La simulation multi-agent pour le design intégré des réseaux et de leur système de pilotage. Réseau de création de valeur

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1 La simulation multi-agent pour le design intégré des réseaux et de leur système de pilotage Sophie D Amours Ph.D. Professeure, Université Laval Directrice, Consortium de recherche Chaire de recherche du Canada sur le pilotage des réseaux de création de valeur Réseau de création de valeur Réseau global Flux d information et financiers Entreprise étendue Entreprise réseau Fournisseur de matière première Clients finaux Flux de produits 1

2 Caractéristiques des réseaux Les unités du réseaux sont: Distribuées Géographiquement Autonomes ou quasi-autonomes Planification Interdépendantes Doivent échanger des flux Évoluent dans un environnement perturbé et compétitif Planification intégrée des réseaux Corporatif Division Usine Conception du réseau infrastructure Intention stratégique modèle d affaires Planification tactique du réseau règles du jeu Planification opérationnelle plans Minutes/sem. Sem./mois 1 an/3 ans 5 ans et plus 2

3 Profitabilité Compétitivité Taux de change Prix de transfert Stratégie de financement Revenus Profits Niveaux de service - proximité des marchés Canaux de distribution Actifs Coûts fixes des CD Coûts fixes des sites de transbordement Dépenses Coûts fixes des usines Coûts fixes des Transport équipements de transport - localisation des usines et des clients Stocks Coûts variables de production et d entreposage Adapté de Simchi-Levi et al, Designing & Managing the Supply Chain Frayret et al

4 Conception du système de pilotage Pilotage -habilités techniques -buts locaux -buts collectifs Collaboration -Échange d information -Processus collaboratif -Planification conjointe Processus de demande temps Propagation de la demande Mixte de demandes ponctuelles et contractuelles Usines Clients 4

5 Pilotage Déployer une logique: Fabrication sur stock Fabrication sur demande Assemblage sur demande Finition sur demande Demande Prévision de demande Point de découplage (OPP) Modèlisation Réseau Unité d affaires Unité de planification A1 Unité de planification A2 Entreprise A Configuration1 Unité d affaires Unité de planification A3 Configuration2 Configuration3 Unité d affaires Unités d affaires Unité de planification B1 Unité de planification B2 Entreprise B 5

6 Agrégation/désagrégation Planification stratégique Objets agrégés dans le temps: Famille de produits Famille de ressources Famille de processus Famille de clients Désagrégation Agrégation Scheduling Unité de planification 1 Scheduling Unité de planification 2 Scheduling Unité de planificaiton 3 Scheduling Unité de planificaion 4 Information détaillée sur les ressources, les produits et les processus par période (sec, hr, jour) L œuf et la poule Design du réseau Design du système de pilotage Deux dimensions préoccupantes - Performance économique du réseau - Équilibre et la robustesse du réseau 6

7 Système de planification distribué Reaction RE* Anticipation functions Top level planning problem Instructions Anticipation model of the base level planning problems Final Set of decisions IN* Instruction IN* Base level planning model Schneeweiss (2003) Quelques mots sur l équilibre Un jeu stratégique Un ensemble de joueurs Pour chaque joueur, un ensemble d actions possible (parfois appelé stratégies) Pour chaque joueur une fonction d utilité, dont la valeur est établie en fonction des actions mises en oeuvre par chacun des joueurs. 7

8 Retailer Wood Wholesaler Wood Complex Sawing FOREST Le jeu du bois Retailer Paper Wholesaler Paper Saw Mill Paper Mill Satisfaire la demande Minimiser les inventaires 1. Approche tradionnelle de transmission des commandes 2. Transmission de la demande du client final et des commandes 3. Transmission en temps réel de la commande du client final à l ensemble du réseau 8

9 Il existe toujours un équilibre où les joueurs adoptent une action collaborative. Cette solution est aussi bonne que la solution à coût minimum dans plus de 80% des cas. Moyaux et al L exemple du bois d oeuvre 9

10 Flux de fibres Le réseau du bois d oeuvre Customers Wood Supply Sawing Finishing Sales Customers Drying Wood Supply Sawing Finishing Wood Supply Sawing Drying Finishing Sales Customers 10

11 Plans d approvisionnement 11

12 Les plans de sciage Programmation mathématique (LP ou MIP) Sciage Cutting Pattern #9 Type 1 2x3 Cutting Pattern #25 2x4 2x6 Type 2 Cutting Pattern #12 1x6 Type 3 Cutting Pattern #57 12

