Mémoire d'habilitation à diriger des recherches

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1 Université Toulouse II Le Mirail Mémoire d'habilitation à diriger des recherches Gestion de chaînes logistiques Modèles et mise en œuvre pour l aide à la décision à moyen terme Caroline THIERRY Soutenue le 25 Juin 2003 Rapporteurs Extérieurs MM Yves Dallery : Professeur à l'ecole Centrale de Paris, Directeur adjoint du Laboratoire de Génie Industriel de l'ecole Centrale. Yannick Frein : Professeur à l'ecole de Génie Industriel (INPG), Directeur du Laboratoire Gestion Industrielle, Logistique et Conception. Université Toulouse 2 M. Marc De Coligny : Professeur à l'université Toulouse 2 Le Mirail, Directeur du Laboratoire MIRA/MARTA. Directeur de recherche M. Gérard Bel : Maître de recherche (HDR) à l'onera/dcsd. Examinateurs MM. Lionel Dupont : Professeur Ecole des Mines Albi Carmaux, directeur du Centre de Génie Industriel Ecole des Mines Albi Carmaux. Jacques Erschler : Professeur Institut National Sciences Appliquées de Toulouse Marco Perona : Professeur Université de Brescia Italie. Henri Pierreval : Professeur Institut Français De Mécanique Avancée Clermont- Ferrand, Responsable du Laboratoire de Recherche en Systèmes de Production.

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3 A Bernard, A Anne-Laure, Pierre et Loïc,

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5 Remerciements Je tiens à remercier, tout d'abord, les personnes ont accepté de faire partie de ce jury : Yves Dallery et Yannick Frein qui ont bien voulu, malgré leurs emplois du temps très chargés d'être rapporteurs de ces travaux. Gérard Bel, Maître de recherche (HDR) à l'onera/dcsd, qui m'a accompagnée comme Directeur de Recherches, Marc De Coligny Professeur à l'université Toulouse 2 Le Mirail qui a su me faire confiance et m'a donné dès le début de ma carrière d'enseignant-chercheur la responsabilité d'une formation de DESS. Lionel Dupont, Professeur Ecole des Mines Albi Carmaux et directeur du Centre de Génie Industriel Ecole des Mines Albi Carmaux, Jacques Erschler Professeur Institut National Sciences Appliquées Toulouse et responsable de la recherche à Institut National Sciences Appliquées de Toulouse et Henri Pierreval Professeur Institut Français De Mécanique Avancée Clermont Ferrand et responsable du Laboratoire de Recherche en Systèmes de Production, qui ont accepté de participer à ce jury. Ce travail d'habilitation est le fruit d'un travail collectif, dont une grande partie a été menée avec et par des doctorants au Département de Commande des Systèmes et Dynamique du vol de l'office National Etudes et de Recherches Aérospatiales. Je remercie les doctorants que j'ai eu le plaisir d'encadrer : Karine, Vincent, Olivier et Nicolas, sans oublié les stagiaires Alban, Dimitri, Julie, Mathieu, Nicola(s), Olivier(s), Pascal, Sophie(s) avec qui j ai pu mener un travail d'équipe. Un grand merci à ceux avec qui j'ai encadré ces jeunes chercheurs : Gérard, Hélène, Jean-Bernard. Je tiens à remercier toutes les personnes qui à l'occasion de projets de recherche, de congrès, de groupes de travail ou de discussions informelles ont alimenté de près ou de loin ce travail. Merci notamment à Bernard, Cathy, Colette, Didier(s), Emmanuel, Françoise, Henri, Hervé, Jacque(s), Jean-François, Jean-Pierre, Khaled, Maria, Mathieu, Patrick(s), Pierre(s), Thierry Je remercie l ensemble des chercheurs du Département de Commande des Systèmes et de Dynamique du vol de Office National Etudes et de Recherches Aérospatiales et le directeur du Centre de Toulouse Jean-Pierre Jung grâce auxquels j ai pu mener ces activités de recherche dans un contexte scientifique fertile. Je remercie tout particulièrement l'ensemble des enseignantschercheurs et personnels administratifs du département de mathématiques et informatique grâce auxquels ce département vit et grandit en restant très humain. Merci notamment à tous ceux qui contribuent à la bonne marche et au processus d'amélioration continue du DESS ISMAG et de la filière MASS et tout particulièrement à Jean-Paul Anton pour son soutien permanent. Enfin, je remercie les industriels avec qui j'ai eu le plaisir de collaborer et sans lesquels il n'y aurait pas de génie "industriel". Enfin, un grand merci aux étudiants qui sont une source constante de satisfaction dans ce métier d enseignant-chercheur. 1

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7 Préambule Le mémoire présenté ici a pour objectif de présenter une synthèse de mes travaux de recherches depuis 1990 dans le domaine de la gestion de chaînes logistiques et plus spécifiquement au niveau de l'aide à la décision à moyen terme. Le bilan établi est complété par la présentation de l'ensemble de mes activités et travaux d'enseignant-chercheur (enseignement, recherche, administration) sous la forme d'un curriculum détaillé présenté dans un autre document. Un troisième fascicule rassemble les principales publications se rapportant à mes activités de recherche. 3

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9 Sommaire PRÉAMBULE INTRODUCTION THÈME DE RECHERCHE OPTIQUE DE RECHERCHE CONTEXTE DES TRAVAUX GESTION DE CHAÎNES LOGISTIQUES Chaînes logistiques Gestion de chaînes logistiques MODÈLES POUR L AIDE À LA DÉCISION À MOYEN TERME Modèles de planification Modèles de simulation GESTION DE CHAÎNES LOGISTIQUES : MODÈLES ET MISE EN ŒUVRE GÉNÉRATION DE SOLUTION POUR LA GESTION DE CHAÎNES LOGISTIQUES Planification multi-site Planification pour un acteur de la chaîne logistique Planification d un projet dans un contexte multi-projet Plan directeur flou chez un sous-traitant de capacité EVALUATION DE PERFORMANCE DE LA CHAÎNE LOGISTIQUE Point de vue d un sous-traitant planifiant sa production Point de vue d un sous-traitant de capacité (commandes mal connues) Point de vue d un sous-traitant gérant sa production en flux tiré Etude d une relation donneur d ordre/sous-traitant CONCLUSION ET PERSPECTIVES BILAN GESTION DES INCERTITUDES ET DES RISQUES Problématique Perspectives de recherche AIDE À LA SPÉCIFICATION ET À L'ANALYSE DU PROBLÈME Problématique Perspectives de recherche ACCOMPAGNEMENT PÉDAGOGIQUE Problématique Perspectives de recherche CONCLUSION BIBLIOGRAPHIE

