Planification des chaînes logistiques : modélisation du système décisionnel et performance

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1 Ecole doctorale des Sciences Physiques et de l Ingénieur Soutenance de thèse de Julien FRANCOIS Ingénieur ENSEEIHT (Génie électrique et automatique) Planification des chaînes logistiques : modélisation du système décisionnel et performance Thèse co-dirigée IMS-LAPS / LAAS-MOGISA Directeur de thèse : Jean-Paul BOURRIERES Co-Directeur de thèse : Gérard FONTAN Co-Directeur de thèse : Jean-Christophe DESCHAMPS 17 Décembre

2 Exemple introductif La chaîne logistique : un partenariat complexe Exemple de production d une voiture «française» Sites de production de la voiture Sites des fournisseurs de rang 1 de rang 2 de rang 3 2

3 Définitions Principaux enjeux de la chaîne logistique : minimiser les coûts d exploitation assurer le niveau de service requis par le client allouer efficacement les activités sur les acteurs de production, distribution, transport partager les risques et les profits Améliorer la compétitivité industrielle Quelques verrous à la coordination des acteurs : Informations réparties et Partage d informations difficile Désynchronisation des processus 3

4 Définitions Gestion de la chaîne logistique (Supply Chain Management - SCM) Approche intégrative pour piloter le flux physique Entre tous les intervenants de la chaîne logistique (MP PF) Afin de produire et distribuer en quantité conforme au bon endroit au bon moment Une des fonctions clés : planification (Jones et Riley, 85 - Berry et al., 94 - Thomas et Griffin, 96 - Tan et al., 98 - Simchi-Levi et al., 00 - Geunes et Chang, 01 - Rota-Franz et al., 01 - Dominguez et Lashkari, 04) (Christopher, 92 - Lee et Billington, 93 - La Londe et Masters, 94 - Ganeshan et al, 95 - Tayur et al, 99 - Rota-Franz, 98 - Stadlter et Kilger, 00 - Mentzer et al, 01 - Génin, 03 Lummus et Vokurka, 04) 4

5 Synthèse sur la chaîne logistique Y a- t- il un pilote dans Production le réseau? Distribution Matières premières Fournisseur 21 Fournisseur 22 Fournisseur 23 Rang 5 Transformations matières premières Fournisseur 1 Fournisseur 2 Fournisseur 3 Rang 4 Fabricants composants Soustraitant Client 1 Entreprise Client 2 Fabricants de produits finis Client 21 Comment améliorer les gains de ce réseau? Client 22 Client 3 Client 23 Modélisation Rang 3 Rang du 2processus décisionnel Grossistes (aide à la planification) Rang 1 Détaillants Produits finis Clients Chaîne logistique 5

6 Objectifs de thèse Améliorer le processus décisionnel (planification) en comparant les performances des alternatives de pilotage de la chaîne logistique. Sous- objectifs : Identifier des architectures de pilotage typiques et les échanges d information entre les différents acteurs Elaborer un modèle de planification des activités de production Comparer les performances des architectures de pilotage en simulant les décisions suivant divers scénarios 6

7 Plan Théorique Expérimentale 1 Etat de l art et positionnement 2 Architecture de pilotage de chaîne logistique Modèle mathématique de planification Outil de planification 5 Structure physique : cas-type de chaîne logistique Etude de robustesse Etude de réactivité Ressource partagée Conclusion et perspectives 7

8 Etat de l art Etat de l art sur la chaîne logistique Réseau Structure convergente, divergente, réseau (Croom et al, 00 Lambert, 00) Organisation centralisée ou distribuée, hiérarchisée (Ganeshan et al, 99 - Lecompte-Alix, 01) Coopération, collaboration (Chan et al, 04 Lauras et al., 03 Camalot, 00) Dimensionnement et partage de capacité Conception des CL (Syarif and al., 02 - Melo and al., 06 - Korpela and al., 02) Planification collaborative des CL : négociation (Dudek and al., 05 - Brandolese and al., 00 - Spitter and al., 05) Modélisation Modélisation d entreprise (Botta-Genoulaz, 05 - Roque, 05) Modèle analytique (Dominguez, 04 - Thomas et Griffin, 96 - Jayarama et Pirkul, 01 Bouchriha et Ladet, 02 - Dudek et Stadtler, 05 - Ozdamar et Tülin, 99 - Haehling Von Lanzenauer et Pilz-Glombik, 02 - Kirche et al., 05 - Lakhal et al., 99 et 01) Approche multi-agents (Ulieru et al, 02), (Forget et al, 07) Modèle de simulation (Maria, 97 - Kleijnen, 05) Performance de la chaîne (Huang et al, 03 Min et Zhou, 02 Tan, 01 SCC, 96 - Beamon, 98) 8

