Objectifs et protocoles d’expérimentation

Sur la base du cas-type, une série d’expérimentations est réalisée dans l’optique de recenser

les performances propres à chaque famille d’architectures de pilotage. Ces expérimentations

sont effectuées :

- dans un contexte délimité par un ensemble d’hypothèses et de conditions initiales,

- par une simulation couplant un solveur d’équations linéaires à un tableur (pour la

structuration des données manipulées par le modèle).

Nous allons dans ce paragraphe caractériser les diverses expérimentations qui ont été

conduites.

Chapitre 4 : Analyse de performances - robustesse et réactivité du pilotage ₁₁₅

4.4.1 Définition des architectures de pilotage appliquées au cas-type

L’objet de l’analyse de performances basée sur le cas-type est la comparaison des trois

grandes familles de pilotage. Les trois architectures de pilotage présentées chapitre 2 sont,

sous certaines hypothèses, appliquées à la conduite de la structure physique présentée

précédemment :

Pilotage distribué : chaque acteur de la chaîne gère localement sa production, son

approvisionnement et sa distribution, suivant sa propre politique de gestion, et ce en l’absence

d’optimisation globale. Chaque entreprise dispose de son propre ensemble de ressources de

transformation et de stockage pilotées par un centre de décision (figure 4.4). Dans une telle

architecture, les commandes en produits sont propagées au travers de relations

client-fournisseur successives, à l’opposé du sens des flux matières.

Fo2 ASSEMBLEUR Cl2 Fvs Fo3 Fo1 Cl1 Cl3 PEINTRE Fpt SCIERIE 2 SCIERIE 1 SCIERIE 3

Fournisseur externe (non géré dans l’étude) Entreprise Cl Client final Flux physique Centre de décision Échanges d’information CD1.2 CD1.1 CD1.3 CD1.4 CD1.5

Figure 4.4 : Pilotage distribué appliqué au cas-type

Pilotage centralisé : la particularité de cette architecture est de disposer d’un centre de

décision centralisant les informations de suivi de production et pilotant de manière

coordonnée l’ensemble des acteurs de la chaîne logistique (figure 4.5). Les flux physiques

sont ainsi planifiés de manière optimale (optimisation globale). Les décisions propres à

chaque entreprise sont réduites à leur plus simple expression (peu ou pas d’autonomie locale

de gestion).

Fo2 ASSEMBLEUR Cl2 Fvs Fo3 Fo1 Cl1 Cl3 PEINTRE Fpt SCIERIE 2 SCIERIE 1 SCIERIE 3

Fournisseur externe (non géré dans l’étude) Entreprise

Cl Client final

Flux physique Centre de décision

Centre de décision de niveau supérieur Échanges d’information CD1.2 CD1.1 CD1.3 CD1.4 CD1.5 CD2.1

Figure 4.5 : Pilotage centralisé appliqué au cas-type

Pilotage mixte : le réseau d’entreprises est structuré selon une logique « produits » et divisé en

deux chaînes logistiques. Chacune des deux chaînes est pilotée par un centre de décision

ayant une vision globale de l’activité des acteurs ajoutant de la valeur à la même famille de

produits (figure 4.6). Nous qualifions également cette architecture de pilotage par chaîne.

Fo2 ASSEMBLEUR Cl2 Fvs Fo3 Fo1 Cl1 Cl3 PEINTRE Fpt Chaîne logistique 1 SCIERIE 2 SCIERIE 1 SCIERIE 3 Chaîne logistique 2

Fournisseur externe (non géré dans l’étude) Entreprise

Cl Client final

Flux physique Centre de décision

Centre de décision de niveau supérieur 1

Échanges d’information Centre de décision de niveau

supérieur 2 CD1.2 CD1.1 CD1.3 CD1.4 CD1.5 CD2.1 CD2.2

Chapitre 4 : Analyse de performances - robustesse et réactivité du pilotage ₁₁₇

Il est important de remarquer les points suivants :

- Avec le pilotage mixte, l’assembleur est soumis aux demandes en produits émanant des

deux chaînes logistiques et doit donc arbitrer ces demandes en répartissant sa capacité

de production de manière efficace, c’est-à-dire en tentant de satisfaire l’ensemble des

besoins émis par les centres de décision pilotant les chaînes, mais également en

garantissant son propre profit. Ce point fera l’objet d’une étude particulière (chapitre

5). Nous faisons ici l’hypothèse que l’assembleur partage équitablement sa capacité

entre les deux chaînes (50-50).

- Quelle que soit l’architecture de pilotage considérée, chaque centre de décision dispose,

avec le même niveau de détail, d’informations sur le système physique à piloter.

L’agrégation des données, utile dans les structures de pilotage hiérarchisées, n’est pas

abordée dans cette expérimentation, mais n’en demeure pas moins possible, compte

tenu de la généricité du modèle analytique proposé, et fera l’objet de perspectives de

développement de ce travail.

