Proposition d un modèle UML de gestion des stocks et de transport dans un système de distribution multi-niveaux (a).

Proposition d un modèle UML de gestion des stocks et de transport dans un système de distribution multi-niveaux (a). Khadija Eddoug (* ), Saâd Lissane Elhaq (* ), Hamid Ech-cheikh (* ) (*) : Laboratoire d Informatique des Systèmes Industriels et Energies Renouvelables (LISER), Equipe de Recherche Automatique Productique (EAP), Ecole Nationale Supérieure d Electricité et de Mécanique (ENSEM), Université Hassan II Aïn Chock, BP 8118, Oasis, Casablanca, Maroc. Khadija.eddoug@gmail.com ; lissan1@yahoo.com. ; echcheikh@hotmail.fr RÉSUMÉ Dans cet article nous traitons la modélisation des systèmes multi niveaux.bien précisément la gestion de distribution: stocks/ transport. Nous nous intéressons en premier lieu à définir les caractéristiques et les processus d un réseau de distribution multi niveaux afin de l analyser et pouvoir le modéliser. Notre objectif est de développer un modèle de gestion de stock et de transport pour ce réseau de distribution ; ce modèle décrit en détails les processus de gestion d un système aussi compliqué il est effectué sous le langage UML. Cette étape de modélisation permet à la fois de bien comprendre le système et aussi de bien maitriser ces différents processus, en vue de réaliser un outil de simulation. ABSTRACT In this article we treat the modeling of multilevel distribution systems. Precisely links: Inventory / transportation management systems. We are interested primarily to define the characteristics and processes of a multi-level distribution network in order to analyze and model it. Our objective is to develop a model of stock and transportation management for distribution network; this model describes in detail the process of managing such a complicated system it is performed under the UML. This modeling stage allows both to understand the system and also to master these many different processes, in order to achieve a simulation tool. MOTS-CLÉS: système de distribution multi-niveaux, gestion des stocks, gestion de transport, modélisation UML. KEYWORDS: multi-level distribution systems, inventory management, transportation management, UML modeling. 1 CIGIMS 2015, EST de Fès - 21, 22 et 23 mai 2015

2 CIGIMS 2015, EST de Fès - 21, 22 et 23 mai 2015 1. Introduction La gestion de la chaîne logistique multi-niveaux à connue une énorme évolution lors de ces derniers décennies, car la plupart des compagnies industrielles s y sont intéressées, vue le rôle capitale que cela peut jouer sur l optimisation de leurs gains au niveau matériel comme au niveau humain et surtout en terme des coûts. La complexité des chaînes logistiques multi-niveaux réside dans le faite qu elles sont constituées de plus qu un niveau. Chaque niveau contient plusieurs sites de stockage Notamment des distributeurs, détaillants, transporteurs, fournisseurs et clients. Cette complexité augmente lorsque ces systèmes multi-niveaux (multi-échelon) sont soumis à des incertitudes comme la fluctuation des demandes et les aléas liés aux délais de livraison etc. Ainsi, Pour Gérer, optimiser et pouvoir améliorer, un système aussi compliqué, il est nécessaire de passer par une étape de modélisation qui reste l outil le plus adéquat. Dans la littérature concernant la modélisation des systèmes multi-niveaux nous distinguons deux grandes catégories : les modèles analytiques et les modèles de simulations. Plusieurs travaux dans la littérature évoquent les systèmes de distribution multiniveaux plus précisément la gestion de stock et les coûts qui y génèrent par exemple : Par exemple Bollapragada et al. (2004) ont étudié un système en série à deux échelons, en considérant l approvisionnement et la demande comme stochastique avec un pilotage décentralisée. Agus (2011) a étudié une chaîne à deux échelons avec un transshipment d urgence entre détaillants. Ech-cheikh (2014), dans sa thèse à proposer un modèle de simulation sous UML des systèmes de distribution multi échelons sans prendre en considération le transport. Cependant ces travaux cités ci-dessus ne prennent pas en considération la gestion de transport malgré que les coûts engendrés par le transport d après Swenseth et al. (2002) est de Plus de 50% des coûts totaux de la logistique. La hausse des coûts du pétrole, l encombrement des routes, le coût croissant des courtsarrêts, et le regroupement des centres de distribution ses facteurs ont tendance à augmenter les coûts de transport d après Madadi et al. (2009). Cet article propose un modèle UML des deux aspects stock/transport qui sera à la base d un modèle de simulation que nous allons élaborer dans nos futurs travaux. Nous présentons dans la section 2 Une revue de littérature scientifique concernant les systèmes multi-niveaux, puis dans la section 3 Les approches de modélisation des chaines logistique. Et enfin dans la section 4 développement d un modèle à l aide d UML de la chaine logistique multi-niveaux.la dernière section conclut ce travail et présente quelques perspectives.

