bases de données ont été effectuées, dans les domaines Sciences pour l ingénieur et Economie, gestion et marqueting : SCOPUS, ScienceDirect, ISI Web (Web of Science, Pascal, INSPEC et Ebsco. Les recherches ont été faites suivant les requêtes suivantes : SCOR AND warehouse, SCOR AND distribution center, SCOR AND Supply Chain. Au cours de la lecture des articles, de nouvelles références potentiellement intéressantes ont émergées. Ces nouvelles références ont souvent été trouvé dans les articles de type état de l art. Une recherche par auteur est de plus intéressante si les recherches de l auteur en question sont développées dans plusieurs articles. Une centaine d articles environ ont été étudié. 3.4 Ecriture d un article scientifique Un article scientifique est écrit suivant un plan scientifique. Ce plan est le plan IMMRID : - il débute par une introduction permettant de développer les problèmes industriels et scientifiques, la bibliographie concernant ces problèmes afin d en faire ressortir les manques, et s achève par la contribution attendue dans l article ; - la seconde partie porte sur le matériel utilisé pour parvenir aux résultats ainsi que la méthode suivie ; - la troisième partie porte sur les résultats de l étude ; - les résultats sont ensuite interprétés afin de répondre ou non à la contribution attendue ; 15

17 - l article se conclue sur une discussion et les perspectives de recherche sont exposées. Un des objectifs de ce PFE, orienté recherche, est l écriture d un article scientifique. La conférence GOL (Gestion Opérationnelle de la Logistique), au Havre, a été choisie pour la parution de cet article. Cette conférence aborde les thématiques de la logistique. Les thèmes traités sont la modélisation des systèmes logistiques, les outils d aide à la décision logistique, les systèmes d information logistique, l environnement juridique et réglementaire de la logistique, la conception et le pilotage de la Supply Chain, l organisation des opérations de production, de transport et d entreposage, la mesure et l analyse de la performance logistique et la gestion des risques logistiques. La date de soumission des articles était le 15 mai et l article a été envoyé dans les délais. Cet article explore les apports, les limites et les manques du modèle SCOR quant à son application dans un entrepôt logistique presté. Cette étude s appuie sur le cas d application mené en PFE. L article soumis compose la section B de ce rapport. 4. Les actions annexes Au cours de ce PFE diverses visites d entreprises ont été effectuées dans le cadre de réunions organisées par l Association française pour la logistique (ASLOG). L ASLOG est une organisation neutre et indépendante. Multisectorielle, elle est aujourd hui la seule association qui couvre l ensemble des activités au sein de la chaine logistique globale. Elle représente un réseau professionnel de plus de 1500 membres en France. Sa mission est de soutenir les entreprises dans leur recherche de performance logistique et de compétitivité. Une visite de l entreprise General Motors à Strasbourg a permis de prendre connaissance de l évaluation de la performance d un autre domaine que celui de la logistique : la production. Cette visite a permis de mettre en évidence des points clefs pour l évaluation de la performance présents ou non dans le modèle SCOR. Des conférences à l EM de Strasbourg organisées par la Chaire Supply Management ont été suivies. Elles abordaient divers sujets liés au PFE tel que l évaluation de la performance du service achat. L exposé de plusieurs séminaires ont été suivis au sein du LGECO tel que le séminaire séniors portant sur l optimisation et les algorithmes évolutionnaires pour les systèmes complexe. Un exposé du monde de la recherche et des possibilités de poursuite des études en thèse a été présenté aux élèves de quatrième année en génie mécanique à l INSA. Cet exposé a permis le partage de connaissances et d expériences entre les élèves ingénieurs. 16

18 5. Conclusion et impressions personnelles Ce projet de fin d études dans le cadre d une initiation à la recherche a donné lieu à une introduction dans le monde de la recherche. Il amène en effet à entrer dans la communauté de la recherche, par le biais des laboratoires de recherche LGeCo (INSA de Strasbourg) et Humanis de l EM (Ecole de Management de Strasbourg). Le travail s est déroulé en grande collaboration avec les membres de l équipe de recherche. L étude bibliographique a permis d acquérir une méthode de conduite des recherches ainsi que l apprentissage de la formulation des requêtes sur les bases de données. Cette étude a aussi permis l apprentissage de la lecture d un article scientifique. En effet, cette lecture n est pas une lecture ordinaire, elle nécessite une compréhension de la structure de l article scientifique afin d en faire ressortir les points clefs alimentant la bibliographie. Le travail sur un article soumis à une conférence a permis l apprentissage de l écriture d un article suivant un plan de restitution. Cette écriture a de plus permis d effectuer un travail de synthèse sur l étude menée en PFE. Cet article sera prochainement retravaillé afin de permettre sa publication dans un journal international. Ce projet de fin d études a permis d acquérir les qualités nécessaires à l organisation d un projet et a développé les capacités de travail en autonomie. La structure d un projet de recherche a été mise en exergue et comprise tout au long du PFE. D autre part, le projet fut mené en immersion en entreprise. Cette immersion a permis d entrer dans le monde de la logistique. Ce monde possède des différences et des points communs à celui de la production étudié à l INSA. Le fonctionnement d un entrepôt a été intégré de par la compréhension des activités menées par ses divers acteurs et la visualisation des différents flux traversant l entrepôt. En effet, l étude a été menée sur le terrain au cœur du métier de FM Logistic et a permis le travail en collaboration avec divers acteurs du processus. Ce projet orienté recherche a permis de faire un choix en connaissance de causes quant à la poursuite des études en thèse. La thèse sera débutée en Septembre avec FM Logistic et le laboratoire de recherches Humanis. Cette poursuite des études permettra d approfondir l analyse et la réflexion face à un problème complexe. Elle permettra l apprentissage de la gestion d un projet complexe et apportera donc des qualités managériales. Cette thèse permettra d approfondir un sujet précis en Supply Chain. Cette thèse comptera comme une expérience professionnelle à part entière et appuiera les projets futurs de travail à l étranger. 17

19 Section B : L article scientifique Un article scientifique a été rédigé au cours de ce PFE. La conférence GOL (Gestion Opérationnelle de la Logistique), au Havre, a été choisie pour la parution de cet article. La date de soumission des articles était le 15 mai et l article a été envoyé dans les délais. Cet article a été co-rédigé avec les encadrants du PFE. Le format exposé ci-dessous est celui de la conférence. Les références présentes dans l article se réfèrent à la bibliographie de l article et non celle du rapport de projet de fin d études. Cet article explore les apports, les limites et les manques du modèle SCOR quant à son application dans un entrepôt logistique presté. Cette étude s appuie sur le cas d application mené en PFE. Cet article a été rédigé suivant le plan de restitution comme énoncé dans la section A partie 3.4. La section 1 est une introduction développant les problèmes industriels et scientifiques, l étude bibliographie, et s achevant par la contribution attendue dans l article. La section 2 décrit la méthode expérimentale suivie. La section 3 traite des résultats après application de la méthode expérimentale. La section 4 met en évidence les apports, limites et manques du modèle SCOR. La section 5 conclue et apporte des perspectives de recherche. 18

20 Apports et limites du modèle SCOR en logistique d entrepôt Elvia LEPORI Lgeco INSA Strasbourg 24 bd de la Victoire STRASBOURG Marc BARTH Lgeco INSA Strasbourg 24 bd de la Victoire STRASBOURG David DAMAND Humanis, Ecole de management Strasbourg 61 Avenue de la Forêt Noire STRASBOURG ABSTRACT Dans un environnement en constante évolution, la quête de compétitivité est un facteur majeur. Le prestataire logistique, maillon de la Supply Chain, se doit de maintenir et d accroître sa compétitivité. Cette dernière est extrêmement liée à l amélioration continue de sa performance. L évaluation de la performance est un travail ardu. Le modèle SCOR (Supply Chain Operations Reference), proposé par le Supply Chain Council, apporte des réponses pour mener ce travail en Supply Chain. Cet article explore les apports, les limites et les manques du modèle SCOR quant à son application dans un entrepôt logistique. Cette étude s appuie sur un cas d application dans un entrepôt d un prestataire logistique français. Categories and Subject Descriptors Analyse de la performance. General Terms Measurement, Performance, Experimentation. Keywords Evaluation de la performance, SCOR, prestataire logistique. 1. INTRODUCTION Les prestataires logistiques proposent à leurs clients d externaliser diverses activités au sein de leurs entrepôts comme le stockage, la préparation de commande ou le conditionnement à façon. L entrepôt logistique est un maillon de la Supply Chain. Dans un contexte économique dynamique, la recherche de compétitivité est un facteur clef pour la pérennité d une Supply Chain [12] et celle de ses maillons. Le maintien et la croissance de cette compétitivité dépend de l amélioration continue de la performance [12]. Le système de mesure permettant l évaluation de la performance n est pas évidant à mettre en œuvre. Des questions fondamentales peuvent être mises en évidence : quoi mesurer? À quelle fréquence mesurer? Quand faire des révisions de ces mesures? [1][2]. Et enfin, où est-t-il pertinent de mesurer? Il est de plus difficile de mettre en évidence des corrélations entre ces indicateurs. Dans la littérature, plusieurs modèles de référence permettent l évaluation de la performance en Supply Chain. Les modèles de Beamon [1], Chan [2], Gunasekaran [7] et Kaplan [13] proposent une liste d indicateurs à mettre en place et à suivre. La structure présente dans ces modèles se limite à de la classification des indicateurs par familles dans des tableaux. Ces modèles ne proposent pas de schématisation du processus. L évaluation de la performance reliée à une schématisation du processus apporte une réponse à la question : où mesurer? Dans les modèles GSCF (global supply chain forum) et SCOR (Supply Chain Operations Reference), la notion de processus est reliée à l évaluation de la performance. D après 19

21 Huan [9], qui a comparé ces deux modèles, SCOR permet de décrire toutes les activités liées au flux de matières et de produits et se concentre sur l efficacité opérationnelle, contrairement à GSCF, qui aborde les aspects stratégiques. Le modèle SCOR a été développé par le Supply Chain Council (SCC). Il permet l amélioration de la performance de la Supply Chain [15][18] et de chacun des maillons qui la composent [3]. SCOR est applicable à tous les maillons de la Supply Chain, quels qu ils soient [10][18]. Il permet de modéliser différentes structures de complexités variées [11]. Plusieurs auteurs appliquent SCOR ou s en inspirent pour leurs modèles, et cela dans différents domaines tel que l agro-alimentaire [6][19] ou la construction de bâtiment [11]. Son application est aussi envisageable en entrepôt logistique. La rigueur dans les définitions des processus et des indicateurs de performance crée un langage commun dans toute la Supply Chain [14][3][10][9][19]. Ceci a pour conséquence de standardiser les pratiques et permet ainsi d établir des comparaisons entre les membres de la Supply Chain [5]. La standardisation des processus est nécessaire pour permettre la communication interne et la communication entre les partenaires de la Supply Chain [8][11]. SCOR est un guide pour l amélioration de la performance de la Supply Chain [4]. Il permet d aider à l analyse et à la construction d une structure de l évaluation de la performance [15][18]. Cette structure s appuie sur une schématisation du processus qui permet de piloter la performance dans différentes dimensions : une dimension verticale grâce aux niveaux dans le processus et une dimension horizontale grâce aux liens entres les activités composant le processus [5][10]. SCOR apporte des réponses aux questions qui se posent en Supply Chain et qui on t été évoquées précédemment. Il est pertinent de se poser ces questions dans le cas de l application du modèle à un maillon particulier de la Supply Chain : l entrepôt logistique. La contribution proposée dans cet article définie les apports, les limites et les manques du modèle SCOR quant à son application pour l évaluation de la performance d un entrepôt logistique. La section 2 décrit la méthode expérimentale suivie. La section 3 traite des résultats après application de la méthode expérimentale. La section 4 met en évidence les apports, limites et manques du modèle SCOR. La section 5 conclue et apporte des perspectives de recherche. 2. METHODE EXPERIMENTALE Un prestataire logistique français a été choisi afin de mettre en évidence les apports, limites et manques du modèle SCOR quant à son application en entrepôt logistique. Ce prestataire propose à ses clients diverses activités telles que le transport, le stockage, la préparation de commande et le conditionnement à façon. Il est présent dans divers secteurs tels que l agro-alimentaire, la grande distribution et récemment la santé. Les activités de l entrepôt concernées par l étude sont le stockage de produits finis, de matières premières, et la préparation de commande. Le client du prestataire concerné par l étude est dans le secteur de l agroalimentaire. La méthode expérimentale suivie est en partie tirée de la méthode proposée par le SCC [18] et s appuie sur le modèle SCOR version 9.0 [17]. Elle est composée de 4 étapes : 20

