Aide à la planification de la chaîne logistique

Aide à la planification de la chaîne logistique François GALASSO (LGP-ENIT/LAAS-CNRS/UTM) Directeur/trice de thèse Bernard GRABOT (LGP-ENIT) Colette MERCÉ (LAAS-CNRS/INSAT) Toulouse, le 24 novembre 2006

Plan • Contexte et objectifs de l’étude • Modélisation du processus de planification • Concepts extraits des études de cas • Intégration des délais dans le processus de planification • Définition du modèle et du processus de planification dynamique • Cadre de Simulation • Gestion de la demande et des approvisionnements • Incertitude sur la demande client • Besoin de réactivité • Planification flexible des ordres d’achats • Intégration dans le processus de planification • Application Numérique • Conclusion/Perspectives

Contexte • Études de cas • Essentiellement du milieu aéronautique • PMEs et grandes entreprises sur différents rangs de la CL • Quelques observations • Propagation des décisions en point à point • Ensemble de relations client-fournisseur  Échange de plans • Incertitude sur la demande client  Processus de planification périodique • Présence de délais (production, sous-traitance…)  Limitent la réactivité • Manque d’outils d’aide à la décision pour la planification • Prenant en compte l’incertitude sur la demande • Ajustement charge/capacité sommaire • Plus particulièrement dans le cas des PMEs spécialisées

Objectifs de cette étude • Étudier et caractériser les décisions critiques pour la planification de la CL • Fournir une aide à la décision pour • Le processus de planification d’une entité générique d’une CL • La gestion des informations transmises par les autres acteurs de la chaîne (sous-traitants, fournisseurs…) • L’amélioration des relations avec ces acteurs • Intégration des observations découlant des études de cas • Gestion Point à Point • Planification périodique • Prise en compte des délais et des horizons • Incertitude sur la demande

Flux matière Flux d’information Concepts • Point de vue : propagation des décisions en point à point • Chaque élément reste autonome • Plusieurs types de décisions • Production interne avec un coût nominal • Sous-traitance d’une partie de la production • Ajustements de capacités • Heures supplémentaires • 2 ou 3-huits • Ordres d’achats • Gestion de plusieurs fournisseurs Sous-traitant : S Ordres sous-traités Composants Produits finis Ordres d’achats Demande Fournisseurs Clients Entreprise : E Livraisons de composants Livraison de produits finis

τ τ Intégration des délais • Délai d’Anticipation (DA) • C’est le délai nécessaire pour préparer l’application d’une décision • Un délai d’anticipation est associé à chaque type de décision • Délai d’obtention (L) • Décrit le délai nécessaire pour la réalisation effective d’une décision • Ces délais sont cumulatifs • Il est nécessaire d’avoir une visibilité suffisante sur la demande t=0 1 2 3 4 5 6 7 Horizon des ordres de fabrication 50 Délai d’Anticipation = 2 périodes t=0 1 2 3 4 5 6 7 L=4 Horizon des ordres de fabrication 50

1er Horizon de planification : T = 6 Horizon de décision libre 1er Horizon Gelé Décisions reportées Horizon de décision libre PP 2ème Horizon Gelé 2ème Horizon de planification : T = 6 Processus de planification à horizon glissant • Horizon de planification HP (= 6) et périodicité PP (= 2) • Délai d’anticipation DA (= 3) se traduit par un Horizon Gelé HG 1er pas de planification : τ = 1, HP={1..6} HG={1..3} t=1 2 3 4 5 6 7 2ème pas de planification : τ = 3, HP={3..8} HG{3..5} 10 9 t=1 2 3 4 5 6 7 8

Modèle de planification • Résolution périodique en minimisant un coût global • Modèle linéaire en variables mixtes • Variables de décisions • Production interne ou sous-traitée • Achats à plusieurs fournisseurs • Utilisation d’heures supplémentaires • Variables binaires pour introduire une capacité spécifique  2 ou 3-huit ; recrutement d’intérimaires etc… • Caractéristiques du modèle • Intègre : nomenclatures, contraintes de capacité et de sous-traitance, équation de stocks, délais de production • Des contraintes additionnelles sont nécessaires pour garantir la cohérence des décisions entre deux étapes de planification

Cadre de simulation • Simulation du processus de planification à horizon glissant • Modélisation de l’acquisition dynamique de la demande • Résolution du modèle de planification à chaque pas de planification • Construction de l’historique des décisions et de l’état de la production • Prise en compte des demandes sur le nouvel horizon de planification • Permet de générer le plan réellement implémenté à la fin du processus de simulation (concaténation des décisions gelées à chaque pas de planification) • Possibilité de simuler, d’évaluer et de comparer différents paramétrages (délais, horizons, coûts, etc.)

