Custom supply chain engineering : modeling and risk management : application to the customs

par Lamia Hammadi

Thèse de doctorat en Génie mécanique

Sous la direction de Eduardo de Cursi Souza et de Abdellah Ait Ouahman.

Le président du jury était Fouad Jawab.

Le jury était composé de Eduardo de Cursi Souza, Abdellah Ait Ouahman, Antonio Novaes, Henrik Legind Larsen, Marcia Samed, Vlad Barbu, Aomar Ibourk.

Les rapporteurs étaient Fouad Jawab, Antonio Novaes.

  • Titre traduit

    Ingénierie de la chaîne logistique douanière : modélisation et gestion de risques : application au cas des douanes


  • Résumé

    La sécurité, la sûreté et l’efficacité de la chaîne logistique internationale revêtent une importance capitale pour le gouvernement, pour ses intérêts financiers et économiques et pour la sécurité de ses résidents. À cet égard, la société est confrontée à des multiples menaces, telles que le trafic illicite de drogues, d’armes ou autre type de contrebande, ainsi que la contrefaçon et la fraude commerciale. Pour contrer (détecter, prévenir, enquêter et atténuer) ces menaces, le rôle des douanes se pose en tant que gardiens du commerce international et acteurs principaux de la sécurisation de la chaîne logistique internationale. Les douanes interviennent à tous les stades de l'acheminement des marchandises ; toutes les transactions en provenance ou à destination des pays doivent être traitées par leurs services douaniers. Dans un tel environnement, les douanes deviennent un élément essentiel de la chaîne logistique. Nous adoptons ce point de vue, avec un accent particulier sur les opérations douanières et, pour souligner cet objectif, nous appelons cette analyse "chaîne logistique douanière". Dans cette thèse, nous avons tout d’abord mis en place le concept de chaîne logistique douanière, en identifiant les acteurs et les liens structurels entre eux, puis en établissant la cartographie des processus, l’approche d’intégration et le modèle de mesure de performance du concept proposé. Deuxièmement, nous développons une nouvelle approche de gestion de risques dans la chaîne logistique douanière basée sur une approche qualitative. Une telle approche conduit à identifier les classes de risques et à recommander les meilleures solutions afin de réduire le niveau de risque. Notre approche est appliquée dans la douane Marocaine en considérant la criticité comme un indicateur de risque en premier temps, en appliquant la méthode AMDEC (Analyse des modes de défaillance, de leurs effets et de leur criticité) et la méthode ABC croisée et le poids prioritaire en deuxième temps, en utilisant la méthode AHP (Analytic Hierarchy Process) et la méthode AHP floue (c.-à-d. Évaluation de risques sous incertitude); puis une analyse comparative des deux indicateurs est effectuée afin d’examiner l’efficacité des résultats obtenus. Enfin, nous développons des modèles stochastiques pour les séries chronologiques de risques qui abordent le défi le plus important de la modélisation de risques dans le contexte douanier : la Saisonnalité. Plus précisément, nous proposons d’une part des modèles basés sur la quantification des incertitudes pour décrire les comportements mensuels. Les différents modèles sont ajustés en utilisant la méthode de coïncidence des moments sur des séries temporelles de quantités saisies du trafic illicite dans cinq sites. D'autre part, des modèles de Markov cachés sont ajustés à l'aide de l'algorithme EM sur les mêmes séquences d’observations. Nous montrons que nos modèles permettent avec précision de gérer et de décrire les composantes saisonnières des séries chronologiques de risques dans le contexte douanier. On montre également que les modèles ajustés sont interprétables et fournissent une bonne description des propriétés importantes des données, telles que la structure du second ordre et les densités de probabilité par saison et par site.


  • Résumé

    The security, safety and efficiency of the international supply chain are of central importance for the governments, for their financial and economic interests and for the security of its residents. In this regard, the society faces multiple threats, such as illicit traffic of drugs, arms and other contraband, as well as counterfeiting and commercial fraud. For countering (detecting, preventing, investigating and mitigating) such threats, the role of customs arises as the gatekeepers of international trade and the main actor in securing the international supply chain. Customs intervene in all stages along the routing of cargo; all transactions leaving or entering the country must be processed by the custom agencies. In such an environment, customs become an integral thread within the supply chain. We adopt this point of view, with a particular focus on customs operations and, in order to underline this focus, we refer to this analysis as “customs supply chain”. In this thesis, we firstly set up the concept of customs supply chain, identify the actors and structural links between them, then establish the process mapping, integration approach and performance model. Secondly, we develop a new approach for managing risks in customs supply chain based on qualitative analysis. Such an approach leads to identify the risk classes as well as recommend best possible solutions to reduce the risk level. Our approach is applied in Moroccan customs by considering the criticality as a risk indicator. In a first time we use Failure Modes Effects Criticality Analysis (FMECA) and Cross Activity Based Costing (ABC) Method and priority weight; in the second time we use Analytic Hierarchy Process (AHP) and Fuzzy AHP (i.e., risk assessment under uncertainty); then a benchmarking of the two indicators is conducted in order to examine the effectiveness of the obtained results. Finally, we develop stochastic models for risk time series that address the most important challenge of risk modeling in the customs context: Seasonality. To be more specific, we propose on the one hand, models based on uncertainty quantification to describe monthly components. The different models are fitted using Moment Matching method to the time series of seized quantities of the illicit traffic on five sites. On the other hand, Hidden Markov Models which are fitted using the EM-algorithm on the same observation sequences. We show that these models allow to accurately handle and describe the seasonal components of risk time series in customs context. It is also shown that the fitted models can be easily interpreted and provide a good description of important properties of the data such as the second-order structure and Probability Density Function (PDFs) per season per site.



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