22 - Etape 1 : détermination du champ d application, - Etape 2 : le SCORCARD des indicateurs de performance de niveau 1, - Etape 3 : le «AS IS» du processus, - Etape 4 : les indicateurs de performance de niveaux 2 et 3. L étape 1 est la détermination du champ d application du modèle. Cette étape se fait à l aide d une matrice de description de la Supply Chain permettant de déterminer le nombre et la taille des Supply Chain dont est membre l entreprise étudiée. En colonne sont listés les différents clients et en ligne les activités présentes sur la plateforme. Le cas d étude dans la suite de la méthode correspond à la Supply Chain la plus représentative en termes d activités, de volumes et de chiffre d affaires. L étape 2 porte sur la mise en place du tableau d indicateurs de niveau 1. Dans ce tableau, l évaluation de la performance se fait à l aide de catégories de performance («performance attributes») : reliability (fiabilité), responsiveness (réactivité), agility (agilité), costs (coûts) et management des actifs (assets). A chaque catégorie de performance sont associés des indicateurs de performance («metrics»). L étape 3 porte sur la représentation du «AS IS» qui commence par l élaboration du «thread diagram». Le «thread diagram» est le diagramme de représentation complète de la Supply Chain, client et fournisseur inclus et cela au niveau 2 avec les processus du modèle. Dans le modèle SCOR, la modélisation sous forme de processus se fait suivant trois niveaux. Le niveau 1 correspond au plus haut niveau de la Supply Chain. Il est décomposé en 5 processus : Plan, Source, Make, Deliver et Return. Le niveau 2 est une décomposition du niveau 1 suivant les grandes catégories de production et la stratégie de l entreprise. Le niveau 3 permet la description de chaque processus composant le niveau 2. La seconde partie de cette étape est la description du processus au niveau 3. Cette partie se fait à l aide d interviews des divers acteurs concernés par les activités mises en évidence. La quatrième et dernière étape porte sur la mise en place des indicateurs de performance de niveau APPLICATION AU CAS D ETUDE Dans l étape 1, le client le plus représentatif de la plateforme est mis en évidence. Le champ d application du modèle SCOR est limité à ce client. Le client le plus représentatif de la plateforme est celui pour lequel toutes les activités proposées par le prestataire logistique sont réalisées. En termes de chiffre d affaires et de volumes, ce client est un des plus importants de la plateforme. L étude est menée plus particulièrement sur les activités d entreposage (manutention de palette et stockage) et de préparation de commande. L étape 2 porte sur l élaboration d un SCORCARD composé de 10 indicateurs. Sur ces 10 indicateurs, un seul indicateur (Perfect order fullfillment) est déjà présent chez le prestataire et cinq sont pertinents quant à leur application dans un entrepôt logistique (Order fulfillement Cycle time, SC management costs, Cost of goods sold, Return on fixed assets et Return on working capital). Le taux de service (Perfect order fullfillment) est un indicateur contractuel pour le prestataire logistique. L indicateur Order fulfillement Cycle time a pour valeur une journée. Les fluctuations de volume sont de plus de 20% d une journée à l autre. Les indicateurs dans la catégorie agility proposés par le modèle ne sont donc pas applicables 21

23 car les faits sont quotidiens. La décomposition des coûts est possible grâce à la comptabilité de l entrepôt. L indicateur Cost of goods sold est proposé par SCOR pour évaluer les coûts du processus Make uniquement. Ce processus n est pas présent dans le cas d application. Cet indicateur est toutefois pertinent pour l entrepôt car la masse salariale est l un des coûts les plus importants. L indicateur Cash-to-cash Cycle time n est pas applicable aux plateformes du cas d application car celles-ci ne gèrent pas leur trésorerie. La trésorerie est gérée par le groupe du prestataire logistique. Les indicateurs sur le management des actifs ne sont pas décomposables sur le processus. Il faut les calculer sur un ensemble d activités car les ressources sont partagées. L étape 3 porte sur la modélisation du processus («AS IS»). Le niveau 2 du processus est composé du processus Plan P, puis dans l ordre suivant : Source stock product S1, Deliver Stock product D1, Source stock product S1 et Deliver Stock product D1. On dénombre au total 59 processus de niveaux 2 et 3. Parmi ces processus, 20 sont utilisés pour la schématisation du cas étudié. Plus particulièrement dans le processus Plan, les planifications des processus Source et Deliver sont confondues dans un unique processus. Les processus ne se déroulent pas dans l ordre proposé par le modèle, mais dans l ordre suivant : P2.1, P2.4, P2.3. Mise à part cette particularité, tout le processus étudié est schématisé avec ses entrées et sorties et dans l ordre préconisé par la méthode SCOR. La dernière étape porte sur la mise en place des indicateurs sur les niveaux 2 et 3 du processus. Pour ces niveaux, 49,66 % des indicateurs sont applicables et 29% sont déjà présents ou possèdent un équivalent. Les indicateurs apportés par le modèle sont majoritairement des indicateurs de coût et de temps de cycle. Les indicateurs déjà présents chez le prestataire logistique sont classables dans les catégories de performance de SCOR. 4. APPORTS ET LIMITES DE SCOR Les apports du modèle SCOR quant à son application en entrepôt logistique sont mis en évidence par l interprétation du cas d application. Les limites seront développées dans un second temps. Le degré de précision des définitions du modèle SCOR apporte un langage commun. Ce langage permet par la suite, dans notre cas, un benchmark entre les clients de la plateforme puis entre plateformes du prestataire logistique. SCOR apporte des indicateurs de performance et procure des catégories de performance permettant de classifier ces indicateurs. L apport d indicateurs et de catégories permet de répondre à la question du choix de la mesure. Les indicateurs sont aussi classifiés par niveaux selon leur position dans le processus. Le positionnement de ces indicateurs sur la modélisation du processus apporte une réponse à la question du positionnement de la mesure. La décomposition du modèle SCOR, en processus, indicateurs associés et niveaux, apporte une structure pour l évaluation de la performance. La classification par niveaux et par catégories permet de suivre la propagation des indicateurs sur le processus. Par exemple, la décomposition en coût permet de naviguer sur le processus pour trouver des causes de surcoût car les indicateurs s additionnent niveau par niveau. De part cette structure, les corrélations entre indicateurs d une même catégorie sont mises 22

24 en évidence. La propagation et les corrélations entre indicateurs apportent une vision globale de l évaluation de la performance du processus complet. Une fois le modèle SCOR mis en place, la simulation de nouveaux scénarios est possible. L évaluation de la performance répartie sur le processus permet de mettre en évidence les points de non performance. Une fois ces points repérés, il reste à définir les changements à mettre en place pour arriver aux objectifs de performance fixés. Ces changements peuvent être évalués de par leurs impacts sur le processus. Le modèle SCOR possède des limites engendrant des manques par rapport au besoin d évaluation de la performance dans un entrepôt logistique. Tous les processus et sous-processus proposés par SCOR dans le niveau 3 ne sont pas choisis pour le cas d application. La méthode préconise de faire des choix suivant les activités présentes. Le choix se fait à l aide de la définition décrivant le contenu des processus dans le modèle. Certaines activités présentes peuvent appartenir à différents processus. Le choix de l affiliation des ces activités est délicat. SCOR apporte des noms aux processus. Comme l affiliation n est pas évidente pour certains processus, les noms ne caractérisent pas le contenu du processus. Les noms des processus au niveau 3 sont changés par des termes plus communs à l entreprise. L ordre des processus correspond à celui préconisé par le modèle sauf pour la planification. Le prestataire logistique fait une planification des livraisons et enlèvements puis ajuste sa capacité à la charge. Le prestataire logistique ne contrôle pas la production ni l arrivage des matières premières, ceux-ci étant contrôlés et planifiés par son client. Le modèle SCOR n apporte pas de formalisme permettant la schématisation du niveau 4. La méthode précise cependant que cette étape est importante. La navigation dans la structure apportée par le modèle SCOR nécessite sa représentation complète sur papier, prenant dans notre cas les dimensions d un A0 uniquement pour un client. D une part si l étude est étendue à toute la plateforme, le dessin complet est difficile à obtenir de par sa taille et rend la navigation dans le système complet longue et ardue. D autre part, les corrélations entre catégories d indicateurs ne sont pas observables. Par exemple, il n est pas possible de montrer que le temps a un impact sur le coût. 50% des indicateurs ne sont pas applicables à notre cas d étude car le prestataire logistique propose un service aux entreprises mais ne possède ni le stock entreposé, ni sa gestion. Des catégories de performance telles que l agilité ne possèdent pas d indicateur applicable à un entrepôt logistique. De même, des processus ne sont pas évalués suivant certaines catégories de performance. Dans les processus sélectionnés, 159 indicateurs sont proposés. Le suivi d un tel nombre est long et fastidieux. Chaque indicateur nécessite une mesure, un suivi et la définition de plans d'actions pour tendre vers l objectif fixé. Une aide à la mise en évidence des indicateurs les plus importants doit être mise en place. Une bonne maîtrise des définitions du modèle est nécessaire pour son utilisation. La modélisation par SCOR nécessite de très bien connaître le fonctionnement réel des activités et de mener l étude sur le terrain. En résumé, l obtention du modèle de l entreprise et son l exploitation est longue et fastidieuse. L informatisation semble être un 23

25 développement futur incontournable pour exploiter la richesse du modèle obtenu. 5. CONCLUSION ET PERSPECTIVES Cette étude s appuie sur un cas d application du modèle SCOR dans un entrepôt logistique. Elle a permis de mettre en évidence les apports du modèle. SCOR apporte une structure pour l évaluation de la performance. Cette structure et les définitions du modèle apportent un langage commun. L évaluation de la performance s appuie sur une représentation du processus qui met en évidence les lieux de mesures. SCOR apporte un grand nombre d indicateurs, triés par niveaux et par catégories. Ce tri permet de mettre en évidence l existence d une propagation des indicateurs d une même catégorie sur le processus. Une étude sur l informatisation de ce modèle pourrait être menée car son application manuelle est longue. Les travaux de Persson [4] abordent ce sujet. D autres thématiques de recherche permettraient d améliorer le modèle SCOR en entrepôt logistique : construire un formalisme pour la représentation du niveau 4, compléter l évaluation de la performance de certains processus et de certaines catégories et étudier la corrélation entre les indicateurs de catégories différentes. 6. REFERENCES [1] Beamon B.M Measuring supply chain performance, International Journal of Operations & Production Management 19 (3) p [2] Chan F.T.S., H.J. Qi An innovative performance measurement method for supply chain management, Supply Chain Management: An International Journal 8 (3 4) [3] Danish Irfan, Xu Xiaofei, and Deng Sheng Chun. July A SCOR Reference Model of the Supply Chain Management System in an Enterprise. The International Arab Journal of Information Technology, Vol. 5, No. 3. [4] Fredrik Persson, Mirko Araldi The development of a dynamic supply chain analysis tool Integration of SCOR and discrete event simulation. Int. J. Production Economics 121 p [5] Ganga G.M.D., L.C.R. Carpinetti A fuzzy logic approach to supply chain performance management. Int.J. Production Economics 134 p [6] Garcia F.A. et al A framework for measuring logistics performance in the wine industry. Int. J. Production Economics 135 p [7] Gunasekaran A., C. Patel, Ronald E. McGaughey A framework for supply chain performance measurementint. J. Production Economics 87 p [8] Gunasekaran A., C. Patel, E. Tirtiroglu Performance measures and metrics in a supply chain environment, Int. J. Oper. Product. Manage. 21 (1) p [9] Huan, S.H., Sheoran, S.K., Wang, G., A review and analysis of supply chain operations reference (SCOR) model. Supply Chain Management: An International. Journal 9 (1), [10] Huang S.H. et al Computer-assisted supply chain configuration based on supply chain operations reference (SCOR) model. Computers & Industrial Engineering 48 p [11] Jack C.P. Cheng, Kincho H. Law, Hans Bjornsson, Albert Jones, Ram D. Sriram Modeling and monitoring of construction supply chains. Advanced Engineering Informatics 24 p [12] Jian Cai, Xiangdong Liu, Zhihui Xiao, Jin Liu Improving supply chain performance management: A systematic approach to analyzing iterative KPI accomplishment. Decision Support Systems 46 p [13] Kaplan R.S., D.P. Norton Using the balanced scorecard as a strategic management system, Harvard Business Review p [14] Lambert, D.M., Garcia-Dastugue, S.J., Croxton, K.L., An evaluation of process-oriented Supply Chain Management frameworks. Journal of Business Logistics 26 (1), [15] Lockamy A. III, K. McCormack Linking SCOR planning practices to supply chain performance: An exploratory study, International Journal of Operations &Production Management 24 (11/12) p [16] Robert S. Kaplan, Steven R. Anderson. Time-driven activity-based costing : a simpler and more powerful path to higher profits. ISBN-10: [17] Supply Chain Council, Supply Chain Operations Reference (SCOR) Model, Version 9.0, ISBN [18] Supply Chain Excellence. A handbook for dramatic improvement using the SCOR model. Peter Bolstorff, Robert Rosenbaum. Edition Amacon [19] Verdouw C.N. et al Process modelling in demand-driven supply chains : A reference model for the fruit industry. Computers and Electronics in Agriculture 73 p