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11 1. Introduction 1.1. Thème de recherche Les activités de recherche présentées dans cette synthèse se situent dans le cadre des travaux concernant la gestion de chaînes logistiques qui peut être définie «comme la coordination systémique, stratégique des fonctions opérationnelles classiques et de leurs tactiques respectives à l intérieur d une même entreprise et entre partenaires au sein de la chaîne logistique, dans le but d améliorer la performance à long terme de chaque entreprise membre et de l ensemble de la chaîne» [Mentzen et al 2001]. Plus précisément nous nous intéresserons aux modèles pour l aide à la décision à moyen terme et à leur mise en œuvre pour la gestion des chaînes logistiques. Le rôle d'un système d aide à la décision pour la gestion de chaînes logistique est de permettre au décideur de faire des choix en tenant compte d objectifs souvent antagonistes comme l amélioration du service et de la qualité et la réduction des coûts. Ces décisions peuvent être classées en quatre catégories ou niveaux : - les décisions stratégiques qui sont prises au plus haut niveau de l'entreprise. Parmi ces décisions stratégiques on peut notamment citer la conception de la chaîne logistique ([Verter et al 1992], [Revelle et al 1996], [Bel et al 1996], [Martel 2001],...). - les décisions administratives ou tactiques qui sont destinées à obtenir la meilleure efficacité des moyens mis en oeuvre. - les décisions opérationnelles qui consistent à organiser dans le temps et sur les moyens nécessaires les différentes opérations à effectuer de manière à respecter les décisions des deux niveaux supérieurs. A ces niveaux de décision, sont associés des horizons de prise de décision, c'est-à-dire à la durée sur laquelle on va prendre des décisions. Il est difficile de déterminer en terme d'heures, de mois ou d'années ce que l'on entend par court, moyen ou long terme : si pour une entreprise le long terme correspond à un horizon de un an, pour une autre il peut être de un mois ou de deux ans. Généralement on considère les décisions stratégiques comme des décisions à long terme, les décisions tactiques comme des décisions à moyen terme et les décisions opérationnelles comme des décisions à court terme. Dans le cadre de nos travaux sur la gestion de chaînes logistiques, nous intéressons plus particulièrement à l aide à la décision à moyen terme. Nous distinguerons deux types d'approches : celles dites génératives qui consiste à modéliser un problème dans le but de générer une solution qui pourra être mise en œuvre directement par le décideur, de celles, dites évaluatives" dont l objectif est d'évaluer les performances d une solution qui a été imaginée par le décideur [Bel 1998]. Les problèmes de planification des approvisionnements, de la production et de la distribution sont au centre de l approche générative : l'activité de planification consiste à concevoir pour l'entreprise un "futur souhaitable" et les moyens nécessaires pour parvenir à la réalisation de ce futur. C'est une activité de choix parmi différentes possibilités. Elle s'exprime au travers de plans et elle est une préparation à l'action. Au niveau tactique la planification vise une programmation prévisionnelle de la production, des approvisionnements et de la distribution à partir d une demande commerciale prévue ou réelle en conformité avec les décisions effectuées au niveau stratégique. Pour générer ces plans on utilise des modèles de planification. D autre part dans l optique de l évaluation des performances d un système, il est souvent nécessaire de simuler le comportement dynamique du système en utilisant des modèles de simulation qui nous permettent notamment d améliorer les processus de planification et de comparer des politiques de coopérations au sein de la chaîne logistique. 7

12 1.2. Optique de recherche Il faut souligner que ces travaux ont été réalisés à l ONERA où les recherches sont menées essentiellement sur contrats avec des industriels ou des organismes étatiques (une minorité étant menée sur fonds propres). Dans ce contexte, mes travaux de recherche se situent en liaison avec ces activités contractuelles soumises à une certaine incertitude. Ils se déroulent dans une démarche de recherche finalisée, c est-à-dire que la recherche est motivée par le besoin industriel et les manques de l'état de l'art. A partir des problèmes de terrain rencontrés, une phase d analyse, de consolidation et d intégration dans un cadre plus large permet de développer une expertise scientifique en avance de phase par rapport à de nouveaux problèmes de terrains. La référence à un contexte réel a alors un statut d exemple applicatif et de preuve de pertinence opérationnelle. Dans le cadre de cette démarche il s agit donc dans un premier temps d identifier des besoins en terme de recherche appliquée, en relation avec des industriels (projets européens, projets régions,...). A partir de ces analyses, les problèmes soulevés sont étudiés dans le cadre d une réflexion plus générique sur les modèles, les méthodes et les outils. Des solutions peuvent ensuite être proposées et mises en œuvre au niveau industriel. On peut dire que la justification de la recherche trouve sa source dans «les besoins issus des applications» [Verfaillie 1997]. Les résultats présentés ici 1 ne peuvent en aucun cas être considérés comme ceux d un travail individuel mais sont issus de nombreuses collaborations (plus où moins institutionnalisées) avec des doctorants, des chercheurs, des stagiaires, des enseignants-chercheurs et des industriels. En effet, plus que tout autre, un travail d'habilitation manifeste un travail collectif, dont une grande partie est menée avec et par des doctorants. Ce travail n existerait pas sans Karine Rota, Vincent Galvagnon, Olivier Telle et Nicolas Parrod qui ont été et sont encore pour certain d'entre eux les moteurs de cette activité collective. Même s il n est pas possible de citer ici toutes les personnes qui ont contribué de près ou de loin à ce travail, je me dois de citer Gérard Bel, Jean-Bernard Cavaillé et Hélène Fargier qui m ont permis d apprendre le travail d encadrement et de découvrir l enrichissement du co-encadrement. Ils ont joué un rôle essentiel dans les choix de mes thèmes de recherche et dans la manière dont cette recherche a été menée. Enfin, il faut souligner que la route qui a mené à ce travail a été tracée en grande partie par Gérard Bel qui a été le guide dont beaucoup de jeunes chercheurs ont rêvé. Son implication personnelle, ses encouragements, son intuition et esprit visionnaire n ont cessé de m accompagner tout au long de ses années de collaboration. Il m a appris à mettre de coté les certitudes et les a priori et à travailler à partir de toutes les pistes potentielles. Dans la suite de ce mémoire, après avoir défini dans le chapitre 2 la notion de «gestion de chaînes logistiques» et les différents modèles utilisés en gestion de production, nous tenterons, dans le chapitre 3, de montrer la spécificité des modèles que nous avons proposés et de leur mise en œuvre dans le cadre de la gestion de chaînes logistiques. 1 Les publications dont nous sommes co-auteur seront soulignées, celles concernant des travaux que nous avons encadrés en italique. 8

