Coordination avec monopole du distributeur
2.5 Extension au cas avec plusieurs distributeurs
2.5.2 Formulation mathématique
La formulation mathématique présentée pour le problème OWMR-AI est également basée sur le problème de multi-commodité (Cunha et Melo, 2016) qui est une formulation plus serrée que la formulation mathématique utilisant les variables agrégées. .
Notations
Le réapprovisionnement d’une unité à la période t par une distributeur m induit un coût fixe de réapprovisionnement ftD,met un coût unitaire de réapprovisionnement pD,mt . Stocker des unitées de la période t à la période t + 1 induit un coût de stockage hD,mt pour le distribu-teur m. La demande d’un distribudistribu-teur m à la période t est noté dmt .
Soit rcktF,mla quantité d’unités produite par le fournisseur à la période t pour le distribu-teur m de profil cm. Soit rD,mikt la quantité d’unités envoyée au distributeur m de profil i pour satisfaire sa demande à la période t. Soit σF,mckt (resp. σD,mikt ) la quantité d’unités en stock au niveau du fournisseur (resp. distributeur de profil cm) à la fin de la période k pour satisfaire la demande du distributeur m de profil cm (resp. sa demande) à la période t. La variable yF
ct représente la variable de lancement du fournisseur à la période t associé à la combinai-son c. La variable yitD,m représente la variable de lancement du distributeur m de profil i à la période t. Nous notons zm
i le transfert d’argent du fournisseur associé au distributeur m de profil i. Le coût optimal du distributeur m de profil i est noté CoptD,m,i. Le coût total du distributeur m de profil i qui choisit un contrat mis en place pour un profil j est égal à CijD,m=PT
2.5. Extension au cas avec plusieurs distributeurs 39 La formulation mathématique du problème OWMR-AI lorsque le transfert d’argent est auto-risé sur le coût de stockage des distributeurs est définie par :
minX c∈C Pc( T X t=1 (ftFyctF+ pFtxFct+ hFtsFct) + M X m=1 zcmm)
s.t. σi,k−1,tD,m + rD,mikt = δktdct+ (1− δkt)σD,mikt ∀m ∈ M, ∀i ∈ Nm,∀1 ≤ k ≤ t ≤ T, (2.15) σc,kF,m−1,t+ rF,mckt = rD,mcmkt+ σcktF,m ∀c ∈ C, ∀m ∈ M, ∀1 ≤ k ≤ t ≤ T, (2.16) riktD,m≤ dc tyD,mik ∀m ∈ M, ∀i ∈ Nm,∀1 ≤ k ≤ t ≤ T, (2.17) rcktF,m≤ dc tyF ck ∀c ∈ C, ∀m ∈ M, ∀1 ≤ k ≤ t ≤ T, (2.18) yD,mik ≤ rD,mikt ∀m ∈ M, ∀i ∈ Nm,∀1 ≤ k ≤ t ≤ T, (2.19) T X t=k rD,mikt = xD,mik ∀m ∈ M, ∀i ∈ Nm,∀k ∈ T , (2.20) M X m=1 T X t=k rF,mckt = xFck ∀c ∈ C, ∀k ∈ T , (2.21) T X t=k σD,mikt = sD,mik ∀m ∈ M, ∀i ∈ Nm,∀k ∈ T , (2.22) M X m=1 T X t=k σF,mckt = sFck ∀c ∈ C, ∀k ∈ T , (2.23) CiiD,m− zm
i ≤ CoptD,m,i ∀m ∈ M, ∀i ∈ Nm, (2.24) CiiD,m− zm i ≤ CijD,m− zm j ∀m ∈ M, ∀i, j ∈ Nm, (2.25) zim≤ T X t=1 hD,mit sD,mit ∀m ∈ M, ∀i ∈ Nm, (2.26) rcktF,m, σF,mckt ≥ 0 ∀c ∈ C, ∀m ∈ M, ∀1 ≤ k ≤ t ≤ T, yFct∈ {0, 1} ∀c ∈ C, ∀t ∈ T ,
riktD,m, σD,mikt ≥ 0 ∀m ∈ M, ∀i ∈ Nm,∀1 ≤ k ≤ t ≤ T, yD,mit ∈ {0, 1} ∀m ∈ M, ∀i ∈ Nm,∀t ∈ T ,
zim≥ 0 ∀m ∈ M
où δkt est égal à 1 si k = 1, et 0 sinon. Les contraintes (2.15) représente les contraintes de conservation de flot au niveau du distributeur pour satisfaire la demande de chaque distri-buteur. Les contraintes (2.16) correspondent aux contraintes de conservation de flot au niveau du fournisseur pour satisfaire les plans de réapprovisionnement des distributeurs de chaque combinaison. Les contraintes (2.17)-(2.18) forcent les variables de lancement à être égales à 1 si une production/réapprovisionnement a lieu. De la même manière que dans les sections précé-dentes, comme le coût total de chaque distributeur n’apparaît pas dans la fonction objectif, la contrainte (2.19) assure que la variable de lancement yD
t est égale à 0 si aucun réapprovisionne-ment n’a lieu à la période t. Les contraintes (2.20)-(2.23) lient les variables de multi-commidités aux variables classiques des problèmes de lot-sizing. La contrainte de rationalité individuelle pour chaque distributeur est définie par la contrainte (2.24). La contrainte (2.25) correspond à la contrainte de véracité garantie assurant que chaque distributeur m de profil i n’ai pas d’inci-tation à choisir un contrat mis en place pour un autre profil. Les contraintes (2.26) garantissent que le transfert d’argent associé à chaque distributeur ne dépasse pas son coût de stockage.
problème de coordination est identique à celle présentée en fixant les variables zm
i à 0 et en supprimant les contraintes (2.25). La formulation mathématique du problème avec un trans-fert d’argent sur le coût total des distributeurs est obtenue en supprimant la contrainte (2.26) dans la formulation mathématique précédente.