26 Section C : Développement du PFE La section C est un développement du projet suivant le plan de restitution d un article scientifique. La partie 1 de cette section C est une introduction mettant en évidence la problématique scientifique. La partie 2 décrit la méthode expérimentale suivie. La partie 3 traite des résultats après application de la méthode expérimentale. La partie 4 met en évidence les apports, limites et manques du modèle SCOR. La partie 5 traite la question sous-jacente à la problématique portant sur l étude de la flexibilité. La partie 6 est une synthèse des résultats obtenus et des interprétations de ce cas d application. La partie 7 conclue et apporte des perspectives de recherche. 25

27 1. Introduction La Supply Chain est un réseau de sites de production et de distribution qui procurent des matières premières, les transforment en produits semi-finis puis en produits finis, et livrent ces derniers aux consommateurs au travers d un système de distribution [27]. Les entrepôts logistiques sont des composants essentiels de toute Supply Chain [28]. Les prestataires logistiques proposent à leurs clients d externaliser diverses activités au sein de leurs entrepôts telles que le stockage, la préparation de commande ou le conditionnement à façon. Dans un contexte économique dynamique, la recherche de compétitivité est un facteur clef pour la pérennité d une Supply Chain [12]. Le maintien et la croissance de cette compétitivité dépend de l amélioration continue de la performance [12]. La concurrence au sein du marché requière des performances toujours plus élevées pour les entrepôts logistiques [28]. Le contrôle des processus de la Supply Chain est crucial pour améliorer la performance de celleci et peut être mené grâce à la mesure. Ce contrôle est à part entière dans le Supply Chain Management qui peut être défini comme la coordination des acteurs de la Supply Chain. Des processus bien définis et contrôlés sont essentiels pour un meilleur Supply Chain management [7]. Le système de mesure permettant l évaluation de la performance n est pas évidant à mettre en œuvre. Des questions fondamentales peuvent être mises en évidence : quoi mesurer? À quelle fréquence mesurer? Quand faire des révisions de ces mesures? [1][2]. Et enfin, où est-t-il pertinent de mesurer? Il est de plus difficile de mettre en évidence des corrélations entre ces indicateurs. Dans la littérature, plusieurs modèles de référence permettent l évaluation de la performance en Supply Chain. Les modèles de Beamon [1], Chan [2], Gunasekaran [7] et Kaplan [13] proposent une liste d indicateurs à mettre en place et à suivre. La structure présente dans ces modèles se limite à de la classification des indicateurs par familles dans des tableaux. Ces modèles ne proposent pas de schématisation du processus. L évaluation de la performance reliée à une schématisation du processus apporte une réponse à la question : où mesurer? Dans les modèles GSCF (global supply chain forum) et SCOR (Supply Chain Operations Reference), la notion de processus est reliée à l évaluation de la performance. D après Huan [9], qui a comparé ces deux modèles, SCOR permet de décrire toutes les activités liées au flux de matières et de produits et se concentre sur l efficacité opérationnelle, contrairement à GSCF, qui aborde les aspects stratégiques. Le modèle SCOR a été développé par le Supply Chain Council (SCC). Le SCC est une association à but non lucratif créée en A ces débuts, 69 entreprises étaient membres de l association telles que Bayre, Compaq, Procter & Gamble, Lockheed Martin, Nortel, Rockwell Semiconductor, Texas Instrument, 3M, Cartgill, Pittiglio, Rabin, Todd. L association perpétue l utilisation de ce modèle et l améliore. Le modèle SCOR permet l amélioration de la performance de la Supply Chain [15][18] et de chacun des maillons qui la composent [3]. SCOR est applicable à tous les maillons de la Supply Chain, quels qu ils soient [10][18]. Il permet de modéliser différentes structures de complexités variées [11][17]. 26

28 Plusieurs auteurs appliquent SCOR ou s en inspirent pour leurs modèles, et cela dans différents domaines tel que l agro-alimentaire [6][19] ou la construction de bâtiment [11]. Son application est aussi envisageable en entrepôt logistique. La rigueur dans les définitions des processus et des indicateurs de performance crée un langage commun dans toute la Supply Chain [14][3][10][9][19]. Ceci a pour conséquence de standardiser les pratiques et permet ainsi d établir des comparaisons entre les membres de la Supply Chain [5]. La standardisation des processus est nécessaire pour permettre la communication interne et la communication entre les partenaires de la Supply Chain [8][11]. SCOR est un guide pour l amélioration de la performance de la Supply Chain [4]. Il permet d aider à l analyse et à la construction d une structure de l évaluation de la performance [15][18]. Cette structure s appuie sur une schématisation du processus permettant de décrire les activités associées à toutes les phases de la satisfaction de la demande du client [17]. Cette structure permet de piloter la performance dans différentes dimensions : une dimension verticale grâce aux niveaux dans le processus et une dimension horizontale grâce aux liens entres les activités composant le processus [5][10]. SCOR apporte des réponses aux questions qui se posent en Supply Chain et qui ont été évoquées précédemment. Il est pertinent de se poser ces questions dans le cas de l application du modèle à un maillon particulier de la Supply Chain : l entrepôt logistique. La contribution proposée définie les apports, les limites et les manques du modèle SCOR quant à son application pour l évaluation de la performance d un entrepôt logistique. Une question est sous-jacente à cette problématique. Le modèle SCOR permet de répondre à la question du choix de la mesure. Si ce choix ne permet pas l évaluation exhaustive d une performance clef pour l entrepôt logistique, un autre choix de mesure peut être étudié. La suite de cette section C suit le plan suivant. La partie 2 décrit la méthode expérimentale suivie. La partie 3 traite des résultats après application de la méthode expérimentale. La partie 4 met en évidence les apports, limites et manques du modèle SCOR. La partie 5 traite la question sous-jacente à la problématique portant sur l étude de la flexibilité. La partie 6 est une synthèse des résultats obtenus et des interprétations de ce cas d application. La partie 7 conclue et apporte des perspectives de recherche. 27

29 2. Matériel et méthode 2.1 Le modèle SCOR son fonctionnement Le modèle SCOR se compose de deux parties, une permettant la modélisation du processus ou vient s appuyer la seconde partie portant sur l évaluation de la performance de ce processus Structure modélisation Le modèle SCOR met en évidence trois niveaux afin de modéliser le processus composant la Supply Chain. Le niveau 1 correspond au plus haut niveau de la Supply Chain. Il est décomposé en 5 processus : - Le processus Plan correspond à la coordination de la Supply Chain. Il est composé des actions de planification permettant d aligner les ressources aux besoins générés par les commandes des clients; - Le processus Source correspond aux flux d entrées dans la SC. Il inclue les achats de matières premières et produits finis ainsi que leur acheminement et leur mise en stock ; - Le procesus Make correspond aux activités de transformation ; - Le processus Deliver représente le transport et la distribution des produits finis ; - Le processus Return correspond au flux de retours. Les flux de retours proviennent par exemple de problèmes de qualité. Chaque processus est nommé par une lettre : M pour Make, P pour Plan, D pour Deliver, R pour Return, S pour Source. Le niveau 2 est une décomposition du niveau 1 suivant les grandes catégories de production et la stratégie de l entreprise. Il existe trois catégories : - Make-to-stock où la production se fait suivant des prévisions de ventes ; - Make-to-order où le produit est associé à un numéro de client ; - Engineer-to-order product où le produit est conçu pour un client particulier. Le niveau 3 permet la description de chaque processus composant le niveau 2. L exemple du processus Source est décrit ci-dessous pour mettre en évidence les niveaux décris précédemment. 28

30 Niveau 1 Niveau 2 : Processus de commande, réception et transfert de matières premières ou semi-assemblées. Niveau 3 composant S1 Source stocked product Figure 9 : Processus Source stocked product Un niveau 4 est préconisé, il n est cependant pas décrit dans le modèle. Il est spécifique à chaque entreprise, il est composé des actions requises pour exécuter le niveau Evaluation de la performance L évaluation de la performance se fait à l aide de catégories de performance («performance attributes»). Ces catégories représentent des caractéristiques que se doivent posséder les SC si elles souhaitent être performante. Tableau 1 : Catégories de performance : Catégories de performance Reliability Traduction fiabilité, qualité Abréviation RL Définition Capacité à effectuer les tâches prévues. Délivrer le bon produit dans les temps, au bon endroit, avec les bonnes quantités et enfin dans de bonne qualité et avec la bonne documentation et le tout au bon client. Responsiveness réactivité RS Vitesse à laquelle sont exécutées les tâches. Vitesse à laquelle la SC délivre le produit au client Agility Agilité, flexibilité AG Capacité à répondre aux imprévus, changements, pour maintenir ou gagner en compétitivité Costs Coûts CO Coût des processus Assets Management AM Capacité à bien utiliser les actifs des actifs 29

31 A chaque catégorie de performance sont associés des indicateurs de performance («metrics»). Les indicateurs de performance sont abrégés par les lettres correspondant aux catégories de performance qu ils représentent, suivies du chiffre représentant le niveau de décomposition des indicateurs. Il existe trois niveaux d indicateurs de performance évaluant les catégories de performance : - Le niveau 1 est dit stratégique. Les indicateurs ne sont pas forcément reliés à la modélisation du processus. Ce niveau permet d établir le diagnostic global de la santé de la SC. - Les indicateurs du niveau 2 sont reliés aux processus. Ils permettent d évaluer plus finement les catégories de performance en fonction des activités. - Le niveau 3 permet de décomposer le niveau 2 pour évaluer plus finement ces indicateurs et les processus. Le tableau 2 donne la liste des indicateurs de niveau 1 et des exemples pour les niveaux 2 et 3. Tableau 2: les indicateurs de performance par niveau Niveau 1 RL1.1 Perfect order fullfillement Pourcentage de commandes délivrées complètes, dans les quantités commandées, dans les délais contractuels, au bon client et le tout sans dommage. RS1.1 Order fullfillment cycle time Temps entre la réception de la commande par l entreprise et la réception de la commande par son client. AG1.1 Upside supply chain flexibility Nombre de jours requis pour arriver à délivrer une quantité de produits avec une augmentation non planifiée de 20% de celle-ci. AG1.2 Upside SC adaptability Augmentation maximum de la quantité à délivrer pouvant être réalisée en 30 jours. AG1.3 Downside supply chain adaptability La diminution maximale de quantité déjà commandées sur 30 jours sans induire de coûts. CO1.1 SC management costs Somme des coûts associés aux processus présents dans la SC CO1.2 Costs of goods solds Coûts associés aux achats de matières premières et à la production (couts directs et indirects). AM1.1 Cash -to-cash Cycle time Temps mis pour qu'un investissement de matière première retourne à l'entreprise. AM1.2 Return on SC fixed assets Retour sur investissement des actifs immobilisés de la SC (machines, outils..). AM1.3 Return on working capital Retour sur l'investissement du besoin en fond de roulement (working capital). Capacité du revenu net (sans les couts) à couvrir le besoin en fond de roulement. R.L 2.1 % of order delivered in full R.L3.3 3 R.L3.3 5 Delivery item accuracy Delivery quantity accuracy Niveau 2 Pourcentage des commandes reçues par le client avec les bonnes quantités commandées Niveau 3 Pourcentage des commandes où chaque produit commandé est livré et sans produits supplémentaires Pourcentage des produits commandés où la quantité correspond à la commande 30