9 Etat de l art Positionnement des travaux Hypothèses de travail : Approche intégrée : Approvisionnement / Production + Distribution Production à la commande Prise en compte des transports (durée, capacité) Approche déterministe Pas d agrégation de données 9

10 Plan Théorique Expérimentale 5 Architecture de Modèle 2 pilotage de chaîne mathématique de 3 logistique planification Outil de planification Structure physique : cas-type de chaîne logistique Etude de robustesse 1 Etat de l art et positionnement Etude de réactivité Ressource partagée Conclusion et perspectives 10

11 Environnement d un centre de décision Centre de Décision de niveau supérieur Ordres Capacités Etat de la production Commande Centre de Décision Demande Fournisseurs Réception Ordres Stock Ressource Ressource Capacités Etat de la production Ressource Rupture Stock Livraison Clients Entreprise Ressource avec ses stocks entrants et sortants et son centre de décision local Flux d information horizontal Flux physique Flux d information vertical descendant : Ordres Flux d information vertical ascendant : État de la production 11

12 Référencement des centres de décision Rang des acteurs Largeur des activités en parallèle CD 3,1 Niveau décisionnel n CD 2,1 CD 2,3 CD 1,3 CD 2,2 n,s CD 1,2 CD 1,5 CD 1,7 CD 1,1 CD 1,4 CD 1,6 Client Activité physique Flux Physique 12

13 Les différents pilotages distribué Entreprises indépendantes Se rapproche des cas industriels centralisé Optimisation globale du réseau mixte Coordination et synchronisation partielle des entreprises 13

14 distribué Propagation de l information : délai Pas de coordination globale de la chaîne CD 1,2 CD 1,4 CD 1,7 Client1 CD 1,5 CD 1,1 CD 1,3 CD 1,6 Client2 Entreprise Client Centre de décision Flux physique Flux d information client-fournisseur 14

15 centralisé Cas théorique pouvant servir de référence CD 2,1 CD 1,2 CD 1,4 CD 1,7 Client1 CD 1,5 CD 1,1 CD 1,3 CD 1,6 Client2 Entreprise Client Centre de décision Flux physique Flux d information client-fournisseur Flux d information de pilotage et remontée d information 15

16 mixte Globalisation et meilleur partage de l information CD 2,1 CD 2,3 CD 1,2 CD 1,4 CD 1,7 Client1 CD 2,2 CD 1,5 CD 1,1 CD 1,3 CD 1,6 Client2 Entreprise Client Centre de décision Flux physique Flux d information client-fournisseur Flux d information de pilotage et remontée d information 16

17 Relations inter-centres de décision Relations verticales : Centre de décision de niveau supérieur Suivi de production Capacité de production allouée Centre de décision local 17

18 Relations inter-centres de décision Relations verticales : Centre de décision de niveau supérieur Plan d approvisionnement Plan de production Plan de livraison Centre de décision local 18

19 Relations inter-centres de décision Relations horizontales : Fournisseur Plan de demande Avec prise en compte du délai d information Client 19

20 Relations inter-centres de décision Relations horizontales : Client Fournisseur Plan de livraison Avec prise en compte du délai de livraison 20

21 Modèle Modèle générique de planification Développement d un modèle analytique Linéaire en nombre réel Dédié à l optimisation de la planification d un centre de décision Modèle générique, car : Basé sur des invariants de planification Déployé dans tout centre de décision CD n,s Hypothèses de modélisation : Approche synchrone (couple horizon / période identique) Fournisseurs de rang n idéaux Délais et coûts constants dans le temps Hiérarchisation décisionnelle, sans agrégation 21

22 Modèle Mise en équations du modèle Critère Maximisation du gain Contraintes Evolution des stocks pour les composants et les produits Evolution des ruptures pour les produits finis Contraintes de capacité pour la production, le stockage et le transport Contrainte de transport pour les produits intermédiaires Contrainte de non négativité des variables Initialisation des variables 22

