La gestion des Connaissances pour l amélioration des performances des modèles

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1 La gestion des Connaissances pour l amélioration des performances des modèles Présenté par: Abir Fathallah doctorante, Laboratoire Génie Industriel Ecole Centrale Paris Sous la direction de: Julie Le Cardinal (Laboratoire Génie Industriel- Ecole Centrale Paris) Jean-Louis Ermine (Laboratoire Systèmes d Information Telecom Ecole de ) Jean-Claude Boquet (Laboratoire Génie Industriel- Ecole Centrale Paris)

2 Plan de la présentation 1) Contexte: La modélisation des processus en entreprise 2) Problématique: Quels méthodes de Knowledge (KM) pour l amélioration des performances des modèles? 3) Etat de l art des méthodes de KM pour la modélisation 4) Proposition d une méthode de KM pour la construction des modèles de processus 5) Application de la méthode dans une entreprise industrielle 6) Résultats de l application industrielle 7) Perspectives 1

3 1) Contexte Définition de référence de l entreprise: Organisation de l entreprise autour de processus finalisés et bien identifié qui évoluent dans son environnement (marché, concurrence ). Les processus Inter fonctionnels concernent plusieurs services de l entreprise, nécessitent différents types de ressources et permettent d obtenir les plus grands gains. [Référence: Laguna et Marklund, 2005] 2

4 1) Contexte Exemples de processus inter fonctionnels: Le processus de Supply Chain (SCM) Le processus de Product Lifecycle (PLM) Le processus de Customer Relationship (CRM) [Référence: Shrivastava et al, 1999] 3

5 1) Contexte Rôle du manager en entreprise: Piloter les processus, anticiper leur évolution et améliorer leur performances Construire le modèle Suivre l application du modèle Améliorer les performances du modèle 4

6 1) Contexte La gestion des connaissances pour l amélioration des performances de l entreprise: La capitalisation des savoirs faires La généralisation des bonnes pratiques La préservation des connaissances stratégiques de l entreprise [Référence: Ermine et Boughzala, 2007] 5

7 2) Problématique Dans un cas d entreprise industrielle organisée en processus inter fonctionnels, comment mettre en place une méthode de gestion des connaissances globale qui permet d améliorer la modélisation? 6

8 3) Etat de l art Méthode de KM pour l amélioration des modèles de SCM: Mise en place de communautés de pratiques pour l amélioration des performances des achats dans un modèle de SCM. [Tissot, 2001] 7

9 3) Etat de l art Méthode de KM pour l amélioration des modèles de PLM: Une méthode de modélisation du PLM basée sur la capitalisation et l utilisation des connaissances sur le Design du produit. [Baxter et al, 2007] 8

10 3) Etat de l art Méthode de KM pour l amélioration des modèles de CRM: Recueil des connaissances sur le client pour améliorer les performances d un modèle de CRM [Van Berten, 2007] 9

11 3) Etat de l art Limite de l état de l art: Méthodes de gestion des connaissances utilisées pour un seul processus 10

12 4) Proposition Appliquer la gestion des connaissances depuis la construction du modèle en passant par sa mise en place en entreprise et jusqu à la remise en question de ses objectifs pour les améliorer. 11

13 4) Proposition Etapes de la méthode: Recueil des connaissances nécessaires à la construction du modèle Capitalisation des connaissances sur la modélisation Identification des bonnes pratiques à appliquer pour améliorer la modélisation 12

14 4) Proposition Cycle de vie du modèle en entreprise: 13

15 4) Proposition Cycle de vie du modèle en entreprise: Recueil des connaissances nécessaires à la construction du modèle 14

16 4) Proposition Cycle de vie du modèle en entreprise: Capitalisation des connaissances sur la modélisation 15

17 4) Proposition Cycle de vie du modèle en entreprise: Identification des bonnes pratiques à appliquer pour améliorer la modélisation 16

18 5) Application industrielle Entreprise: VALLOUREC Présentation: 17

19

20 5) Application industrielle Périmètre du projet : Site : Tuberie & Acièrie en France + Tuberie en Allemagne Produit : Tubes sans soudure spécifiques pour le forage de puits de pétrole 19

21 5) Application industrielle Justification du choix du périmètre: SCM: Division Energy&Industy (E&I) PLM: Division Oil&Gas CRM: Division Oil&Gas Division E&I KM: Direction de KM basée à Paris 20