13 2. Contexte des travaux Dans le domaine de la gestion de chaînes logistiques, les outils d aide à la décision sont devenus incontournables. C est pourquoi les modèles quantitatifs ont pris une importance croissante. L utilisation de ces modèles dans le cadre de la gestion de chaînes logistiques est relativement récente : parmi les premiers ouvrages de synthèse sur les modèles quantitatifs pour la gestion de chaînes logistiques on peut citer : [Tahur et al 1999], [Stadler et al 2000], [Miller 2001]. Par contre les études sur ces modèles quantitatifs pour la planification à moyen terme ont donné lieu à de nombreuses publications depuis les années 50/60 [Johnson et al 1974]. Ces modèles ont été largement intégrés dans les systèmes de type MRP en gestion de production ([Orlicky 1975], [Wigh 1984], [Vollman et al 1988], [Scott 1994]) et dans des outils de gestion de projets ([Giard 88], [Giard 1997]). Nous présenterons, dans un premier temps, ce que nous entendons par «gestion de chaînes logistiques» puis nous montrerons quels sont les modèles utilisés pour l aide à la décision à moyen terme dans le domaine dans lequel ils ont été le plus largement utilisés : la gestion de production Gestion de chaînes logistiques De nombreuses définitions de la «gestion de chaînes logistiques» (ou de «supply chain management» dans la littérature anglosaxone) ont été proposées. Le concept de «chaîne logistique» lui-même donne lieu à des interprétations un peu différentes. Dans le cadre de ce chapitre, notre objectif n est pas de proposer un état de l art dans le domaine de la gestion de chaînes logistiques ([Croom et al 2000] et [Tan 2001] proposent des états de l art récents). Notre objectif est ici de tenter de converger vers une définition de la notion de chaîne logistique, puis celle de gestion de chaîne logistique qui soit en conformité avec la manière dont nos travaux ont été menés Chaînes logistiques La définition la plus courante de chaîne logistique est «un système de sous-traitants, de producteurs, de distributeurs, de détaillants et de clients entre lesquels s échangent les flux matériels dans le sens des fournisseurs vers les clients et des flux d information dans les deux sens» [Tayur et al 1999]. [New et al 1995] proposent de représenter les activités et les entreprises impliquées dans cette chaîne qui commence à l extraction de la matière première en passant par les entreprises de production, les grossistes, les détaillants jusqu au client final (figure 1) Distribution physique et entreposage terre Transformation matières premières Fabrication composants Fabrication produits finis Grossistes Détaillants Clients finaux recyclage figure 1. Activités et entreprises de la chaîne logistique Il existe une autre vision de la chaîne logistique, plus «opérationnelle», donnée par [Lee et al 1993] ; la chaîne logistique d'un produit fini est alors «un réseau d'installations qui assure les 9

14 fonctions d'approvisionnement en matières premières, de transformation de ces matières premières en composants puis en produits finis, et de distribution du produit fini vers le client». Le rapprochement naturel entre la chaîne logistique et un réseau d'installations permet de schématiser de façon très simple n'importe quelle chaîne logistique. La représentation proposée figure 2 fait apparaître les fonctions d'approvisionnement (relation entre fournisseur et producteur), de transformation (par la production des biens) et de distribution (du produit final vers le ou les clients). Fournisseur Client producteur Stockage Stockage assembleur Client Stockage producteur Stockage Stockage Client Fournisseur figure 2. Représentation d une chaîne logistique On trouve également un autre type de définition centrée sur une entreprise. Par exemple [Poirier et al 2001] donnent la définition suivante «Une chaîne logistique est le système grâce auquel les entreprises amènent leurs produits et leurs services jusqu à leurs clients». Dans cette optique des modèles de chaîne logistique ont été proposés parmi ceux-ci on peut citer le modèle SCOR (cf figure 3) ou encore le modèle proposé par [Kearney 1994] (cf figure 4) Fournisseurs Piloter Acheter Transformer Distribuer Clients Sous-traitants des Fournisseurs Fournisseurs Concevoir Entreprise Acheter Transformer Commercialiser Distribuer Clients Clients/ Utilisateurs finaux figure 3. Modèle SCOR niveau 1 figure 4. Modèle de chaîne logistique On peut donc dire que lorsque le concept de chaîne logistique est abordé du point de vue d une entreprise on considère l ensemble des chaînes logistiques qui incluent l entreprise considérée en se limitant parfois aux fournisseurs et aux clients de l entreprise voire aux fournisseurs des fournisseurs et aux clients des clients. D un point de vue plus général (au-delà de celui d une entreprise donnée), nous définissons une chaîne logistique [Rota et al 2001] pour un produit donné (ou une famille de produit). La chaîne logistique d'un produit (ou d une famille de produits) est «l'ensemble des entreprises qui interviennent dans les processus de fabrication, de distribution et de vente du produit, du premier des fournisseurs au client ultime». Cette chaîne est donc très étendue car les fournisseurs ont eux-mêmes leurs propres fournisseurs et les clients sont souvent fournisseurs d'autres clients Gestion de chaînes logistiques De manière très générale on peut définir la gestion de chaînes logistiques comme les décisions qui permettent d optimiser les performances de la chaîne logistique. Plus précisément, [Mentzen et al 2001] proposent la définition du «supply chain management» suivante : «le supply chain management peut être défini comme la coordination systémique, stratégique des fonctions opérationnelles 10

