Optimisation des flux logistiques : vers une gestion avancée de la situation de crise

Par : Aida KADDOUSSI 

Les travaux de thèse présentés dans ce mémoire, ont été effectués dans la perspective d’apporter une solution pour des problèmes de prise de décision rencontrés dans des systèmes d’information pour les chaînes logistiques. La chaîne logistique représente un avantage concurrentiel que les entreprises cherchent à perpétuer. Elle a pour but d’optimiser les échanges, ou flux, que l’entreprise entretient avec ses fournisseurs et ses clients. Ces flux peuvent être de natures diverses. Il peut s’agir de flux d’informations, relatifs aux approvisionnements ou à la conception des produits, de flux financiers liés aux achats, ou encore de flux de marchandises (à partir des matières premières et pièces d’assemblage jusqu’aux produits finis).

En particulier, la logistique de gestion de crise fait de plus en plus parler d’elle. Pour ces systèmes, où il n’est jamais très aisé d’anticiper l’évolution de l’environnement, les formes de changements subis sont variées et rapides. En effet, les prises de décision des logisticiens concernent des actions qui ont lieu dans un environnement sans cesse mouvementé. De plus, répondant à un appel d’urgence, elles n’ont, par définition, aucune manière de prévoir ce qui va arriver. Une chaîne logistique de gestion de crise peut à tout moment être victime de retards de livraison, de mauvaises estimations de consommation, de pertes de cargaisons, de pics spontanés de consommation, et bien d’autres évènements imprévisibles. Tous ces imprévus sont susceptibles d’engendrer des ruptures de stocks à n’importe quel point de la chaîne logistique, ce qui peut avoir des conséquences dramatiques pouvant entraîner des pertes humaines. Ces situations extrêmes n’étant pas acceptables, ceci justifie le besoin de créer un outil qui permettrait de simuler des situations logistiques réelles et/ou probables, l’objectif étant d’observer les comportements des différentes zones en place et dégager les meilleures stratégies à adopter selon les situations de crise.

Logistique distribuée avancée

Logistique et gestion des chaînes logistiques 

Logistique – Définitions

On cite souvent la définition d’origine militaire : « La logistique consiste à apporter ce qu’il faut, là où il faut et quand il le faut. » Le mot « logistique » apparaît en France au XVIIIe siècle, avec l’apparition des problèmes de soutien militaire (réapprovisionnement en armes, munitions, vivres, …). Ce terme s’est ensuite répandu, dans le milieu industriel notamment, pour évoquer principalement la manutention et le transport des marchandises. Jusqu’aux années 70, la logistique n’avait que peu d’importance dans la gestion des entreprises, considérée comme une fonction secondaire, limitée aux tâches d’exécution dans des entrepôts et sur les quais d’expédition. Mais la logistique est ensuite comprise comme un lien opérationnel entre les différentes activités de l’entreprise, assurant la cohérence et la fiabilité des flux-matières, en vue de la qualité du service aux clients tout en permettant l’optimisation des ressources et la réduction des coûts. La logistique devient, au milieu des années 90, une fonction globalisée voire mondialisée de gestion du flux physique dans une vision complète de la chaîne Clients/Fournisseurs, et constitue véritablement une nouvelle discipline du management des entreprises. La « logistique globale » représente ainsi l’ensemble des activités internes ou externes à l’entreprise qui apportent de la valeur ajoutée aux produits et des services aux clients (Courty, 2003).

Dans leur ouvrage, « La logistique au service de l’entreprise », (Colin, Mathé, & Tixié, 1981) ont proposé la définition suivante : « La logistique est le processus stratégique par lequel l’entreprise organise et soutient son activité. A ce titre, on peut déterminer et gérer les flux matériels et informationnels afférents, tant internes qu’externes, en amont qu’en aval. » La fonction logistique désignerait ainsi la gestion des flux physiques de matières premières et de produits ainsi que celle des flux d’information, c’est à dire les transports, les entrepôts, l’informatique, etc. Il existe plusieurs types de logistiques :
– logistique d’approvisionnement qui permet d’alimenter les stocks des entreprises et usines en matières premières, composants et sous-ensembles nécessaires à la production.
– logistique de production qui consiste à rendre disponibles les matériaux et les composants nécessaires à la production au pied des lignes de production.
– logistique de distribution qui consiste à acheminer vers le client final ou le consommateur les produits dont il a besoin.
– logistique militaire qui a pour objectif de transporter sur un théâtre d’opérations les forces et les ressources nécessaires pour assurer leur mise en œuvre opérationnelle et maintenir leur soutien.
– rétro-logistique qui consiste à reprendre des produits dont le client ne veut pas ou qu’il veut faire réparer, ou encore des produits à traiter en déchets industriels.

Il y a donc bien des logistiques différentes jusqu’à ce que le concept de supply chain ne vienne apporter une certaine unité en ce domaine.