Proposition d un modèle UML de gestion des stocks et de transport dans un système de distribution multi-niveaux. 3 2. Etat de l art. La littérature relative au problème de gestion des systèmes de distribution multi niveaux se limite à quelques articles vus la complexité de ce genre de système, nous allons décomposer l étude de la littérature en 3 parties, nous allons commencé par l état de l art sur la gestion des stocks dans un système de distribution multi niveaux, puis un état de l art sur la gestion de transport de marchandises et enfin la gestion combinée des stocks et de transport dans un réseau de distribution multi niveaux. 2.1. Etat de l art de gestion des stocks dans un réseau de distribution multi niveaux. La gestion des stocks dans un réseau de distribution multi niveau est un problème majeur. Pour l optimisation des chaînes logistiques. Dans la littérature nous avons pu extraire quatre méthodes de réapprovisionnement : - Gestion de stock au point de commande : l approvisionnement du stock est déclenché lorsque le stock descend au-dessous d un niveau fixé appelé point de commande. - Gestion calendaire : l approvisionnement du stock est déclenché à des intervalles de temps réguliers. - Gestion calendaire conditionnelle : l approvisionnement du stock est déclenché à des intervalles de temps réguliers, mais uniquement lorsque le stock descend en dessous d un certain seuil du point de commande. - Approvisionnement par quantité fixe : chaque commande porte sur la même quantité fixe. C est le cas notamment lorsqu il y a des contraintes de conditionnement ou de transport ou des seuils tarifaires qui impliquent un achat minimum. Ceci suppose bien évidemment une fréquence d approvisionnement variable. - Approvisionnement par quantité variable : lors de chaque commande, le stock théorique est mesuré pour commander une quantité qui permet de re-compléter ce stock. La plupart des politiques classiques de gestion de stocks sont encore utilisées, à savoir (s, Q), (s, S), (R, S), (R, s, S), etc. où les paramètres s, Q, S et R désignent respectivement le point de commande, la quantité de commande, le niveau de recomplètement et la période de révision. D après Axsäter et Rosling (1993), les systèmes de gestion de stocks dans un réseau de distribution multi niveaux peuvent être répartis en deux classes : système à stock installation et système à stock échelon. Dans le premier système, chaque site prend ses décisions en se basant uniquement sur son état de stock individuel, alors que, dans le second système, chaque site prend en compte non seulement son stock