15 classiques et de leurs tactiques respectives à l intérieur d une même entreprise et entre partenaires au sein de la chaîne logistique, dans le but d améliorer la performance à long terme de chaque entreprise membre et de l ensemble de la chaîne» Toutefois, afin de préciser cette définition, il faut considérer qu une entreprise appartient souvent à plusieurs chaînes logistiques concernant des produits (ou familles de produits) différents. La première question que l on peut alors se poser est : qui gère la chaîne logistique? De ce point de vue, la gestion de chaînes logistiques peut être vue à deux niveaux différents au sein de la chaîne : - Au niveau d une entreprise «dominante» (on peut aussi parler du donneur d ordre principal) ; - Au niveau d un système de partenariat nécessitant la mise au point de processus de coordination, de collaboration ou de coopération complexes. On parle alors généralement de «chaîne logistique collaborative». La première vision reste, à notre avis, une vision limitée de la gestion de chaînes logistiques, dans la mesure où aucune entreprise de la chaîne ne dispose vraiment d une vision complète de cette chaîne. Même si on peut, pour une chaîne logistique donnée, identifier un acteur qui sera le porteur du projet et qui aura pour objectif de stimuler les comportements coopératifs entre partenaires, les acteurs de la chaîne considérée sont souvent impliqués dans plusieurs chaînes logistiques et il existe donc des interactions entre ces différentes chaînes. De ce deuxième point de vue, l organisation et l évolution de la chaîne sont soumises à l existence et à la mise au point de processus de coordination et de coopération complexes entre entreprises. Dans la suite, nous choisissons d aborder la problématique de la gestion de chaînes logistiques selon l approche de la chaîne logistique collaborative ainsi caractérisée. Par ailleurs, la gestion de chaînes logistiques implique une organisation par processus et non plus par fonctions et l intégration de ces processus. Une seconde question peut être posée de la manière suivante : Quelles sont les différentes approches en gestion de chaînes logistiques? Avec l évolution du niveau d intégration de la chaîne logistique, c'est à dire de sa complexité, sa gestion a fait apparaître différentes approches au cours du temps : Une première approche est une vision partielle et morcelée de la gestion de chaînes logistiques centrée sur les fonctions d approvisionnement. A ce niveau d intégration il est d ailleurs difficile de parler à proprement dit de gestion de chaînes logistiques il s agit plutôt de logistique tout court. Une seconde approche, dite interne, consiste à travailler sur les relations à l intérieur de l entreprise entre les fonctions d approvisionnement, de production et de distribution. Une troisième approche, que l'on peut qualifier de multi-sites interne, consiste à travailler sur les relations entre plusieurs sites d une même entreprise voire en intégrant quelques fournisseurs ou clients directs de cette entreprise. Les logiciels de type APS (Advanced Planning Systems) qui visent à une optimisation globale du fonctionnement de la chaîne logistique d une entreprise ([Stadtler et al 00]) se situent dans cette catégorie. Une quatrième approche, dite intégrée, consiste à travailler au niveau d une entreprise au sein de la (des) chaîne(s) logistique(s) à laquelle (auxquelles) elle appartient, sur les relations avec les autres entreprises de la (des) chaîne(s) logistique(s). Parmi ce type d approche, on distingue : Celles qui se focalisent sur la partie amont de la chaîne logistique de l entreprise : le réseau d approvisionnement qui se définit comme un réseau d'entreprises échangeant des matières et de l information, dans le cadre d activités menant à la livraison des produits/services au client. Ces approches traitent de gestion du réseau 11

16 d approvisionnement en s intéressant essentiellement aux fonctions d achats et d approvisionnements industriels. Celles qui s intéressent plus spécifiquement à la partie aval de la chaîne logistique de l entreprise. Ces approches s intéressent essentiellement aux transports et aux réseaux de distribution vers les grossistes et les détaillants. Celles qui se positionnent aussi bien en amont (réseau d approvisionnement) qu en aval (réseau de distribution). On parle alors de gestion de chaînes logistiques intégrée [Rota 1998]. Parmi ces approches, [Mentzer et al 2001] distingue celles qui s intéressent aux chaînes logistiques directes (l entreprise, ses clients et ses fournisseurs directs) et celles qui s intéressent aux chaînes logistiques élargies (l entreprise, ses clients et ses fournisseurs directs mais aussi les clients de ses clients et les fournisseurs de ses fournisseurs). Une dernière approche s intéresse à la chaîne logistique dite globale englobant tous les acteurs impliqués dans l ensemble des flux amont et aval de produits, services, finances et/ou information, du dernier des fournisseurs au dernier des clients. Dans ce cadre, les problématiques relatives à la gestion de chaînes logistiques sont nombreuses et couvrent les différents horizons de la prise de décision : long, moyen et court terme. On distinguera les problèmes : - de configuration (long terme) qui conditionnent les problèmes de circulation des différents flux (information, produits, financiers), - de ceux liés à la gestion (coordination, pilotage) de ces flux (moyen et court termes) Modèles pour l aide à la décision à moyen terme Dans le domaine de la gestion de chaînes logistiques, l aide à la décision à moyen terme peut être envisagée à deux niveaux. Au niveau de la construction d une solution (un plan ou un ordonnancement par exemple) ou au niveau l évaluation d une décision (une politique de gestion par exemple). Dans le premier cas il s agit de construire une solution : on parlera de génération de solution. Le schéma général de cette approche est présenté en figure 5 (cf [Bel 1998]). Relation entre les variables Contraintes, Critère Méthode générative Solution optimale Le décideur formule le problème Contraintes et critères non formalisés Description du problème Variables, contraintes Objectif Le décideur évalue la réalisabilité Problème Le décideur définit le problème à résoudre? figure 5. Approche Générative 12