Le concept de la supply chain

Supply Chain SC 

C’est un concept relativement récent même si les militaires utilisent la même expression depuis beaucoup plus longtemps. On définit assez souvent la supply chain comme « La suite des étapes de production et de distribution d’un produit depuis les fournisseurs des fournisseurs des producteurs, jusqu’aux clients de ses clients » (Supply Chain Council). Afin de mieux comprendre le concept de Chaîne Logistique CL (Supply Chain SC), nous proposons d’effectuer une revue des définitions de ce terme, utilisées dans la littérature. Christopher (Christopher, 1992) définit la chaîne logistique comme étant «le réseau d’entreprises qui participent, en amont et en aval, aux différents processus et activités qui créent de la valeur sous forme de produits et de services apportés au consommateur final. En d’autres termes, une chaîne logistique est composée de plusieurs entreprises, en amont (fourniture de matières et composants) et en aval (distribution), et du client final ». Lummus (Lummus et al., 1998) a, quant à lui, définit la chaîne logistique comme étant «le réseau d’entités par lequel le flux matériel passe. Ces entités incluent fournisseurs, transporteurs, sites d’assemblages, centres de distribution, détaillants et clients ». Une définition plus générale est celle proposée par Poirier (Poirier et Reiter, 2001) : « Une chaîne logistique est le système grâce auquel les entreprises amènent leurs produits et leurs services jusqu’à leurs clients ».

Supply Chain Management SCM

Il existe une distinction entre la « chaîne logistique » et la « gestion de la chaîne logistique ». En effet, la gestion de chaîne logistique regroupe les approches, processus et fonctions indispensables pour la réduction des coûts d’une chaîne logistique et l’augmentation de sa flexibilité en vue d’optimiser sa performance. Ici encore, on relève plusieurs définitions de la gestion de la chaîne logistique (Mentzer, et al., 2001). Beaucoup d’auteurs soulignent la difficulté de définir le SCM. Voici quelques définitions, issues notamment de (Croom et al., 2000) : Vakharia (Vakharia, 2002) définit la SCM comme étant «l’art et la science de créer et d’accentuer les rapports synergiques entre les partenaires d’une même chaîne logistique ayant comme objectif commun de livrer, juste à temps, les bons produits et les bons services au bon client, avec la meilleure quantité ». Simchi-Levi propose dans son ouvrage la définition suivante (Simchi-Levi et Kaminsky, 2003) « Le SCM est une stratégie qui vise à la fois la réduction des frais globaux, permettant une position plus concurrentielle à toutes les différentes parties de la chaîne logistique, et l’optimisation de la satisfaction du client final par une plus grande adaptabilité des systèmes de production et de distribution ». Pour Rota-Franz (Rota-Franz et al., 2001), faire du SCM consiste à intégrer l’ensemble des moyens internes et externes pour répondre à la demande des clients. L’objectif est d’optimiser de manière simultanée et non plus séquentielle l’ensemble des processus logistiques. Le principal objectif du SCM est d’améliorer la compétitivité industrielle en : 1) minimisant les coûts, 2) assurant le niveau de service requis par le client, 3) allouant efficacement les activités sur les acteurs de production, distribution, transport et d’information ; veillant à ce que les acteurs ne développent pas de comportements locaux antagonistes venant affecter la performance globale.