23 Modèle C gain = i r Pr Le modèle complet i r,p (t) = i r,p (t 1) + f r,p (t DPr,p ) l r,r',p (t) b r,r',p l r Er r p Pr ( r E, p P r, t H ( r E, p P r, t H (t) = br,r',p(t 1) + dr',r,p(t) lr,r', p(t) r' E, r E r', p P r, t H DPr,p p. f r,p (t 1) ( α τ + CapR r (t) r E, t H r τ 1 ( δ. i (t) CapS (t r E, t H p P = (t).pv q (t).ca p r,p r ) p P r p. l r,r',p (t) CapTr,r' (t) r,r',p r,p r,r',p r,p ( r,p r,p r,p r,p r,r',p r,p t H r E r Er' p Pr r E r Er p Pr' r E p P r E r Er' p Pr r,p(t) = ir,p(t 1) + qr',r,p (t) (K r,p,p fr,p (t)) r' E p ( β r E, r E r, t H p P r ( l r,r',p (t DL r,r' ) = q r,r', p (t) r E, r E r, p P r P r', t H q r,r',p (t),i r,p (t), f r,p (t), b r,r',p (t), l r,r', p (t) 0 r E, ( r E r, p P r, t H i r,p,0 = I0r,p r E, ( p P r b r,r',p,0 = B0r,r',p r E, ( r E r, p P r f r,p (t) = F0 r, p (t) r E, ( p Pr, t { 1 DPr, p,..., 0 } q (t) Q0 (t) r E, ( r Er, p Pr, t 1,..., DL i (t).cs + r ',r,p = r',r, p { r',r } f (t).cp b (t).cr 23

24 Outil Outil de planification : protocole d échanges DT&F : Données Techniques et Financières DI : Données Initiales Dde : Demandes Récupération info Xpress-MP Modèle d optimisation de la planification Ecriture résultats Décideur Accepter/ Modifier Réappro (OA) DT&F Dde DI Données à disposition Résultats Planif. Résultats Définitifs Fichiers Excel Aide à la décision Demandes client t t + période Mise à jour des données Aléa Production (OF) 24

25 Outil Maquette d expérimentations 25 25

26 Plan Théorique Expérimentale 5 Architecture de Modèle 2 pilotage de chaîne mathématique de 3 logistique planification Outil de planification Structure physique : cas-type de chaîne logistique Etude de robustesse 1 Etat de l art et positionnement Etude de réactivité Ressource partagée Conclusion et perspectives 26

27 Cas-type Cas-type de chaîne logistique Basé sur la littérature et des entretiens industriels Industries : 3 Entreprises du secteur aéronautique 1 Entreprise de systèmes de conditionnement d air 1 Entreprise de l industrie du semi-conducteur Caractéristiques essentielles : Grandes entreprises : donneurs d ordres ou fournisseurs Réseau de distribution limité Chaînes logistiques et produits complexes Fabrication petite et moyenne séries à la commande 27

28 Cas-type Constats sur le pilotage de la chaîne Peu mention de la gestion globale de la chaîne Ensemble de relations client fournisseur Difficultés à prendre en compte tous les acteurs : vision limitée au rang n- 1 Néanmoins favorisation du partage d information Outils informatiques (accès portails, EDI ) Plans d approvisionnement, niveau de stock, 28

29 Cas-type Cas-type de chaîne logistique Fo2 SCIERIE 2 Fpt PEINTRE Cl1 SCIERIE 1 Fo1 Fvs ASSEMBLEUR Chaîne logistique 1 Chaîne logistique 2 Fo3 SCIERIE 3 Cl2 Fournisseur externe Cl3 Entreprise Application des 3 pilotages : Cl Client final Flux physique distribué, centralisé et mixte 29

30 Cas-type Application sur cas-type : par chaîne CD 1.2 CD 2.1 Centre de décision de niveau supérieur 1 Fo2 SCIERIE 2 CD 1.5 CD 1.1 Fpt PEINTRE Cl1 Fo1 SCIERIE 1 Fvs CD 1.3 CD 1.4 ASSEMBLEUR Chaîne logistique 1 Chaîne logistique 2 Fo3 SCIERIE 3 Cl2 Cl Fournisseur externe Entreprise Client final Centre de décision de niveau supérieur 2 CD 2.2 Flux physique Centre de décision Échanges d information Cl3 30

