Définition du cas-type : entretiens industriels préalables

4.3.3 Les problématiques considérées... 114

4.4 Objectifs et protocoles d’expérimentation ... 114

4.4.1 Définition des architectures de pilotage appliquées au cas-type... 115

4.4.2 Données initiales ... 117

4.4.3 Présentation de l’outil de simulation... 117

4.5 Etude de la robustesse ... 119

4.5.1 Scénarios d’expérimentation ... 119

4.5.2 Résultats des campagnes expérimentales ... 121

4.5.3 Analyse des résultats ... 123

4.5.4 Conclusion sur l’étude de la robustesse ... 128

4.6 Etude de la réactivité ... 129

4.6.1 Scénarios d’expérimentation ... 129

4.6.2 Les résultats de l’analyse de réactivité ... 132

4.6.3 Analyse des résultats ... 135

4.6.4 Conclusions sur l’étude de la réactivité... 141

4.7 Conclusion du chapitre... 142

4 Analyse de performances - robustesse et réactivité du

pilotage

4.1 Introduction

Le modèle analytique de planification présenté au chapitre 3 va maintenant permettre

l’analyse comparative des modes de pilotage des chaînes logistiques. La généricité du modèle

de planification, en systématisant la prise de décision et en standardisant son paramétrage,

permet de construire des architectures de pilotage et de simuler des stratégies de planification

en vue de l’évaluation de performances. Pour ce faire, il reste à définir plus précisément :

- les objectifs de l’analyse : il s’agit d’évaluer les performances des chaînes logistiques au

regard du type de pilotage mis en œuvre. Les différentes architectures de pilotage

seront étudiées plus particulièrement sous l’angle de la robustesse et de la réactivité de

la planification face aux sollicitations de l’environnement commercial et aux aléas de

fonctionnement.

- et le contexte d’étude : l’analyse s’appuie sur une série d’expérimentations réalisée

autour d’un cas d’application académique. Ce cas d’étude a vocation de proposer une

structure de chaîne logistique de complexité maîtrisée posant une classe significative

de problèmes industriels, tout en limitant le terrain d’expérimentation.

Ce faisant, les résultats issus de l’analyse seront inévitablement liés au paramétrage du cas

d’application, mais permettront d’extraire quelques tendances générales en termes de

performances.

4.2 Objectifs de l’analyse

4.2.1 Mesure de la performance de la chaîne

La performance d’une chaîne logistique est renseignée par l’ensemble des mesures de

réalisation des objectifs que se fixent les entreprises partenaires. Ces résultats sont mesurés

localement au sein de chaque entreprise et se déduisent la plupart du temps d’une

comparaison entre :

- les informations collectées, révélatrices du déroulement réel des activités de

transformation du flux physique,

- et celles issues des plans prévisionnels visant à organiser par anticipation ces mêmes

activités.

Les résultats peuvent également traduire le non respect des engagements liant les fournisseurs

à leurs clients, concrétisé irrémédiablement par des ruptures de stocks de produits finis à

l’échéance prévue.

La fonction de coût (ou critère d’optimisation) définissant la stratégie de planification,

proposée dans le modèle analytique décrit au chapitre 3, prend en compte ces différentes

considérations. Les ruptures de produits finis sont appréciées sous la forme de coûts induits

par l’absence de matières, venant s’ajouter aux autres coûts « classiques » (coût de

production, de stockage, d’achat matières). Ces différents coûts sont à la base du référentiel de

Chapitre 4 : Analyse de performances - robustesse et réactivité du pilotage 107

mesure de performances utilisé dans la suite de ce chapitre pour réaliser l’analyse comparative

des différentes architectures de pilotage.

Ces indicateurs de coût sont complétés par le profit de chaque acteur de la chaîne. Le profit

global du réseau est obtenu en sommant les profits de chaque acteur.

Pour évaluer la performance des différents pilotages, nous allons nous placer en tant

qu’observateur de l’ensemble du réseau d’entreprises.

Dans tous les cas, ces mesures comparatives sont calculées sur un même horizon.

4.2.2 Approche comparative des différentes architectures de pilotage

L’analyse que nous avons menée vise à mettre en exergue les avantages et inconvénients

incombant à chaque type d’architecture de pilotage (centralisée, distribuée, mixte) pour faire

face à des variabilités types elles-mêmes simulées. Plus précisément, il s’agit d’étudier le

comportement global de chaque architecture de pilotage sous l’angle de la robustesse de

décision et de la réactivité aux aléas de fonctionnement, notions que nous définissons

ci-dessous.