4 CIGIMS 2015, EST de Fès - 21, 22 et 23 mai 2015 courant mais aussi les stocks en aval et les stocks en transit. Un système à stock échelon ne peut donc être implémenté que si chaque site partage sa propre information avec les sites en amont. De plus, des règles d allocation doivent être mises en place pour être appliquées lorsque les sites en amont sont en situation d insuffisance de stocks pour approvisionner les sites en aval. Les politiques d'allocation disponibles sont citées ci-dessous : Allocation avec fraction garantie : le fournisseur assure à l'avance qu une fraction de la commande sera satisfaite. Allocation maximale : le fournisseur promet à l'avance d allouer une quantité maximale à chaque commande. Allocation fixe : Quand il n'y a pas une prévision sur la demande, chaque commande reçoit une quantité fixe prédéfinie. Allocation de rupture uniforme: le fournisseur classe les commandes par ordre décroissant selon la quantité commandée et fourni à chaque commande la quantité voulue moins une déduction prédéfinie. Allocation proportionnelle : chaque commande reçoit une quantité proportionnelle à celle présente dans la commande. Allocation lexicographique : les commandes sont classées d une façon indépendante de la quantité de commande. Ainsi, les commandes sont satisfaites suivant le classement spécifié, jusqu'à ce que le stock soit épuisé. Par ailleurs, la chance d'avoir des commandes complètement satisfaite dépend au rang de la commande. Allocation uniforme : toutes les commandes reçoivent la même quantité, indépendamment de leurs quantités. Ech-cheikh (2015). La complexité de gestion des stocks dans un réseau de distribution multi niveaux augmente lorsque les sites détaillants coopèrent en pratiquant des transshipments en cas de rupture. La littérature relative au problème du transshipment est très importante. On relève principalement deux approches de transshipment entre détaillants. La première approche est celle du transshipment d urgence ; elle n envisage les transshipments qu en cas de rupture de stock chez un détaillant suite à l arrivée d une demande. La deuxième approche est celle du transshipment préventif consistant en une redistribution d équilibrage des stocks au début ou à la fin de chaque cycle d approvisionnement mais avant que la demande client ne soit observée. Ainsi, le transshipment préventif vise à prévenir les futures ruptures, tandis que le transshipment d urgence résout une situation effective de rupture. Diverses politiques sont adoptées dans ce dernier cas : - Complete pooling : le détaillant accepte de transférer tout son stock disponible en cas de besoin (Tagaras et Cohen, 1992; Tagaras, 1999).

Proposition d un modèle UML de gestion des stocks et de transport dans un système de distribution multi-niveaux. 5 - Partial pooling : le transshipment est effectué en préservant un niveau de stock ciblé (par exemple, point de commande, stock de sécurité, etc). Evers (2001). Archibald et al. (2009) ont proposé une variante dans laquelle la décision d un détaillant dépend non seulement du niveau de stock courant mais aussi du temps restant avant le prochain approvisionnement. - Tout ou rien : le détaillant satisfait ou non la totalité de la demande Evers, (2001). 2.2. Etat de l art de gestion de transport de marchandises. Aguezzoul (2005). Dans sa thèse à citer les différentes taches lors du transport de marchandises par rapport à chaque niveau décisionnel. «La planification du transport de marchandises est parmi les principales décisions logistiques d une entreprise et qui se rattache aux trois niveaux suivants : - Niveau stratégique : Ce niveau concerne les décisions planifiées à long terme et qui se rapportent à la conception du système du transport telles que la configuration et la conception du réseau de distribution en terme de l espace couvert, de la détermination du nombre des sites logistiques (terminaux, dépôts, etc.) à utiliser et de leur localisation, le type du service offert au client en terme de chargement (chargement partiel ou complet), du mode du transport (rail, route, mer, air ou voie d eau), du type de gestion (compte propre ou compte d autrui), du type de livraison (directe ou intermodale), etc. - Niveau tactique : À ce niveau, les décisions sont à moyen terme et elles concernent le plan de chargement, les itinéraires à choisir, les équipements à acheter, la taille des envois, etc. - Niveau opérationnel : Il s agit à ce niveau des décisions à prendre à court terme et qui concernent la planification des opérations courantes du transport telles que l affectation des véhicules aux axes du réseau suite à une variation de la demande, la répartition des véhicules en temps réel, le contrôle des transporteurs, etc.» Pour ce qui est de l organisation du transport routier, qui réside dans le choix du type de chargement, nous avons trouvé deux types qui sont utilisés fréquemment : - Le chargement complet ou le transport à charge entière : Connu en terminologie anglaise par TL (TruckLoad), il est effectué par un véhicule allant d un point à un autre avec un seul envoi. On parle aussi de transport de lot et il représente environ deux tiers du volume du transport routier de marchandises exprimé en tonnes-kilomètres. Son objectif consiste à la recherche d un meilleur remplissage des véhicules.

