Aide à la décision pour la planification de chaînes logistiques dyadiques

1. Aide à la décision pour la planification de chaînes logistiques dyadiques François GALASSO Université Toulouse 2 Le Mirail LAAS - CNRS 5 allées Antonio MACHADO 31058 TOULOUSE Cedex 9 Séminaire du Groupe MOGISA, le 12 juin 2008, LAAS - CNRS

2. Contexte de l’étude : chaînes logistiques  Importance d’apporter une aide à la décision dans les mécanismes de collaboration entre PME et GE Réseau des fournisseurs et prestataires Réseau des distributeurs et clients Firme AMONT AVAL François GALASSO - Séminaire MOGISA

3. Horizon ferme (HF) Demande ferme (valeur connue) Horizon flexible (HL) Demande flexible (valeur à plus ou - % près) Fréquence d’envoi STT 1er pas de planification : τ=1 1er Horizon gelé Horizon Flexible 1 2 3 4 5 6 2e pas de planification : Demandes reportées Horizon Flexible PP 3 4 5 6 7 8 Demandes reportée d’un pas précédent Demande définie au pas 1 Demande définie au pas 2 2e Horizon gelé Planification APS Processus de gestion de la demande Client Fournisseur Positionnement de l’étude Modèle linéaire en variables mixtes Maximise un gain global Prise en compte de la demande client sous forme déterministe Modèle multi-produit, multi-composant, gestion des nomenclatures Plusieurs degrés de libertés dans la gestion de la capacité Gestions des approvisionnements Prise en compte des délais (d’anticipation et d’obtention) au niveaux de chaque décision François GALASSO - Séminaire MOGISA

4. Objectifs de l’approche • Proposer une évaluation des risques • Souplesse des relations client-fournisseur • Incertitude inhérente à la demande client • Simulation des comportements des acteurs • Client • Politique de transmission de la demande • Fournisseur • Stratégie de gestion de la demande • Politique de gestion de la production (+ approvisionnements et sous-traitance) François GALASSO - Séminaire MOGISA

5. Objectifs de l’approche • Proposer une évaluation des risques • Souplesse des relations client-fournisseur • Incertitude inhérente à la demande client • Simulation des comportements des acteurs • Client • Politique de transmission de la demande • Fournisseur • Stratégie de gestion de la demande • Politique de gestion de la production (+ approvisionnements et sous-traitance) François GALASSO - Séminaire MOGISA

6. Décision sous risque ou sous incertitude ? • Incertitude et risques • Deux concepts liés • Risque : exposition à un fait incertain (Holton, 2004) • Décision sous risque (Lang, 2003) • Probabilité associée à l’incertitude • Décision sous incertitude (Lang, 2003) • S’applique lorsque l’on n’a pas de probabilités • Introduction de nouveaux produits • Interprétation de la demande flexible • Implique différents critères de rationalité François GALASSO - Séminaire MOGISA

7. Problématique de la décision sous incertitude • Manipulation de connaissances imparfaites (Bouchon-Meunier, 1995) • Incertitude • Doute quant à la validité de la connaissance • Imprécision • Difficultés dans l’énoncé de la connaissance • Incomplétude • Absence de connaissance ou connaissance partielle • Multitude de modèles pour la planification sous incertitude (Mula et al., 2006) • Modèles conceptuels, analytiques, simulation, intelligence artificielle François GALASSO - Séminaire MOGISA

8. Caractérisation de la demande client • L’horizon temporel de la demande transmise est décomposé en : • Un horizon ferme sur lequel le client s’engage à ne pas modifier sa demande • Un horizon flexible sur lequel il peut modifier sa demande entre deux bornes • La demande : • suit une tendance donnée incertaine • est imprécise sur l’horizon flexible • est incomplète car le fournisseur ne la connaît avec certitude que sur l’horizon ferme • Le client choisit une stratégie d’affermissement François GALASSO - Séminaire MOGISA

9. 30 - 40 35 - 55 - 60 40 65 - 45 70 50 - 55 - 75 - 60 80 65 85 - 40 - 60 - 65 45 - 70 50 75 55 - - 80 60 65 - 85 90 70 - 95 75 - Comportement du client Horizon de la demande au 1er pas Tendance linéaire Comportement : affermir le minimum Tendance et écart par rapport à la tendance Initialisation Max 15 20 25 Min Planification à τ =1 Tendance et écart par rapport à la tendance Affermissement des demandes Report Max PP 25 30 35 Min Planification à τ + PP Horizon ferme Horizon de la demande au 2e pas François GALASSO - Séminaire MOGISA

10. Comportement du fournisseur Le fournisseur doit s’adapter à la demande client • Quelles quantités doit-il intégrer dans sa planification ? • Définition de stratégies de planification  Utilisation de la demande flexible transmise par le client • Ensemble de stratégies possibles • Choisir la demande maximale • Choisir la demande minimale • … • Définition d’un ensemble de plans pour la production, les approvisionnements… François GALASSO - Séminaire MOGISA

