Modeling and analysis of propagation risks in complex projects : application to the development of new vehicles
Modéliser et analyser les risques de propagations dans les projets complexes : application au développement de nouveaux véhicules
Résumé
The management of complex projects requires orchestrating the cooperation of hundreds of individuals from various companies, professions and backgrounds, working on thousands of activities, deliverables, and risks. As well, these numerous project elements are more and more interconnected, and no decision or action is independent. This growing complexity is one of the greatest challenges of project management and one of the causes for project failure in terms of cost overruns and time delays. For instance, in the automotive industry, increasing market orientation and growing complexity of automotive product has changed the management structure of the vehicle development projects from a hierarchical to a networked structure, including the manufacturer but also numerous suppliers. Dependencies between project elements increase risks, since problems in one element may propagate to other directly or indirectly dependent elements. Complexity generates a number of phenomena, positive or negative, isolated or in chains, local or global, that will more or less interfere with the convergence of the project towards its goals. The thesis aim is thus to reduce the risks associated with the complexity of the vehicle development projects by increasing the understanding of this complexity and the coordination of project actors. To do so, a first research question is to prioritize actions to mitigate complexity-related risks. Then, a second research question is to propose a way to organize and coordinate actors in order to cope efficiently with the previously identified complexity-related phenomena.The first question will be addressed by modeling project complexity and by analyzing complexity-related phenomena within the project, at two levels. First, a high-level factor-based descriptive modeling is proposed. It permits to measure and prioritize project areas where complexity may have the most impact. Second, a low-level graph-based modeling is proposed, based on the finer modeling of project elements and interdependencies. Contributions have been made on the complete modeling process, including the automation of some data-gathering steps, in order to increase performance and decrease effort and error risk. These two models can be used consequently; a first high-level measure can permit to focus on some areas of the project, where the low-level modeling will be applied, with a gain of global efficiency and impact. Based on these models, some contributions are made to anticipate potential behavior of the project. Topological and propagation analyses are proposed to detect and prioritize critical elements and critical interdependencies, while enlarging the sense of the polysemous word “critical."The second research question will be addressed by introducing a clustering methodology to propose groups of actors in new product development projects, especially for the actors involved in many deliverable-related interdependencies in different phases of the project life cycle. This permits to increase coordination between interdependent actors who are not always formally connected via the hierarchical structure of the project organization. This allows the project organization to be actually closer to what a networked structure should be. The automotive-based industrial application has shown promising results for the contributions to both research questions. Finally, the proposed methodology is discussed in terms of genericity and seems to be applicable to a wide set of complex projects for decision support.
La gestion de projets complexes nécessite d’orchestrer la coopération de centaines de personnes provenant de diverses entreprises, professions et compétences, de travailler sur des milliers d'activités, livrables, objectifs, actions, décisions et risques. En outre, ces nombreux éléments du projet sont de plus en plus interconnectés, et aucune décision ou action n’est indépendante. Cette complexité croissante est l'un des plus grands défis de la gestion de projet et l'une des causes de l'échec du projet en termes de dépassements de coûts et des retards. Par exemple, dans l'industrie automobile, l'augmentation de l'orientation du marché et de la complexité croissante des véhicules a changé la structure de gestion des projets de développement de nouveaux véhicules à partir d'une structure hiérarchique à une structure en réseau, y compris le constructeur, mais aussi de nombreux fournisseurs. Les dépendances entre les éléments du projet augmentent les risques, car les problèmes dans un élément peuvent se propager à d'autres éléments qui en dépendent directement ou indirectement. La complexité génère un certain nombre de phénomènes, positifs ou négatifs, isolés ou en chaînes, locaux ou globaux, qui vont plus ou moins interférer avec la convergence du projet vers ses objectifs.L'objectif de la thèse est donc de réduire les risques associés à la complexité des projets véhicules en augmentant la compréhension de cette complexité et de la coordination des acteurs du projet. Pour ce faire, une première question de recherche est de prioriser les actions pour atténuer les risques liés à la complexité. Puis, une seconde question de recherche est de proposer un moyen d'organiser et de coordonner les acteurs afin de faire face efficacement avec les phénomènes liés à la complexité identifiés précédemment.La première question sera abordée par la modélisation de complexité du projet en analysant les phénomènes liés à la complexité dans le projet, à deux niveaux. Tout d'abord, une modélisation descriptive de haut niveau basée facteur est proposé. Elle permet de mesurer et de prioriser les zones de projet où la complexité peut avoir le plus d'impact. Deuxièmement, une modélisation de bas niveau basée sur les graphes est proposée. Elle permet de modéliser plus finement les éléments du projet et leurs interdépendances. Des contributions ont été faites sur le processus complet de modélisation, y compris l'automatisation de certaines étapes de collecte de données, afin d'augmenter les performances et la diminution de l'effort et le risque d'erreur. Ces deux modèles peuvent être utilisés en conséquence; une première mesure de haut niveau peut permettre de se concentrer sur certains aspects du projet, où la modélisation de bas niveau sera appliquée, avec un gain global d'efficacité et d'impact. Basé sur ces modèles, certaines contributions sont faites pour anticiper le comportement potentiel du projet. Des analyses topologiques et de propagation sont proposées pour détecter et hiérarchiser les éléments essentiels et les interdépendances critiques, tout en élargissant le sens du mot polysémique "critique".La deuxième question de recherche sera traitée en introduisant une méthodologie de « Clustering » pour proposer des groupes d'acteurs dans les projets de développement de nouveaux produits, en particulier pour les acteurs impliqués dans de nombreuses interdépendances liées aux livrables à différentes phases du cycle de vie du projet. Cela permet d'accroître la coordination entre les acteurs interdépendants qui ne sont pas toujours formellement reliés par la structure hiérarchique de l'organisation du projet. Cela permet à l'organisation du projet d’être effectivement plus proche de la structure en « réseau » qu’elle devrait avoir. L'application industrielle aux projets de développement de nouveaux véhicules a montré des résultats prometteurs pour les contributions aux deux questions de recherche.
Origine : Version validée par le jury (STAR)