6 CIGIMS 2015, EST de Fès - 21, 22 et 23 mai 2015 - Le chargement partiel ou le chargement de lots brisés ou LTL (Less-than- TruckLoad) : Il est effectué par un véhicule qui prend plusieurs envois depuis et/ou à destinations de lieux différents. L activité de TL qui était la plus fréquente pour les transports à longue distance tend à diminuer avec la réduction des stocks et l augmentation corrélative de la fréquence des livraisons, en faveur de l activité de LTL. Gonzalez (2008). 2.3. Etat de l art de gestion de stock et transport dans un système de distribution multi niveaux. Vue la complexité des systèmes multi-niveaux il ya peu d articles qui traite le problème d optimisation combinée de stock/transport dans un réseau multi-niveaux. Anily et al. (1990) considèrent un système mono produit, avec un seul dépôt et plusieurs magasins avec une demande déterministe, le nombre de véhicule illimité, et leur capacité est limitée. Ils déterminent la fréquence optimale de Livraison (1). Qui dépend de paramètres définies ci-dessous : ms : Nombre de client dans le cluster. Qs : Quantité optimale de livraison. µ : Taux de base. Ainsi la fréquence optimale de livraison est définie comme suite : fs = ms*µ /Qs (1) En outre, Bramel et Simchi-levi (1995) présentent une heuristique basée sur la problématique de situation géographique des sites, pour améliorer la gestion combinée de stock/transport. Ils considèrent aussi la politique de partition fixe pour chaque cluster, la durée du cycle optimal est déterminée en se basant sur le modèle EOQ (Economic Order Quantity) et sur la capacité des véhicules supposée illimitée. Qu et al. (1999) Proposent une méthode de décomposition heuristique pour résoudre le problème d'un système d optimisation des stocks/transport, la décomposition de l'algorithme repose sur des calculs séparés pour les décisions de stockage et de transport, afin de coordonner d une façon appropriée. Par contre Taqa allah et al. (2000) résolvent le problème d optimisation à l aide d heuristiques de type glouton. Ils comparent deux politiques d approvisionnement : dans la première un véhicule ne réapprovisionne qu une seule station par voyage (TL), les tournées sont simplifiées, tandis que la deuxième approche le réapprovisionnement se fait pour plusieurs stations par voyage (LTL). En présence d aléas, la seconde politique conduit à une réduction des coûts de transport. Avella et al. (2004). Traitent un problème de gestion des commandes client pour un délai

Proposition d un modèle UML de gestion des stocks et de transport dans un système de distribution multi-niveaux. 7 qui ne dépasse pas une journée ils introduisent l algorithme de Branch-and-Price pour le résoudre. Zhao et al. (2004) Proposent un algorithme qui optimise la quantité et la fréquence de commande d un système logistique constitué d un fournisseur-détaillant. Enfin, Bahloul, (2012) Etudie le problème de gestion combinée de stock et de transport dans un réseau logistique multi niveaux et multi produits confronté à une demande probabiliste. L objectif est de minimiser les coûts de stockage et de transport en garantissant un seuil minimum de qualité de service. Il s est intéressé à une famille de produits caractérisée principalement par une demande aléatoire et répétitive. Dont Il a proposé une politique de réapprovisionnement se basant sur quatre paramètres: une période de réapprovisionnement pour une révision périodique, un niveau de recomplètement de stock pour chaque produit, un niveau de commande et un niveau de commande urgente. Pour la gestion de transport. Il a supposé qu'il y a trois types de véhicules (petite, moyenne et grande afin de couvrir la variété des tailles des véhicules). La livraison de chaque commande de l'entrepôt au détaillant est réalisée sans fractionnement de lot ; ces types sont définis par rapport à la taille de chaque véhicule : petite taille de capacité C1, moyenne taille de capacité C2 et grande taille de capacité C3.Ensuite. Par la suite, il a développé une méthode heuristique afin de minimiser ces coûts logistiques. Cette méthode est composée de deux parties, dans la première partie il traite le cas des produits qui ont dépassé les niveaux de commande lorsqu il arrive au moment de lancement de commande. Dans la deuxième partie, il traite les produits restant n ayant pas dépassé ce niveau. Nous trouvons aussi Kunpeng Li et al. (2014) qui traitent aussi le problème de la gestion combinée de transport et stockage dans une industrie de distribution de gasoil, Ils proposent un algorithme de décomposition pour minimiser le temps de voyage des véhicules entre sites de stockage. De ce fait nous avons déduit les caractéristiques d un système de distribution multi-niveaux.