31 Cas-type Le scénario de référence Niveaux de stocks et de ruptures initiaux nuls En- cours de production et de transport établis pour satisfaire les premières demandes Demandes par période constantes sur tout l horizon : 10 tables peintes 20 meubles simples 10 meubles grands Charges induites : Acteur Scierie 1 Scierie 2 Scierie 3 Assembleur Peintre Charge 8 % 50 % 46,66 % 46,65 % 30 % Indicateurs de performance choisis : Profit du réseau Coûts de stockage, de rupture, de production, et d achat de matières premières 31

32 Plan Théorique Expérimentale 5 Architecture de Modèle 2 pilotage de chaîne mathématique de 3 logistique planification Outil de planification Structure physique : cas-type de chaîne logistique Etude de robustesse 1 Etat de l art et positionnement Etude de réactivité Ressource partagée Conclusion et perspectives 32

33 Robustesse Réactivité Définitions Robustesse : Aptitude d une solution de planification à ne pas être trop sensible aux incertitudes sur certaines données, telles que la capacité, la demande, Planification statique (horizon fixe) Plus de 170 expérimentations Réactivité : Aptitude à utiliser la flexibilité décisionnelle face à l apparition d un aléa de fonctionnement ou aux sollicitations non prévisibles de l environnement Planification dynamique (horizon glissant) Environ 160 expérimentations 33

34 Robustesse Méthodologie Délai informat Appro./ Transport Demande Scénario de référence Capa production Coût stockage Coût rupture 34

35 Robustesse Profits suivant l'amplitude du pic de demande en Table Profits , , , , , , ,00 Pic demande Table Pic demande MS 0, , , , , , ,00 Annulation appro Fvs Annulation appro Fo1 Annulation appro Sc Amplitude du pic en Table , , , , , ,00 0, , , ,00 0, , , ,00 Pic demande Table Pic demande MS Pic demande Table Délai information Demande Scénario de référence Pic demande MS Coût stockage Appro./ Transport Capacité production Coût rupture 0, , , , , ,00 Et Annulation Capacité de production Annulation capa Peintre 1p Annulation capa Assembleur 1p Annulation capa Assembleur 3p ,00 Et Pic demande Table ,00 Profits suivant l'amplitude du pic de demande en MS 0,00-500, ,00 Annulation capa Peintre 1p Annulation capa Assembleur 1p Annulation capa Assembleur 3p , ,00 Centralisé Par Chaîne Chaine Distribué Profits , , , ,00 CS modifié pour préférence chez client et Pic demande Table CS modifié pour préférence chez fournisseur et Pic demande Table , , , , , , , , , , ,00 Amplitude du pic en MS ,00 0,00 CR=10CS et Pic demande Table CR=4CS et Pic demande Table 35

36 Robustesse Résultat : synthèse sur la robustesse Notation qualitative du degré de robustesse : Solution pas du tout (1) peu (2) moyennement (3) assez (4) très (5) robuste par rapport à la variation des paramètres considérés Centralisé Par Chaîne Distribué Total Appro Capacité production Coût rupture Coût stockage Demande Délai information Total

37 Réactivité Les différents scénarios pour la réactivité 160 expérimentations avec augmentation de la demande en fonction : du type d aléa Panne de machine Retard d approvisionnement de la période de replanification Conditionne le délai de réaction du degré d autonomie des centres locaux du degré de collaboration en pilotage distribué Suivi de livraison Transmission du plan de livraison 37

38 Réactivité Explications Autonomie / Collaboration Si transmission du Plan de livraison, retour d information immédiat lors du calcul en cas de ruptures prévues par les fournisseurs Si Suivi de livraison, retour d information lorsque quantité livrée quantité demandée Peintre Assembleur Délai Réception - Livraison Scierie Aléa Remise en cause de la planif, si autonomie locale Période de replanification (Re-)calcul de planification sur tout l horizon Transmission d information relative à une seule période temps Propagation de l aléa 38 Transmission d un plan

39 Réactivité Résultat : synthèse sur la réactivité Impact du degré de collaboration et d autonomie 7000,00 Pertes profit par rapport au référentiel 6000, , , , , ,00 0,00 _._..P._ S._._ S.P.._.A _.P.A S._.A S.P.A S : Suivi de livraison P : Transmission du plan de livraison A : Autonomie locale Degré de collaboration et autonomie Centralisé Par chaîne Distribué 39