22 5) Application industrielle Première Phase : Construction du modèle Déterminer les finalités du modèle étudié Déterminer les éléments d entrée et les éléments de sortie du modèle Identifier les agents qui traitent ses flux 23 entretiens effectués avec des managers de 45 Minutes chacun 21

23 5) Application industrielle Actions exécutées Décisions prises Deuxième Phase : Capitalisation des connaissances recueillies lors de la construction des modèles. Grille des entretiens: Information consommée Références: Ermine 2002 Information produite Connaissance utilisée Connaissance apportée 22

24 5) Application industrielle Troisième Phase : Identification et généralisation des bonnes pratiques Intégration des connaissances sur la modélisation dans les communautés de pratiques existantes Création de communautés de pratiques dédiées à la modélisation 23

25 6) Résultats de l application industrielle Construire trois modèles des processus de SCM, de PLM et de CRM propre à Vallourec Identification de savoir-faire de production en aciéries et en tuberies Centralisation des connaissances sur la fin de vie du produit Identification des connaissances des clients sur le produit afin d adapter le message des équipes commerciales 24

26 6) Résultats de l application industrielle Intégrer les connaissances sur la modélisation dans les 18 communautés de pratique de Vallourec Connaissances sur la Supply Chain dans la communauté «VAM Drilling Supply Chain» Connaissances sur l élaboration d acier dans la communauté «Steel Making» Connaissances sur les clients dans la communauté «VAM Drilling Sales & Marketting» 25

27 6) Résultats de l application industrielle Créer des communautés de pratique dédiées à la construction et à l amélioration des modèles «Process: Industrialization methods» «Technical Sales: Good practices by market and customers» 26

28 7) Perspectives Application de la méthode sur d autres processus en entreprise (processus de e-business, processus environnemental ) Construction d un système de KM indépendant supportant la construction des modèles et réalisant leur cohérence Application de la méthode avec d autres cas industriels 27

29 Merci pour votre attention!

30 1) Contexte Définition du SCM: «L ensemble de procédures et de logiciels permettant de gérer de façon optimale la totalité des flux d information, des flux physiques et des interfaces entre les différents acteurs, producteurs et fournisseurs qu implique la fabrication d un produit ou l offre d un service. Ils se basent sur les renseignements concernant la demande jusqu aux données nécessaires à la distribution, en passant par la conception et la production proprement dite.» [Eymery, 2003] 4

31 1) Contexte Définition du PLM: «une vision entière de l entreprise qui gère les données produit et processus pour l ensemble de leur cycle de vie, elle recouvre les fonctions de création des données produit en ciblant leurs gestion, leur partage et leur validation pour être capable de simuler la réalité des produits d une manière virtuelle: la vie complète du produit et de son environnement sous l angle de la conception en intégrant tout les partenaires en mode collaboratif et sous l angle de l utilisation en modélisant les contextes d utilisation.» [Debaecker, 2006] 5

32 1) Contexte Définition du CRM: «le processus qui conduit au développement et l évaluation des opportunités du marché pour construire un portfolio de relations clients maximisant le profit pour les différents partenaires, [Zablah et al 2004] «et qui permet à l entreprise de recueillir les données du client sans difficultés, d identifier les clients qui apportent le plus de valeurs sur le temps et d augmenter la fidélité de ses clients en leur délivrant des produits et services personnalisés.» [Rigby et al 2002] 6

33 1) Contexte - Position des modèles de SCM, de PLM et de CRM Supply Chain -Strong interaction confirmed by research papers. [Ref1]:Chiang and Trappey, 2007 [Ref2]: Sudarsan et al, 2005 [Ref3]: Debeacker, 2005 [Ref4]: Abramovic et al 2002] Product Life cycle Customer Relationship 7

34 1) Contexte - Position des modèles de SCM, de PLM et de CRM Make To Stock Supply Chain Utilisation de l entreprise des modèle de SCM de PLM ou de CRM Product Life cycle Build To Order Customer Relationship Configuration To Order 8

35 1) Contexte - Position des modèles de SCM, de PLM et de CRM Make To Stock Supply Chain Utilisation de l entreprise des modèle de SCM de PLM ou de CRM Industrie agro-alimentaire [Danone] Industrie Automobile [Renault, PSA] Industrie Aéronautique [EADS, SNECMA] Product Life cycle Build To Order Customer Relationship Configuration To Order 9

36 1) Contexte - Position des modèles de SCM, de PLM et de CRM Supply Chain -Strong interaction confirmed by research papers. - Information consumed/ produced by the model Information System Product Life cycle Customer Relationship 10