17 Dans le deuxième cas, il s'agit d'évaluer les performances d'un système selon les valeurs de certains de ses paramètres : on parlera alors d évaluation de performances. Le schéma général de cette approche est présenté en figure 6 (cf [Bel 1998]). Décision envisagée (Valeur des variables de décision) Méthode évaluative Evaluation des performances Le décideur imagine un fonctionnement Performances désirées Le décideur analyse et compare Description du problème Variables, contraintes objectif Problème Le décideurr définit le problème à résoudre? figure 6. Approche évaluative En gestion de production, domaine dans lequel les modèles ont été le plus largement utilisés, deux types de modèles différents sont généralement associés à ces d approches : les modèles de planification en ce qui concerne la première approche et les modèles de simulations pour la deuxième. Toutefois, nous verrons par la suite qu il n y a pas une dichotomie aussi évidente. On pourra utiliser par exemple des modèles de planification dans une optique évaluation de performances ou des modèles de simulation pour générer une solution Modèles de planification Planification et modèles L'activité de planification consiste à concevoir pour l'entreprise un "futur souhaitable" et les moyens nécessaires pour parvenir à la réalisation de ce futur. C'est une activité de choix parmi différentes possibilités. Elle s'exprime au travers de plans et elle est une préparation à l'action. Au niveau tactique, en gestion de chaînes logistiques, la planification vise une programmation prévisionnelle de la production, des approvisionnements et de la distribution, à partir de demandes commerciales prévues ou réelles, en conformité avec les décisions effectuées au niveau stratégique. Ces décisions prises aux niveaux supérieurs, imposent notamment des contraintes sur le processus de production (contraintes potentielles entre les tâches ou contraintes de conservation au niveau des stocks) et sur les ressources (contraintes de capacité) qui doivent être prises en compte au niveau de la planification à moyen terme. Pour générer ces plans on utilise des modèles de planification. Dans le cadre d une approche hiérarchique ([Miller 2001], [Fontan et al 2001]), on trouve essentiellement deux types de modèles [Johnson et al 1974] : - les modèles par dates de début ou par tâches qui consistent à déterminer les dates de début de tâches sur différentes ressources. 13

18 - les modèles par quantité qui consistent à déterminer des quantités de produits à fabriquer par période de temps, Dans un premier temps, nous allons présenter le cadre d utilisation de ces modèles puis nous donnerons les variables de décision et les contraintes des deux types de modèles. Cette présentation est abordée dans l optique d une approche de type satisfaction de contraintes [Thierry 1994] indépendamment de la méthode de résolution. Aussi même si les types de modèles présentés peuvent être utilisés dans une approche optimisation sous contrainte, nous ne présenterons pas ici les critères d optimisation utilisés dans ce type de résolution. Le problème d'agrégation des données ([Hétreux 1996], [Zolghadri 1998], [Bourrière et al 2001], [Fontan et al 2001]) sera ensuite abordé. En effet le problème de planification se situant au niveau de décision moyen terme, il ne serait pas réaliste de manipuler des données détaillées. Les ressources peuvent être regroupées en centres de charge ou en unités de production en fonction de leurs caractéristiques (lieu géographique, technologie, etc). Nous préciserons toutefois que l étude détaillée des différentes manières d agréger les données n est pas au centre de notre travail. Modèles par dates de début Caractéristiques des modèles «par dates de début» ou «par tâches» Dans les modèles par date de début, les variables de décision sont les dates de début des tâches t i sur les différentes ressources. On définit une tâche comme étant une quantité de travail concernant la fabrication d'un produit caractérisée par sa durée d'exécution pi. Les contraintes principales du problème de planification à moyen terme avec un modèle par dates sont les suivantes : - les contraintes potentielles dont les contraintes de succession (ou de précédence) se traduisent de la manière suivante : i, j, tj - ti a ij avec a ij = p i pour les contraintes de succession. - les contraintes de capacité qui expriment le fait que sur chaque ressource, on ne peut faire qu'un nombre limité de tâches simultanément. Parmi ces contraintes on distingue : - les contraintes disjonctives qui concernent les ressources de capacité unitaire, ce sont des contraintes du type tâche i avant la tâche j ou tâche j avant tâche i qui s expriment comme une disjonction de contraintes potentielles : ti + pi tj ou tj+pj ti - des contraintes cumulatives dans le cas de ressources de capacité non unitaire. Il faut exprimer que, à chaque instant, les moyens nécessaires à l'exécution d'un certain nombre de tâches sont limités sur une unité de production. Ceci se traduit par la contrainte suivante :, r, q i C q i,t,r étant la quantité de ressources utilisée t, t, r i pour l'exécution de la tâche i sur la ressource r à l'instant t et C r la capacité de la ressource r. - les contraintes de respect des dates de livraison (ou dates dues) : les dates de livraison données par le client doivent être respectées. Le modèle par dates de début exprime le fait que la date de fin d une tâche doit être inférieure à la date due concernant cette tâche. Ce qui se traduit par des contraintes de type : Problèmes concernés t + β avec β i la date due de la tâche i. i p i j Les modèles par dates de début sont souvent dédiés au court terme en particulier dans le cadre de la résolution des problèmes d ordonnancement d atelier ([Esquirol et al 1999]). Néanmoins ces modèles par dates de début peuvent être utilisés au niveau de la planification à moyen terme notamment pour la gestion de projets de fabrication de biens unitaire ou en petite r 14

