Évaluation comparative d’approches de pilotage
dans une chaîne logistique forestière
Thèse
Chaker Alayet
Doctorat en génie mécanique
Philosophiae doctor (Ph. D.)
Québec, Canada
Évaluation comparative d’approches de pilotage
dans une chaîne logistique forestière
Thèse
Chaker Alayet
Sous la direction de :
Nadia Lehoux, directrice de recherche
iii
Résumé
La forêt représente une source avantageuse et renouvelable de matières premières, en nourrissant notamment les activités de production, de construction et de consommation tout en assurant une dynamique économique. Ainsi, l’industrie forestière se caractérise par un réseau logistique complexe soumis à un ensemble de particularités dont un besoin de plus en plus criant en personnalisation du produits, une demande méconnue et incertaine pour certains marchés et une concurrence mondiale en effervescence. Ce réseau est composé par un ensemble de nœuds inter-reliés de flux de matières, d’informations et de transactions financières.
Dans ce contexte, cette thèse traite la problématique de la planification et du contrôle des activités logistique d’une chaîne de valeur forestière. Il s’agit d’un réseau qui rassemble les activités nécessaires pour le déplacement des matières premières et leur transformation en produits finis destinés aux clients afin de satisfaire leurs besoins.
Notre contribution à travers ce projet est de développer des modèles de planification permettant aux preneurs de décision d’interagir de façon à mieux collaborer, coordonner leurs activités et améliorer leurs manières d’échanger l’information afin de satisfaire la demande du client, développer un avantage concurrentiel durable, et réduire les coûts. Pour que l’industrie forestière puisse atteindre de tels objectifs, nous proposons une méthodologie composée par trois contributions. La première contribution propose un modèle mathématique centralisé dont l’objectif est de maximiser le profit total d’une chaîne de valeur forestière et de déterminer certains paramètres de décision tels que les volumes à récolter et à stocker ainsi que les quantités à livrer. La deuxième contribution présente le développement de modèles coordonnés de même qu’une analyse de performance théorique et statistique de façon à dégager une approche qui permette de planifier et de contrôler plus efficacement les activités d’approvisionnement forestier. La troisième contribution propose une stratégie conceptuelle de mise en place ainsi qu’une plate-forme technologique pour une approche de pilotage considérée bénéfique dans le cadre de la chaîne de valeur forestière à l’étude.
v
Abstract
The forest is a beneficial and renewable source of raw materials that ensures an economic dynamic. Thereby, the forest industry is characterized by a complex logistics network that is subject to a number of unique factors, such as: a growing need for customization of products, an unrecognized and uncertain demand for a few markets, and fierce global competition. This industry also encompasses a set of interconnected nodes for materials, information, and financial transactions.
In this context, this thesis deals with the planning and control of the logistic activities of a forest value chain. It is a network that puts together the needful activities to move the raw materials and process them into finished products for customers.
Our contribution through this project is to establish planning models that enable decision-makers to better coordinate their activities and improve their ways of exchanging information between each other in order to meet customer needs, build sustainable competitive advantage, and reduce costs
In order to help the forest industry to achieve such objectives, we propose a methodology including three contributions. The first one suggests a centralized mathematical model then maximizes the total profit of a forest value chain by optimizing the quantities to be harvested and stored as well as the ones to be delivered. The second contribution is based on coordinated models that allow for more effective planning and control of forestry supply activities. The third contribution offers a conceptual implementation strategy and at the same time a technological platform which should be helpful to support the implementation of the coordination models developed.