Incertitude sur la demande client Horizon de planification • 2 sous horizons • Horizon Ferme sur lequel la demande est connue et certaine • Horizon Flexible sur lequel la demande peut évoluer entre deux bornes  La valeur finale de la demande n’est pas connue • Partage des risques • Dans l’horizon ferme • Le client assume les conséquences des valeurs données dans HF • Dans l’horizon flexible • L’entreprise doit satisfaire toutes valeurs de la demande entre les bornes • Le client assume le risque pris à transmettre une valeur hors des bornes 10 9 t=0 1 2 3 4 5 6 7 8 Horizon de Demande Flexible (HFlx) Horizon Ferme (HF)

Horizon de planification Quantités Horizon Flexible Horizon Flexible Time Horizon Ferme Horizon Ferme τ Évolution dynamique de la demande Quantités Horizon précédent (à τ) Horizon Ferme à τ+PP Horizon Flexible temps τ’ = τ+PP

Intégration de la demande flexible dans la planification • Définir une « image » de la demande client • Élaborer une demande déterministe à partir de la demande flexible • On définit des « stratégies de planification » • Exemples caractéristiques de stratégies : • Myope : pas d’intégration des prévisions • Optimiste : intégration de la borne supérieure • Moyenne : intégration de la moyenne des bornes • Pessimiste : intégration de la borne inférieure • Évaluation de ces stratégies par rapport à un contexte donné : • Demande moyenne • Demande minimale, maximale…

Besoin de réactivité • L’entreprise est soumise à la demande flexible de son client • Les décisions d’approvisionnement sont soumises à des délais d’anticipation fixés par les fournisseurs : • Délai d’anticipation  Horizon gelé Décisions gelées • Le fournisseur peut demander un délai d’anticipation assez long • Problème pour l’entreprise :  Établir des approvisionnements fermes, sur un horizon long, basés sur des demandes flexibles • Une association horizon ferme/flexible est définie pour chaque fournisseur • Traduit l’engagement de l’entreprise vis-à-vis de son fournisseur

PP 11 10 9 2 3 4 5 6 7 8 12 Planification flexible des ordres d ’achats • Réduction de l’horizon gelé • Introduction d’un horizon flexible • Approvisionnements sur l’horizon flexible variables entre deux bornes • Affermissement progressif des approvisionnements flexibles Horizon Fournisseur Flexible (HFFlx) Horizon Ferme Fournisseur (HFF) Horizon Libre 10 9 t=0 1 2 3 4 5 6 7 8 1er pas de planification 2ème pas de planification Appros. affermis Appros libres Appros flexibles (bornes)

Intégration dans le processus de planification • Introduction de nouvelles contraintes • Les longueurs relatives des horizons constituent un levier pour la définition d’un compromis • Plusieurs scénarios peuvent être définis en tenant compte des coûts d’achats des composants: • Horizon ferme du fournisseur long compensé par des coûts d’appros faibles • Horizon ferme plus court avec des coûts d’appros plus élevés • … • Le cadre de simulation permet • d’évaluer l’impact des différents scénarios • D’identifier les gains potentiels liés à l’amélioration de la réactivité • De supporter des négociations entre entreprise et fournisseurs

Application numérique : gestion de la demande client • Objectifs • Évaluer l’impact sur les coûts de l’application d’une stratégie • Comparer les différentes stratégies • Fournir une aide à la décision sur la meilleure stratégie applicable • Caractéristiques de l’exemple • 1 produit fini • 2 composants • 2 fournisseurs par composant • 3 profils de demande • Flexibilité sur la demande : +/-20%

Demande pour la simulation

Besoin de visibilité : évaluation sur demande moyenne

Choix d’une stratégie • Gain obtenus par l’utilisation des stratégies selon différents contextes • Application d’un critère d’aide à la décision  Maximiser le gain minimum de chaque stratégie (critère de Wald)  Choix de la stratégie Moyenne

Application numérique : gestion de la réactivité • Objectifs • Évaluer l’intérêt d’avoir recours à plusieurs fournisseurs • Évaluer les coûts de plusieurs scénarios introduisant plus ou moins de réactivité au niveau des fournisseurs • Mettre en avant les gains qui pourront supporter des actions d’améliorations • Caractéristiques de l’exemple • 1 produit fini • 2 composants • 2 fournisseurs par composant • Profil prévisionnel constant (positionné sur la capacité interne) • Demande réelle aléatoire (loi uniforme centrée sur la prévision avec une variation maximale de +/-30%)

Définition de l’exemple • Configuration des 2 fournisseurs étudiée :  Fournisseur 1 moins cher que Fournisseur 2  Fournisseur 1 moins réactif que Fournisseur 2 • Scénarios étudiés (fonction des longueurs d’horizon)

Valorisation de la réactivité des fournisseurs Scénario n°1 Scénario n°2 Récapitulatif Scénario n°3

Conclusion • Approche développée à partir d’un contexte aéronautique • Quelques concepts ont été étendus à d’autres secteurs (semi-conducteurs) • Focalisée sur un processus d’assemblage • Modèle de planification générique • Intégrant les caractéristiques principales des chaînes logistiques (délais, coûts, multiproduit, multicomposant, différents sites etc…) • Gestion de la flexibilité avec clients et fournisseurs • Propose une formalisation de la réactivité liée à chaque décision • Plusieurs utilisations sont possibles • Proposition d’un ensemble de décisions à chaque pas de planification (quantités produites, approvisionnées etc…) • Simulation d’un processus dynamique de planification par résolution itérative du modèle • Comparaisons des plusieurs scénarios introduisant des réactivités différentes pour les fournisseurs • Évaluation possible des gains liés à une amélioration de la réactivité • Évaluation possible de l’augmentation du chiffre d’affaire fournisseur lié au gain de réactivité

Perspectives • Extension de l’application • Étude de l’influence des paramètres temporels (PP, HF…) sur les coûts • Définir et évaluer d’autres profils de demandes • Introduction de données issues d’un cas réel • Accroître les capacités du modèle • Interface graphique • Gestion plus précise de la capacité • Utilisation de la théorie des possibilités • …

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