8 CIGIMS 2015, EST de Fès - 21, 22 et 23 mai 2015 Figure.1 : caractéristiques d un système de distribution multi-niveaux. La plupart des articles sur l'optimisation combinée considèrent la demande du client comme une demande déterministe. Il est nécessaire de préciser que l optimisation à la fois des coûts de transport et de stockage avec une demande probabiliste est très difficile à traiter. D où l utilité de concevoir un modèle qui tient compte des aspects stochastiques. 3. Approches de modélisation des chaines logistiques Plusieurs outils et approches sont utilisés pour la modélisation des chaînes logistiques. Huang et al. (2003) précisent que le choix du modèle, comprenant ses hypothèses de validité, détermine directement le type de problème et de structure que l on peut étudier. Dans la littérature nous distinguons deux types de modèles pour les systèmes de distribution multi niveaux. 3.1. Les Modèles analytiques. Les modèles analytiques permettent de décrire un système par un ensemble d équations régissant son fonctionnement, ses paramètres peuvent être déterministes ou stochastiques. Huang et al. (2003) Décrient que pour qu un modèle analytique soit viable, doit ce contenter de résoudre les configurations trop simple ce qui n est

Proposition d un modèle UML de gestion des stocks et de transport dans un système de distribution multi-niveaux. 9 pas le cas vis-à-vis des véritables chaînes logistiques très compliquées (multiniveaux) d où la nécessité de passer aux modèles de simulation. 3.2. Les Modèles de simulation. Les modèles de simulation sont généralement utilisés lorsqu il est difficile de trouver une relation (équation) entre différentes variables et ne pouvant donc généralement pas se mettre sous la forme des modèles analytiques. Maria, (1997) décrit un autre critère pour le classement des modèles c est la prise en compte du temps, qui laisse distinguer deux modèles : les modèles statiques dans lesquels le temps n est pas pris en compte, et les modèles dynamiques. 3.3. Choix de la méthode de modélisation. Nous nous somme intéressé aux modèles de simulation qui se basent sur le langage UML, puisqu elles ont la particularité de décrire les aspects statiques et dynamiques du système. UML (Unified Modeling Language) est né de la fusion des trois méthodes qui ont le plus influencé la modélisation objet au milieu des années 90 : OMT, Booch et OOSE. Cependant avec l évolution du concept objet, beaucoup de travaux utilisent ce standard pour structurer leurs modèles de référence.uml est avant tout un support de communication performant, qui facilite la représentation et la compréhension d un système complexe Zhu et Li, (2010). La notation graphique d UML permet d'exprimer visuellement une solution, le langage UML se distingue par le faite qu il peut représenter un système selon différentes vues complémentaires : Vue logique, vue processus, vue physique. 4. Description du modèle à l aide d UML. Le modèle de simulation que nous avons conçu, sert en principe de base pour élaborer un modèle de simulation, il intègre plusieurs processus de notre problématique, dans le but d analyser et développer plusieurs caractéristiques de la chaîne logistique multi-niveaux que nous traitons. 4.1. Diagramme de contexte statique. Le diagramme de contexte statique permet de positionner le système dans son environnement selon un point de vue processus. Donc de ce point de vue le système peut être décrit, selon une analyse de besoin. Ses composants sont : Les acteurs externes qui sont les entités externes au système étudié et qui interagit avec le système. Un processus unique symbolisant le Système d information.