vii
Table des matières
Résumé ... iii
Abstract ... v
Table des matières ... vii
Liste des figures ... x
Liste des tableaux ... xii
Remerciements ... xvii
Avant-propos ... xix
Chapitre 1 Introduction générale ... 1
Chapitre 2 Revue de littérature ... 8
2.1. Gestion de la chaîne logistique ... 9
2.2. Modélisation des chaînes logistiques forestières : Concepts et définitions ... 14
La planification et le contrôle de la chaîne logistique forestière... 16
La qualité de produits forestiers ... 18
2.3. Approches de pilotage de la chaîne logistique ... 19
Pilotage logistique ... 20
La coordination de la chaîne logistique... 22
Mécanismes de collaboration ... 24
Avantages et risques de la collaboration ... 29
Partage d’information ... 31
Chapitre 3 Méthodologie et contributions ... 33
3.1. Première étape – Collection d’informations ... 36
3.2. Deuxième étape – Modèle de pilotage centralisé (Premier article) ... 37
3.3. Troisième étape – Modèles de pilotage coordonnés (Deuxième article) ... 37
3.4. Quatrième étape – Stratégie d’implantation d’une approche de pilotage bénéfique (Troisième article) ... 38
3.5. Conclusion ... 38
Chapitre 4 Centralized supply chain planning model for multiple forest companies ... 39
Résumé ... 40
Abstract ... 41
4.1. Introduction ... 42
viii
4.3. Problem description ... 45
4.3.1. The forest products supply chain ... 45
4.3.2. Modelling assumptions ... 47
4.4. Mathematical modelling ... 50
4.4.1. Modelling parameters and decision variables ... 50
4.4.2. Model formulation ... 54
4.5. Experimentation and discussion ... 59
4.5.1. Variation in lumber demand ... 60
4.5.2. Variation in lumber prices ... 61
4.5.3. Variation in wood fibre freshness ... 63
4.5.4. Sensitivity analysis ... 65
4.6. Conclusion ... 68
References ... 70
Chapitre 5 Logistics Approaches Assessment to Better Coordinate a Forest Products Supply Chain ... 72 Résumé ... 73 Abstract ... 74 5.1. Introduction ... 75 5.2. Literature review ... 76 5.3. Methodology ... 80
5.3.1. The forest products supply chain ... 80
5.3.2. Methods ... 81
5.4. Mathematical modeling ... 85
5.4.1. Sawmills’ MTO mathematical model (SMM) ... 85
5.4.2. Paper mill’s MTO mathematical model (PMM) ... 92
5.4.3. VMI mathematical models ... 95
5.5. Experimentation and analyses ... 96
5.5.1. Resolution ... 96
5.5.2. Results and discussion ... 98
5.6. Conclusion ... 105
References ... 107
Chapitre 6 Mise en place d’une approche collaborative au sein d’une chaîne de valeur forestière régionale ... 110
ix
Résumé ... 111
Abstract ... 112
6.1. Introduction ... 113
6.2. Revue de littérature ... 114
6.3. Cas d’étude et méthodologie ... 117
6.4. Étape d’implantation de l’approche proposée ... 120
6.4.1. Niveau d’abstraction logique ... 120
6.4.2. Niveau d’abstraction conceptuel ... 121
6.4.3. Niveau d’abstraction physique ... 125
6.4.4. Méthodologie – en résumé ... 128
6.5. Conclusion ... 129
Bibliographie ... 131
Chapitre 7 Conclusion générale et perspectives ... 134
Bibliographie ... 138
x
Liste des figures
Figure 2.1 La maison de la GCL (Stadtler, 2002) ... 11
Figure 2.2 Approches de modélisation des chaînes logistiques (Min et Zhou, 2002). ... 14
Figure 2.3 La chaîne d’approvisionnement de l'industrie forestière (D’amours et al., 2008) ... 17
Figure 2.4 Les principaux éléments d’un système de pilotage (Mirdamadi, 2009) ... 20
Figure 2.5 Vue d’ensemble de la CCL (Arshinder et al., 2008)... 23
Figure 2.6 Les principales formes de collaboration (Barrat, 2004) ... 25
Figure 2.7 Structure de la chaîne d’approvisionnement traditionnelle (a) et de la chaîne d’approvisionnement basée sur le CPFR (b) (Sari, 2008) ... 27
Figure 3.1 Réseau logistique considéré dans cette étude ... 35
Figure 3.2 Structure et méthodologie de la thèse ... 36
Figure 4.1 The forest products supply chain considered in this study ... 46
Figure 4.2 An example of the rolling horizon used in the experimentation ... 48