Remarquons dans le problème OWMR-CI, chaque distributeur m a exactement un profil. Ainsi, il y a une unique combinaison possible et la contrainte à véracité garantie n’est alors pas nécessaire. La formulation mathématique des problèmes de coordination sous l’hypothèse d’information complète est alors identique à celle présentée en supprimant la contrainte (2.25). La formulation mathématique présentée dans cette section sera utilisée pour évaluer le gain du fournisseur dans le chapitre 4.
2.6 Conclusion
Dans ce chapitre, nous avons présenté une étude de coordination dans une chaîne logis-tique à deux niveaux où le monopole est détenu par le distributeur. Nous avons considéré que le fournisseur possède soit une information complète, soit une information partielle sur les paramètres de coût du distributeur. Nous avons proposé un mécanisme de coordination basé sur des contrats avec transfert d’argent pour améliorer le coût du fournisseur. Nous avons formulé différents problèmes selon les hypothèses posées sur l’information ou la possibilité de transfert d’argent. La complexité des problèmes issus de la mise en place des contrats a été étudiée. Les résultats obtenus sont reportés dans le tableau 2.11. Certains problèmes amènent à étudier de nouveaux problèmes de lot-sizing avec des contraintes de borne sur les coûts du distributeur. Lorsque le fournisseur a une information complète, la mise en place de contrat avec un transfert d’argent total sur les coûts du distributeur est équivalent à résoudre un pro-blème lot-sizing à deux niveaux qui peut être résolu en temps polynomial. Nous avons vu que déterminer un contrat sans transfert d’argent revient à résoudre un problème de lot-sizing à deux niveaux en imposant que le coût total du distributeur soit égal à son coût optimal. Un algorithme de programmation dynamique enO(T3) a été proposé afin de résoudre ce pro-blème de lot-sizing. Déterminer un contrat avec transfert d’argent sur les coûts de stockage du distributeur est équivalent à résoudre un problème de lot-sizing à deux niveaux en impo-sant que le coût de réapprovisionnement du distributeur soit au plus égal à son coût optimal. Nous avons montré que ce problème de lot-sizing est NP-difficile par une réduction à partir du problème de sac-à-dos. Lorsque le fournisseur a une asymétrie d’information sur les coûts du distributeur, nous avons proposé de mettre en place des contrats à partir d’un jeu de sélec-tion. Nous avons vu que le cas sans transfert d’argent revient à déterminer plusieurs contrats sans transfert d’argent avec information complète. En revanche, la complexité des problèmes résultants de la mise en place de contrats avec transfert d’argent reste ouverte. Pour ce cas, nous avons montré qu’il n’existe pas d’algorithmes approchés à véracité garantie permettant de mettre en place des contrats avec transfert d’argent. Des expérimentations sont présentées dans le chapitre 4 afin d’évaluer le gain du fournisseur dans le cadre d’une coordination avec les contrats présentés dans ce chapitre. Dans le chapitre suivant, nous proposons une étude des problèmes de coordination lorsque le fournisseur a le monopole.
2.6. Conclusion 41 Sans transfert (ST) Transfert sur le
stock (CS)
Transfert sur le coût total (CT)
Information polynomial (O(T3), NP-difficile polynomial (O(T2logT ), complète section 2.3.1) (section 2.3.2) section 2.3.3)
Asymétrie polynomial (O(NT3), ? ?
d’information (section 2.4.2)
TABLE2.11 – Résumé des résultats de complexité pour les problèmes étudiés dans ce chapitre.
Perspectives
Dans les problèmes de coordination avec asymétrie d’information et un transfert d’argent entre les acteurs, l’ajout de la contrainte de véracité garantie semble changer la classe de plexité de ces problèmes. Suite à de nombreuses tentatives de preuve, cette question de com-plexité reste ouverte.
En pratique, il n’est pas évident de faire des transactions financières représentant un coût quelconque dans une chaîne logistique. De la même manière que pour le transfert sur le coût de stockage, une autre piste de recherche consiste alors à évaluer le gain du fournisseur avec un transfert d’argent qui soit uniquement sur le coût de réapprovisionnement du distributeur. Par ailleurs, les problèmes traités dans ce chapitre ne considèrent qu’un unique produit. Une extension naturelle consiste à étudier une chaîne logistique avec plusieurs produits où des transferts d’argent peuvent être communs à tous les produits ou bien un sous-ensemble de produits.
L’étude présentée dans ce chapitre est une étude théorique des problèmes de coordina-tion survenant dans les chaînes logistiques. Nous n’avons pas traité la quescoordina-tion sur la manière dont les contrats proposés peuvent être appliqués en pratique. La gestion complexe des as-pects financiers dans une chaîne logistique ne permet pas aux acteurs de faire des transactions financières facilement. De ce fait, il serait intéressant d’étudier comment le transfert d’argent entre les acteurs peut être mis en œuvre en pratique dans une chaîne logistique.
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