10 CIGIMS 2015, EST de Fès - 21, 22 et 23 mai 2015 Figure.2 : Diagramme de contexte statique pour un système de distribution multiniveaux. Nous distinguons d après notre diagramme six acteurs régissant sur le réseau multi-niveaux: MANAGER : Se situe au niveau supérieur de la chaine de distribution multi niveaux son rôle de gérer et de prendre les décisions concernant tous le système. RESPONSABLE APPROVISIONNEMENT: Assure l approvisionnement des sites de chaque niveau du réseau multi-niveaux et gère la préparation la réception et l expédition des commandes. TRANSPORTEUR : Prend en charge la livraison des commandes envers tous les demandeurs du système multi niveaux, assure aussi le chargement /déchargement. FOURNISSEUR : Alimente le système de distribution multi niveaux pour le réapprovisionnement des sites. CLIENT : émet la demande et reçois les produits. SI : désigne le système d information qui restitue l information à la personne concernée, sous une forme appropriée et au moment opportun. 4.2. Diagramme de cas d utilisation. Le diagramme de cas d utilisation décrit les fonctionnalités d un système d un point de vue utilisateur, sous la forme d actions et de réactions. Au final, le diagramme de cas d utilisation doit faire apparaitre : Les acteurs susceptibles d intervenir sur le système. Les différentes fonctionnalités du système.

Proposition d un modèle UML de gestion des stocks et de transport dans un système de distribution multi-niveaux. 11 Les relations décrivant les interactions entre les acteurs et les cas d utilisation. Figure.3 : Diagramme de cas d utilisation d un système de distribution multi-niveaux. La description des cas d utilisation reflète les processus qui interagissent dans le système. Dans un système multi-niveaux Le MANAGER est le responsable de la gestion globale du réseau (transport, stock, prévoir la demande ). En outre le choix de la politique de (pilotage, livraison et de transshipment) ainsi que la gestion de commande, nécessite l accord du RESPONSABLE APPROVISIONNEMENT. Le TRANSPORTEUR prend le rôle de coordinateur entre tous les niveaux du système et au même niveau (entre site au cas de transshipment).

12 CIGIMS 2015, EST de Fès - 21, 22 et 23 mai 2015 4.3. Diagramme de classes. Le diagramme de classes permet de décrire l ensemble des informations du système logistique considéré. Une fois le système est défini, il convient de préciser les relations entre les acteurs et les différentes entités du système. UML fournit les diagrammes de classe pour la spécification des liens statiques entre les éléments du système. Un système multi-niveaux est constitué de plusieurs échelons (distributeur, Figure.4 : Diagramme de classe prise de décisions d un système de distribution multiniveaux. détaillant), chaque échelon à son tour se compose de plusieurs sites de stockage, ses sites sont pilotés par un système de pilotage (politique de pilotage de flux, politique de transshipment, politique d allocation, politique de livraison ).Les décisions sont prises et validés dans ce système par le MANAGER qui a le rôle de gérer ce dernier dans le but de l optimiser afin d évaluer ses indicateurs de performances dans le tableau de bord logistique.

Proposition d un modèle UML de gestion des stocks et de transport dans un système de distribution multi-niveaux. 13 Figure.4 : Diagramme de classe missions dans un système de distribution multi-niveaux. La classe MISSION (livraison, allocation, transshipment) décrit les activités dans un SDMN, pour la satisfaction de la classe COMMANDE qui n est que le besoin exprimé par le RESPONSABLEAPPROVISIONNEMENT pour le réapprovisionnement de la classe STOCK dans plusieurs SITE à chaque ECHELON (DISTRIBUTEUR, DETAILLANT).

