Proposition d'un modèle de désagrégation pour un plan tactique stable dans le contexte des chaînes logistiques et de l'usage d'un APS
Résumé
Currently, enterprises are looking for a method to know how much to produce and when. Furthermore, they want to have a global vision of their production system and logistics. Thus, the supply chain management is responsible for insuring and optimizing the level of service to the customers, while assuring the best profitability for the company. To answer these objectives, we show in this thesis the interest of tactical plan and the way to determine detailed plans (MPS), by using a hierarchical structure (HPP). In this context, we propose a disaggregation methodology at two-levels that allows identification of stable MPS, by taking into account robust and stable forecasted plans (SOP). Optimization models are proposed as well as constraints which take into account decisions relative to each level, in order to insure consistency between them. Finally, we apply a treatment model for the real demand by using the AR (p) process, in order to render more stable the different MPS determined.
Aujourd'hui, les entreprises veulent savoir combien il faut produire, quand et en combien de temps ? De plus, elles veulent avoir une vision globale de leur système de production et de leur logistique. Ainsi, la gestion de la chaîne logistique est en charge de fiabiliser le niveau de service aux clients, en assurant la meilleure rentabilité pour l'entreprise. Nous montrons dans cette thèse l'intérêt du plan tactique et la manière de déterminer des plans détaillés, en utilisant une structure HPP. Nous proposons une méthodologie de désagrégation à deux niveaux qui cherche à déterminer des PDP stables, en prenant en compte des plans prévisionnels robustes et stables. Des modèles d'optimisation sont proposés ainsi que des contraintes qui prennent en compte les décisions relatives à chaque niveau, afin d'assurer une certaine cohérence entre eux. Finalement, nous appliquons un modèle de traitement de la demande réelle, en utilisant le processus AR, pour rendre plus stable les PDP déterminés.