Thèse soutenue

Un système d'aide à la décision basé sur un contrôleur de la chaîne logistique pour la gestion des risques

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Auteur / Autrice : Chenhui Ye
Direction : Pascale ZaratéDaouda Kamissoko
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Informatique et Télécommunications
Date : Soutenance le 29/11/2023
Etablissement(s) : Université Toulouse Capitole
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Mathématiques, informatique et télécommunications (Toulouse)
Partenaire(s) de recherche : Equipe de recherche : Institut de Recherche en Informatique de Toulouse (1995-....)

Mots clés

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Résumé

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Avec l'évolution de la mondialisation, les entreprises doivent collaborer entre elles afin de répondre aux demandes du marché à l'échelle mondiale. La mise en réseau entre les entreprises de plus en plus forte ainsi que le risque accru d'incertitude dans la chaîne d'approvisionnement, amènent les entreprises à améliorer leurs moyens numériques pour la gestion des risques. Bien que le concept de la chaîne d'approvisionnement 4.0 fournisse une base théorique pour la gestion de la chaîne d'approvisionnement, les entreprises manquent encore de moyens efficaces pour partager les risques et échanger des informations avec d'autres entreprises. Pour résoudre ce problème, nous avons conçu une nouvelle plateforme logicielle pour relever ce défi. Nous appelons cette plateforme ''Système d'aide à la décision basé sur le contrôle de la chaîne d'approvisionnement''. Techniquement, la plateforme intègre et visualise divers types de données dans la chaîne d'approvisionnement et s'inscrit dans la lignée des systèmes d'aide à la décision. Sur le plan méthodologique, la plateforme intègre deux techniques, la prise de décision multicritères ainsi que le concept de contrôle de la chaîne d'approvisionnement.Contribution : Ce manuscrit présente une nouvel outil de contrôle de la chaîne d'approvisionnement basée sur un système d'aide à la décision. La plateforme développée vise à aider les entreprises à surmonter les silos d'information, à améliorer la transparence des informations de la chaîne d'approvisionnement et à utiliser la prise de décision de groupe pour partager les risques communs. Afin de valider l'efficacité de la plateforme, nous avons développé deux approches de simulation informatique. Après plus de 20 cycles de simulation, nous avons constaté que 54 % à 70 % des indicateurs clés de performance étaient considérablement optimisés si le système d'aide à la décision ainsi que l'outil de contrôle sont utilisés, dans le contexte de risque identique. Parallèlement, la construction des deux plateformes de simulation fournit également une base technique pour de futures recherches sur le concept d'outil contrôle ainsi que sur la plateforme expérimentale pour laquelle l'intégration d'autres algorithmes d'aide à la décision est possible.