Vers un outil d aide à la gestion des risques dans les chaînes logistiques : les bases conceptuelles Pierre DAVID, Gülgün ALPAN, Delara SALEH EBRAHIMI & Saleh Eddine BEN JBARA Laboratoire G-SCOP 46, av Félix Viallet 38031 Grenoble Cedex www.g-scop.inpg.fr Centre National de la Recherche Scientifique Institut National Polytechnique de Grenoble Université Joseph Fourier
Historique des travaux (1/2) 2007-2010 : Travaux avec G. Tuncel Tuncel G., Alpan G., «A High-level Petri Net Based Modeling Approach for Risk Management in Supply Chain Networks»In Proceedings of the 21st European Simulation and Modeling Conference - ESM 2007-21st European Simulation and Modeling Conference - ESM 2007, Malta (2007) Tuncel G., Alpan G., «Risk assessment and management for supply chain networks: A case study» Computers in Industry 61, 3 (2010) 250-259. Alpan G., Cung V.-D., Mangione F., Tuncel G. «Coordination Mechanism as a Mitigation Action to Manage Supply Chain Risks» Dans Supply Chain Performance: Collaboration, Alignment, and Coordination (2010) 239-266.
Historique des travaux (2/2) 2011-2012: Travaux de Master avec D. Saleh Ebrahimi D. Saleh Ebrahimi, Setting up a model-based taxonomy in supply chain and risk management Master's thesis, Grenoble INP, Janvier 2012. Saleh Ebrahimi D., David P., Alpan G. «A model based specification for a decision support tool for supply chain risk management», Dans Proceedings of the 42nd International Conference on Computers & Industrial Engineering - 42nd International Conference on Computers & Industrial Engineering (CIE42), Afrique Du Sud (2012). David P., Alpan G. Saleh Ebrahimi D., «Vers un outil d aide à la gestion des risques dans les chaînes logistiques : les bases conceptuelles», 10 ème congrès de Génie Industriel, 14-21 juin 2013, La Rochelle (2013) présentation d aujourd hui. 2013-2016: Thèse de Saleh Eddine Ben Jbara
Les Risques dans les CL Un enjeu de plus en plus important: Internationalisation des CL Compétition internationale Complexification des CL Des risques multiformes: De la panne machine au tremblement de terre Interne ou externe à la CL Effets à courte ou longue durée Prévisibles ou imprévisibles Inhérents aux incertitudes dans la CL 4
Des approches qualitatives: Pourquoi: L analyse des risques Recherche «exhaustive» de risques (type AMDE ou APR) Mise en évidence de points critiques Comment: connaissance de la structure de la CL checklist de risques Analyse d expert (par ex. Simulation) 5
L analyse des risques Des approches quantitatives Pourquoi: Évaluation des risques identifiés quantification des retards, pertes, quantification des probabilités d occurrence Priorisation des actions Recherche d action de Protection/Prévention Comment: Modèle de la CL (structure & données quanti) Simulation de la CL 6
De nombreuses difficultés: L analyse des risques Construction d un modèle de la CL Connaissance de la CL Besoin de compétences expertes dans le fonctionnement de la CL Besoin de compétences expertes dans l évaluation de performances Equilibre exhaustivité/pertinence Quantification de certains risques 7
Un outil d aide à l analyse 1. Risk1 2. Risk 2 3. Risk 3. SC concepts metamodel SC Manager Performances Estimation SC Actor Classes Policiy Classes... Risk Classes Concepts, language and formalism matching PN model generation Decision Support Framework PN model and tool 8
Eléments à décrire Structure Comportement La CL Les acteurs: o Type o Caractéristiques Les liens/flux échangés Les politiques: o Fabrication o Commande o Stock o Les utilisations des flux Les Risques (Aléas) Type Lieu d apparition Caractéristiques Les causes? Les effets: o Modification de comportement o Destruction d objet o Modification de caractéristique 9
Spécification/Prototypage avec SysML OMG System Modeling Language Proche d UML avec un vocabulaire moins connoté logiciel. Permet la spécification logicielle Permet l édition de modèle De multiples possibilités de représentation d éléments structurels ou comportementaux 10
Les acteurs de la CL Pour une Définition générique et simple de la CL Acteurs retenus: Suppliers (fournisseurs) Manufacturers (l entreprise au cœur de l étude et ses sites de production) Customers (clients) Logistics providers (distributeurs/sociétés de transport) 11
