Collaboration inter-organisationnelle pour l'optimisation des chaînes d'approvisionnement en textile

Inter-organizational collaboration for optimizing textile supply chains

• Auteur / Autrice : Ke Ma
• Direction : Xianyi Zeng, Eva Gustafsson, Yan Chen, Sébastien Thomassey
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Automatique, productique
• Date : Soutenance le 19/06/2018
• Etablissement(s) : Université de Lille (2018-2021) en cotutelle avec Högskolan i Borås (Suède), Soochow University (Suzhou, China)
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences pour l'ingénieur (Lille)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : GEMTEX (Roubaix)
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Feng Chu, Peter Demediuk
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Feng Chu

Mots clés

Mots clés contrôlés

Personnalisation de masse

Programmation heuristique

Systèmes d'aide à la décision

Travail collaboratif

Vêtements -- Industrie et commerce

Production -- Planification

Systèmes d'information

Logistique (gestion)

Mots clés libres

Simulation à événement discret

Simulation multi-Agents

Résumé

Dans cette recherche doctorale, une enquête approfondie et une revue de la littérature concernant la collaboration de la chaîne d'approvisionnement ont été menées. Plusieurs paradigmes et stratégies émergents de collaboration dans la chaîne d'approvisionnement ont été identifiés, ce qui a fourni une base théorique et une direction de recherche pour mes recherches ultérieures. En conséquence, trois modèles innovants de chaîne d'approvisionnement avec des stratégies d'optimisation correspondantes ont été développés: (1) un nouveau mécanisme de partage des ressources pour optimiser la fabrication des vêtements dans la chaîne d'approvisionnement textile; (2) un système central de traitement des commandes pour l'optimisation de la chaîne d'approvisionnement textile axée sur la demande, et (3) une plate-forme collaborative de services cloud pour l'optimisation de la chaîne d'approvisionnement textile da la fabrication à la commande. Stratégies de collaboration identifiées pour la chaîne d'approvisionnement, à savoir, le partage des ressources, le partage de l'information, la prise de décision conjointe, le partage des bénéfices, ont été utilisés pour développer les trois modèles de collaboration. Des heuristiques d'optimisation ont également été conçues pour différents objectifs dans trois modèles respectivement. Les trois stratégies collaboratives de la chaîne d'approvisionnement proposées ont été réalisées dans trois modèles de simulation en utilisant la technologie de simulation à événements discrets ou la technologie de simulation multi-agents. Plusieurs expériences ont été menées pour démontrer les avantages d'une telle structure collaborative dans différentes conditions.

In this PhD research, a thorough investigation and literature review regarding supply chain collaboration was conducted. Several emerging supply chain collaboration paradigms and strategies were identified, which provided a theoretical foundation and research direction for my subsequent research. Consequently, three innovative supply chain models with corresponding optimization strategies were developed: (1) a novel resource sharing mechanism for optimizing garment manufacturing echelon in textile supply chain, (2) a central order processing system for optimizing demand-driven textile supply chain, and (3) a collaborative cloud service platform for optimizing make-to-order textile supply chain. Identified supply chain collaboration strategies, viz. resource sharing, information sharing, joint decision-making, profit sharing, were employed for developing the three collaborative models. Optimization heuristics were also designed for different objectives in three models respectively. The three proposed supply chain collaboration strategies were realized in three simulation models by employing discrete-event simulation technology or multi-agent simulation technology. Several experiments were conducted to demonstrate the advantages of such collaborative structure under different conditions.