Figure 4.3 An example of the cost evolution for processing chips with regard to their age 49 Figure 4.4 Illustration of the network studied ... 51
Figure 4.5 Three types of demand variation for spruce lumber, age 1 (1m3 = 0.42 MBF) .. 60
Figure 4.6 Supply chain profit for each instance (each with an increasing percentage of aging for the wood fibre). ... 65
Figure 4.7 Weekly demand variation ... 66
Figure 5.1 Logistics supply chain considered in this study (Alayet et al., 2016)... 81
Figure 5.2 Methodology used to solve each approach ... 98
Figure 5.3 Comparison of total network profit (in $M) ... 103
Figure 6.1 Représentation du réseau logistique étudié ... 117
Figure 6.2 Méthodologie d’ingénierie d’un système d’opération et de gestion (Martel, 2007) ... 119
Figure 6.3 Diagramme de classes du réseau d’industries forestières ... 122
Figure 6.4 Diagramme de séquences du réseau d’industries forestières ... 123
Figure 6.5 Diagramme d’activités du réseau d’industries forestières utilisant le VMI ... 124
xi Figure 6.7 Modèle fonctionnel de « Plate-forme copeaux » ... 127
xii
Liste des tableaux
Table 2.1 Activités nécessaire pour réussir la GCL (Mentzer et al., 2001) ... 10
Table 2.2 Travaux portant sur des mécanismes de collaboration de chaînes logistiques ... 28
Table 2.3 Points forts et limites des mécanismes de collaboration (Lehoux et al., 2008; Jeng, 2015; Ramanathan et al., 2011) ... 30
Table 4.1 Sets of considered products at each level. ... 48
Table 4.2 Lumber price and percentage of aging used for the scenario concerning the demand variability ... 60
Table 4.3 Results obtained for each instance considering demand variation for lumber in $M ($1M=$1,000,000) ... 61
Table 4.4 Variations for each instance in lumber prices for spruce lumber, age 1 ... 62
Table 4.5 Results obtained for each instance when considering variations in lumber prices (in $M) ... 62
Table 4.6 Comparison between generated supply chain profit per period for each instance63 Table 4.7 Percentages of aging for each instance ... 63
Table 4.8 Results obtained considering increasing percentages of aging for the wood fibre (in $M) ... 64
Table 4.9 A 23 factorial plan and the factor values considered for low and high demands . 65 Table 4.10 Combinations used to measure the effects of three factors on the supply chain profit ... 66
Table 4.11 Values collected when analyzing the effect of the three factors on the supply chain profit ... 67
Table 5.1 Example of constant production yield for spruce logs (large size) ... 83
Table 5.2 Example of variable production yield for spruce logs (large size) ... 84
Table 5.3 Scenarios explored to evaluate the impact of MTO and VMI on the supply chain under study ... 84
Table 5.4 Sets (entities) ... 85
Table 5.5 Group of sawmills’ parameters (costs) ... 86
Table 5.6 Group of sawmills’ parameters (capacity) ... 86
xiii
Table 5.8 Group of sawmills’ variables... 87
Table 5.9 Sets (entities) ... 92
Table 5.10 Pulp and paper mill’s parameters (costs)... 92
Table 5.11 Pulp and paper mill’s parameters (capacity) ... 92
Table 5.12 Pulp and paper mill’s parameters (others) ... 92
Table 5.13 Pulp and paper mill’s variables ... 93
Table 5.14 Models used to assess the impact of greater coordination on the forest products supply chain ... 97
Table 5.15 Costs and profits calculated using the MTO approach in $M ($1M=$1,000,000) ... 99
Table 5.16 Example of delivered quantities of fir and spruce timber, age 1 by each sawmill during period 1 (in m3) ... 100
Table 5.17 Costs and profits calculated on the basis of VMI (in $M) ... 101
Table 5.18 Amount of chips stored at sawmills for different ages using MTO and VMI when lumber and wood chip constraints are relaxed and a variable production yield is used (ton). ... 103
xv À mon père, À ma mère, À mon Amal, À ma fille Rimene, À mes frères, À ma sœur.
