Gestion des réapprovisionnements périodiques de pièces de rechange sous incertitudes pour le MCO de parcs de matériels : maîtrise du risque de rupture des stocks

Managing the periodic spare part replenishment policies : controling the risk of stockouts

• Auteur / Autrice : Nouha Ghorbel
• Direction : Abderrahman El Mhamedi, Younès Boujelbene
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Productique et génie industriel
• Date : Soutenance en 2013
• Etablissement(s) : Paris 8
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Cognition, langage, interaction (Saint-Denis, Seine-Saint-Denis)

Mots clés

Mots clés contrôlés

Statistique bayésienne

Méthodes graphiques

Systèmes d'aide à la décision

Simulation, Méthodes de

Gestion des stocks

Pièces de rechange

Résumé

Dans la gestion de stock de PdR, l’objectif est de maintenir le stock dans un niveau optimal et de minimiser le coût d’approvisionnement et de stock d’une manière générale. Les conditions économiques difficiles de plusieurs entreprises industrielles les poussent à réduire au maximum les marges de sécurité notamment par rapport au risque de rupture en pièces de rechange pour peu que ce risque soit maîtrisé, c’est-à-dire évalué au préalable et approuvé. Par exemple, une solution où des coûts de rupture ponctuels sont subis pour un coût global à moyen et long terme réduit est considérée pertinente. Prendre de telles décisions lorsqu’on est en charge du MCO et en particulier du maintien des stocks de PdR est une responsabilité importante surtout lorsqu’une rupture, même courte, peu coûter beaucoup à un producteur dépendant d’un ou de deux grands clients comme c’est le cas souvent pour les équipementiers automobiles. Le besoin de disposer d’un moyen de simulation et d’aide à la décision sur la gestion des PdR pour aller chercher ses limites, est devenu alors indispensable. Tel a été le cas pour un correspondant industriel qui est en charge du MCO de notamment une centaine de machine outils servant à la production de produits manufacturier coûteux et souvent à la commande. La problématique se résume à disposer d’un outil d’aide à la décision qui permet de dérouler une séquence type de consommation de PdR. Il doit permettre ainsi d’évaluer les performances compte-tenu d’une combinaison de paramètres (leviers). Il doit fournir une flexibilité dans la modélisation du problème de l’industriel sans demander des connaissances exceptionnelles notamment de formalismes peu courants où pas accessibles à tous. Notre travail s’est ainsi destiné à démontrer qu’une fois la logique d’organisation de la gestion des PdR implémentée dans un RBD, celui-ci s’utilise comme un modèle expert ou moins rigoureusement : une boîte noire avec des entrées, des consignes et des sorties. Pour que le lecteur puisse retenir le raisonnement suivi et en tirer une certaine généricité, nous avons présenté dans ce rapport, les phases de recherche et de résultats tels que nous les avons eus chronologiquement. Nous avons d’abord présenté la difficulté d’appréhender les incertitudes des paramètres de pilotage de la GSPR. Nous avions ainsi soulevé l’intérêt de moduler les durées des périodes d’approvisionnement, de pouvoir opter pour l’achat de PdR revalorisées au cas par cas et enfin de se donner la liberté d’ordonner un réapprovisionnement malgré que le niveau de sécurité ne soit pas franchi. Ces trois degrés de liberté nous donnent alors un modèle plus flexible et surtout plus réaliste. En d’autres termes, nous avons montré comment modéliser un comportement par un modèle causal privilégiant des domaines de valeurs et de solutions discrets ? Ce modèle a été qualifié de particulaire puisqu’il représente une brique élémentaire constitutif d’un réseau causal plus global que l’industriel peut construire et faire évoluer au fur et à mesure de l’évolution de ses pratiques. Nous avons décrit finalement l’utilisation terrain de ce travail de thèse, c'est-à-dire de permettre de construire des RBD à partir de nos briques pour reproduire ses propres politiques de réapprovisionnement pour la gestion des stocks de PdR consommé par tout un parc de matériels.

This thesis present a logic of modeling to define a Bayesian model that can provide for each time period, the level of stock and estimated costs of acquisition and storage and costs induced by the shortage of SP. These results are obtained as long as we provide the level of stock at the beginning of the period and the unit costs and indicated if the period is forced or delayed supply. This is in fact a black box for the user (responsible for inventory management of spare parts, maintain in operational conditions. . . ) which can transcribe the consumption process and therefore the need of a type of SP. We have explained that this black box would be an elementary block associated with a type of SP and the overall inventory management of spare parts should be possible by linking several elementary bricks, subject to the extension of this article. In this thesis, we saw how we reduced the codification of all possible consumption scenarios of SP to combine a set of indicators available naturally in the beginning of replenishment period as the RF, RR, RI,. . . We called the multiplexing step, a term borrowed from the Boolean logic used for the composition of functions in digital electronics. This concept of multiplexing allowed to make possible Bayesian inference because algorithms and tools available are suitable for discrete event simulation and the size of the state space contributes directly to increasing the combinatorial of calculation. For the remainder of this research, we give all the construction elements of particle model of inventory management of spare parts of the model (mT, s *, S) where the period T is variable in order to ensure procurement at lower cost. This approach is verified by the implementation of the model on BayesiaLab by presenting tests and simulation results. We also think about the simulation scenarios with real consumption replenishment cases to evaluate performance in an inventory management service.