Repenser les systèmes de planification hiérarchique de chaines d'approvisionnement

Rethinking hierarchical supply chain planning systems

• Auteur / Autrice : Wassim Garred
• Direction : Matthieu Lauras
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Génie Industriel
• Date : Inscription en doctorat le 01/04/2023
• Etablissement(s) : Ecole nationale des Mines d'Albi-Carmaux
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Systèmes (Toulouse ; 1999-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : CGI - Centre de Génie Industriel

Mots clés

Mots clés libres

Planification des chaines d'approvisionnement

Agilité

Flexbilité

Robustesse

Systèmes d'aide à la decision

Processus décisionnels

Supply Chain Planning

Agility

Flexibility

Robustness

Decision Support Systems

Decision-Making Processes

Résumé

Les événements récents (crise économique de 2008, Covid-19, guerres, catastrophes naturelles, etc.) ont montré combien l'économie en général, et les chaînes d'approvisionnement en particulier, sont sensibles aux perturbations et aux incertitudes. La qualité des décisions que les gestionnaires de la chaîne d'approvisionnement sont appelés à prendre dépend plus que jamais des risques et des opportunités qu'ils peuvent considérer dans un court laps de temps. Pour pouvoir éviter un risque ou saisir une opportunité au sein d'une chaîne logistique, il est naturellement nécessaire de disposer de moyens ad hoc d'identification, d'analyse et de prise de décision.Pour prendre les bonnes décisions au bon moment, ni trop tôt ni trop tard. Malheureusement, les systèmes existants de planification de la chaîne d'approvisionnement n'ont pas été conçus pour des contextes aussi instables et présentent aujourd'hui des limites critiques. Dans le domaine de la fabrication, le Manufacturing Resource Planning (MRP II) introduit dans les années 80 (Ling et Goddard, 1988) aété le système de planification de référence des entreprises au cours des dernières décennies. Depuis 2011, le modèle Demand DrivenAdaptive Enterprise (DDAE) émerge a un nouveau système de planification (Demand Driven Institute, n.d. ; Ptak et Smith, 2011). Ces deux systèmes de planification sont ce qu'on appelle des systèmes de planification hiérarchique (SPH), ce qui signifie qu'il y a des activités de planification avec des interdépendances de haut en bas (généralement des directives de haut en bas et des retours de bas en haut). Cependant, même si leur théorie indique qu'il faut prendre en compte l'incertitude et les scénarios associés, dans la pratique, leur mise en oeuvre au sein des entreprises est principalement déterministe car les théories n'apportent pas de solutions pratiques. Deplus, un élément intéressant est que ces deux systèmes de planification ont émergé des industriels et non des universitaires. Par conséquent, l'objectif de cette thèse est de repenser les systèmes hiérarchiques de planification de la chaîne d'approvisionnement afin de créer un nouveau système d'aide à la décision pour la planification de la chaîne d'approvisionnement qui aura les caractéristiques suivantes : 1. Comprend des processus décisionnels et des systèmes d'information faciles à mettre en oeuvre, à exécuter, à maintenir, à adapter à différents environnements de fabrication et à comprendre. Par exemple, le système pourrait répartir automatiquement les options de décision au bon niveau de décision en fonction de leurs caractéristiques et du contexte. 2. Permet aux entreprises de maintenir une excellente performance dans des environnements très volatils, incertains, complexes, ambigus (VUCA), opportunistes et variés. Ce système permettra d'analyser la performance d'une multitude de plans possibles face à une multitude d'aléas et de décisions potentielles, afin de garantir une excellente performance. La proposition issue des travaux de recherche sera testée et déployée sur des cas industriels proposés par Pierre Fabre. Les orientations scientifiques structurelles suivantes sont envisagées pour cette thèse de doctorat : - L'approche proposée combinera les innovations en termes de systèmes de planification hiérarchique, de processus de décision, de techniques de planification en environnement incertain et de systèmes d'information. - L'approche proposée développera des mécanismes d'aide à la décision basés sur des analyses de type what-if, des intervalles de confiance et/ou des logiques floues au lieu des approches déterministes traditionnellement utilisées. - L'approche proposée comprendra des propositions de processus décisionnels collaboratifs. - L'approche proposée inclura une revue et une comparaison des approches existantes en termes d'état d'esprit, de structure et de performance. En conclusion, l'ambition de cette thèse de doctorat est de concevoir et de développer le prochain système d'aide à la décision pour le futur de la planification des chaînes d'approvisionnement qui permettra, dans un contexte désormais fondamentalement instable, de prendre facilement et sereinement des décisions de planification qui garantiront la capacité des chaînes d'approvisionnement à maintenir leurs niveaux de performance.

Recent events (2008 economic crisis, Covid-19, wars, natural disasters, etc.) have shown how sensitive the economy in general, and especially supply chains, are to disruptions and uncertainties. The quality of the decisions that supply chain managers are called upon to make is more than ever dependent on the risks and opportunities that they can consider in a short period of time. To be able to avoid a risk or seize an opportunity within a supply chain, it is naturally necessary to have ad hoc means for identification, analysis, and decision making. To make the right decisions at the right time, neither too early nor too late. Unfortunately, existing supply chain planning systems were not designed for such unstable contexts and now have critical limits. In the manufacturing field, Manufacturing Resource Planning (MRP II) introduced in the 80s (Ling and Goddard, 1988) has been the planning system of reference for companies for the past decades. Since 2011, the Demand Driven Adaptive Enterprise (DDAE) model is emerging has a new planning system (Demand Driven Institute, n.d.; Ptak and Smith, 2011). Both these planning systems are what is called Hierarchical Planning Systems (HPS), meaning that there are planning activities with top-down interdependencies (usually topdown directives and bottom-top feedback). However, even though their theory indicates to consider uncertainty and associated scenarios, in practice their implementations within companies are mainly deterministic because the theories does not provide practical solutions for it. In addition, an interesting element is that both these planning systems emerged from industrials and not from academics. Therefore, the objective of this thesis is to rethink hierarchical supply chain planning systems to create a new decision support system for supply chain planning that will have the following characteristics: 1. Includes decision-making processes and information systems that are easy to implement, execute, maintain, adapt to different manufacturing environments, and understand. For example, the system could automatically dispatch decision options at the right decision level according to their characteristics and context. 2. Enables companies to maintain excellent performance in highly volatile, uncertain, complex, ambiguous (VUCA), opportunistic, and various environments. This system will allow to analyze the performance of a multitude of possible plans regarding a multitude of potential hazards and decisions, to guarantee an excellent performance. The proposal resulting from the research work will be tested and deployed on the industrial cases proposed by Pierre Fabre. The following structural scientific orientations are envisaged for this doctoral thesis: - The proposed approach will combine innovations in terms of hierarchical planning systems, decision-making processes, planning techniques in uncertain environments, and information systems. - The proposed approach will develop decision support mechanisms based on what-if analysis, confidence intervals and/or fuzzy logics instead of the deterministic approaches traditionally used. - The proposed approach will include proposals for collaborative decision-making processes. - The proposed approach will include a review and comparison of existing approaches in terms of mindset, structure, and performance. In conclusion, the ambition of this doctoral thesis is to design and develop the next decision support system for the future of supply chain planning which will allow, in a now fundamentally unstable context, to easily and serenely make planning decisions that will guarantee the capacity of the supply chains to maintain their performance levels.