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7e Conférence Internationale de MOdélisation et SIMulation - MOSIM’08 - du 31 m

7e Conférence Internationale de MOdélisation et SIMulation - MOSIM’08 - du 31 mars au 2 avril 2008 – Paris- France « Modélisation, Optimisation et Simulation des Systèmes : Communication, Coopération et Coordination.». APPROCHE A DEUX NIVEAUX POUR LA PLANIFICATION REACTIVE D’UN PARTENAIRE D’UNE CHAINE LOGISTIQUE Hassan GHARBI 1, 4, Gérard FONTAN 1, 2 1 : Université de Toulouse –LAAS-CNRS 7 avenue du Colonel Roche – 31 077 Toulouse cedex - France 2 : Institut national Polytechnique de Toulouse hgharbi@laas.fr, fontan@laas.fr Colette MERCE 1, 3, Mohamed MOALLA 4 3 : Institut National des Sciences Appliquées de Toulouse 4 : Laboratoire d’Informatique, de Parallélisme et de Productique de Tunis merce@laas.fr, mohamed.moalla@fst.rnu.tn RESUME : Ce travail propose une approche permettant d’élaborer une planification tactique optimale et réactive d’un maillon d’une chaîne logistique en présence de paramètres incertains. Notre approche se fonde sur une structure à deux niveaux décisionnels. Le premier niveau effectue une planification agrégée en minimisant le coût global de pro- duction. Il établit ensuite « un plan de guidage » qui est transmis au niveau détaillé. Ce dernier effectue sa planifica- tion en suivant « au mieux » le plan de guidage et en prenant en compte les contraintes et données détaillées ignorées au niveau supérieur. Le niveau détaillé adopte un processus dynamique de planification à horizon glissant qui lui per- met de réactualiser ses données à chaque étape de planification afin d’assurer la réactivité du processus décisionnel face à des perturbations ou des incertitudes sur les données ou sur l’état du système de production. MOTS-CLES : Planification tactique, Incertitude, Approche multiniveau, Guidage, Réactivité, Programmation mathématique 1. INTRODUCTION Depuis la fin des années 80, on assiste à des mutations importantes dans les modes de relations interentreprises dues essentiellement aux évolutions progressives de l’environnement économique et aux progrès technolo- giques accrus dans les domaines de la communication et du traitement de l’information. Dans cette conjoncture, les tensions concurrentielles entre entreprises s’accentuent et l’enjeu principal des industriels est d’accroître leur compétitivité afin d’assurer leur déve- loppement. Encouragées par le développement des nou- velles technologies de l’information, les entreprises se recentrent sur leur savoir-faire, externalisent les activi- tés jugées secondaires et se réorganisent en réseaux d’entreprises-partenaires qui coopèrent dans le but de fournir une meilleur qualité de service à leurs clients. Une nouvelle structure industrielle - la chaîne logis- tique- est ainsi apparue. De nombreuses définitions de la chaîne logistique sont disponibles dans la littérature (Tayur et Ganeshan, 2002), (Telle, 2003). Ces défini- tions mettent généralement en évidence l’aspect structu- rel d’une chaîne logistique en spécifiant les acteurs qui la composent, les flux de matières et d’informations qui circulent entre eux et l’objectif global qui est la satisfac- tion du client. La gestion de la chaîne logistique est un champ d’étude important qui a donné lieu à une littéra- ture très abondante dans ce domaine. (Croom et al., 2000), (Tan, 2001 ) fournissent un état de l’art dans ce domaine. La littérature distingue deux grandes ten- dances pour la gestion des chaînes logistiques (François et al., 2005). La première vise une gestion centralisée de l’ensemble de la chaîne ; la deuxième s’oriente vers une gestion décentralisée qui exploite les relations client/fournisseur existant entre les différents parte- naires de la chaîne et s’efforce d’intégrer un ensemble de centres de décisions distribués. Le travail présenté dans cet article s’inscrit dans ce deuxième type d’approche et s’intéresse plus particulièrement à la pla- nification d’un maillon d’une chaîne logistique en inte- raction avec ses partenaires (clients, fournisseurs, sous- traitants). 1.1 Incertitude et réactivité au sein d’une chaîne logistique Un élément fondamental dans la gestion de chaînes lo- gistiques est la prise en compte de l’incertitude qui caractérise certaines données (capacités, délais, de- mandes). De nombreux aléas viennent également per- turber ces systèmes de production rendant parfois inap- plicables ou inappropriées les décisions planifiées. Le processus de planification doit donc garantir une cer- MOSIM’08 – du 31 mars au 2 avril 2008 – Paris- France taine réactivité permettant d’adapter dynamiquement les décisions aux incertitudes et aux aléas. (Galasso, 2007) identifie différentes approches pour prendre en compte l’incertitude sur la demande. L’utilisation de modèles stochastiques constitue un champ important de re- cherche (Escudero et al., 1999), (Leung et al., 2005) ainsi que la modélisation de l’incertitude par la logique floue (Grabot et al., 2005), (Fargier et Thierry, 2000). L’approche la plus fréquemment rencontrée, tant dans la littérature que dans le contexte