Définition de la robustesse

La définition de la robustesse peut varier suivant le domaine scientifique qui s’y

intéresse. En Automatique, discipline de référence des problèmes de pilotage, la

robustesse est la capacité de la commande du système à assurer le respect des

consignes, en dépit des facteurs perturbants et des incertitudes. Cette notion s’est

étendue depuis au problème de planification : Van Landeghem et Vanmaele (2002)

qualifient un plan de robuste si et seulement si ce dernier fournit une faible dispersion

de ses caractéristiques malgré les fluctuations perturbatrices de facteurs non

contrôlables. Appliquée à un contexte de planification multi-niveaux avec agrégation

de données, la robustesse traduit la possibilité d’obtenir, à partir d’une consigne de

niveau agrégé, une solution de planification à un niveau détaillé (Hétreux, 1996).

L’optimisation robuste est alors la capacité à fournir des solutions en optimisant une

fonction exprimant un niveau de service ou de risque pour le décideur, ces solutions

étant progressivement moins sensibles à la valeur des données dans un ensemble de

scénarios (Mulvey et al., 1995, Leung et al., 2006) permettant au système de

commande d’identifier les réalités du système piloté.

Définition de la réactivité

De manière générale, la réactivité d’un système de pilotage traduit sa rapidité de

réaction face à l’apparition d’un aléa de fonctionnement ou aux sollicitations non

prévisibles de l’environnement. La réactivité se mesure souvent par le délai séparant le

constat de l’événement perturbateur et la mise en œuvre effective de la solution ad

hoc. En planification, la réactivité est la capacité à préserver un lien entre la

performance de l’entreprise et l’adaptation de la production aux besoins des clients

(Estampe et al., 1999, Morana et Paché, 2000). Cela sous-entend trois éléments : rester

vigilant et être capable d’adapter la charge aux besoins des clients, réduire le délai de

réponse face à une demande exceptionnelle des clients, et avoir la capacité à s’adapter

à tout événement inattendu, tant exogène (aléa commercial) qu’endogène (émanant du

système piloté).

En résumé, nous aborderons la notion de robustesse en tant qu’aptitude d’une solution de

planification à ne pas être trop sensible aux variations de certaines données, telles que la

diminution d’une capacité, l’augmentation de la demande,… L’objectif sous-jacent est

d’évaluer la sensibilité de la solution optimale de planification aux incertitudes sur les

données, révélant ainsi la plus ou moins grande aptitude des différentes architectures de

pilotage à assurer la performance de robustesse.

La réactivité est, quant à elle, approchée sous l’angle de la rapidité à corriger un plan de

production lors de l’apparition d’un aléa sur le flux physique, détecté par la différence entre le

plan prévisionnel et le plan observé. Un aléa peut correspondre par exemple à une panne de

machine ou à un défaut d’approvisionnement.

4.3 Présentation du cas d’étude

Afin de pouvoir analyser les différentes architectures de pilotage et évaluer leur impact sur les

performances d’une chaîne logistique, nous introduisons un cas d’étude de réseau

d’entreprises. Cet exemple (appelé par la suite « cas-type ») est développé sur la base d’une

analyse bibliographique complétée d’une étude des pratiques industrielles réalisée auprès

d’entreprises travaillant dans des secteurs d’activités divers. Dans le but d’éviter une inutile

explosion des données et une difficulté par trop quantitative d’analyse des résultats

d’expérimentation, nous avons choisi de structurer notre démarche d’analyse autour d’un cas

de chaîne logistique de complexité réduite.

4.3.1 Définition du cas-type : entretiens industriels préalables

Dans le cadre d’un travail collaboratif multi-laboratoires (LAAS-CNRS (Toulouse), LAPS

(Bordeaux), LGP (Tarbes), CERTOP (Toulouse)), des entretiens auprès de plusieurs grandes

entreprises donneuses d’ordres ont été effectués (François et Galasso, 2005). Trois de ces

entreprises sont issues du secteur aéronautique, une autre de la fabrication de systèmes

complexes de conditionnement d’air et une dernière issue de l’industrie des semi-conducteurs

pour les marchés de l’automobile et des télécommunications. En dépit de leur nombre limité

⁶

,

ces études de cas industriels préalables nous ont permis d’identifier certaines problématiques

de gestion de chaînes d’approvisionnement.

Les entreprises consultées sont impliquées dans des réseaux de partenariat international,

souvent en liaison directe avec le client final (sans réseau de distribution). Ces entreprises font

partie de chaînes logistiques complexes du fait de la grande variété de produits finis fabriqués.

Chaque entreprise a recours à l’achat de fournitures auprès de partenaires industriels

fournisseurs de rang 1, sans vision de l’activité de production au-delà (en amont) de ces

fournisseurs.

Chaque fournisseur est sélectionné pour son savoir-faire technique, ses prix, mais aussi, pour

sa maîtrise de la production (aptitude à respecter les délais, les quantités demandées, …). La

gestion de production s’appuie sur des approches standard type MRP2, aidée par des outils

informatiques capables d’intégrer les prévisions de demande du client pour assurer un bon

niveau d’anticipation dans la planification des activités de production.