19 série de type gestion à la commande ([Narboux 1991], [Kolisch 2001). Pour ce type de problème on emploie souvent le terme ordonnancement (plutôt que planification) de projet (production unitaire) ou d'ordonnancement multi-projet (très petite série, gestion à la commande) même quand il s'agit d'un problème de décision à moyen terme. En effet, dans ce cas, le même type de modèle (modèle par date) est utilisé à court terme et à moyen terme d où l amalgame entre le problème (planification) et le modèle utilisé (modèle par date souvent qualifié de modèle d ordonnancement). Nous avons fait le choix d employer ici le terme planification de projet et planification multi-projet pour souligner notre positionnement à moyen terme. Par ailleurs, dans le cadre de notre travail, nous nous sommes intéressés à des problèmes de gestion de projet concernant la fabrication d'un bien (satellite, maquette, ). Malgré cette caractéristique, dans le cadre des modèles par dates de début, le problème de dimensionnement de lots n est pas pris en considération. En effet, à moyen terme dans le cadre de gestion d un projet unitaire où de plusieurs projets en nombre relativement limité, ce problème de dimensionnement de lot devient marginal. Dans le cadre de la gestion de projet une classification complémentaire de celle proposée par [Herroelen et al 1999] de ces modèles par dates est proposée (figure 7) en fonction : - du caractère mono ou multi-projet du problème, - du type de graphe utilisé, - des contraintes de ressources prises en compte. Problèmes de gestion de projet Mono-projet Multi-projets Graphe potentiel-tâche potentiel-étape Plusieurs alternatives représentées Sans contraintes de ressources Avec contraintes de ressources RCPSP (resource-constrained project scheduling problem) RCMPSP(resource-constrained multi-project scheduling problem) Ressources consommables Ressources renouvelables Modèle de Eisner Modèle GERT Modèle VERT Modèle GAN Modèle Q-GERT Modèle RAIH Ressources disjonctives Ressources cumulatives figure 7. Classification des modèles par dates pour la planification de projet Agrégation des données Du fait du niveau de décision auquel on se place on considère des ressources qui doivent être gérées sur un horizon de temps relativement long (la durée du projet par exemple). Par ailleurs dans le cadre de nos travaux l accent a été porté sur la gestion des ressources renouvelables disjonctives. Ces ressources sont de deux types : - les ressources dites «lourdes» qui sont en nombre très limité, voire uniques et qui sont indispensables pour l exécution de certaines tâches du projet (par exemple des moyens d essais spécialisés). Ces ressources sont des ressources disjonctives qui sont partagées par plusieurs tâches d un même projet ou par plusieurs projets. - les ressources qui sont regroupées en centre de charge, en unités de production : on parle alors d agrégation de ressources. 15

20 Sur un horizon fixé, le fait de considérer des ressources agrégées ne doit pas modifier les décisions effectuées. Il faut donc calculer les capacités de ces ressources et les durées agrégées de fabrication des produits, de manière à se rapprocher au mieux de cet objectif. Lorsqu on agrège par exemple plusieurs machines en une unité de production, la durée de fabrication des produits (prise en compte au niveau des contraintes de capacité) sur cette unité de production doit être mise à l échelle de la capacité de l unité de production, il faut donc agréger les durées des tâches. Lors de cette agrégation on perd des informations. Aussi une bonne agrégation devra être le plus proche possible de la réalité (même s il se peut par exemple que la succession entre les tâches ne soit plus exactement conforme à la réalité lorsqu on se place au niveau de l unité de production). Modèles par quantités Caractéristiques des modèles par quantités Dans le modèle par quantités, le temps est divisé en intervalles de temps appelés périodes. Les variables de décision x i,t sont les quantités de produits i (et de sous-produits) fabriquées pendant des périodes t (par exemple le jour). Les contraintes principales du problème de planification à moyen terme avec un modèle par quantités sont les suivantes : - les contraintes de succession sont exprimées sous la forme : - de contraintes de conservation au niveau des stocks : i, t, I i,t+1 = I i,t + in i,t - out i,t avec I i,t la quantité de produit i en stock au début de la période t, in i,t la quantité de produit i arrivant dans le stock pendant la période t et out i,t étant la quantité quittant ce stock pendant cette période. - de contraintes de respect de la nomenclature en liaison avec les contraintes de conservation qui expriment le fait que pour fabriquer un produit il faut disposer de ses composants out i,t = g i, j. x j, t avec g i,j, la quantité de produit i nécessaire pour fabriquer un j S i produit j et S i la liste des produits j qui utilisent i. - les contraintes de capacité qui sont exprimées de manière suivante : la ressource a une quantité C r,t disponible, exprimée en ressources.temps (par exemple des machines*heures), et on ne peut pas utiliser plus que cette quantité : i, t,, b r,i étant la quantité de la b. r i x, i, t Cr, t i / i utilise r ressource r (exprimée dans la même unité que la capacité) utilisée pour la fabrication du produit i. - les contraintes de respect des dates de livraison (ou dates dues) qui expriment le fait qu'une date de livraison est imposée par le client : on livre à la date de livraison la quantité de produit commandée pour cette date : out i,t=d i,t avec d i,t : quantité de produit i demandée pour la période t. Problèmes concernés Dans le cadre des problèmes de gestion de la production de biens, les modèles par quantités sont généralement utilisés pour la prise de décision à moyen terme concernant la production en moyenne et grande série. On parle de modèles mathématiques déterministes pour la planification à moyen terme ou de modèles de lot-sizing. En effet, ces modèles se placent dans la continuité des travaux concernant le calcul des quantités économiques (EOQ) effectués au début du XX siècle. Ces modèles sont extrêmement nombreux. Nous présentons (figure 8) une classification de ces modèles proposée dans [Rota 1998] en fonction des critères suivants : 16