32 2.2 La méthode expérimentale La méthode expérimentale suivie est en partie tirée de la méthode proposée par le SCC [18] et s appuie sur le modèle SCOR version 9.0 [17]. Les étapes ont été sélectionnées en fonction de leurs pertinences par rapport au cas d application et aux ressources (de temps et d informations) présentent lors du PFE. Les étapes tirées de [18] sont les étapes 1 à 4. La méthode expérimentale suivie au cours de ce PFE est composée de 5 étapes : - Etape 1 : détermination du champ d application, - Etape 2 : le SCORCARD des indicateurs de performance de niveau 1, - Etape 3 : le «AS IS» du processus, - Etape 4 : les indicateurs de performance de niveaux 2 et 3, - Etape 5 : étude de l agilité Etape 1 : détermination du champ d application L étape 1 est la détermination du champ d application du modèle. Cette étape se fait à l aide d une matrice de description de la Supply Chain permettant de déterminer le nombre et la taille des Supply Chain dont est membre l entreprise étudiée. La matrice se présente sous forme de tableau. Il est préconisé de lister en colonnes les différents marchés, clients, géographies ou pays. Les colonnes peuvent correspondre à des regroupements si les commandes appartiennent à une même Supply Chain, c est-à-dire si les commandes sont traitées de la même manière. Puis, les différents produits, familles de produits ou services sont listés en lignes. Une fois la structure du tableau mis en place des croix sont cochées correspondant aux différentes Supply Chain traversant l entreprise. Cette matrice permet de mettre en évidence le premier champ d application du modèle lorsqu une entreprise souhaite démarrer l application de SCOR. Le cas d étude dans la suite de la méthode correspond aux Supply Chain les plus représentatives de l entreprise en termes d activités, de volumes et de chiffre d affaires Etape 2 : le SCORCARD des indicateurs de performance de niveau 1 L étape 2 porte sur la mise en place du tableau d indicateurs (SCORCARD) de niveau 1. La première phase de ce travail consiste à définir le nombre de tableaux à mettre en place. La méthode préconise de mettre en place un tableau pour chaque Supply Chain mise en évidence dans la matrice de la Supply Chain pour le cas d étude. La seconde phase correspond à l identification des indicateurs de niveau 1 à mettre en place. Il est aussi nécessaire de prendre en compte la faisabilité de la collecte des données pour les mesures lors du choix des indicateurs Etape 3 : le «AS IS» du processus L étape 3 porte sur la représentation du «AS IS» permettant la modélisation du processus dans l état actuel. Cette représentation permet de mettre en évidence les flux circulants dans la Supply Chain. La première phase de cette étape est l élaboration d une «geographic map» représentant, sur une carte, les membres de la Supply Chain étudiée ainsi que les flux les liants. La seconde phase de cette étape est l élaboration du «thread diagram». 31

33 Le «thread diagram» est le diagramme de représentation complète des processus de la Supply Chain, client et fournisseur inclus et cela au niveau 2 des processus du modèle. La troisième phase de cette étape est la description du processus au niveau 3 : «process diagram». Le «process diagram» est une représentation graphique des processus composant la Supply Chain. La sélection des processus doit être faite selon la description des activités qu ils représentent. Cette description permet d identifier les entrées et sorties de chaque processus. Cela permet aussi de mettre en évidence les flux de matières et d informations traversant les processus. Le «process diagram» se fait à l aide d interviews sur le terrain des divers acteurs concernés par le processus. Le modèle propose un modèle type sous forme de tableau comprenant la fonction de la personne interviewée, les entrées et sorties du processus, les étapes du processus et les technologies utilisées. L étape s achève sur la mise en évidence des acteurs du processus Etape 4 : les indicateurs de performance de niveaux 2 et 3 La quatrième étape porte sur la mise en place des indicateurs de performance de niveaux 2 et 3. Pour chaque indicateur trois points ont été mis en évidence : - l indicateur est applicable ou non au cas d étude ; - la pertinence de l indicateur, c est-à-dire sera-t-il intéressant de le suivre, permettra-til de mettre des points clefs en évidence - L indicateur est déjà présent chez FM Logistic ou un équivalent est mesuré Etape 5 : Etude de l agilité Le modèle SCOR permet de répondre à la question du choix de la mesure. Le choix ne permet pas l évaluation exhaustive d une performance clef pour l entrepôt logistique : l agilité. Un autre choix de mesure est étudié. La première phase de cette étude est une étude bibliographique permettant de définir le terme «agilité» et un indicateur permettant la mesure de ce phénomène. La seconde phase est un cas d application de l indicateur sur l année 2011 pour la préparation des commandes de colis. 32

34 3. Première partie des résultats de l application au cas d étude 3.1 Etape 1 : détermination du champ d application Dans le cas d application traité, la matrice représentative de la Supply Chain est composée en colonnes des clients de la plateforme de Brumath et en lignes les activités présentent sur la plateforme. Le client le plus représentatif de la plateforme est le client C. Le champ d application du modèle SCOR est limité à ce client. Le client C est celui pour lequel toutes les activités proposées par FM Logistic sont réalisées. En termes de chiffre d affaires et de volumes, ce client est un des plus importants de la plateforme. L étude est menée plus particulièrement sur les activités d entreposage (manutention de palette et stockage) et de préparation de commande. Tableau 3 : Matrice représentative de la SC zone géographique Activités Plateforme Haut-Rhin Brumath Clients A B C D E F G H I J K L M Transport x x x x x x x x Entreposage x x x x x x x x x x x x x Picking x Co-manufacturing x x Co-packing x x x 3.2 Etape 2 : le SCORCARD des indicateurs de performance de niveau 1 L étape 2 porte sur l élaboration d un SCORCARD composé de 10 indicateurs. La méthode préconise de mettre en place un SCORCARD par SC. L étude porte sur les activités d entreposage et de picking, deux tableaux pourraient donc être mise en place. Afin de mettre en évidence ces deux tableaux, pour chaque indicateur plusieurs points ont été étudiés : - la présence de l indicateur chez FM Logistic ; - la pertinence de l indicateur quant à l application dans un entrepôt logistique ; - la distinction de l indicateur entre les activités de picking et d entreposage ; - la possibilité de calcul de l indicateur RL 1.1 Perfect order fullfillment L indicateur «perfect order fulfillment» est le pourcentage de commandes délivrées complètes, dans les quantités commandées, dans les délais contractuels, au bon client et le tout sans dommage. Il porte parfois l appellation de taux de service dans les entreprises. Un des engagements de FM Logistic envers ses clients est la livraison dans les délais et conforme à la commande. L indicateur «Perfect order fullfillment» est un indicateur contractuel pour FM Logistic. Il est appelé taux de qualité. Cet indicateur est calculé grâce au suivi des litiges tenu par le responsable client. Les litiges sont répertoriés par date, le responsable du litige ainsi que sa cause sont indiqués. Un litige peut être, par exemple, un colis manquant dans la préparation d une commande pour un supermarché. L indicateur est 33

35 décomposé en deux. Le taux de qualité amont concerne les flux avec le client de FM Logistic. Et le taux de qualité aval concerne les flux avec les clients du client FM Logistic. SCOR préconise de faire un tableau par SC. Deux indicateurs sont donc à mettre en évidence, un pour l entreposage et un pour le picking. Ils sont individuellement calculables grâce au fichier répertoriant les litiges qui met en évidence les activités concernées par le litige. Au vu de la précision de la liste des litiges, les indicateurs pourraient être calculés jusqu au niveau 3 du modèle SCOR. Le niveau 3 décompose l indicateur de niveau 1 suivant si les litiges sont de l ordre d un problème de quantité, de documentation, de qualité ou de délai RS 1.1 Order fulfillement Cycle time L indicateur «order fulfillment cycle time» est une mesure du temps entre la réception de la commande client par l entreprise et la réception de la commande chez le client. Cette mesure apporte une vision large du processus car le temps entre la prise de commande et l exécution effective de celle-ci est prise en compte. En effet, le client influera sur l indicateur selon l anticipation prise sur sa commande. SCOR propose de décomposer l indicateur en «order fulfillment process time» et «order fulfillment dwell time». Les «dwell time», ou temps de pause, sont des temps où il n'y a pas d'activité imposée par le client et dont l entreprise n est pas responsable. Ces temps sont différents du temps de non valeur ajoutée dû à l'inefficacité de l'entreprise. L indicateur «order fulfillment process time» est le temps d exécution de la commande. FM Logistic ne possède pas de mesure de temps dans ses indicateurs de performance. L indicateur proposé par le modèle SCOR est applicable. Au premier niveau du modèle SCOR, l indicateur est une mesure du temps entre la prise de commande et la livraison. Chez FM Logistic, le transporteur prend rendez-vous la veille et la commande sera traitée le lendemain, la valeur de l indicateur est d environ une journée. On peut décomposer l indicateur en un «dwell time» qui est le temps entre la prise de rendez-vous et l arrivée du camion. FM n est pas responsable de cette perte de temps qui peut être par exemple être dû au transport car les marchandises peuvent provenir de la France entière. La seconde partie de l indicateur est l «order fulfillment process time» qui est le temps entre le début de la préparation de la commande et le départ du camion. L indicateur «order fullfillment cycle time» représente une somme de temps, il peut donc être calculé indépendamment pour les deux activités de picking et entreposage. Une fois le processus modéliser ce temps peut être décomposé suivant les activités du processus. Grâce au logiciel WMS les données temporelles sont récupérables. En effet, ce logiciel permet le suivi en temps réel des opérations. On retrouve l'heure de d'arrivée et du départ du camion, et les heures de chaque action réalisée afin de mener à bien la commande AG L agilité L agilité est mesurée à l aide de trois indicateurs. L indicateur «Upside supply chain flexibility» est le nombre de jours requis pour arriver à délivrer une quantité de produits avec une augmentation non planifiée de 20% de celle-ci. L indicateur «Upside SC adaptability» 34

36 représente l augmentation maximum de la quantité à délivrer pouvant être réalisée en 30 jours. L indicateur «Downside supply chain adaptability» représente la diminution maximale de quantité déjà commandées sur 30 jours sans induire de coûts. FM Logistic ne possède pas d indicateur de performance mettant en évidence les variations de volume. Les fluctuations de sa charge sont journalières et non négligeables. Contractuellement, la variation de la charge imposée par le client ne doit pas dépasser les 20%. Des fluctuations de cet ordre sont quotidiennes et sont très souvent largement supérieure. De plus, les échelles de temps (30 jours) sont trop grande, les commandes étant traitées obligatoirement dans la journée. Les indicateurs dans la catégorie agility proposés par le modèle ne sont donc pas applicables car les faits sont quotidiens et de plus grande importance CO les coûts CO 1.1 SC management Costs L indicateur «SC management costs» est la somme des coûts associés aux processus présents dans la SC. Il se calcule de la manière suivante : ventes - marges - coûts commerciaux (coûts de distribution, vente). FM Logistic possède des indicateurs de performance concernant les finances, comme par exemple le chiffre d affaires ou le résultat. Les coûts ne sont cependant pas mis en évidence. L indicateur proposé par SCOR est calculable grâce à une fine décomposition des coûts dans la comptabilité analytique de la plateforme. Cependant cette décomposition ne permet pas de séparer le picking de l entreposage car il y a un partage de ressources comme par exemple les caristes. Dans la comptabilité analytique les ventes correspondent au CA brut (entreposage et manutention), la marge correspond au résultat opérationnel (entreposage et manutention) et les coûts commerciaux correspondent aux coûts de sièges. Une fois le processus modélisé la décomposition des coûts peut être faite suivant les sous-processus. Les chiffres étant confidentiels, les calculs n ont pas été menés CO1.2 Costs of goods solds L indicateur «Costs of goods solds» représente les coûts associés aux achats de matières premières et à la production (couts directs et indirects). Il se calcule de la manière suivante : coûts de matières premières ajoutés aux coûts de main d'œuvre de production et ajoutés aux coûts indirect de production. L indicateur «Cost of goods sold» est proposé pour évaluer les coûts du processus Make uniquement. Ce processus n est pas présent dans le cas d application. Cet indicateur est toutefois pertinent pour l entrepôt car la masse salariale est l un des coûts les plus importants. Les coûts sont là aussi mis en évidence dans la comptabilité analytique. Les coûts de matières premières correspondent aux coûts des consommables. Ces coûts sont faibles, les consommables sont des étiquettes et du film plastique. FM ne possède pas de matière première comme utilisée en production, celles-ci appartiennent à ses clients. Les coûts de main d œuvre correspondent au salaire de production et aux salaires de structure 35