industriel, se base sur un processus de planification périodique à horizon glis- sant qui intègre la demande ferme connue à court terme et des prévisions pour la demande à moyen terme (Zhao et Xie, 1998), (Telle, 2003), (Galasso et al., 2006). La mise en œuvre de ce type de planification entraîne des problèmes de « nervosité » et de stabilité des décisions, déjà identifiés dans le cadre d’approches MRP (Ho et al., 1995) et souvent résolus par l’introduction d’horizons gelés (Genin, 2003), (Lamou- ri, 2006). Récemment, (Genin et al., 2007) ont proposé et comparé différentes approches pour assurer la robus- tesse et la stabilité des décisions en présence d’incertitude sur la demande. Les résultats obtenus par simulation montrent l’intérêt d’une planification par « plan de référence » qui permet d’obtenir un bon com- promis entre besoin de réactivité et stabilité des déci- sions. Il est important de noter que l’incertitude est sou- vent associée à la notion de risque (Mahmoudi, 2006). Enfin les approches multiniveau (Merce et Fontan, 2001) constituent également une voie intéressante : souvent liées à des mécanismes d’agrégation/désagrégation, elles permettent de combi- ner la robustesse à moyen terme de décisions agrégées et la réactivité détaillée indispensable à court terme. 1.2 Objet du travail présenté Le travail présenté dans cet article s’intéresse à la plani- fication tactique et opérationnelle d’un maillon d’une chaîne et propose une approche à deux niveaux déci- sionnels. D’une part, cette structure permet d’établir une planification à moyen terme de l’entité (plans de pro- duction interne ou sous-traitée, ajustements de capaci- tés, approvisionnements en composants) pour satisfaire à moindre coût les demandes prévisionnelles connues sur cet horizon. D’autre part, elle assure une certaine réactivité au processus de planification face à des per- turbations ou à l’incertitude qui caractérise différents paramètres. En plus des contraintes locales du maillon considéré, la planification proposée intègre aussi cer- taines contraintes externes imposées par les partenaires de l’entité. L’article est structuré en six paragraphes. Après avoir introduit le contexte dans le premier para- graphe, nous détaillons la problématique de notre étude dans le deuxième. Nous y expliquons l’approche que nous proposons qui se fonde sur une structure à deux niveaux décisionnels. Le troisième paragraphe est con- sacré au premier niveau de la structurel. Nous présen- tons ses caractéristiques, ses objectifs, sa modélisation sous la forme d’un programme mathématique et son interaction avec le niveau inférieur. Pour ce dernier point, nous mettons en relief la notion de « plan de gui- dage » (PG). Le quatrième paragraphe détaille le niveau inférieur en présentant ses caractéristiques, ses objectifs et la modélisation mathématique du processus dyna- mique de planification par un programme linéaire. Le cinquième paragraphe présente un squelette de simula- tion de toute la structure et l’expérimentation numérique envisagée. Enfin, la conclusion met en évidence les perspectives de recherche qui peuvent être données à ce travail. 2 PLANIFICATION TACTIQUE D’UN MAILLON D’UNE CHAINE. 2.1 Caractéristiques du problème Le problème considéré dans cet article concerne la pla- nification de la production d’une entité d’une chaîne logistique avec pour objectif la satisfaction de la de- mande client à moindre coût tout en prenant en compte d’une part les contraintes imposées par les différents partenaires de l’entité et d’autre part, le caractère incer- tain de certaines données. La figure 1 présente la struc- ture de la chaîne logistique de base que nous étudions. Cette chaîne logistique se compose de cinq acteurs : un « producteur » de produits finis (entité considérée), un ensemble de clients, un sous-traitant du producteur, un fournisseur direct de produits finis et un fournisseur de composants. Le producteur assure la fabrication d’une variété de produits finis en utilisant différents compo- sants. Il gère ainsi un stock pour chaque produit finis ainsi qu’un stock pour chaque composant. Les capacités de stockage sont considérées infinies. Pour ajuster sa capacité, il a la possibilité de recourir à la sous-traitance et/ou à l’achat direct de produits finis et/ou à l’utilisation d’heures supplémentaires. Dans le cas de la sous-traitance, le producteur doit fournir à son sous- traitant les composants nécessaires pour la fabrication des unités désirées. Les heures supplémentaires ne peuvent pas dépasser un volume maximum défini pour chaque ressource et pour chaque période. Afin de s’approcher au mieux de la réalité industrielle et de bien Figure 1. Acteurs de la chaîne logistique étudiée Clients Fournisseur composants composants Ordres sous-traitance Produits finis Ordres d’achat Composants Fournisseur produits finis Ordres d’achat Produits finis Produits finis FLUX PHYSIQUE Sous-traitant producteur FLUX D’INFORMATION MOSIM’08 – du 31 mars au 2 avril 2008 – Paris- France matérialiser les liens qui existent entre le producteur et les différents acteurs uploads/Ingenierie_Lourd/ mosim-2008.pdf