21 - Niveaux de nomenclature - Prise en compte des contraintes de ressources - Demande constante (ou non) sur l horizon de planification. modèles de lot-sizing nomenclature à 1 niveau nomenclature multi-niveaux capacité infinie capacité finie capacité infinie capacité finie demande constante demande variant dans le temps demande constante demande variant dans le temps MLLP MLCLP EOQ WW ELSP CLSP CSLP DLSP EOQ : Economic Order Quantity WW : Wagner -Whitin ELSP : Economic Lot-sizing and Scheduling Problem CLSP : Capacited Lot-Sizing Problem CSLP : Continuous Set-up Lot-sizing Problem DLSP : Discrete Lot-sizing and Scheduling Problem MLLP : Multi-Level Lot-sizing Problem MLCLP : Multi-Level Capacited Lot-sizing Problem figure 8. Classification des modèles mathématiques de lot-sizing Le problème classique le plus significatif par rapport au type de problème qui nous intéresse sera présenté ici. Il s agit du MLCLP ou Multi-Level Capacited Lot-sizing Problem dont l objectif est de déterminer les quantités à fabriquer (x i,t ) pour les différents produits sur l horizon de planification, fini, de manière à satisfaire la demande (sans rupture de stock) en respectant les contraintes de capacité et de façon à minimiser un coût. La première formulation de ce problème [Billington et al 1983] est un programme linéaire en nombres entiers : min ( i N, t T) i N t T I i, t = I i, t 1 + xi br, i xi, t C i C xi, t Myi, t I 0 i, t xi, t 0 yi, t { 0,1}, t r, i f ( I j Si i, t g, x i, j i, t. x, y j, t i, t ) d i, t [1] [2] [3] [4] [5] [6] Dans cette formulation : Le critère est une fonction linéaire du niveau de stock (I i,t ), des quantités produites (x i,t ) et des changements de fabrication (y i,t ) qui représente le coût de production incluant les coûts de fabrication, les coûts de stockage et les coûts de changement de série ; Les contraintes permettent de décrire : 17

22 - l évolution du stock entre deux périodes successives [1], - la limite de production due à la capacité des ressources [2], - le couplage entre les variables de décision de production et de changement de série (affectation de la valeur 1 à la variable de changement dès qu il existe une production) [3] - le fait que les stocks sont positifs ou nuls : on n autorise aucune rupture de stock [4], - que les variables représentant les productions sont positives ou nulles [5] - qu il existe ou pas la production concernée sur la période [6]. Les notations sont les suivantes : - T horizon de planification ; - d i,t : quantité de produit i demandée pour la période t ; - g i,j : quantité de produit i nécessaire pour fabriquer un produit j ; - b r,i : quantité de ressource nécessaire r nécessaire pour fabriquer une unité du produit i ; - C r,t : capacité de la ressource r sur la période t. Agrégation des données De la même manière que pour le modèle par dates, on désire que, sur un horizon fixé, le fait de considérer des ressources agrégées ne modifie pas les décisions prises. Dans le modèle par quantités, les données seront agrégées au niveau du temps, des moyens de production et des produits : - Une agrégation du temps est effectuée en discrétisant le temps en périodes. - Une agrégation des ressources est effectuée au niveau de chaque unité de production. Ici, on ne dit pas qu un certain nombre de ressources sont disponibles, mais qu on dispose d'une certaine quantité de ressources exprimée en ressources.temps (par exemple en machines.heures) pour chaque période (la période étant supérieure à l'unité de temps), dans chaque unité de production. - En ce qui concerne les produits, on considère des familles (gamme de fabrication semblable, coûts équivalents). - Au niveau du travail nécessaire à la fabrication de ces produits, on ne parle pas de durée de fabrication par machine mais on dit que la fabrication d'un produit sur une unité de production consomme un certain nombre de ressources.temps sur une période. Par ailleurs, les commandes des clients peuvent elles aussi être considérées de manière agrégée. On ne traite pas séparément chaque commande de chaque client, mais on peut par exemple regrouper en une seule commande les commandes passées pour le même produit à la même date. Modélisation des retards Dans les modèles de type lot-sizing le problème de la modélisation des retards (quand il n existe pas de plan qui respecte toutes les contraintes de livraison) a donné lieu à différents types de modèles. Certains d entre eux considèrent qu il n est pas admissible de planifier des retards à moyen terme et que s il n existe pas de solution respectant ces contraintes il faut faire part au décideur de la non existence d une solution. Celui-ci devra alors modifier les données du problème (capacité de production notamment) pour qu il existe un plan admissible. D autres modélisent le retard comme une rupture de stock. Une variable de décision noté I - est alors introduite. Une formulation de ce type de modèle est présentée ci-dessous [Johnson et al 1974] : 18

23 ( i N, t T) I i, t = I i, t br, t xi k K + I i, t 0 i, t I 0 xi, t 0 I i, t = I min 1, t + x C + i, t i N t T i, t I r, t i, t f ( I j S i + i, t g i, j, I. x i, t j, t, x i, t d ) i, t [1] [2] [3] [4] [5] [6] On retrouve l équation d état [1] du MLCLP ainsi que les contraintes de capacité et de positivité de la variable de décision x i,t. Par contre au niveau de la variable I i,t, la contrainte de positivité est remplacée par une contrainte de positivité des stocks réels (I + ) et des ruptures de stock (I - ) et la contrainte [2] exprime le fait que le stock théorique (I) est égal à la différence entre le stock réel et la quantité en rupture. Comparaison Le modèle par dates de début peut être utilisé au niveau ordonnancement comme au niveau planification dans la mesure où il permet de considérer chaque ressource individuellement ou bien l'unité de production comme un ensemble de ressources capable de dispenser globalement une certaine quantité de service. Toutefois, on atteint les limites de ce modèle lorsqu il s agit de production en moyennes ou grandes séries et que le problème du dimensionnement des lots est au centre du problème de planification. Dans ce cas ce modèle n est utilisé qu au niveau de l ordonnancement à court terme et il est couplé avec un modèle par quantités pour les décisions à moyen terme et notamment les décisions de dimensionnement de lots. Le modèle par quantités permet par ailleurs de rester proche du format des commandes du client en moyenne ou grande série (une quantité pour une date). Par ailleurs, on manipule directement des variables homogènes par rapport à la manière habituelle dont les résultats sont exprimés au niveau planification dans le cadre de la production en moyenne ou grande série. Par contre dans le cas où il ne s agit pas de production en grande série, le modèle par date est bien adapté aussi bien au niveau des décisions à moyen terme qu au niveau du court terme. D autre part il est parfois important que le modèle soit proche de la manière dont les données sont exprimées et de la façon dont les résultats sont présentés. Le principe selon lequel il ne faut pas vouloir être plus précis que les données dont on dispose doit, en effet, être respecté. Planification et horizon glissant De manière générale, les modèles de planification ([Fontan et al 2001]) sont utilisés dans le cadre d une procédure à horizon glissant (voir figure 9, [Hétreux 1996]). C est à dire que le plan est caractérisé par : - l horizon de planification (H) qui représente l ensemble des périodes sur lesquelles est établi le plan de production. Cet horizon doit être choisi de manière à ce que l influence des données situées au-delà ce cet horizon soit négligeable et que la fiabilité des données prises en compte soit assurée. - la périodicité de planification (période de révision) qui représente la période de temps entre deux planifications successives (R). En effet, les décisions qui sont prises sur un horizon de 19

