Optimisation des stratégies des détaillants sur un marché sensible aux prix et aux émissions de carbone

Optimization of Retailers' Strategies in Price- and Carbon Emission- Sensitive Market

• Auteur / Autrice : Erfan Asgari
• Direction : Yannick Frein, Ramzi Hammami
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Génie Industriel : conception et production
• Date : Soutenance le 14/01/2021
• Etablissement(s) : Université Grenoble Alpes
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Ingénierie - matériaux mécanique énergétique environnement procédés production (Grenoble, Isère, France ; 2008-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Sciences pour la conception, l'optimisation et la production (Grenoble, Isère, France ; 2006-....)
• Jury : Président / Présidente : Ali Siadat
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Maria Di Mascolo, Natacha Gondran
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Yacine Rekik, Feng Chu
• DOI : 10.70675/33843680z2aafz4a11z84cfz301dd2d00ab8

Mots clés

Mots clés contrôlés

Théorie des jeux

Fixation des prix

Écologie industrielle

Logistique (gestion)

Mots clés libres

Gestion de la chaîne d'approvisionnement

Demande endogène

Greenness

Tarification

Théorie des files d'attente

Théorie des jeux

Supply chain management

Endogenous demand

Greenness

Pricing

Queuing theory

Game theory

Résumé

Ce travail étudie le problème de maximisation des profits du détaillant et examine ses stratégies optimales dans un marché sensible aux prix et à l'écologie. Ce travail commence par un modèle de référence dans lequel un détaillant offre un seul type de produit aux clients. Les produits sont fabriqués par un fournisseur et envoyés au détaillant. Le détaillant conserve les produits dans un entrepôt à proximité des clients pour les servir dès leur arrivée. La demande pour les produits est aléatoire et suit la distribution de Poisson. Le taux moyen d'arrivée des clients est sensible au prix de détail et au niveau d'émission de carbone du produit. Le temps de remplissage de l'entrepôt du détaillant est également aléatoire et suit la distribution exponentielle. Le problème consiste à déterminer le prix du produit, le niveau d'émission de carbone et la taille de la commande. Nous résolvons le problème par une approche analytique et fournissons les expressions fermées des solutions optimales.Le modèle de référence est étendu de la manière dont le détaillant offre deux produits substituables aux clients. La demande pour chaque produit dépend de son prix et de son niveau d'émission de carbone (en baisse) et dépend du prix et du niveau d'émission de carbone de l'autre produit (en hausse). Le problème de maximisation des bénéfices du détaillant est formulé dans un environnement stochastique sous différents paramètres (variables de décision) et est résolu par une approche analytique. Selon les résultats, le marché se distingue en trois catégories : 1- Marché du passage au vert, 2- Marché du passage au prix, et 3- Marché neutre. Les différentes structures de marché fournissent des informations utiles.La concurrence dynamique entre deux détaillants, dont chacun a son fournisseur, est prise en compte. Les détaillants proposent deux produits substituables que chacun d'entre eux offre un type de produit. Deux modèles mathématiques symétriques déterminent les prix des produits, les niveaux d'émission de carbone et la taille des commandes. La décision de chaque détaillant a une incidence sur celle de l'autre détaillant. Les problèmes généraux sont résolus par une approche analytique et déterminent l'équilibre de Nash. Toutefois, dans la pratique, il existe de nombreuses situations où un détaillant existant est déjà présent sur le marché et où un nouveau détaillant entre sur le marché. Deux situations sont examinées et résolues : 1- La concurrence sans réaction et 2- La concurrence avec réaction partielle. Les expressions proches des solutions optimales sont présentées pour tous les scénarios.Ce travail termine ses études par l'introduction d'une fonction de demande non linéaire. Dans la littérature, toutes les études considèrent une fonction de demande linéaire (à notre connaissance). Cependant, nos partenaires du projet ANR CONCLUDE ont constaté que la fonction linéaire n'est pas suffisante. Ainsi, une nouvelle fonction de demande non linéaire est envisagée concernant l'amélioration des émissions de carbone. Les études de nos partenaires révèlent également que l'amélioration de l'écologie conduit à une augmentation de la demande pour un certain potentiel de marché, et qu'après cela, elle est constante. La deuxième fonction de demande est appelée ''cap''. Le modèle de référence est reformulé avec différentes fonctions de demande et résolu. Ensuite, des expressions de forme fermée de solutions optimales sont présentées. Un exemple numérique est réalisé pour comparer les bénéfices avec différentes fonctions de demande. Le plafond non linéaire est considéré comme une référence et comparé à d'autres. Les résultats révèlent que lorsque le nombre maximum de clients attirés est faible (moins de 20 %), le modèle de plafonnement linéaire est plus performant que les autres. Lorsqu'il est élevé, le modèle non linéaire est plus performant.

This work studies the retailer's profit maximization problem and investigates his/her optimal strategies in a price- and greenness- sensitive market. This work starts with a benchmark model where a retailer offers one kind of product to customers. The products are produced by a supplier and sent to the retailer. The retailer keeps the products in a warehouse near the customers to serve them as soon as one arrives. The demand for the products is random and follows the Poisson distribution. The customers' arrival mean rate is sensitive to retail price and carbon emission level of the product. The refilling time of the retailer's warehouse is also random and follows Exponential distribution. The problem consists of deciding the product's price, carbon emission level, and order size. We solve the problem by an analytical approach and provide the closed-form expressions of the optimal solutions.The benchmark model is extended in the way that retailer offers two substitutable products to customers. The demand for each product depends on its price and carbon emission level (decreasing) and depends on the other product's price and carbon emission level (increasing). The retailer's profit maximization problem is formulated in a stochastic environment under different settings (decision variables) and is solved by an analytical approach. According to the results, the market is distinguished into three categories: 1- Greenness-Driven Switchovers market, 2- Price-Driven Switchovers market, and 3- Neutral market. Different market structures provide useful insights.Dynamic competition between two retailers, which each of them has its supplier, is considered. Retailers offer two substitutable products that each of them offers one kind of product. Two symmetric mathematical models decide the products' prices, carbon emission levels, and order sizes. Each retailer's decision affects the other retailer's decision. The general problems are solved by an analytical approach and determined the Nash equilibrium. However, in practice, there are many situations where an existing retailer is already operating in the market, and a new retailer enters the market. Two situations are considered and solved: 1- Competition without reaction and 2- Competition with partial reaction. The close-form expressions of the optimal solutions are presented for all scenarios.This work ends its studies by introducing a non-linear demand function. In the literature, all studies consider a linear demand function (to the best of our knowledge). However, our partners in project ANR CONCLuDE found out that the linear function is not sufficient. Thus, a new non-linear demand function is considered concerning carbon emission improvement. Our partners' studies also reveal that improving greenness leads to increasing the demand for a certain amount of market potential, and after that, it is constant. The second demand function is called cap. The benchmark model is re-formulated with different demand functions and solved. Then, closed-form expressions of optimal solutions are presented. A numerical example is conducted to compare profits with different demand functions. The non-linear cap is considered as a reference and compared to others. The results reveal that when the maximum attracted costumers are low (below 20%), the linear cap model performs better than others do. When it is high, the non-linear model performs better.