13 Les plans de séchage Programmation par contrainte Séchage Different Loading Patterns (products distribution) Green Kiln Kiln Drying Dried Different Drying Process Kiln Kiln Air Drying Kiln Kiln Kiln Drying Kiln Kiln Yard Equalizing 13

14 Les plans de finition Solved using heuristics Finition Co-Products Management: Finishing 1 product type can results in 11 different product types simultaneously All of them can have demand: they are not by-products Campaign Optimization (Setup management) / / Premium 11,71 % 4,93 % / Stud Premium 35,70 11,71 % % 14,15 4,93 % 10,68 - % 6,81 - % Stud Premium 35,7011,71 % 14,15 %% 4,93 10,68 % % -6,81 % - No 3 6,81 % - % - - Stud 35,70 % 14,15 % 10,68 % Economy No 3 4,49 6,81 % % - - 2,68 - % 1,61 - % 6,81 % Kiln Economy wet No (TH 3 > 19 %) 0,50 4,49 % 6,81 % -%- - 2,68 % - 1,61 % - Kiln wet (TH > 19 %) Economy 0,50 % - 4,49 % ,68 % 1,61 % Kiln wet (TH > 19 %) 0,50 %

15 Livraisons Modèle de programmation linéaire Agent logiciel Un logiciel qui possède un ensemble d attributs Son comportement est gouverné par des règles ou des habilités de décision ainsi que des protocoles de communication et d interaction Il peut répondre à son environnement Il peut interagir avec d autres agents 15

16 Unité de planification Planning Unit Manager Source (Buyer) Deliver (Sales) Products Data Analysis Tools Sawing Drying Finishing Drying La planification intégrée du réseau Agents Data Analysis Tools Tactical planning unit Planning Unit Demand Plan Supply Plan Demand Plan Supply Plan Planning Unit Planning Unit Source Agent Deliver Agent Source Agent Deliver Agent Make Agent Make Agent Source Agent Deliver Agent Make Agent 16

17 Architecture de l agent Colloque conception de réseau, CIRRELT et Chaire experimental CRSNG UQAM platform Workflow Event Task1 Task2 TASK: Hard coded algorithm (building bloc) Task3 Task5 Task4 - Data processing - Launch complex OPL procedure - Generate a new Event - Directly start a Workflow - Directly start a Conversation 17

18 Protocole de conversation Event Source Role Target Role Request Initiating Task Inform None Task 1R (inform) Request Task 2S (Request, Agree or Refuse) None Agree Refuse Task 3S Task 3R Task 4S Task 4R Conversation Conversation Conversation Event Event Supplier Agent Event New Supplier Demand New Customer Demand Event Customer Agent New Supplier Supply Workflow Workflow Workflow New Customer Supply Planning experimental platform 18

19 Modèle comportemental de l agent Forget et al Modèle comportemental de l agent State Behaviour selection Local utility Local utility Anticipated collective utility Anticipated collective utility Local utility Collaborative agents If communication Instruction Instruction Instruction Execution Standardization Plan Anticipation Collaboration Forget et al

20 Supply - availability - prices Process - Gap between plan and execution Demand - distribution - segment - prices - products (substitution) - behavior Agent-based SC planning and control system APS plans Supply chain performance measures Feedback of the execution of the plans Supply chain environment simulation tools SCM System organizational configuration Environment specifications Experimental design specifications Experimental design and analysis Supply chain scenario Platform users Frayret et al Le cas: Virtual Lumber Timmins Wood Supply Sawing (1 line) Drying Finishing Toronto Amos New York Simulated Customer Wood Supply Sawing (1 line) Drying Finishing Jackson Wood Supply Fredericton Quebec Sawing (1 line) Finishing Drying 20

21 Internal Transport Map rail only truck only rail or truck Génération de la demande spot 21

22 Comportement du client spot 22

23 Conclusion La simulation à base d agents Peut contribuer à mieux concevoir les réseaux et les systèmes de pilotage, surtout si ceux-ci sont soumis à: des perturbations ex. prix, compétitions, stochasticité des ressources naturelles des comportements émergents ex. opportunistes des processus décisionnels conséquents ex. militaire 23

24 MERCI 24

25 VMI consumptions generation Contract demands generation 25

26 Contract behavior VMI behavior 26

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