Planification capacitaire des chaines logistiques en environnement incertain

Supply Chain Capacity Planning under uncertainties

• Auteur / Autrice : Danielle Fakhry
• Direction : Matthieu Lauras, Raphaël Oger
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Génie Industriel
• Date : Inscription en doctorat le 01/04/2022
• Etablissement(s) : Ecole nationale des Mines d'Albi-Carmaux
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Systèmes
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : CGI - Centre de Génie Industriel

Mots clés

Mots clés libres

Chaines logistiques

Planification capacitaire

Incertitudes

Systèmes d'aide à la décision

Supply Chain

Capacity Planning

Uncertainties

Decision Support System

Résumé

Les évènements récents liés à a crise du COVID-19 ont montré combien l'économie et les réseaux logistiques sont sensibles aux perturbations et incertitudes. La qualité des décisions que les responsables des réseaux logistiques sont amenées à prendre est plus que jamais dépendante des incertitudes et options décisionnelles qu'ils sont capables de considérer. Pour pouvoir éviter les risques liés aux incertitudes et saisir les opportunités liées aux options décisionnelles au sein d'un réseau logistique, il faut disposer de moyens d'identification et de caractérisation de ces risques et opportunités. Malheureusement, les outils existants pour accompagner les prises de décisions relatives au dimensionnement capacitaire des chaines logistiques sur un horizon moyen-terme n'ont pas été pensés pour de tels contextes instables et présentent désormais des limites critiques, en matière de robustesse notamment. De façon pratique, ils sont souvent purement déterministes et limités à une configuration préétablie et figée dans le temps. L'objectif de la présente thèse est d'améliorer la capacité des entreprises à obtenir la visibilité qui leur permettra de prendre les bonnes décisions pour faire face à la variabilité sur un horizon moyen-terme. Des décisions qui rendront les entreprises capables de maintenir d'excellentes performances dans des environnements fortement variables et incertains. Ce système permettra d'analyser les performances d'une multitude de configurations décisionnelles possibles face à une multitude d'aléas potentiels afin de garantir des niveaux élevés de flexibilité et de robustesse. Concrètement, le projet de recherche s'inspirera des travaux de recherche sur le dimensionnement capacitaire des chaines logistiques sur un horizon long-terme réalisés au Centre Génie Industriel d'IMT Mines Albi (Oger 2019, Oger et al. 2020). La proposition issue du travail de recherche sera expérimentée et déployée sur le cas industriel proposé par l'entreprise Figeac Aero. Il s'agira notamment d'accompagner les prises de décisions relatives à leur processus Sales and Operations Planning. Les orientations scientifiques structurelles suivantes sont envisagées pour cette thèse de doctorat : - La démarche proposée couplera des innovations en termes de systèmes d'information, d'algorithmes et techniques de planification en environnement incertain, et de processus décisionnels. - La démarche proposée développera des mécanismes d'aide à la décision basés sur de la scénarisation, des intervalles de confiance et/ou des logiques floues en lieu et place des approches déterministes traditionnellement employées. - La démarche proposée s'inscrira en rupture des approches analytiques et traditionnelles en privilégiant des approches basées sur la simulation et les algorithmes prédictifs. - La démarche proposée inclura des propositions de processus de prise de décisions collaboratifs.

The recent events related to the COVID-19 crisis have shown how sensitive the economy and logistics networks are to disruptions and uncertainties. The quality of the decisions that logistics network managers have to make is more than ever dependent on the uncertainties and decision options they are able to consider. In order to avoid risks related to uncertainties and to seize opportunities related to decision options within a logistics network, it is necessary to have the means to identify and characterize these risks and opportunities. Unfortunately, the existing tools to support decision making related to the capacity sizing of supply chains over a medium-term horizon were not designed for such unstable contexts and now have critical limitations, especially in terms of robustness. In practice, they are often purely deterministic and limited to a pre-established configuration that is fixed in time. The objective of this thesis is to improve the ability of companies to obtain the visibility that will allow them to make the right decisions to cope with variability over a medium-term horizon. Decisions that will enable companies to maintain excellent performance in highly variable and uncertain environments. This system will analyze the performance of a multitude of possible decision configurations in the face of a multitude of potential hazards in order to guarantee high levels of flexibility and robustness. In concrete terms, the research project will be inspired by the research work on the capacity sizing of logistics chains over a long-term horizon carried out at the Industrial Engineering Center of IMT Mines Albi (Oger 2019, Oger et al. 2020). The proposal resulting from the research work will be tested and deployed on the industrial case proposed by the Figeac Aero company. It will be used to support the decision making process of the Sales and Operations Planning process. The following structural scientific orientations are envisaged for this PhD thesis: - The proposed approach will couple innovations in terms of information systems, algorithms and techniques for planning in an uncertain environment, and decision-making processes. - The proposed approach will develop decision support mechanisms based on scenarization, confidence intervals and/or fuzzy logic instead of the deterministic approaches traditionally used. - The proposed approach will break away from the analytical and traditional approaches by privileging approaches based on simulation and predictive algorithms. - The proposed approach will include proposals for collaborative decision making processes.