11. Évaluation des risques • Liés aux stratégies de planification mises en place par le fournisseur (Si) en fonction des comportements du client • Définition d’un diagramme des risques (Mahmoudi, 2006) • Basé le critère d’Hurwicz à pondération d’optimisme (α) • HS(α) = (1-α) mS + α MS (mS et MS gains mini et maxi pour S) Critère de Laplace Meilleur Gain Minimum Meilleur Gain Maximum Changement de Changement de Critère optimiste stratégie pour : stratégie pour : Critère de Wald d'Hurwicz (α = 1) α = α1 α = α2 (α = 0) Axe du paramètre α du critère d'Hurwicz. Stratégie 2 Stratégie 3 Stratégie 1 yy1<G(S2)<yy2 zz1<G(S3)<zz2 xx1<G(S1)<xx2 Critère de Savage François GALASSO - Séminaire MOGISA

12. Exemple de simulation • Le client dispose de plusieurs tendance (T1 et T2) • Chaque tendance est imprécise (flexibilité) • Il affermit ses demandes sur un horizon ferme donné (visibilité) • Le client a plusieurs comportements « Min » et « Max »  4 possibilités pour le client T1 T2 François GALASSO - Séminaire MOGISA

13. Résultats de la simulation d’un plan d’expérience • Le fournisseur définit des stratégies d’intégration de la demande en fonction de la tendance • S1 : il planifie sur la demande maximale • S2 : il planifie sur la demande minimale François GALASSO - Séminaire MOGISA

14. 500 000 450 000 α = 0,29 400 000 350 000 HS1 300 000 HS2 250 000 200 000 0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 Calcul du critère d’Hurwicz pour le fournisseur • Intersection pour α ≈ 0,29 • HS2 > HS1 pour α < 0,29 • HS1 > HS2 pour α > 0,29 HS1 = (1-α)×235 470 + α×476 378 HS2 = (1-α)×264 853 + α×403 344 François GALASSO - Séminaire MOGISA

15. Diagramme des risques fournisseur appliqué • La stratégie S2 est à prendre en considération François GALASSO - Séminaire MOGISA

16. Évaluation des risques en fonction de la visibilité Résultats obtenus pour HF = 6 et HL = 6 Résultats obtenus pour HF = 8 et HL = 4 Résultats obtenus pour HF = 10 et HL = 2 François GALASSO - Séminaire MOGISA

17. Synthèse des résultats Stratégie du fournisseur Visibilité Stratégie du client François GALASSO - Séminaire MOGISA

18. Déroulement du jeu des acteurs • Le client joue : élimination des cas où les ruptures sont les plus fortes • Le fournisseur joue : élimination des cas où le gain est le plus faible Stratégie du fournisseur Visibilité Stratégie du client Stratégie du fournisseur Visibilité Stratégie du client François GALASSO - Séminaire MOGISA

19. Conclusion • Aide à la décision pour la définition de stratégies pour la planification • Prise de décision sous incertitude • Association d’un degré d’optimisme • Cadre de simulation de relations client-fournisseurs • Modélisation des comportements • Du client • Visibilité, transmission de la demande • Du fournisseur • Stratégie d’intégration de la demande François GALASSO - Séminaire MOGISA

20. Perspectives • Globaliser les indicateurs pour la prise de décision • Définition d’un tableau de bord / référentiel • Agrégation par des critères d’aide à la décision • Généralisation des résultats • Multiplication des scénarios envisagés • Multiplication des comportements François GALASSO - Séminaire MOGISA

21. Aide à la décision pour la planification de chaînes logistiques dyadiques François GALASSO Université Toulouse 2 Le Mirail LAAS - CNRS 5 allées Antonio MACHADO 31058 TOULOUSE Cedex 9 Merci pour votre attention…

22. Apports de la théorie des jeux • Le fournisseur • Choisit une stratégie d’utilisation de la demande flexible • Le client • Surestimer la demande (demande min) • Sous-estimer la demande (demande max) • Donne une visibilité • Recherche d’une solution pour laquelle aucun acteur n’est perdant • Équilibre de Nash François GALASSO - Séminaire MOGISA

23. 80 000 60 000 40 000 20 000 0 -20 000 -40 000 HF=4 ; HL=8 HF=6 ; HL=6 HF=8 ; HL=4 HF=10 ; HL=2 Écarts des gains Maxi. Écarts des gains mini. Influence du choix des stratégies S1 ou S2 • Comparaison des écarts des gains • Maximums et minimums • Entre la stratégie S1 et la stratégie S2 • L’importance du choix de la stratégie diminue François GALASSO - Séminaire MOGISA

24. Vers un tableau de bord… Diagramme des risques Matrice des regrets Comparaison des gains François GALASSO - Séminaire MOGISA

25. Vers un tableau de bord… Matrice des regrets Diagramme des risques client Comparaison des coûts de rupture François GALASSO - Séminaire MOGISA