Lis, au nom de ton Seigneur qui a créé, qui a créé l´homme d´une adhérence. Lis! Ton Seigneur est le Très Noble, qui a enseigné par la plume, a enseigné à l´homme ce qu´il ne savait pas.
xvii
Remerciements
Il me fait plaisir d’exprimer ma reconnaissance chaleureuse à mes directeurs de recherche, Pr. Nadia Lehoux et Pr. Luc Lebel pour leurs hautes qualités scientifiques et professionnelles, leur patience et leur écoute durant plus de six ans.
Madame Lehoux est une personne exceptionnelle et est dotée de grandes qualités humaines. Elle est constamment disponible depuis qu’elle a commencé à diriger mes recherches. Elle ne cesse de m’encourager et de me motiver pour mener à termes mes recherches Elle n’a jamais ménagé ses efforts pour me mettre dans les meilleures conditions de travail.
Je tiens à remercier Monsieur Lebel pour son dynamisme, son expertise dans l’industrie forestière et ses réponses à mes interrogations sur mes travaux. Sa grande qualité d’encadrement et son expérience m’ont aidé énormément pour mener cette thèse.
Je remercie également messieurs Philippe Marier et Mathieu Bouchard, professionnels de recherche au consortium de recherche FORAC de l'Université Laval, pour leurs conseils techniques et professionnels durant la période de développement des modèles mathématiques.
Je tiens à exprimer toute ma reconnaissance et ma gratitude à messieurs Daniel Beaudoin, Jean-Francois Audy et Jean-Paul Bourrières pour avoir accepté d’être membres du jury et pour le temps qu’ils ont consacré à l'évaluation de mes travaux.
Un remerciement particulier à ma mère Khiria Ben Naass Alayet et mon père Mohamed Larbi Alayet pour leur soutien inconditionnel et leurs sacrifices. Je tiens à leur offrir cette thèse pour leur motivation et prière depuis ma première journée au Canada. Un grand merci à mon grand frère Nabil Alayet, de son insistance, de l’opportunité qu’il m’a offerte pour venir continuer mes études à Québec et ses conseils pendant huit ans au Canada. Je remercie ainsi mes deux autres frères, ma sœur et toute ma famille pour leur encouragement continue.
Un grand merci à ma chère épouse Amal pour sa patience, son soutien avec amour infini et pour son affection à travers toutes les étapes de ce projet de recherche.
xviii Un grand merci à mes amis Maher Jellali et son épouse Raja Ziedi, Hamza Heni et son épouse Intissar Benothman, Zied Ben Naass, Marwen Hajleoui, Kais Yousfi, Nafaa Athmouni, Dhiaeddine Boughzala, Samir Miri pour les moments agréables passés avec eux et leur soutien pour accomplir ce travail.
J'aimerais terminer ces remerciements avec un extrait de l’hymne national de la Tunisie « Lorsqu’un jour, le peuple aspire à vivre, le destin se doit de répondre ! Les ténèbres se dissiperont ! Et les chaînes se briseront ! », pour remercier la Tunisie mon pays de fierté et Sidi Bouzid ma ville de naissance (étincelle de la révolution tunisienne) de leurs résistance durant les six dernières années suite à la révolution de Jasmin causer par une dictature de vingt-trois ans.
xix
Avant-propos
Ce travail, intitulé « Évaluation comparative d’approches de pilotage dans une chaîne logistique forestière », est réalisé dans le but d’obtenir le grade de Doctorat en Génie Mécanique (Ph.D.) de l’Université Laval. Il a été effectué sous la direction du Pr. Nadia Lehoux et sous la codirection de Pr. Luc Lebel au département de génie mécanique de la faculté des sciences et de génie et au sein du Consortium de Recherche FORAC.
Cette thèse est rédigée selon le principe d'insertion d'articles, elle se compose de trois articles dont le premier est coécrit avec Pr. Nadia Lehoux, Pr. Luc Lebel et M. Mathieu Bouchard, alors que les deux autres sont coécrits avec Pr. Nadia Lehoux et Pr. Luc Lebel. Pour chacun de ces articles, j’ai agi à titre de chercheur principal dans le développement des modèles mathématique proposés, la conception, l'implantation informatique des différents méthodes de résolution sur OPL ILOG Cplex, l'analyse des résultats, ainsi que la rédaction de la première version de chacun des trois articles.