Les acteurs de la CL bdd [Package] SCActors «block» Manufacturer «block» Supplier «block» Customer «block» LogisticsProvider parts productionunit : ProductionUnit [1..*] stock : Stock [1..*] references givenpayment : Payment [*] passedorder : Order [*] passedshippingorder : ShippingOrder [*] product : Product [1..*] receivedinvoice : Invoice [*] receivedorder : Order [*] receivedpayment : Payment [*] receivedshipment : Shipment [*] sentinvoice : Invoice [*] sentshipment : Shipment [*] values name : String location : Location account : Account parts productionunit : ProductionUnit [1..*] stock : Stock [1..*] references givenpayment : Payment [*] passedorder : Order [*] passedshippingorder : ShippingOrder [*] product : Product [1..*] receivedinvoice : Invoice [*] receivedorder : Order [*] receivedpayment : Payment [*] receivedshipment : Shipment [*] sentinvoice : Invoice [*] sentshipment : Shipment [*] values name : String location : Location account : Account parts stock : Stock [1..*] Des Caractéristiques references givenpayment : Payment [*] passedorder : Order [*] passedshippingorder : ShippingOrder [*] product : Product [1..*] receivedinvoice : Invoice [*] receivedorder : Order [*] receivedpayment : Payment [*] receivedshipment : Shipment [*] sentinvoice : Invoice [*] sentshipment : Shipment [*] Des Objets en interaction values name : String location : Location account : Account Des Attributs parts shippingmean : Conveyor [1..*] references givenpayment : Payment [*] operatedroutes : Route [*] receivedinvoice : Invoice [*] receivedorder : ShippingOrder [*] receivedpayment : Payment [*] sentinvoice : Invoice [*] values name : String 12
Les acteurs de la CL 13
Les acteurs de la CL 14
Les processus Le comportement est modélisé par des operations et s appuie sur SCOR [SCC 2010] Des alternatives de comportement sont proposées dans des diagrammes d activité 15
Les Flux dans la CL 16
Les Flux dans la CL 17
Les Flux dans la CL 18
Les Flux dans la CL 19
Modélisation des risques Objectif: Recensement des risques Evaluation des effets (injection de fautes) Localisation des risques dans la structure de la CL Modélisation orientée Effets Identification des paramètres et comportement Correspondance dans le modèle de la CL 20
Les risques dans la CL De multiples classifications existent dans la littérature autour: Des acteurs [Mason-Jones & Towill 1998; Wagner & Neshat 2010] Localisation de la source [Christopher & Lee 2004, Matook et al. 2009] Localisation de l effet Échelle d impact [Christopher and Peck, 2004; Pfohl et al., 2010; Thun and Hoenig, 2011] [Min & Zhou 2002] Flux touchés [Tang & Nurmaya Musa 2011] 55 articles Type d effet 33 risques étudiés Type d entreprise (SME ), Domaine génériques d application [Chopra & Sodhi 2004, Zsidisin 2003, Harland et al. 2003] 21
Les risques dans la CL Nous avons retenu une classification basée sur la localisation raffinée ensuite sur les processus: Risques sur le Process (Process Risks) Risques sur le contrôle/planification (Control Risks) Risques liés à la demande (Demand-related Risks) Risques liés à l approvisionnement (Supply-related Risks) Risques liés à environnement (Environmental Risks) 22
Ex: Supply related risks 23
Modélisation des risques 24
Modification du comportement d un acteur Type Risk Affected process Redefinitions of affected actor Quality errors discovered internally Make_ConvertingIntoProduct of Manufacturer Capacity issues internally (manufacturer) GetInfoOnProd of Manufacturer (production) Forecast errors Plan_ForecastingOrder not matching incoming Order(s) Delayed production (internal) Delayed shipment (sending) Make_ConvertingIntoProduct of Manufacturer Deliver_ShippingOrder() of Logistics Provider. 25
Modification de caractéristiques Type Risk Affected process New object, changing other objects attributes Accident internal (fire/machine breakdown, etc.) Decrease in productioncapacity at ProductionUnit OR in quantity at Stock (depending on which process it hits) Cycle time volatility Volatility in timetoproduce of ProductionUnit Labor disputes internally Decrease in productioncapacity at ProductionUnit Overstocking Increase costperunit for stockholding products 26
Destruction d Objets/Acteurs Type Risk Affected process New objects, Supplier bankruptcy Removal of actor, destroying objects Customer bankruptcy Removal of actor or associations Natural disasters Removal of actor or Removal of Routes Route blockades Removal of Routes 27
Les prochaines étapes Définition des alternatives de politiques Méthode de recensement & priorisation des risques Génération type AMDE(C) (Automatisation) Connexion aux modèles d évaluation des performances Génération de modèle (RdP, Arena, Simio ) Définition et modélisation des actions de lutte associées aux différents risques 28
Modélisation SysML: Options d implémentation Instanciation des CL en SysML (outils du marché) Plugin d extraction pour l AMDEC & connexion à une base de données de risques Génération de modèles de simulation (transformation de modèle et génération de code) Modélisation dans un outil dédié: Implémentation de la spécification SysML Intégration de la bibliothèque de risque Intégration d un module de simulation OU Génération de modèle de simulation 29
Merci pour votre attention Laboratoire G-SCOP 46, av Félix Viallet 38031 Grenoble Cedex www.g-scop.inpg.fr gulgun.alpan-gaujal@grenoble-inp.fr pierre.david@grenoble-inp.fr Centre National de la Recherche Scientifique Institut National Polytechnique de Grenoble Université Joseph Fourier