14 CIGIMS 2015, EST de Fès - 21, 22 et 23 mai 2015 La classe TRANSPORTEUR joue un rôle primordiale pour effectuer les missions dans un SDMN, dans le choix du mode de gestion «la classe PAR», ainsi que le choix du type de véhicule «la classe VEHICULE» et enfin le choix du type de chargement «la classe CHARGEMENT». Nous avons bien détaillé dans ce diagramme les différentes classes et leurs relations dans le but d avoir une vision plus claire sur ce réseau complexe, nous avons modélisé la circulation des flux physiques et d informations, entre niveaux et entre sites au même niveau pour avoir une bonne gestion et pourvoir enchainer par une optimisation qui est l objective principale de notre travail. 5. Conclusion. Cet article traite la modélisation des réseaux multi-niveaux, l objectif de ce travail est d intégrer l ensemble des caractéristiques stochastiques dans un seul modèle pour faciliter la bonne exploitation de ce type de réseau. Pour arriver à notre but, nous avons réalisé un modèle sous le langage UML. Tout d abord nous avons présenté les réseaux multi-niveaux, pour rassembler les caractéristiques qui nous ont servi par la suite à élaborer notre modèle. En effet, les modèles existants présentent quelques limites, qui se manifestent principalement aux nombres d hypothèses prises en considération d où la nécessité d une modélisation globale de ce système. Le modèle proposé va être utilisé pour élaborer une approche d optimisation basée sur la simulation. Bibliographies: Aguezzoul A. Prise en compte des politiques de transport dans le choix des fournisseurs. Thèse de Doctorat. institut National Polytechnique de Grenoble 2005. Agus P., Multi-echelon inventory model for repairable items emergency with lateral transshipments in retail supply chain, Australian Journal of Basic and Applied Sciences, p.462-474, 2011. Anily S., Federgruen A, One warehouse multiple retailer systems with vehicle routing costs. Management Science, 36, p.792-114, 1990. Avella P., Boccia M. et Sforza A. Solving a fuel delivery problem by heuristic and exact approaches. European Journal of Operational Research, 152, p.170-179, 2004. Baboli A, Pirayesh Neghab M and Haji R. Economic Order Quantity in a Centralized Two- Level Supply Chain with Transportation Cost. Conference IEEE - SSSM, Troyes. P.240-245, 2006.

Proposition d un modèle UML de gestion des stocks et de transport dans un système de distribution multi-niveaux. 15 Bahloul K. Optimisation combinée des couts de transport et de stockage dans un réseau logistique dyadique, multi-produits avec demande probabiliste. THESE DE DOCTORAT Institut National des Sciences Appliquées de Lyon 2011. Bollapragada R., Rao S., et Zhang J., Managing two-stage serial inventory systems under demand and supply uncertainty and customer service level requirements, IIE Transactions, 36, p. 73-85, 2004. Bramel J., Simchi-levi M. Allocation based heuristic for general routing problems. Operations Research 43, p.649-660, 1995. Cetinkaya, S., F. Mutlu, et al. (2005). "A comparison of outbound dispatch policies for integrated inventory and transportation decisions." European Journal of Operational Research 171, p.1094-1112, 2005. Croom, S., O. Romano et al."supply chain management: an analytical framework for critical literature review." European Journal of Purchasing & Supply Management 6, p.67-83, 2000. Ech-Cheikh H., Lissane Elhaq S. Douraid A. et EDDOUG K., Modélisation flexible de flux et du processus de pilotage d un système de distribution multi-échelon, Congrès International du Génie Industriel CIGI (2013), 12 au 14 Juin, La Rochelle, France.. Ech-Cheikh H. Proposition d un cadre de simulation et d optimisation pour le pilotage de flux des chaînes logistiques de distribution multi échelon dans un contexte stochastique. Thèse de Doctorat. Ecole Nationale Supérieure d Electricité et de Mécanique Maroc 2015. Gonzalez. J Models and Methods for the City Logistics: The Two-Echelon Capacitated Vehicle Routing Problem. Thèse de Doctorat. Politecnico di Torino 2008. Huang, G. Q., J. S. K. Lau, et al. "The impacts of sharing production information on supply chain dynamics: a review of the literature." International Journal of Production Research 41, p.1483-1517, 2003. Huang, H. C., E. P. Chew, et al."a two-echelon inventory system with transportation capacity constraint." European Journal of Operational Research: Production, Manufacturing and Logistics167, p.129 143, 2004. Kunpeng Li, Bin Chen. An inventory routing problem with the objective of travel time minimization. European Journal of Operational Research 236, p.936 945, 2014. Madadi A., Kurz M. Ashayeri J. Multi-level inventory management decisions with transportation cost consideration, Transportation Research Part E 46, p.719 734, 2010. Maria A. Introduction to modeling and simulation, Proceedings of the Winter Simulation Conference 1997. Min H. et Zhou G. Supply chain modeling: past, present and future, Computers and Industrial Engineering, Vol. 43, p.231-249, 2002.

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