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Table des matières

Introduction Générale
Chapitre I : Logistique distribuée avancée
I.1 Introduction
I.2 Logistique et gestion des chaînes logistiques
I.2.1 Logistique – Définitions
I.2.2 Le concept de la supply chain
I.2.2.1 Supply Chain SC
I.2.2.2 Supply Chain Management SCM
I.2.3 La prise de décision en logistique : un processus hiérarchisé
I.2.3.1 Niveau stratégique
I.2.3.2 Niveau tactique
I.2.3.3 Niveau opérationnel
I.2.4 Les performances
I.3 Logistique des transports
I.3.1 Transport des personnes
1.3.1.1 Transport multimodal
1.3.1.2 Systèmes d’informations côté régulateur
1.3.1.3 Systèmes d’informations côté client
I.3.2 Transport de biens
I.3.2.1 Les participants
I.3.2.2 Paramètres de configuration du réseau de distribution
I.4 Logistique hospitalière
I.4.1 L’évolution
I.4.2 Les processus de la logistique hospitalière
I.4.3 Les familles de flux
I.5 Logistique militaire : Principaux enjeux
I.5.1 La crise et la gestion de la crise
I.5.2 Caractéristiques de la chaîne logistique humanitaire
I.5.3 La gestion des flux
I.5.3.1 Flux poussés
I.5.3.2 Flux tirés
I.5.4 La littérature scientifique pour la gestion de crise
I.6 Besoins méthodologiques pour les chaînes logistiques
1.6.1 Modélisation
I.6.1.1 Modèle analytique
I.6.1.2 Modèle par simulation
1.6.2 Optimisation
1.6.3 Aide à la décision
I.7 Pilotage centralisé vs pilotage distribué
I.7.1 Définition du pilotage
I.7.2 Les systèmes centralisés conventionnels
I.7.2.1 Les systèmes MRP2
I.7.2.2 Les ERP
I.7.2.3 Les systèmes de planification avancée
I.7.2.4 Quelques Critiques
I.7.3 Les systèmes distribués intelligents
I.7.3.1 Les systèmes fractals
I.7.3.2 Les systèmes multi agents
I.7.3.3 Les systèmes holoniques
I.7.3.4 Les systèmes contrôlés par le produit
I.7.4 Motivations pour la décentralisation du pilotage dans le cas de CLGC
I.8 Terrain d’étude – partenaire industriel
I.9 Positionnement de la thèse
I.10 Conclusion
Chapitre II : L’Alliance entre les Systèmes multi-agents et l’Optimisation
II.1 Introduction
II.2 Optimisation
II.2.1 Quelques concepts
II.2.1.1 Définition d’un problème d’optimisation
II.2.1.2 La notion d’algorithme
II.2.1.3 Classification des problèmes d’optimisation
II.2.2 Heuristiques et métaheuristiques
II.2.2.1 Les algorithmes gloutons
II.2.2.2 Le recuit simulé (Simulated Annealing – SA)
II.2.2.3 La recherche tabou (Tabu Search – TS)
II.2.2.4 Les algorithmes évolutionnaires
II.2.3 Méthodes exactes
II.2.3.1 La méthode par séparation-évaluation (branch & bound)
II.2.3.2 La programmation linéaire
II.3 Les systèmes multi-agents
II.3.1 Quelques concepts
II.3.1.1 La notion d’agent
II.3.1.2 Typologie d’agents
II.3.1.3 Les système multi-agents
II.3.2 Les mécanismes d’interactions
II.3.2.1 La coopération
II.3.2.2 La planification
II.3.2.3 La négociation
II.3.3 Apport des SMA
II.3.4 Applications des SMA
II.4 L’alliance entre les SMA et l’Optimisation
II.4.1 Les SMA pour une résolution collective d’un problème d’optimisation
II.4.2 Les SMA, une solution adaptée au problème d’apprentissage
II.4.3 Besoins liés à la résolution distribuée des problèmes d’optimisation
II.5 Quelques systèmes multi-agents pour l’optimisation de la logistique militaire
II.5.1 Nexus : Auto-organisation à base d’agents pour le soutien en combat
II.5.1.1 Approche
II.5.2 ALP : Advanced Logistics Project
II.5.3 Ushahidi, logiciel libre pour la collecte d’informations et la cartographie interactive des données
II.6 Conclusion
Chapitre III : SMA au service de la modélisation avancée d’une chaine logistique
III.1 Introduction
III.2 Choix des architectures des systèmes complexes
III.2.1 Technologies du Génie Logiciel
III.2.1.1 Architectures à base de composants
III.2.1.2 Architectures à base d’agents
III.2.1.3 Architecture orientée services
III.2.2 Comparaison des architectures
III.2.2.1 Sélection de l’action
III.2.2.2 Flexibilité du couplage
III.2.2.3 Niveau d’abstraction
III.2.2.4 Synthèse
III.2.3 Contraintes
III.2.4 Choix stratégiques
III.2.5 Principales méthodes existantes à base d’agents
III.2.5.1 ADELFE
III.2.5.2 Gaia
III.2.5.3 INGENIAS
III.2.5.4 MaSE
III.2.5.5 PASSI
III.2.5.6 Prometheus
III.2.5.7 Comparaison des différentes méthodes
III.3 OBAC : Une architecture proposée à base d’agents communicants
III.3.1 Notions élémentaires
III.3.1.1 Objet
III.3.1.2 Modélisation Objet
III.3.1.3 Classe
III.3.2 UML : Langage de Modélisation Unifié
III.3.3 De la modélisation Objet vers la modélisation Agent
III.4 Architecture proposée à base d’agents communicants pour la gestion de crise
III.4.1 Agent zone
III.4.2 Agent Transport
III.4.3 Agent Intégrateur Evaluateur
III.4.4 Agent Estimateur de Besoins (Need Estimating Agents : NEA)
III.4.4.1 Comportement du NEA
III.4.4.2 Organisation de l’NEA
III.4.5 Agent Météo
III.4.6 Agent GUI
III.4.7 Fonctionnement global du système
III.3.7.1 Réception des colis
III.3.7.2 Consommation des marchandises
III.4.7.3 Transmission des demandes
III.4.7.4 Envois des colis
III.5 Conclusion
Conclusion Générale

Mots clés : Gestion de crise, Système multi-agent, Logistique de gestion de crise, Optimisation, Ordonnancement distribué.

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