37 opérationnelle. Les coûts indirect et direct correspondent aux frais généraux. Les activités ne sont pas dissociables car elles utilisent les mêmes ressources. Les chiffres étant confidentiels, les calculs n ont pas été menés. FM Logistic possède un indicateur équivalent qui est la main d œuvre direct sur le CA, qui permet de mettre en évidence la part la main d œuvre dans le CA AM le management des actifs AM1.1 Cash -to-cash Cycle time L indicateur «cash-to-cash cycle time» représente le temps mis pour qu'un investissement de matière première revienne à l'entreprise (figure 10). Pour les services, c est le temps entre le payement pour des ressources consommées et le payement du client en retour. Plus le cycle est long plus il est nécessaire d'avoir de la trésorerie pour payer. Cet indicateur permet de mettre en évidence la gestion du besoin en fond de roulement des entreprises. Figure 10 : décomposition du temps de cycle L indicateur «Cash-to-cash Cycle time» n est pas applicable aux plateformes car cellesci ne gèrent pas leur trésorerie. La trésorerie est gérée par le groupe FM Logistic AM1.2 Return on SC fixed assets L indicateur «return on SC fixed assets» correspond au retour sur l'investissement des actifs immobilisés de la SC (machines, outils..). Il permet de répondre à la question suivante : est-ce que le profit engendré a permis de rentabiliser, de supporter l'investissement dans les actifs immobilisés. Il se calcule de la manière suivante : la marge de la SC sur actifs immobilisés. Les contrôleurs de gestion des plateformes reçoivent annuellement les actifs immobilisés de leur plateforme. Les activités ne sont pas séparables car là aussi elles utilisent les mêmes actifs immobilisés. Un tel indicateur n est pas présent chez FM Logistic et sa pertinence a été mise en évidence avec l aide du contrôleur de gestion du groupe. Les chiffres étant confidentiels, les calculs n ont pas été menés AM1.3 Return on working capital Retour sur l'investissement du besoin en fond de roulement. Il se calcule de la manière suivante : stock ajouté aux créances en soustrayant les dettes fournisseur. 36

38 Présence chez FM Pertinence pour FM Calculable Distinction des activités Entreposage seul valeur Le directeur de plateforme est en charge des créances, il se doit de relancer les clients et d'être payé. L indicateur est calculable grâce à la comptabilité analytique. Les activités ne sont pas séparables car là aussi elles utilisent les mêmes ressources. Les chiffres étant confidentiels, les calculs n ont pas été menés Le SCORCARD du cas d application Après une étude de chaque indicateur, un SCORCARD pour le cas d application est mis en place. Le tableau suivant met en évidence certains points de l étude menée. Pour chaque indicateur, la présence ainsi que la pertinence de l indicateur chez FM Logistic sont étudiées. De plus, la méthode souligne le fait qu il est nécessaire de vérifier les possibilités de calcul des indicateurs avant leur mise en place. L étude a été menée sur les activités de picking et d entreposage. Ces activités utilisant les mêmes ressource, par exemple les mêmes caristes, il est impossible de calculer séparément certains indicateurs. Cependant, certains bâtiments ne possédant que l activité d entreposage, une étude sur l application des indicateurs à l entreposage seul a été menée. Les valeurs des indicateurs de coûts et de management des actifs ne seront pas divulguées. Sur les 10 indicateurs de niveau 1, un seul indicateur (Perfect order fullfillment) est déjà présent chez FM Logistic et cinq sont pertinents quant à leur application dans un entrepôt logistique (Order fulfillement Cycle time, SC management costs, Cost of goods sold, Return on fixed assets et Return on working capital). Tableau 4: SCORCARD FM Indicateurs Perfect Order fulfillement 99,5% Order fulfillement Cycle time 1 jour Upside SC Flexibilty Upside SC Adaptability Downside SC Adaptability SC management Cost Cost of goods sold Cash -to-cash Cycle time Return on SC Fixed Assets Return on Working capital Les indicateurs déjà présents chez FM FM Logistic suit un tableau de bord d indicateurs de performance pour la plateforme (Annexe 7.1). FM Logistic classe ses indicateurs par services ou fonctions et non par catégories de performance sauf pour ce qui est de la qualité. Les indicateurs en bleu sont ceux remontés au groupe FM Logistic mensuellement. Les indicateurs choisis dans ce tableau ne représentent pas une liste exhaustive mais les indicateurs les plus importants à suivre sur la 37

39 plateforme. En effet, d autres indicateurs sont suivis par client. Ce tableau (Annexe 7.1) est donc un équivalent du niveau 1 de SCOR. Les indicateurs FM Logistic sont replacés suivant les catégories de performance du modèle sauf pour les indicateurs des fonctions RH, maintenance, sécurité, environnement et informatique. FM Logistic suit aussi différents indicateurs selon les clients. Trois indicateurs peuvent être mis au niveau 1 de SCOR : Tableau 5 : Indicateurs suivis pour un client replacé au niveau 1 et par catégories Services Nom Description Catégories Stockage Taux d'occupation Qualité Qualité Taux de service BL Taux de nonqualité colis 3.3 Etape 3 : le «AS IS» du processus Nombre d'epr occupés/ Nombre total d'epr (mesure début semaine - hors picking et zone d'attente) Nombre de BL livrés sans aucune réserve client de responsabilité Entrepôt FM / Nb total de BL livrés Nombre de colis livrés sans aucune réserve client de responsabilité Entrepôt FM / total colis livrés La troisième étape de la méthode porte sur la modélisation de l état actuel de la SC («AS IS»). Elle se compose de trois phases : «geographic map», «thread diagram» et le «process diagram» La carte géographique de la SC : «geographic map» AG RL RL Figure 11 : Carte géographique de la SC La carte précédente permet de mettre en évidence les acteurs de la SC ainsi que les flux les liant. Les premiers acteurs sont les fournisseurs de matières premières et emballages se situant en France. Les matières premières et emballages sont transportés puis stockés dans l entrepôt de FM Logistic à Brumath. Les matières premières et emballages sont envoyés vers les deux usines de production clientes de FM Logistic via des navettes. Les navettes sont par 38

40 la suite remplies de produits finis et retournent à l entrepôt de Brumath afin d y stocker les produits finis. Et enfin, les produits finis sont enfin acheminés vers les supermarchés de la France entière en passant parfois par des entrepôts intermédiaires Le thread diagram niveau 2 Le «thread diagram» est le diagramme de représentation complète de la Supply Chain, clients et fournisseurs inclus et cela au niveau 2 avec les processus du modèle. Le niveau 2 du modèle SCOR dépend de la stratégie de production. FM Logistic stock des produits qui sont produits sur prévisions et non à la commande. Dans les choix des processus, les processus choisis sont ceux concernant le «Make-to-stock». Le niveau 2 du processus concernant FM Brumath est composé des processus suivant (annexe 7.2) : - Plan P correspondant à la planification ; - Source stock product S1 correspondant à l arrivage et la mise en stock des produits ; - Deliver Stock product D1 PF, Source stock product S1, correspondant à l approvisionnement du picking ; - Deliver Stock product D1 PF correspondant à la préparation de commande au picking ; - Deliver Stock product D1 correspondant à la préparation des commandes des matières premières et emballages pour les deux usines. Le «thread diagram» permet aussi de mettre en évidence les flux d information entre les planifications Le process diagram La troisième phase du «AS IS» est la description du processus au niveau 3 : «process diagram». Cette description permet d identifier les entrées et sorties de chaque processus. Cela permet aussi de mettre en évidence les flux de matières et d informations traversant les processus. Le «process diagram» se fait à l aide d interviews sur le terrain des divers acteurs concernés par le processus. Les processus sont détaillés en annexes (9.3.1, 9.4.1, 9.5.1, 9.6.1, 9.7.1) et sont listés les tableaux de restitutions des interviewes (9.3.2, 9.4.2, 9.5.2, 9.6.2, 9.7.2). On dénombre au total 59 processus de niveaux 2 et 3. Parmi ces processus, 20 sont utilisés pour la schématisation du cas étudié Plan P Dans le processus Plan, les planifications des processus Source et Deliver sont confondues dans un unique processus. Les processus ne se déroulent pas dans l ordre préconisé par SCOR. Il est noté que le processus P2.2 : Identify, Prioritize and aggregate Product Ressources n a pas été utilisé. Le résultat de l application du modèle est le suivant, dans cet ordre : - P2.1 : Identify, Prioritize and aggregate Product Requirements : Ce processus regroupe, dans le modèle, les actions suivantes : identifier, prioriser, rassembler les sources de demandes de produits ou de service. Dans le cas d application à l entrepôt, il correspond à la prise de rendez-vous par appel téléphonique des transporteurs et l élaboration du planning du jour suivant. 39

41 - P2.4 : Establish Sourcing Plan : Ce processus correspond dans le modèle à l établissement du planning du processus Source. Dans le cas étudié, il correspond aussi à l établissement du planning du processus Deliver. - P2.3 : Balance Product Resources with Product Requirements : Le but de ce processus, dans le modèle, est de faire correspondre les ressources aux besoins. Dans l entreprise étudiée cela correspond à la «programmation principale» qui s effectue à l aide d un logiciel. La «programmation principale» s effectue de la manière suivante : connaissant les volumes à charger ou décharger le jour suivant le logiciel en déduit le nombre de personnes nécessaires et vérifie si le nombre de personnes disponibles est suffisant Source stock product S1 Les processus proposés par le modèle sont tous utilisés sauf S1.5 : Authorize supplier payment. L ordre des processus est respecté sauf pour les processus S1.2 Receive product. Le processus Source stock product S1 se décompose de la manière suivante pour ce cas d application : - S1.2 a : Receive Product : Ce processus correspond dans le modèle aux activités de réception. Dans le cas d application, ce processus correspond aux actions liées à l arrivée du camion sur la plateforme. - S1.1 : Schedule product deliveries : Ce processus correspond dans le modèle à la planification et au management de l'exécution des livraisons. Dans le cas d étude, il correspond à la création des missions pour les caristes et contrôleurs à l aide d un logiciel. Les missions une fois créées sont envoyés sur les «scannettes» (terminaux transportables). - S1.2 b : Receive Product : Ce processus correspond dans le modèle aux activités de réception. Dans le cas étudié, il correspond aux activités de déchargement du camion effectuées par le cariste. - S1.3 : Verify product Ce processus correspond dans le modèle aux actions de vérification des produits. Le contrôleur doit s assurer que la commande corresponde au bon de livraison en termes de quantités et de références de produits. - S1.2 : Receive Product : Ce processus correspond dans le modèle aux activités de réception. Dans le cas d application, ce processus correspond aux actions liées au départ du camion sur la plateforme. - S1.4 : Transfer Product : Ce processus correspond au transfert du produit au stockage. Dans le cas étudié, il correspond aux activités de mise en rack effectuées par le cariste Deliver Stock product D1 PF et Source stock product S1PF Le réapprovisionnement du picking est une partie indépendante du processus global. Cette partie ne peut être rattachée au processus globaux tels que Source stock product ou Deliver stock product proposés par le modèle. Deux processus Deliver Stock product D1 PF et Source stock product S1 sont utilisés pour la description du réapprovisionnement du picking : 40