24 temps donné sont remises en cause à intervalle de temps régulier. Le choix de la périodicité est délicat. En théorie la périodicité maximale envisageable correspond à la longueur de l horizon de planification. En pratique, il est souvent souhaitable d augmenter la fréquence de planification pour prendre en compte les aléas le plus tôt possible. Ce processus dynamique permet donc une éventuelle ré-actualisation des informations déjà disponibles lors des planifications précédentes et une prise en compte de nouvelles informations au fur et à mesure de leur disponibilité, permettant ainsi de réagir en fonction des perturbations passées. Lorsque la planification est mise en œuvre en horizon glissant, seules les décisions correspondant au début de l horizon de planification (horizon gelé HG) sont réellement implémentées. Ces décisions sont dites «gelées» c est à dire quelles ne peuvent être remises en cause par les planifications ultérieures. Périodes Etat 1 T R HG H Périodes temps Etat 2 Périodes temps Etat 3 H horizon de planification HG Horizon gelé T période de planification R période de révision Planification au début de la période 1 Planification au début de la période 3 Planification au début de la période 5 temps figure 9. Procédure de planification à horizon glissant Modèles de simulation On peut dire que la simulation est une technique de modélisation pour construire une abstraction de la réalité (modèle) et une méthode pour faire évoluer cette abstraction en fonction du temps. Deux approches de la simulation adaptées à la gestion de production apparaissent dans l état de l art : la simulation à événements discrets et la simulation continue. Dans le cadre de nos travaux qui concernent plutôt le secteur aéronautique où les volumes de production sont faibles, nous ne nous sommes pas directement intéressés à la simulation continue, c est pourquoi nous nous focaliserons ici sur la simulation à événements discrets. Eléments du modèle Les modèles que nous considérons ici sont composés d'objets (ou entités) avec lesquels s'effectuent, au cours du temps, des services ou activités qui peuvent être actifs (opérations) ou passifs (attentes). En général, on distingue 2 types d'objets : les clients (pièces, produits...) et les ressources (machines, outils, hommes,...). Les objets sont caractérisés par un ou plusieurs attributs auxquels des valeurs peuvent être affectées. On en distingue de 2 types : les attributs fixes qui permettent de représenter les caractéristiques des objets (nombre maximum de pièces en stock) et les attributs variables qui évoluent dans le temps (position d une pièce dans l atelier). 20

25 Toute activité est limitée à son début et à sa fin par un événement. L'état d'un objet à un instant donné est l'ensemble des valeurs de tous ses attributs variables. L état instantané du système est donné par l'ensemble des états de tous les objets à cet instant. La dynamique du système (évolution de l'état) va être représentée par la logique de fonctionnement du système c'est à dire des mécanismes plus ou moins complexes qui vont déclencher et caractériser les activités. Les événements correspondent donc aux changements d'état. Les événements pourront être l arrivée d'une pièce, le début ou la fin d une fabrication, etc. Les activités pourront être l attente ou la fabrication par exemple. La logique du changement d'état associée à chaque événement doit être décrite (cette description sera le résultat de la modélisation, et constituera le corps principal du programme de simulation). La figure 10 illustre cette notion sur un exemple : Evénement ARRIVEE d'une PIECE Machine occupée Evénement FIN SERVICE d'une PIECE Nombre de pièces dans la file d'attente oui non 0 1 Pièce dans la file d'attente Machine occupée Machine libre Sortir pièce suivante de la file Prévision date sortie De la pièce d'après TS Prévision date sortie pièce suivante d'après TS figure 10. Exemple logique de changement d état Pour établir la succession des événements, on fait appel à un échéancier dont le rôle est de faire avancer le temps : il dispose initialement d'un ensemble d'événements dont on connaît les dates d'accomplissement (les dates d'arrivée des pièces par exemple). Il choisit le premier d'entre eux, et lance la procédure de changement d'état correspondante. Ce changement d'état peut entraîner la prévision de nouveaux événements futurs, qui sont stockés dans l'échéancier (par exemple l'arrivée d'une pièce entraînera la prévision par l'échéancier de l'événement départ de la pièce). Une fois le calcul du nouvel état terminé, on peut passer à l'événement suivant... Et ainsi de suite jusqu'à la fin de la simulation. Une fois le déroulement de la simulation terminé, il faut analyser les résultats. Il est alors possible de tirer les conclusions quant au problème physique posé : nombre moyen de pièces dans l'atelier, nombre maximum de pièces dans la file attente, nombre moyen de pièces dans la file attente, taux d'occupation de la machine, nombre maximum de pièces dans l'atelier Méthodes d'avance du temps En simulation il existe plusieurs manières de faire avancer le temps [Bel 1998]. On distingue notamment : - la méthode par incrément (figure 11) dans laquelle on fait progresser le temps par intervalle fixe. A chaque incrément (période d'échantillonnage), on traite tous les événements qui viennent de se produire : on calcule le nouvel état du système et on détermine si l occurrence d un événement a eu lieu. 21

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