40 Réactivité Résultat : synthèse sur la réactivité Impact de la période de replanification Ecart profit par rapport au référentiel 0,00-500, , , , , , , Période de replanification PP Centralisé par chaîne Distribué 40

41 Plan Théorique Expérimentale 5 Architecture de Modèle 2 pilotage de chaîne mathématique de 3 logistique planification Outil de planification Structure physique : cas-type de chaîne logistique Etude de robustesse 1 Etat de l art et positionnement Etude de réactivité Ressource partagée Conclusion et perspectives 41

42 Couplage Rappel de la problématique Négociation du partage de capacité du maillon commun CD 1,1 : Réserve CD 2,1 0 : capacités pré-réservées Fournisseurs Chaîne 1 Flux matière 1 Flux matière 2 Fournisseurs Chaîne 2 CD 1,1 Partenaire commun Clients Chaîne 1 Clients Chaîne 2 1 : demandes clients Capacité totale du maillon 2 : nouvelle proposition d OF sur H commun CD 2,1 : Planifie 3 : accord avec CD 2,1 2 : proposition d OF sur H CD 1,1 : Analyse CD 1,1 : Décision CD 2,2 : Planifie 1 : demandes clients Charge demandée par CL 1 2 : nouvelle proposition d OF sur H Charge 3 : accord demandée avec CD 2,2 par CL 2 3 : refus et envoi d un nouveau plan CD 2,2 CD 2,1 : Replanifie CD 2,2 : Replanifie Ajout d un élément dans le critère pour minimiser les écarts entre les ordres du niveau supérieur les plans locaux 42

43 Couplage Facteurs reflétant la stratégie de négociation Partitionnement initial de la capacité totale : capacité totale 1 -µ= 80% Capacité réservée pour SC 1 1 -µ=20% µ = 80% µ = 20% Capacité réservée pour SC 2 43

44 Couplage Facteurs reflétant la stratégie de négociation Degré de partage initial de capacité : Capacité totale du maillon partagé Capacité réservée pour SC 1 Capacité disponible Capacité réservée pour SC 2 γ = - 60% γ = 0% γ = 60% 44

45 Couplage Résultat Impact de la surestimation initiale de la capacité (γ) µ étant fixé à 50% (partage équitable) Profit γ Centralisé Par Chaine Distribué Par Chaîne 45

46 Couplage Non convergence du processus de négociation Autres expérimentations avec modification des poids du nouvel élément du critère. Si poids importants pour nouvel élément, alors le processus converge «naturellement» Sinon, risque de non convergence (nombre d échanges important voir infini) Mécanismes d aide à la convergence : Transmission des plans de capacité en redistribuant de moins en moins la capacité résiduelle Augmentation progressive des poids du critère 46

47 Plan Théorique Expérimentale 1 Etat de l art et positionnement 2 Architecture de pilotage de chaîne logistique Modèle mathématique de planification Outil de planification 5 Structure physique : cas-type de chaîne logistique Etude de robustesse Etude de réactivité Ressource partagée Conclusion et perspectives 47

48 Conclusion Conclusion Elaboration d un outil générique d aide à la planification des réseaux logistiques couplant : Un modèle mathématique de résolution rapide (Xpress-MP) Un tableur (Excel) servant d interface avec le décideur Etude du partage d information et de décision dans la chaîne et son impact sur la performance (pilotage distribué, centralisé, mixte) Caractérisation d un processus de négociation Pour tout cas d étude, analyse de performances : Robustesse Réactivité Partage de capacité 48

49 Conclusion Perspectives Extension du modèle de planification : Ajout de nouvelles contraintes (Production par lot, rebuts, stock de sécurité ) Prise en compte de sous-traitants Agrégation des données Renégociation des plans de livraison Désynchronisation des décisions Exploitation de l outil Couplage avec un simulateur du système physique Développement de nouvelles stratégies de négociation Poursuite de l étude des chaînes couplées (N centres, HG) 49

50 Ecole doctorale des Sciences Physiques et de l Ingénieur Soutenance de thèse de Julien FRANCOIS Ingénieur ENSEEIHT (Génie électrique et automatique) Planification des chaînes logistiques : modélisation du système décisionnel et performance Thèse co-dirigée IMS-LAPS / LAAS Directeur de thèse : Jean-Paul BOURRIERES Co-Directeur de thèse : Gérard FONTAN Co-Directeur de thèse : Jean-Christophe DESCHAMPS 17 Décembre