42 - D1.9 : Pick product : Ce processus correspond, dans le modèle, aux actions de prise du produit, puis d enregistrement de la prise, et la mise du produit sur la zone de picking. Dans le cas d étude, lorsque le seuil de réapprovisionnement du picking est atteint une mission de sortie de palettes est créée puis la palette est sortie du stock. - S1.4 : Transfer Product : Ce processus correspond, dans le modèle, au transfert du produit au stockage au niveau du picking. Dans le cas d application cela correspond aux actions des caristes prennant les palettes sorties des racks pour les placer au picking Deliver Stock product D1 PF 2 Les processus D1.1 à D1.8 ne sont pas utilisés ainsi que les processus D1.12 à D1.15. Les processus suivants sont tous utilisés et dans l ordre préconisé avec une branche en parallèle suivant le type de produits à charger. La modélisation du cas d application est la suivante : - D1.9 : Pick product : Ce processus correspond dans le modèle aux actions de prise du produit, d enregistrement de la prise et de mise du produit sur la zone de picking. Dans le cas d étude, il correspond aux actions de constitution de la commande au picking colis par colis. - D1.10 : Pack product : Ce processus correspond dans le modèle aux actions suivantes : empaqueter le produit, coller les étiquettes, amener les produits dans la zone d'expédition. Dans le cas d application, il correspond aux actions de filmage de la palette constituée de colis et à son étiquetage. En parallèle de ces deux processus sont les processus suivants : - D1.9 palette : Pick product : Ce processus correspond dans le modèle aux actions de prise du produit, d enregistrement de la prise et de mise du produit sur la zone de picking. Dans le cas d étude, il correspond à la sortie des racks des palettes homogènes, c est-à-dire de palettes complètes. Ces palettes sont déposées devant les racks. Cette action est effectuée à l aide d un tridirectionnel conduit par un cariste différent de celui du picking. - D1.10 : Pack product : Ce processus correspond dans le modèle aux actions suivantes : empaqueter le produit, coller les étiquettes, amener les produits dans la zone d'expédition. Dans le cas d application, ce processus correspond au déplacement des palettes des racks vers le quai par un cariste. En effet, le tridirectionnel ne peut aller directement sur le quai. FM Logistic possède sur d autres plateformes d autres ressources telles que l élévateur à mat rétractable qui peut aller sur le quai. - D1.10 : Pack product : Ce processus correspond dans le modèle aux actions suivantes : empaqueter le produit, coller les étiquettes, amener les produits dans la zone d'expédition. Le modèle SCOR ne mettant pas en évidence une action de contrôle à proprement dite ce processus a été choisi dans notre cas pour modéliser le contrôle. - D1.11 : Load vehicle and generate shipping docs 41

43 Ce processus correspond dans le modèle et dans le cas d étude aux actions de chargement du camion et de génération des documents Deliver Stock product D1 Un deuxième processus Deliver Stock product D1 est nécessaire pour modéliser le processus global. Il correspond à la livraison de matières premières et d emballages à l usine cliente de FM Logistic. Comme précédemment les processus D1.1 à D1.8 ne sont pas présents. Cependant, FM Logistic assure le processus D1.12 par le biais de navette entre l usine et la plateforme. Les processus D1.13 à D1.15 ne sont pas utilisés. Le processus du cas d étude est modélisé de la manière suivante : - D1.9 : Pick product : Ce processus correspond dans le modèle aux actions de prise du produit, d enregistrement de la prise et de mise du produit sur la zone de picking. - D1.11 : Load vehicle and generate shipping docs : Ce processus correspond dans le modèle et dans le cas d étude aux actions de chargement du camion et de génération des documents. - D1.12 : Ship product Ce processus correspond dans le modèle et dans le cas d étude au transport du produit. 3.4 Etape 4 : les indicateurs de performance de niveaux 2 et 3 La quatrième et dernière étape porte sur la mise en place des indicateurs de performance de niveaux 2 et 3. Pour chaque indicateur trois points sont mis en évidence : - l indicateur est applicable ou non au cas d étude ; - la pertinence de l indicateur, est-t-il intéressant de le suivre, permet-t-il de mettre des points clefs en évidence ; - l indicateur est déjà présent chez FM Logistic ou un équivalent est mesuré. Tableau 6 : Récapitulatif du nombre d'indicateurs niveau 1 P2-4 S1 D1 D1 PF S1 PF D1 PF 2 TOTAL (%) nb total d'indicateurs par processus nb d'indicateurs applicables ,68 nb d'indicateurs pertinents ,36 nb d'indicateurs déjà présent ,79 nb d'indicateurs équivalent chez FM ,48 Equivalents et présents 21 27,27 Pour les trois niveaux du modèle, 51,68 % des indicateurs sont applicables et parmi ces indicateurs applicables 27,27% sont déjà présents ou possèdent un équivalent chez FM Logistic. Les indicateurs apportés par le modèle sont majoritairement des indicateurs de coûts et de temps de cycle. Les indicateurs déjà présents chez le prestataire logistique sont classables dans les catégories de performance de SCOR. 42

44 Les indicateurs mise en évidence sur la schématisation du processus en annexes (9.3.1, 9.4.1, 9.5.1, 9.6.1, 9.7.1) sont les indicateurs pertinents et les équivalents de FM Logistic. Le détail du choix des indicateurs est listé dans des tableaux en annexes (9.3.3, 9.4.3, 9.5.3, 9.6.3, 9.7.3) Plan P Les planifications des processus Source stock product et Deliver stocked product sont traitées dans le même processus. Les indicateurs correspondant aux processus Plan Source et Plan Deliver sont étudiés. Au niveau 2, un seul indicateur est retenu comme pertinent. L indicateur de coût du processus de planification est une conversion du temps de travail en valeur monétaire. En effet, les principales sources de coûts sont les salariés. Au niveau 3, l indicateur «Forecast accuracy» permet de mettre en évidence les rendezvous imprévus. Ces rendez-vous sont traités dans la journée si les ressources en temps de travail sont suffisantes. Cet indicateur permet à FM Logistic de mesurer les imprévus de son client et de mettre en évidence ses capacités d adaptation face à un imprévu. Le processus P2.3 est le processus à grande valeur ajoutée pour le processus Plan. Sa performance est mesurée en termes de «cycle time» et de «coûts». Aucun équivalent n est présent chez FM Logistic pour ce processus Source stock product S1 Au niveau 2, deux temps de cycle sont mesurés. L indicateur «order fulfillment cycle time» correspond au temps passé à quai pour le camion. En effet, moins le camion passe de temps à quai plus il peut consacrer son temps au voyage. L indicateur «Source cycle time» est le temps entre l arrivée du camion et la mise en stock. Certain client exige d avoir une mise en stock rapide afin de suivre les niveaux de stock en temps réel. Le troisième et dernier indicateur mis en évidence est la somme des coûts du processus. Au niveau 3, l indicateur «%Orders/Lines Received On-time to demand requirement» correspond au pourcentage de camions à l heure. En effet, si les transporteurs ne sont pas à l heure un retard est pris et subit par FM Logistic. Le processus S1.2b est évalué par trois indicateurs. L indicateur «%Orders/Lines Received On-Time To demand Requirement» correspond au déchargement du camion dans les temps. L indicateur «costs» a pour valeur, en majeure partie, le temps de travail du cariste qui décharge. L indicateur «cycle time» donne le temps de déchargement du camion. Le processus S1.3 correspond au processus de contrôle, deux indicateurs sont mis en évidence pour ce processus. L indicateur «%Orders/Lines received defect free» correspond au nombre de palettes déchargées sans casse. Et l indicateur «%Orders/Lines Received with Correct content» correspond au nombre de palettes avec les bonnes références et les bonnes quantités. Ces deux indicateurs sont déductibles du suivi de la qualité de FM Logistic. Le processus S1.4 est évalué à l aide de deux indicateurs. L indicateur «%Product Transferred On-time to demande requirement» correspond au transfert du produit en stock dans les temps. Et l indicateur «%Product Transferred without transaction errors» correspond au nombre de palettes mises en stock au 43

45 mauvais emplacement. En effet, un mauvais rangement engendre une perte de temps au moment de la sortie de la palette si elle n est pas à la place attendue. Au niveau 2, FM Logistic possède déjà l indicateur «%Orders/Lines Received On-time to demand requirement» qui est nommé «Respect des heures de RDV par les transp. Flux entrants». Au niveau 3, dans le processus S1.2b, FM Logistic mesure une «efficacité de déchargement» qui correspond au nombre de camions déchargés en moins d une heure et demi qui est donc le même indicateur que «%Orders/Lines Received On-Time To demand Requirement». L indicateur «productivité de déchargement» correspond au nombre de palettes déchargées par heure et est un équivalent du «cycle time» de S1.2b. Cette mesure, contrairement à celle d un temps s affranchie du volume. En effet, un déchargement ne prend pas le même temps si le volume est différent Deliver Stock product D1 PF et Source stock product S1PF Au niveau 2, aucun indicateur n est retenu. Au niveau 3, l indicateur «%Product Transferred without transaction errors» mesure les erreurs de placement des palettes au picking. En effet, ces erreurs peuvent engendrer des pertes de temps ainsi que d autres erreurs de préparation de la commande. FM Logistic mesure la productivité de réapprovisionnement du picking en nombre de palette par heure Deliver Stock product D1 PF 2 Au niveau 2, deux indicateurs sont mis en évidence. L indicateur «Perfect order fulfillment» correspond aux commandes conforment en quantité, références et délais. En effet, FM logistic donne un service à son client qui est la préparation de commande. Ce service étant le cœur du métier de FM Logistic, il se doit d être rendu correctement. Le second indicateur est le «cycle time» qui correspond au temps entre le début de la préparation de la commande et le départ du camion. Il faut cependant noter que la valeur de cet indicateur dépend du volume chargé. Au niveau 3, deux indicateurs sont mis en évidence pour le processus correspondant au chargement D1.11. L indicateur «Delivery Performance to custumer commit date» correspond aux camions chargés dans les temps. L indicateur «cycle time» correspond au temps de chargement du camion. L indicateur «Perfect order fulfillment» est déjà mesuré par FM Logistic, il correspond au taux de qualité amont. FM logistic fait là aussi des mesures de productivité appelée TPE. Au niveau 2, le processus D1.9 est évalué de manière équivalente en mesurant une productivité qui permet de s affranchir du volume contrairement à l indicateur «cycle time». FM Logistic possède deux indicateurs permettant de mesurer la performance du processus D1.11. L indicateur «efficacité de chargement» correspond aux camions chargés en moins de une heure et demi. L indicateur «productivité de chargement» correspond au nombre de chargées par heure. FM Logistic possède aussi un autre indicateur qui est le respect des rendez-vous par les transporteurs. FM Logistic mesure le «Taux de rupture en entrepôt». Cet indicateur correspond au nombre de colis à préparer non disponibles en stock physique 44

46 sur nombre total de de colis à préparer. Il est placé au processus D1.9PFa et dans la catégorie de performance Supply Chain Responsiveness Deliver Stock product D1 Au niveau 2, l indicateur «Perfect order fulfillment» a été choisi pour les mêmes raisons que le processus précédant ainsi que l indicateur «cycle time». Au niveau 3, un seul indicateur est retenu «Delivery Performance to custumer commit date», il correspond aux camions chargés dans les temps. FM Logistic mesure le taux de qualité amont et l efficacité de chargement comme dans le processus précédant. 45

47 4. Apports et limites du modèle SCOR Une fois cette étude faite sur le cas d application une interprétation des résultats est menée. Cette interprétation permet de mettre en évidence les apports et limites du modèle SCOR quant à son application à un entrepôt logistique presté. Des réponses aux questions posées en introduction dans la problématique scientifique sont traitées. 4.1 Apports Quoi mesurer? SCOR apporte des indicateurs de performance et procure des catégories de performance permettant de classifier ces indicateurs. L apport d indicateurs et de catégories de performance permet de répondre à la question du choix de la mesure. FM Logistic ne possède pas tous les indicateurs préconisés par SCOR. Après un choix suivant leurs pertinences une liste d indicateurs est mise en évidence. Les catégories de performance mettent en exergue des points incontournables que le prestataire logistique se doit d améliorer pour être plus performant que ses compétiteurs. Les catégories de performance permettent de classifier les indicateurs non présents dans le modèle SCOR mais présents chez FM Logistic. Cette vision par catégories de performance est différente de la vision par fonction ou service. La vision par fonction ne permet pas d obtenir une vision globale de la performance. En effet, chaque service s améliore indépendamment sans réaliser son action sur la performance du système global. Le modèle SCOR apporte des indicateurs évaluant la performance du client. Par exemple, l indicateur «%Orders/Lines Received On-time to demand requirement» dans le processus S1.2a mesure la ponctualité des transporteurs. Ces indicateurs permettent de mettre en évidence les sources de non performance et les acteurs de la supply chain qui en sont responsables Structure et modélisation Le «thread diagram» permet d identifier les acteurs de la supply chain. Ce graphique permet de positionner FM Logistic dans sa Supply Chain. La connaissance des interlocuteurs est importante afin de cerner les frontières de l entreprise et les liens unissant les différentes entreprises. La modélisation du processus permet de comprendre son fonctionnement. Une observation sur le terrain permet aussi d en comprendre son fonctionnement cependant la modélisation du processus permet de figer un état actuel. Cette description permet d identifier les entrées et sorties de chaque processus. Elle permet aussi d observer les flux de matières et d informations traversant les processus. La décomposition du modèle SCOR, en processus, indicateurs associés et niveaux, apporte une structure pour l évaluation de la performance. Cette structure va permettre entre autres de répondre à la question suivante, où mesurer. 46

