Introduction au chapitre 4
9 Simulation du processus dynamique de planification
La résolution du modèle Mτ dans la période de référence τ donnée permet au décideur d’obtenir les décisions « optimales » par rapport à la demande considérée sur l’horizon HPτ. Pour tenir compte de nouvelles informations sur la demande qui deviennent disponibles au fur et à mesure que le temps s’écoule, un processus de planification à horizon glissant est généralement mis en œuvre. C’est ce processus que nous souhaitons simuler. Dans cette partie, nous présentons les principes et le fonctionnement général de cette simulation.
9.1 Contexte de simulation
Le processus de planification dynamique complet est simulé sur un horizon de simulation
HS. Cet horizon de simulation est bien plus long que l’horizon HPτ pour permettre la simulation de plusieurs pas de planification. Mτ est résolu à chaque pas de planification sur
HPτ en prenant en compte la demande déterministe ˆ ,
p t
Dτ qui est ensuite décalée de la période
de planification donnée pour couvrir, pas à pas, l’ensemble de l’horizon de simulation. Ainsi, les décisions de planification sont construites progressivement à chaque pas de planification τ en résolvant le modèle Mτ.
Les plans résultant des planifications précédentes sont utilisés pour générer les décisions gelées, les différents en-cours, les niveaux de stocks, etc. nécessaires au pas de planification τ courant.
A la fin de la simulation, les décisions réellement implémentées sont rassemblées pour construire le plan réellement implémenté, noté Pi. La construction progressive de ce plan est schématisée dans la figure 19. Dans cette figure, on suppose un horizon de simulation de 8 périodes et un horizon de planification de 5 périodes. A chaque pas de planification, l’horizon gelé associé à la décision considérée (i.e. la production interne) est de 3 périodes. La périodicité de planification est de 2 périodes. Lors de nos différentes simulations, les itérations pour la résolution du modèle de planification s’effectueront jusqu’à ce que les décisions gelées couvrent la totalité de l’horizon de simulation. Le plan réellement implémenté Pi est donc la concaténation des décisions qui se sont retrouvées dans le passé à chaque nouveau pas de planification. On peut constater que certaines décisions (par exemple pour la période 4) ont évolué entre 2 pas de planification.
Figure 19. Principe de création des plans réellement implémentés
Il est possible d’obtenir un « plan de référence » noté Pref en supposant que la demande sur l’horizon HS est entièrement connue au premier pas de planification. Le plan Pref est alors obtenu en une étape en résolvant le modèle M0 sur l’horizon de planification HP0= HS. Cette hypothèse est, bien sûr, peu réaliste à moins que l’on ne travaille à partir d’un historique des données. Néanmoins, cette supposition permet l’élaboration du plan optimal issu d’une connaissance parfaite de la demande. Ce plan est utilisé par la suite comme référence. Ainsi, les plans issus du processus dynamique de planification pour différents paramétrages seront comparés à ce plan de référence.
100 75 100 50 75 25 50 25 25 50 100 100 75 75 t t t 25 50 25 25 50 0 1 2 3 4 5 6 7 8 50 100 50 25 100 0 1 2 3 4 5 6 7 8 0 1 2 3 4 5 6 7 8 1er Horizon de planification
2ème Horizon de planification
3èmeHorizon de planification
0 1 2 3 4 5 6 7 8 t
Décisions du
pas n°1 Décisions du pas n°2 Décisions du pas n°3
Quantités planifiées à chaque période 3ème pas : τ = 4 2ème pas : τ = 2 1er pas : τ = 0 100 75 75 t 0 1 2 3 4 5 6 7 8
4èmeHorizon de planification 4ème pas : τ = 6 9 10 9 10 9 10 9 10 9 10
Plan réellement implémenté Pi
La comparaison des plans peut s’effectuer sur différents aspects. Le premier critère de comparaison est le coût global résultant du processus de simulation complet. Comme le montre le critère (1) ce coût tient compte de toutes les décisions intervenant dans le processus de planification. Les différentes composantes d’un plan peuvent aussi être évaluées : niveaux des stocks et des ruptures pour matérialiser la satisfaction du client, répartition des approvisionnements entre les différents fournisseurs, modalités d’ajustement de la capacité, etc.
A chaque pas de planification, notre modèle requiert l’intégration de nouvelles demandes déterministes sur HPτ. Dans le cadre de nos simulations, nous avons choisi de générer a priori les demandes client Dp,t sur l’ensemble de l’horizon de simulation (un autre mode de fonctionnement aurait pu être de ne générer Dp,t que sur HPτ à chaque pas de planification). Néanmoins, le décideur ne connait que la demande correspondant à son horizon de planification. Ainsi, à chaque pas de planification, les demandes déterministesDˆ sont issues τp,t du profil de demandes Dp,t sur l’horizon de planification.
9.2 Fonctionnement général du processus de simulation
Le fonctionnement général du processus de simulation est donné par la figure 20. La phase 1 du processus concerne l’initialisation et la préparation de la simulation. La phase 2 est le déroulement de la simulation avec la résolution itérative du modèle. La phase 3 consiste à construire les plans réellement implémentés et les indicateurs associés.
Figure 20. Cadre de simulation
Un tel outil de simulation est intéressant car il permet une comparaison entre les plans Pi obtenus selon différentes configurations de la chaîne logistique et différents profils de demande. Ces comparaisons peuvent être effectuées pour différentes valeurs de T et PP, en liaison avec les délais d’obtention et d’anticipation, dans le but d’étudier l’impact de la visibilité d’une entreprise sur la demande client.
Début
Initialisation des paramètres statiques Initialisation des coûts
Génération des profils de demande sur HS
τ = 1
Mise à jour des paramètres dynamiques Décisions issues de τ-PP
Etat et en-cours en fin de τ -1 Demande déterministe sur HPτ
Résolution du modèle Mτsur HPτ
Fin de simulation ?
Reconstitution du plan implémenté Pi
Construction des indicateurs et mise en forme des résultats
Fin τ = τ + PP Oui Non Phase 1 Phase 2 Phase 3
Ce cadre de simulation présente un intérêt essentiel pour la prise en compte de l’incertitude. Nous montrerons dans le chapitre 5 de ce mémoire comment différentes stratégies de planification liées à l’intégration de la demande incertaine peuvent être évaluées dans ce cadre. Avant de développer une modélisation dans ce but, la partie 3 de ce chapitre présente des possibilités d’utilisation de notre cadre de simulation pour l’aide à la décision. Ces différentes simulations portent sur un contexte dans lequel la demande client est déterministe.