- L’analyse des architectures se veut plus particulièrement illustrer l’importance du

partage d’information (« information sharing »), en faisant un comparatif des

approches où l’information et la prise de décision sont nullement, partiellement ou

totalement accessibles à l’ensemble des partenaires.

4.4.2 Données initiales

Les expérimentations s’appuient sur un ensemble de données initiales, que nous avons

valuées comme suit :

- Paramètres temporels : L’horizon de planification de chaque entreprise est de 8

semaines de 5 jours, soient 40 jours travaillés. Cet horizon est décomposé en périodes

élémentaires correspondant à une journée (7 heures de travail).

- Stocks et en-cours : Tous les stocks (de composants, sous-ensembles et produits finis)

sont initialement à zéro et aucune rupture n’est à déplorer (à t = 0, aucun retard de

production issu des périodes antérieures). Les conditions initiales sur le flux physique

(en-cours de transport et de production) sont par ailleurs définies de façon à assurer la

sortie de 10 tables peintes, 20 meubles simples et 10 meubles grands pour les

premières périodes composant l’horizon de planification.

4.4.3 Présentation de l’outil de simulation

L’outil de simulation utilisé pour expérimenter les différentes architectures de pilotage est

basé sur l’utilisation conjointe du solveur de programmation linéaire (algorithme du

Simplexe) Xpress-MP et du tableur Excel, qui nous sert de base de données et d’interface. La

structuration de la base de données détermine les informations accessibles par chacun des

décideurs. En effet, à chaque centre de décision sont associés (cf. figure 4.7) :

- un fichier Excel d’entrée, qui récapitule toutes les données dont il dispose : les

demandes en produits, les données technico-financières de l’entreprise, et les données

initiales telles que les niveaux de stock, les en-cours de production, etc…

- un fichier utilisable par Xpress-MP comprenant la formulation du problème

d’optimisation par instanciation du modèle générique de planification,

Au sein d’un centre de décision, préalablement à la planification de la production, la

simulation commence par la mise à jour, dans le fichier d’entrée, des données disponibles

(relatives aux nouvelles demandes et au suivi de production). On lance ensuite sous

Xpress-MP le calcul permettant d’optimiser la planification à partir des données issues du fichier

d’entrée. Les résultats, relatifs entre autres au plan de production calculé, sont alors écrits

dans le fichier de sortie. La simulation laisse alors la main au décideur qui valide ou non ces

résultats. Dans le cas d’un refus de ces derniers, le décideur peut modifier certains paramètres

dans le fichier des données et relancer un calcul de planification. Cette boucle propose une

aide à la décision, puisque le logiciel Xpress offre au décideur une planification optimisée par

rapport au critère défini par le décideur lui-même, tout en prenant en compte le nouveau

paramétrage. Lorsque le décideur est satisfait des résultats de planification obtenus, il les

valide et ces derniers constituent les ordres de production (OF) et les ordres d’achat (OA)

destinés, respectivement, à l’entité pilotée et aux fournisseurs de celle-ci.

Après que la période de replanification se soit écoulée, on recommence cette procédure, et ce

jusqu’à ce que tout l’horizon soit parcouru.

DT&F Résultats Planif. Résultats Définitifs Production (OF) Réappro (OA) Ré^cup éra^tio n i^nfo Xpress Ecr itur_e résu ltat_s Décideur A ccep_ter/ Mod ifier Modèle d’optimisation de la planification Demandes client Dde DI Données à disposition t t + période Mise à jour des données

Aléa

DT&F : Données Techniques et Financières DI : Données Initiales Dde : Demandes Aide à la décision F ic h ie rs E x ce l

Figure 4.7 : Principe de la simulation de planification au sein d’un centre de décision

Ce principe est applicable à tout centre de décision quelle que soit l’architecture de pilotage.

Les transferts d’information entre les centres de décision (via les fichiers Excel) se font à

l’aide de « macros » Visual Basic.

Remarque :

Nous avons donc développé un outil panachant un solveur et une base de données permettant

d’évaluer les performances des chaînes logistiques. Nous l’utilisons certes, dans le cadre de

cette thèse, en simulation de chaînes logistiques simples, à des fins d’analyse comparative

d’architectures de pilotage. Rappelons toutefois que son utilisation est envisageable :

- en conception de chaînes logistiques réelles pour la validation d’architectures physiques

et de pilotage,

- en exploitation pour l’aide à la planification en fonction de critères d’optimisation

définis ad libitum.

Cet usage est d’autant plus réaliste que l’optimisation est réalisée à l’aide d’un solveur rapide

(de l’ordre de quelques minutes) et peut être sans difficulté étendue à des problèmes de taille

assez importante. L’approche est donc applicable à des études de cas réels.

Chapitre 4 : Analyse de performances - robustesse et réactivité du pilotage ₁₁₉

Dans le document Planification des chaînes logistiques : modélisation du système décisionnel et performance (Page 117-122)