48 4.1.3 Où mesurer? Les indicateurs sont classifiés par niveaux selon leur position dans le processus. Le positionnement de ces indicateurs sur la modélisation du processus apporte une réponse à la question du positionnement de la mesure. FM Logistic possède des listes d indicateurs qui ne permettent pas directement de visualiser la partie du processus concerné. Une étude de la définition de l indicateur est en effet nécessaire pour savoir à quelle activité ils se rapportent. La schématisation visuelle du modèle SCOR permet de localiser les points de mesure et donc par la suite les points de non performance Corrélations entre les indicateurs de performance La classification par niveaux et par catégories de performance permet de suivre la propagation des indicateurs sur le processus. Par exemple, la décomposition en coûts permet de naviguer sur le processus pour trouver des causes de surcoûts car les indicateurs s additionnent niveau par niveau. De part cette structure, les corrélations entre indicateurs d une même catégorie sont mises en évidence. La propagation et les corrélations entre indicateurs apportent une vision globale de l évaluation de la performance du processus La standardisation Le degré de précision des définitions du modèle SCOR apporte un langage commun. Ce langage commun permet la standardisation du vocabulaire. Il améliore la communication entre les acteurs du processus. Ce langage permet par la suite, dans notre cas, un benchmark entre les clients de la plateforme puis entre plateformes du prestataire logistique La simulation Une fois le modèle SCOR mis en place, la simulation de nouveaux scénarios est possible. L évaluation de la performance répartie sur le processus permet de mettre en évidence les points de non performance. Une fois ces points repérés, il reste à définir les changements à mettre en place pour arriver aux objectifs de performance fixés. Ces changements peuvent être évalués de par leurs impacts sur le processus. 4.2 Limites Le modèle SCOR possède des limites engendrant des manques par rapport aux besoins d évaluation de la performance dans un entrepôt logistique Structure et modélisation Tous les processus et sous-processus proposés par SCOR dans le niveau 3 ne sont pas choisis pour le cas d application. La méthode préconise de faire des choix suivant les activités présentes. Le choix se fait à l aide de la définition décrivant le contenu des processus dans le modèle. Certaines activités présentes peuvent appartenir à différents processus. Le choix de l affiliation de ces activités est délicat. Par exemple, dans le processus S1, une redondance de l utilisation du processus S1.2 : Receive Product est observée. Dans le cas étudié certaines actions ne correspondant à aucun des processus préconisés sont placées dans le processus S1.2. En effet, la définition de ce processus étant très générale, ce processus est le plus adapté 47

49 pour la modélisation de ces actions. Dans le processus Deliver Stocked product, SCOR ne met pas en évidence un processus de contrôle spécifique. Cependant, ce processus est très important pour FM logistic qui se doit de livrer dans les bonnes quantités les bonnes références. Un processus a donc été choisi pour mettre en évidence le contrôle, D1.10 : Pack product. Ce processus correspond le mieux à cette activité et se situe dans l ordre logique du processus Deliver Stocked product. Le cas d application permet de mettre en évidence des structures de processus particulières non préconisées par le modèle. Le modèle préconise de mettre un place une planification par processus. Cependant, les planifications des processus Source et Deliver sont confondues dans un unique processus car les ressources de ces processus sont communes. En effet, ces ressources sont des personnes qui sont gérées par bâtiment. La planification est faite au même moment que ce soit des commandes à livrer ou une mise en stock de produits. La mise en place de deux processus différents est donc redondante. Le réapprovisionnement du picking est un processus à part entière qui ne peut être rattaché aux processus Source Stock product ou Deliver stock product. En effet, ce processus ne s effectue pas à chaque commande mais suivant un seuil de réapprovisionnement. Une fois le seuil de réapprovisionnement atteint une mission est donnée à un cariste particulier pour descendre les palettes des racks. Par la suite, un autre cariste vient replacer les palettes dans la zone de picking. Deux processus sont adaptés pour décrire ce processus. Le processus D1.9 : Pick product est choisi dans le processus Deliver stock product car il correspond à une action de livraison. Le processus S1.4 : Transfer Product est choisi dans le processus Source Stock product car il correspond à une action d approvisionnement. Suivant le type de flux, deux processus de livraison (Deliver) sont mis en évidence. Le processus D1PF2 correspond aux flux amonts vers les supermarchés et le processus D1 correspond aux flux avals vers les usines. Dans le processus D1PF2, suivant le type de produits, colis ou palettes complètes, le processus est différent. Ces processus s effectuent en parallèles. Ils ont donc été modélisés en parallèle avec les mêmes processus en respectant l ordre préconisé par le modèle. Le deuxième processus Deliver stock product D1 est différent du précédant car il correspond à un autre type de flux. Les produits sont des palettes complètes qui ne nécessitent pas d être refilmer il n y a donc pas de processus D1.10 pack product. Le processus D1.12 est présent car FM Logistic gère les navettes entre le client et l entrepôt. On remarque que certains processus ne sont pas applicables au cas d étude. Le prestataire logistique ne possède pas le stock qu il entrepose. Il rend un service moyennant finance à un client qui produit le stock à entreposer. Le prestataire logistique ne fonctionne pas exactement comme un entrepôt classique qui serait affilié à une chaine de production dans une entreprise. Le processus Plan ne se déroule pas dans l ordre préconisé par le modèle. Cela vient du fait que lors de la prise de rendez-vous des transporteurs, FM Logistic ne peut refuser des rendezvous. En effet, FM Logistic ne contrôle pas la production, ni l arrivage des matières premières, ceux-ci étant contrôlés et planifiés par son client. FM Logistic est contraint par les commandes du client, le prestataire doit donc adapter sa capacité à la charge donnée sans 48

50 pouvoir modifier cette dernière. Dans le processus S1, le processus S1.5 : Authorize supplier payement n est pas utilisé. En effet, FM Logistic ne doit pas payer son client pour les produits qui arrivent en stock. C est le client qui paye un service à FM Logistic. Le payement est effectué dans sa globalité en fin de mois et non à chaque arrivée de produit. Dans la description du processus Plan pour ce cas d application, le processus P2.2 : Identify, Prioritize and aggregate Product Ressources n apparait pas. En effet, le chargement ou déchargement de palettes ne nécessite aucune matière première spécifique mise à part la gestion du film et des étiquettes. Cette gestion étant simple, elle est faite globalement pour toute la plateforme. Les processus D1.1 à D1.8 n ont pas été utilisés. Ils sont présents dans le modèle pour les entreprises qui vendent leurs produits. FM Logistic ne vend pas un produit mais rend un service à son client. Le début du processus est à la charge de son client. De même, les processus D1.12 à D1.15 liés au transport et à l acheminement des produits ne sont pas assurés par FM Logistic mais par les transporteurs choisis par son client. Le modèle SCOR n apporte pas de formalisme permettant la schématisation du niveau 4. La méthode précise cependant que cette étape est importante et qu elle dépend de l entreprise modélisée. La navigation dans la structure apportée par le modèle SCOR nécessite sa représentation complète sur papier, prenant dans notre cas les dimensions d un A0 uniquement pour un client. D une part si l étude est étendue à toute la plateforme, le dessin complet est difficile à obtenir de par sa taille et rend la navigation dans le système complet longue et ardue Standardisation SCOR apporte des noms aux processus. Comme l affiliation n est pas évidente pour certains processus, les noms ne caractérisent pas le contenu du processus. Les noms des processus au niveau 3 sont changés par des termes plus communs à l entreprise. Cependant, la question suivante peut être posée : le modèle doit-il s adapter à l entreprise ou inversement? Lorsque les habitudes de l entreprise sont ancrées, il est difficile d en bouleverser le vocabulaire par exemple. Cependant, l essentiel réside dans le fait de posséder un langage standardisé au sein d une même entreprise. L utilisation du standard SCOR permet cependant la communication avec d autres entreprises qui utilisent un même vocabulaire Quoi mesurer? Bien que le modèle apporte des indicateurs de performance certains processus ne sont pas évalués. De plus, les catégories de performance ne sont pas toutes évaluées. L observation des schémas en annexe met en évidence les manques d indicateurs. Il est noté que la catégorie de performance agilité ne possède pas d indicateur de performance applicable à l entrepôt logistique. Certains processus ne correspondent qu en partie aux activités le composant. Pour ces processus, les indicateurs ne permettent pas d évaluer leur performance. De plus, lors d une utilisation successive du processus tel que le processus S1.2 dans le Source stocked product S1 une redondance des indicateurs applicables est notée. 50% des indicateurs ne sont pas 49

51 applicables à notre cas d étude car le prestataire logistique propose un service aux entreprises mais ne possède ni le stock entreposé, ni sa gestion. Deux activités sont étudiées l entreposage et le picking. La segmentation de ces deux activités en termes d évaluation de la performance n est pas toujours possible comme le préconise le modèle. En effet, possédant des ressources communes les calculs ne sont pas dissociables. Cependant, la performance d un entreposage seul est évaluable si ce processus est traité indépendamment du picking ce qui est le cas dans d autres bâtiments. On note que le modèle n est pas complet pour une application à un entrepôt logistique. FM Logistic suit d autres indicateurs pertinents tels que la densité de remplissage. La densité de remplissage permet de mettre en évidence la bonne gestion du stockage. En effet, les emplacements les plus grands doivent être consacrés aux palettes les plus grandes et les emplacements moins larges aux petites palettes Comment mesurer? Les mesures de l indicateur «cycle time» correspondent souvent à un changement d unité par rapport à l estimation du coût du processus. En effet, le plus gros coût supporté étant la masse salariale, la transformation du temps de travail en valeur monétaire correspond à l indicateur de coût. Ceci engendre une redondance des indicateurs. De plus, les mesures de temps sont souvent dépendantes du volume traité. Comme les volumes traités sont très variables ces mesures le sont aussi. Il est donc parfois plus pertinent de mesurer une productivité afin de rapport le volume au temps. Des indicateurs ne sont pas calculables car les sources d informations ne sont pas présentes. Afin d effectuer les calculs préconisés, le modèle nécessite de posséder les bonnes sources d informations. Cependant ce travail de calcul ne doit pas être lourd et se doit d être quasi automatique. Dans les processus sélectionnés, 159 indicateurs sont proposés. Le suivi d un tel nombre est long et fastidieux. Chaque indicateur nécessite une mesure, un suivi et la définition de plans d'actions pour tendre vers l objectif fixé. Une aide à la mise en évidence des indicateurs les plus importants doit être mise en place Corrélations entre les indicateurs de performance Les corrélations entre catégories d indicateurs ne sont pas observables. Par exemple, il n est pas possible de montrer que le temps a un impact sur le coût Un modèle imposant Une bonne maîtrise des définitions du modèle est nécessaire pour son utilisation. La modélisation par SCOR nécessite de très bien connaître le fonctionnement réel des activités et de mener l étude sur le terrain. En résumé, l obtention du modèle de l entreprise et son l exploitation est longue et fastidieuse. L informatisation semble être un développement futur incontournable pour exploiter la richesse du modèle obtenu. 50

52 5. Seconde partie des résultats portant sur l étude de l agilité Le modèle SCOR permet de répondre à la question du choix de la mesure. Ce choix ne permet pas l évaluation exhaustive d une performance clef pour l entrepôt logistique, un autre choix de mesure est étudié. Dans l étape 2, l étude de la pertinence des indicateurs de la catégorie de performance agilité a révélé un manque pour l évaluation de la performance de cette catégorie. Les indicateurs ne sont pas applicables à un entrepôt logistique. L agilité est au cœur du métier de FM Logistic. En effet, le prestataire doit sans cesse s adapter à la demande de son client. Aucun indicateur n est en place chez FM Logistic mais un souhait de mettre en évidence des performances sur ce point est présent. Avant de mettre en place un indicateur, une étude bibliographique a été menée afin de définir le terme d agilité. 5.1 Définitions Le modèle SCOR apporte une première définition au terme d agilité : «Capacité à réponde aux imprévus, changements, pour maintenir ou gagner en compétitivité.» Cependant, deux termes sont utilisés : l agilité pour désigner la catégorie de performance et la flexibilité pour les noms des indicateurs Le terme Dans la littérature, les auteurs proposent différentes définitions pour les termes d agilité ou de flexibilité. Ils utilisent l un ou l autre terme alors que leurs définitions peuvent avoir un sens commun. Des auteurs mettent parfois en évidence le fait que la flexibilité est une caractéristique de l agilité. Le tableau suivant est une synthèse de la recherche bibliographique menée. Différents termes sont définis dans différents domaines d application. Tableau 7 : Définitions de l'agilité et la flexibilité Référence Terme employé contexte [22] Agilité, flexibilité, SC et [25] Agilité, centre de distribution [21] Flexibilité industrie Définition du terme Une caractéristique clef de l agilité est la flexibilité. Initialement la flexibilité était les capacités d automatisation pour favoriser les changements rapides et donc une réactivité pour changer de type de produit et de volume. Plus tard l idée de flexibilité a été étendue à un domaine plus large ce qui donna naissance à la notion d'agilité. L agilité est la capacité d une organisation à répondre rapidement aux changements de la demande en termes de volume et de variété. Capacité d adaptation à la variation du volume et la saisonnalité Cinq types de flexibilité peuvent être mis en évidence : -Product flexibilty : capacité d offre d une personnalisation du produit Volume flexibility : habilité à augmenter ou diminuer la production en réponse à la demande du client 51