37 2) Problématique de recherche Information System Supply Chain -Strong interaction confirmed by research papers. - Information consumed/ produced by the model Product Life cycle Customer Relationship Information System Information System 11

38 2) Problématique de recherche - Position des modèles de SCM, de PLM et de CRM Supply Chain -Strong interaction confirmed by research papers. - Information consumed/ produced by the model Information System Product Life cycle Customer Relationship 12

39 3) Etat de l art Exemples de Modèles de SCM: - Amélioration continue: modèle de Value Stream Mapping [Hines et Rich, 1997] - de processus: modèle SCOR (Supply Chain Operations Reference) [Stephens, 2001] 15

40 3) Etat de l art Exemples de modèles de PLM: -[Hou et al 2004] -[Chiang et Trappey 2005] -[Jun et al 2007] -[Terzi 2005] 16

41 3) Etat de l art Exemples de modèles de CRM: -[Ryals et Knox 2001] -[Payne et Frow 2005] -[King et Burgess 2006] -[Van Berten et al, 2006] 17

42 4) Résultats de l état de l art Les primitives du modèle : Les composants structurels qui permettent de passer du système perçue au modèle (la syntaxe du modèle). Les règles de modélisation : Les étapes qu il faut respecter en associant les primitives du modèle pour que la représentation de la réalité qu on fait ait un sens (la sémantique du modèle). La validation du modèle : Finalités du modèle Finalités du système Référence: Walliser,

43 4) Résultats de l état de l art Listes des primitives des modèles de SCM, de PLM et de CRM SCM PLM CRM Les clients Les fournisseurs Les opérateurs Les processus Flux physiques Flux d information Flux financiers Phases du cycle de vie produits Versions du produit Flux d information Bases de données Les Clients Système d Information Service Marketing Le marché Flux d information Référence: Giard, 2003 Référence: Stark, 2007 Référence: Keefe,

44 4) Résultats de l état de l art Listes des primitives des modèles de SCM, de PLM et de CRM SCM PLM CRM Les clients Les fournisseurs Les opérateurs Les processus Flux physiques Flux d information Flux financiers Phases du cycle de vie produits Versions du produit Flux d information Bases de données Les Clients Système d Information Service Marketing Le marché Flux d information 20

45 4) Résultats de l état de l art Composantes du flux d information dans un modèle de SCM Prévisions de ventes Demande client Niveau de stocks des produits finis Date de livraison Mode de transport usine-client Quantité à produire par unité de temps Ordonnancement de l atelier Répartition de la main d œuvre Temps global de production (par produit) Niveau de stocks des produits semi-finis Quantités de matières première nécessaires Niveau de stock de matière première Commande fournisseur Date de livraison fournisseur Mode de transport fournisseur-usine Référence: Giard, 2003, Baglin et al,

46 4) Résultats de l état de l art Composantes du flux d information dans un modèle de PLM Caractéristiques techniques du produit commandé par le client Cycle de vie du produit permettant de satisfaire le client Caractéristiques techniques du produit au début de chaque étape de sa vie Caractéristiques techniques du produit à la fin de chaque étape de sa vie Département en charge de chaque étapes du cycle de vie Changement effectué sur le produits à chaque étapes Détails du transfert du produit au client Détails sur la fin de vie du produit Récupération ou non du produit à sa fin de vie Validation du client pour lancer la production Demande spécifique de changement par le client Référence: Stark,

47 4) Résultats de l état de l art Composantes du flux d information dans un modèle de CRM: Portefeuille client de l entreprise Prévision de ventes par rapport aux tendances du marché Caractéristiques des produits concurrents Système de «pricing» des produits Opportunités d entrer dans de nouveau marché Fréquence de commande Fidélité du client Mode d échange avec le client Prise en compte des requêtes client Satisfaction du client Rapport d incident «User guide» de logiciels informatiques Référence: Keefe,

48 4) Résultats de l état de l art - Position des modèles de SCM, de PLM et de CRM Supply Chain -Strong interaction confirmed by research papers. Knowledge - Information consumed/ produced by the model Information System Product Life cycle Customer Relationship 24

49 7) Perspectives théoriques de la recherche - Position des modèles de SCM, de PLM et de CRM Supply Chain -Strong interaction confirmed by research papers. - Information consumed/ produced by the model Knowledge Product Life cycle Customer Relationship 32

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