6 Eisenhardt (Eisenhardt, 1989) montre qu’un nombre d’études de cas compris entre 4 et 10 suffit généralement à identifier les principales politiques de gestion industrielle.

Chapitre 4 : Analyse de performances - robustesse et réactivité du pilotage 109

Chaque acteur de la chaîne logistique a pour objectif principal la satisfaction des dates de

livraison sous peine de fortes pénalités de retard. Les politiques de pilotage mises en œuvre

dans les entreprises sont structurées autour des familles de produits et découlent d’une

contrainte de satisfaction du client par des livraisons en temps et en heure. Ainsi, les relations

avec les fournisseurs reposent sur des contrats définissant un premier cadre de travail dans

lequel le donneur d’ordres, en fonction de la demande client, va négocier les livraisons en

composants. Cette contractualisation précise en général la répartition des risques et pallie la

variabilité de la demande sur les marchés par l’expression d’une quantité modulable de

produits commandés, comprise entre des valeurs minimales et maximales et livrable à des

cadences prédéfinies.

Dans cette phase de contractualisation, des contraintes liées aux prix de vente et à leur

diminution progressive dans le temps, peuvent être négociées. Cela pousse les entreprises vers

une logique d’amélioration continue grâce à laquelle elles partageront leur savoir-faire et leurs

méthodes. Une fois cette première phase terminée, le pilotage proprement dit de la chaîne se

traduit généralement par la transmission de demandes d’approvisionnement de chaque

entreprise vers ses fournisseurs immédiats. Ces demandes se réfèrent à des horizons temporels

divers. Ainsi, certaines entreprises distinguent-elles i) un horizon ferme, à court terme, pour

les appels de livraisons définitifs, ii) un horizon flexible à moyen terme dans lequel le

fournisseur prévoit, dans sa planification, une variation éventuelle des quantités commandées

dans les limites fixées par le contrat, sachant par ailleurs que les coûts induits par le

débordement de ces limites sont assumés par le donneur d’ordres, iii) ainsi qu’un horizon

prévisionnel, à long terme, qui donne une vision simplement indicative de l’évolution de la

demande. Il est à noter qu’une fois ces quantités définies, chaque fournisseur a la possibilité

d’organiser sa production selon son propre mode de fonctionnement. Cette indépendance de

chaque maillon de la chaîne constitue un point essentiel pour sa flexibilité. En définitive, une

chaîne logistique s’apparente – pour les cas examinés – à un ensemble de relations client -

fournisseur au sein desquelles les entreprises ne cherchent généralement pas à maîtriser la

gestion de production de leurs fournisseurs ni d’assumer le rôle de coordinateur de la chaîne.

Les entreprises partenaires favorisent néanmoins le partage de l’information en mettant pour

ce faire à leur disposition mutuelle des moyens matériels (systèmes informatiques) et/ou

humains (intervention de consultants). Il semble qu’aujourd’hui une entreprise soit plus

encline à s’investir dans une relation de coopération avancée avec ses fournisseurs que de

tendre vers une gestion globale de l’activité tout au long de la chaîne logistique. Elle

recherche en cela une amélioration permanente de sa propre activité tout en responsabilisant

les fournisseurs quant au respect absolu de leurs engagements partenariaux.

Dans le cas où un partenaire a un rôle dominant (e .g. grand donneur d’ordres dans les

secteurs de l’automobile, de l’aéronautique,…), celui-ci instaure une hiérarchie dans la chaîne

logistique par son ascendant commercial sur l’ensemble des partenaires, qui s’exprime par la

répercussion systématique sur ses fournisseurs des variations de la demande de ses propres

clients, en termes de modifications plus ou moins inopinées ou d’annulations de commandes.

Une telle préminence induit souvent un partage d’information en termes de suivi de

production, afin que le donneur d’ordres puisse disposer d’une vision complète sur l’état de la

chaîne, et ainsi anticiper les problèmes.

Au bilan, nos consultations, jointes aux analyses issues de la littérature (cf. §1.3 et §1.4), nous

amènent à énoncer les caractéristiques environnementales les plus courantes d’une entreprise

au sein d’une ou de plusieurs chaîne(s) :

1) quelques centaines de fournisseurs dont plusieurs pour un même composant,

2) une multitude de clients aux profils de consommation divers,

3) un recours fréquent à la sous-traitance,

4) l’appartenance éventuelle d’une entreprise à plusieurs chaînes logistiques,

5) un nombre élevé de rangs dans la chaîne,

6) une autonomie locale de gestion, mais un partage possible d’informations.

Ces caractéristiques seront reprises, au facteur d’échelle près, pour une large partie dans la

définition du cas-type

⁷

, afin de représenter les caractéristiques essentielles des chaînes

logistiques, tout en gardant à l’esprit la nécessité de travailler sur un modèle de chaîne à

complexité maîtrisée.

Dans le document Planification des chaînes logistiques : modélisation du système décisionnel et performance (Page 108-113)