53 Launch flexibility : capacité à introduire rapidement beaucoup de nouveaux produits Access flexibility : habilité à proposer une couverture de distribution étendue et intense Responsiveness to target markets : Capacité de réponse aux besoins du marché [20] Agilité, agile manufacturing production Intégration de ressources reconfigurables et de bonnes pratiques pour fournir des produits ou des services aussi rapidement que les changements de l environnement du marché. [23] Agilité, Supply chain international transport Deux concepts sont inhérents au concept d agilité. La vitesse qui est une mesure du temps pour transporter et recevoir les produits finis. La flexibilité qui est le degré auquel une entreprise est capable d ajuster le temps pour transporter ou recevoir. [7] Flexibilité SC Capacité de fournir des produits ou services qui satisfassent la [24] Agilité, Apple's digital media demande des clients. Capacité de réponse et de gestion des connaissances afin de s adapter au changement inattendus et imprévisibles rapidement, efficacement et précisément, tant dans les besoins du client ou du marché que dans les opportunités, le tout sans compromettre le coût et la qualité du produit ou du processus. Les définitions recensées sont complémentaires. Une synthèse de ces définitions a permis de définir le terme de flexibilité pour un entrepôt logistique : La flexibilité est la capacité d un prestataire logistique à répondre rapidement aux changements [20][22][24] de la demande en termes de volume et de variété [22] sans compromettre le coût et la qualité [24]. La notion de rapidité est liée aux notions de temps de réponse et de vitesse. Les changements sont des faits imprévus, rapides et inattendus [24]. La demande est un besoin du client, la notion de flexibilité est donc reliée à la satisfaction du client [21][7]. Les changements en termes de volume représentent des variations positives ou négatives du volume ou la saisonnalité de l activité [25]. Les changements en termes de variétés sont caractérisés par l introduction de nouveaux produits ou services, la personnalisation du produit ou service et la grande couverture de distribution [21]. La qualité caractérise un service rendu efficacement et précisément [24]. Le terme de flexibilité est retenu étant un terme familier pour FM Logistic L indicateur FM logistic travail pour des clients pour lesquels une forte saisonnalité est observée. Par exemple, les clients vendant des fournitures scolaires augmentent les volumes stockés en juillet et en Août. Une grande variation journalière des volumes est observée. Cette variation est légèrement lissée par l anticipation ou le retardement du traitement des commandes suivant les prévisions de la production. FM Logistic traite la saisonnalité et la variabilité des volumes grâce aux sites multi-clients. En effet, lorsque l activité augmente pour un client les ressources humaines peuvent être déplacées et de même si l activité diminue. 52

54 L étude est donc centrée sur la capacité d un prestataire logistique à répondre rapidement aux changements de la demande en termes de volume. Les changements en termes de volume représentent des variations positives ou négatives du volume et la saisonnalité de l activité. L indicateur de performance recherché doit permettre de mesurer cette caractéristique. Certains auteurs proposent en plus de la définition du terme de flexibilité des définitions d indicateurs de performance s y rapportant. Dans l article [23], l auteur propose des indicateurs permettant d évaluer la flexibilité d une Supply Chain étendue internationalement. Les indicateurs sont par exemple la capacité de couverture de distribution ou la capacité des infrastructures. Les indicateurs présents dans l article [2] caractérisent la flexibilité de la production. Ces indicateurs sont par exemple le nombre de taches que peut effectuer un opérateur ou la variété de produit que l entreprise peut produire. Des indicateurs évaluent la partie livraison de la Supply Chain [7], ces indicateurs sont par exemple les produits délivrés dans les temps ou le pourcentage de livraison urgente. La flexibilité du marché est aussi abordée [24]. Par exemple grâce à l indicateur mesurant le nombre de parts de marché que possède une entreprise par rapport à ses concourants. Les indicateurs présents dans la littérature ne permettant pas mesurer la capacité d un prestataire logistique à répondre rapidement aux changements de la demande en termes de volume. Un indicateur est mis en place pour mesurer ce phénomène : la mesure du delta de volume journalier ramenée en pourcentage du volume moyen hebdomadaire, mensuel et hebdomadaire. 5.2 Cas d application sur les volumes de colis de l année 2011 Le cas d application porte sur les commandes préparées au picking en nombre de colis sur l année La saisonnalité La figure 12 est un histogramme représentant le volume moyen en nombre de colis en fonction des mois. La seconde courbe présente sur cet histogramme est le volume moyen annuel. Cet histogramme permet de mettre en évidence la saisonnalité de l activité. On observe des volumes élevés pour les mois d octobre et novembre et des volumes plus bas en décembre et janvier. 53

55 Figure 12 : volumes moyens mensuels Les variations de volume Il est possible d anticiper un phénomène de saisonnalité lorsqu il est détecté. L anticipation d un phénomène journalier est moins évidente. L annexe 9.8 est un graphique représentant les volumes préparés en nombre de colis en fonction des jours. Les volumes moyens mensuels et annuels sont tracés sur cette même courbe. Les variations de volume autour des moyennes mensuelles et annuelles sont de grandes amplitudes. La fréquence de ces variations est très élevée. Ces deux phénomènes apparaissent alors que le prestataire logistique a déjà anticipé sur la préparation des commandes en ralentissant ou accélérant celle-ci en fonction des prévisions de commandes. La figure 11 est un extrait de l annexe 9.8. Ce graphique représente les volumes préparés en nombre de colis en fonction des jours composant le mois de Mars. Les observations précédentes sur la fréquence et l amplitude des variations sont notables. Un tel graphique permet d observer les variations de volume mais ne permet pas de mettre en évidence l importance ces variations par rapports aux volumes moyens. 54

56 Figure 13 : Graphique représentant les volumes préparés en nombre de colis journalièrement A partir d un relevé des volumes préparés journalièrement en nombre de colis, un calcul du delta de volume entre de deux jours consécutifs est mené, soit la différence entre les volumes de deux jours consécutifs (figure 13). Les deltas de volume ne sont pas exploités en valeur absolue. Les deltas de volume négatifs représentent une décroissance du volume d un jour à l autre. Les deltas de volume positifs représentent une croissance du volume d un jour à l autre. Cette différence est mise en exergue car une croissance du volume à traiter n a pas le même impact sur le fonctionnement de l entrepôt qu une décroissance. La figure 14 est un histogramme représentant les deltas de volume entre deux jours consécutifs du mois de Mars. Cet histogramme permet de mettre en exergue la fréquence ainsi que la croissance et la décroissance des variations de volume. Figure 14 : Histogramme représentant les deltas de volume journalier du mois de Mars 55

57 Les deltas de volumes sont à rapporter aux volumes moyens afin d observer leur importance par rapport à ce dernier. En effet, il est difficile de savoir si une augmentation de 1000 colis par exemple est importante si elle n est pas comparée à un référentiel ou une moyenne. Les deltas de volume en nombre de colis sont rapportés à un pourcentage du volume moyen de la semaine, du mois puis de l année. La figure 15 est un histogramme représentant les deltas de volume en pourcentage du volume moyen du mois de Mars. Cet histogramme met en évidence l importance des variations de volume. Les deltas de volume représentent jusqu à une hausse de 58,22% du volume moyen mensuel et une décroissance de 74,40%. La fréquence de ces variations est aussi mise en évidence. Figure 15 : Histogramme représentant les deltas de volume journalier en pourcentage du volume moyen mensuel du mois de Mars Hebdomadairement, les deltas de volume extremums sont relevés soit les plus grandes croissances et décroissances de volume. Pour chaque mois quatre histogrammes sont établis (figure 16 à 19). Les deltas de volume extrémums hebdomadaires sont tracés en fonction du nombre de colis, de leur pourcentage par rapport aux volumes moyens hebdomadaires, mensuels et annuels. Sur l année 2011, les deltas de volume extremums observés représentent 2% à 150% du volume annuel pour les variations positives et -3% à -120% pour ce qui est des décroissances. A chaque mois de l année, des croissances et décroissances du volume sont observées. Les variations sont positives et négatives. Aucune stabilité dans les variations n est observée. Une même croissance ou décroissance de volume n est jamais observée dans un même mois. 56

58 Figure 16: Histogramme représentant les deltas de volumes maximaux pour le mois d'août Figure 17 : Histogramme représentant les deltas de volume d Août en pourcentage du volume moyen hebdomadaire du mois d Août Figure 18 : Histogramme représentant les deltas de volume en pourcentage du volume moyen mensuel d Août Figure 19 : Histogramme représentant les deltas de volume d Août en pourcentage du volume moyen annuel La plus forte agmentation de volume entre deux jours a été observée au mois d Août. Cette variation est une croissance de 7537 colis ce qui représente 130% du volume hebsomadaire, 148% du volume mensuel et 153% du volume annuel. Des deltas de volume extremums positifs et négatifs sont observés comme pour les autres mois. Les pourcentages calculés varient suivant le volume moyen pris en compte pour le calcul. 57

59 Un classement annuel des deltas de volume extremums est mené (tableau 8). Le numéro 1 représente le plus grand delta de volume mensuel observé et le numéro 12 le plus petit des extremums mensuels observés. Le classement varie en fonction du volume moyen utilisé pour le calcul. Tableau 8 : Tableau de classement des mois en fonction des deltas de volume extremum Deltas extremum de volume positif Mois Mars Avril Mai Juin Juill Août Sept Oct Nov Déc Janv Fév volume max (colis) Classement %/Vmoy semaine 69,02 63,33 82,91 77,47 86,25 130,74 85,87 87,31 46,31 146,64 156,99 68,44 Classement %/Vmoy mois 74,40 56,80 86,56 61,67 90,59 148,39 102,26 74,84 39,45 121,18 128,82 62,12 Classement %/Vmoy année 82,83 57,79 77,43 66,91 87,56 153,04 91,07 85,14 46,03 111,29 91,84 66,20 Classement volume min (colis) Deltas extremum de volume négatif Classement %/Vmoy - - semaine -52,6-30,3-55,43 106,13-70,49-92,8 117,58-73,69-95,25-88,14-128,8-81,72 Classement %/Vmoy mois - 48,19-28,06-70,10-95,35-74,03-105,34-110,61-87,46-100,64-118,26-120,37-99,35 Classement %/Vmoy année - 53,65-28,55-62,70-103,46-71,56-108,63-98,50-99,50-117,43-108,61-85,81-105,87 Classement La figure 20 est un tracé des deltas extremums mensuels en pourcentage des volumes moyens hebdomadaires, mensuels et annuels. Les mois sont numérotés de Mars 1 à février 12. Cette figure permet de mettre en évidence la variation des pourcentages selon le volume moyen utilisé. Les plus grandes variations de volume ne sont pas forcément observées sur les mois où le volume moyen est élevé. 58

60 Figure 20 : Pourcentage des volumes moyens hebdomadaires, mensuels et annuels des deltas de volume extremum mensuels L indicateur mesurant une variation de volume d un jour à l autre met en évidence une grande flexibilité du prestataire logistique. En effet, une croissance du volume de 150% du volume moyen représente multiplication par trois du volume à traiter. Cette augmentation met en évidence une grande flexibilité de par l organisation du prestataire logistique tout en gardant un taux de service très satisfaisant. Ces variations sont de plus très fréquentes sur l année Cette étude permet à FM Logistic de valoriser ses capacités et son savoir-faire auprès de ces clients. 59

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