Laboratoire Eco-PRocédés, Optimisation et Aide à la Décision (EPROAD) Institut Supérieur des sciences et Techniques de Saint-Quentin (INSSET)

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Justin Léon Labbé
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1 Toufik SAADI Laboratoire Eco-PRocédés, Optimisation et Aide à la Décision (EPROAD) Institut Supérieur des sciences et Techniques de Saint-Quentin (INSSET)

2 Présentation de l INSSET de Saint-Quentin Présentation du laboratoire EPROAD Le management de l information en logistique Quelques solutions informatiques pour le transport Quelques projets 2

3 L INSSET est un institut d enseignement supérieur de l Université Picardie Jules Verne 60 enseignants et enseignants-chercheurs 320 étudiants 230 conventions de stages/an 80 contrats d'alternance/an 10 étudiants en Formation Continue/an 500 entreprises partenaires Master Ingénierie logistique Master Ingénierie des produits et procédés industriels Master Cloud Computingand Mobility 3

d'alternance/an 10 étudiants en Formation Continue/an 500 entreprises partenaires Master

4 Master Ingénierie logistique Parcours Management et Ingénierie Logistique Parcours Logistique Internationale Parcours Informatique et Flux Pour la Logistique Débouchés du parcours Informatique et Flux Pour la Logistique Analyste ERP Consultant ERP (technique, fonctionnel) Intégrateur ERP Consultant en intégration des TIC Intégrateur des systèmes d informations industriels (ERP, SRM, CRM,..) Responsable des systèmes d informations métiers (SIRH, SI Marketing, SI comptable...) Chef de projet système d information Architecte des systèmes d informations Responsable service informatique Responsable logistique Direction des systèmes d informations Consultant business intelligence Chef de projet d intégration Responsable du logiciel 4

CRM,..) Responsable des systèmes d informations métiers (SIRH, SI Marketing, SI comptable.

5 L EPROAD est un laboratoire de recherche en informatique de l Université Picardie Jules Verne Ingénierie des matériaux et procédés (génie du produit) Recherche opérationnelle et Aide à la décision Modélisation des matériaux et des procédés Axes de recherche Axe Ingénierie des Matériaux et Procédés (IMaP) Axe Recherche Opérationnelle et Aide à la Décision (ROAD) 25 chercheurs 10 thèses en cours étudiants 10 projets en cours 5

des matériaux et des procédés Axes de recherche Axe Ingénierie des Matériaux et Procédés (IMaP) Axe

6 Axe Recherche Opérationnelle et Aide à la Décision (ROAD) Amiens et Saint Quentin Optimisation Ré-optimisation Calculs parallèles intensifs Problématiques liées à la chaine logistique Transport Chargement Transport/chargement Ordonnancement Planification 6

Problématiques liées à la chaine logistique Transport Chargement

7 Approvisionner Transformer Distribuer 7

8 8

9 ERP (SAP, SAGE, MICROSOFT, etc)) SRM/CRM Base de données (ORACLE, SQL SERVER, etc) Excel, OpenOffice, etc 9

10 ERP (SAP, SAGE, MICROSOFT, etc)) SRM/CRM Base de données (ORACLE, SQL SERVER, etc) Excel, OpenOffice, etc Informations Informations EDI (Echange de données Informatisé) Import/export de base de données XML CVS Base de données Réplication Fax sécurisé 10

Informations EDI (Echange de données Informatisé) Import/export

11 Intervention humaine sur le SI Manque d intégrité du SI (erreurs, retards, ) Manque de réactivité du SI Manque de traçabilité Incompatibilité des SI 11

12 Le système de production Toyota Son organisation de la chaîne d'approvisionnement "just-in-time" est devenu un modèle dans le monde entier Le système de production Toyota (Toyota Production System -TPS) est conçu de manière à "tirer" le produit fini d'un bout à l'autre de la chaîne de production. Les pièces détachées sont approvisionnées au bon endroit, au bon moment, et en quantités suffisantes, sans gaspillage. Cette méthode était radicalement différente des systèmes traditionnels de fabrication qui prévoyaient des stocks de pièces importants afin de "pousser" le maximum de produits sur la chaîne, indépendamment de la demande réelle. Au contraire, le système TPS est conçu de telle sorte que seule la production répondant à une demande précise, à un moment donné, sort des chaînes de fabrication, sans stocks inutiles. 12

Les pièces détachées sont approvisionnées au bon endroit, au bon moment, et en quantités suffisantes, sans gaspillage.

13 13

14 14

15 Principe #1: Baser la gestion des décisions sur une philosophie à long terme même si cela affecte la réalisation de certains objectifs financiers à court terme Principe #2: Créer des processus qui permettent de mettre les problèmes en évidence rapidement Principe #3: Utiliser le «flux tiré» pour éviter la surproduction Principe #4: Niveler la production (heijunka) Principe #5: Intégrer à la culture la nécessité d arrêter la production dès l émergence d un problème de façon à produire de la qualité du premier coup, à tout coup Principe #6: La standardisation des tâches est la base de l amélioration continue et de l engagement de employés Principe #7: Utiliser des contrôles visuels afin qu aucun problème ne soit caché Principe #8: Ne mettre au service du personnel et des processus que des technologies éprouvées Principe #9: Former des leaders qui connaissent à fond le travail, qui vivent la philosophie et qui apprennent aux autres Principe #10: Développer des gens et des équipes de travail exceptionnels qui embrassent la philosophie de l organisation Principe #11: Respecter son réseau étendu de partenaires et de fournisseurs en les mettant au défi ainsi qu en les aidant à s améliorer Principe #12: Aller soi-même sur les lieux, pour comprendre en profondeur la situation (genshigenbutsu) Principe #13: Prendre les décisions lentement par consensus. Considérer toutes les options possibles. Mettre rapidement en place les solutions choisies Principe #14: Devenir une organisation qui apprend à travers la réflexion continue «hansei» et l amélioration continue «kaizen» 15

culture la nécessité d arrêter la production dès l émergence d un problème de façon à produire de la qualité du premier coup, à tout coup Principe #6: La standardisation des tâches est la base de l

16 Statistiques et Data-Mining Techniques de ré-optimisation Calcul intensif 16

17 Statistiques et Data-Mining Etude des flux d informations Intégration des données informatiques Fouille de données 17

18 Techniques de ré-optimisation Résoudre dynamiquement les problèmes d optimisation 18

19 Calcul intensif Utiliser plusieurs ordinateurs Concevoir des plate-forme de calcul parallèle dédiées aux problèmes de la chaine logistique Virtualiser les ordinateurs Solutions collaboratives sur cloud 19

dédiées aux problèmes de la chaine logistique

20 Projet National CIP (Calcul parallèle pair à pair) avec le Laboratoire d Architecture et d Analyse des Systèmes de Toulouse (CNRS) Conception et réalisation d une plate-forme parallèle puissante pour les problèmes liés à la logistique. Quelques projets en cours Transport à la demande Rationaliser les tournées et les chargements/déchargement au même temps et d une manière dynamique. Adapter les tournées de véhicules aux chargements. Adapter les chargements aux tournées. 20

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