Le premier article, intitulé « Centralized Supply Chain Planning Model for Multiple Forest Companies », a été publié dans le journal « INFOR: Information Systems and Operational Research, Special Issue on Forestry Applications » en 2016 Vol.54, Iss.3, pp.171-191. La version présentée dans cette thèse est identique à la version publiée.
Le second article, intitulé « Logistics Approaches Assessment to Better Coordinate a Forest Products Supply Chain », a été soumis en octobre 2016 au journal « Journal of Forest Economics ». La version présentée dans cette thèse est identique à la version soumise au journal. Il est actuellement en processus de révision.
Le troisième article, intitulé « Mise en place d’une approche collaborative au sein d’une chaîne de valeur forestière régionale », a été accepté et présenté en 2015 dans la conférence « Congrès International de Génie Industriel ». La version présentée dans cette thèse est identique à la version publiée.
1
Chapitre 1
2
Avec l’évolution rapide de l’environnement économique et les effets de la mondialisation, les exigences des clients deviennent de plus en plus imprévisibles. Par conséquent, les entreprises doivent être compétitives afin de satisfaire la demande tout en gardant une part de marché avantageuse. Ces entreprises doivent donc mieux gérer leurs activités afin de diminuer les coûts, améliorer les processus d’affaires et réaliser un profit acceptable pour vivre dans un environnement concurrentiel. Dans ce contexte, le concept de la chaîne logistique est apparu pour offrir les outils, méthodes et stratégies permettant aux entreprises de réaliser ces objectifs. Ainsi, le CLM (Council of Logistics Management, 1995) a défini la logistique comme : « Le processus de planification, d’implantation et de contrôle des flux de matière première, de stock en cours, de produits finis et d’informations du point d’origine jusqu’au point de consommation dans le but de se conformer aux exigences du client » (CLM, 1995).
Cette définition permet d’identifier les principales activités qui construisent la chaîne logistique tout en mettant l’accent sur l’interaction entre le transport, la production et le stockage. Étant donné que la structure d’une chaîne logistique est à la fois dynamique et évolutive, les entreprises sont confrontées à plusieurs défis à savoir la visibilité, la flexibilité des opérations, la maîtrise de la complexité, la gestion de risques et la conduite de synergie. Face à ces difficultés, l’optimisation et la planification de ces activités ainsi que de d’autres activités connexes nécessitent l’élaboration de méthodes et d’approches de pilotage pour réduire la complexité de gestion, améliorer l’efficacité et atteindre les objectifs du système. C’est pourquoi la gestion de la chaîne logistique (GCL) devient une nécessité puisqu’elle représente l’ensemble des procédures qui permettent d’assurer la gestion des processus d’affaires associés aux flux de matières et de services ainsi qu’aux flux d’information entre les nœuds et acteurs de la chaîne logistique (Cooper et al., 1997). En ce sens, la GCL définit les approches de pilotage pour contrôler et gérer efficacement l’entreprise et ses relations avec les autres membres du réseau logistique.
La coordination des activités logistique est l’un des piliers clés de la GCL. En effet, les acteurs d’un même réseau logistique ont tout avantage à se coordonner pour créer la notion gagnant-gagnant (McClellan, 2003). Par conséquent, il est nécessaire de construire une approche de pilotage basée sur la coordination qui peut inclure la définition des processus, des responsabilités et des fonctions pour les différentes parties prenantes du réseau
3
logistique. L’objectif d’une telle stratégie ne se limite plus à l’optimisation locale des sous-systèmes opérationnels, mais elle devient plutôt redirigée vers une gestion des relations et une synchronisation des flux de matières et d’information inter-entreprises.
Nous ne pouvons pas passer sous silence l’importance des technologies de l’information et de communication (TIC) pour améliorer la performance de la coordination. En effet, les TIC jouent un rôle important dans la gestion des relations inter-entreprises et dans l’intégration des activités logistiques, y compris les opérations en amont et en aval, via des processus basés sur l’échange d’information. Ces processus facilitent et contrôlent l’échange électronique de données, gèrent les relations entre les fournisseurs et les clients et facilitent l’adaptation aux changements (Huo et al., 2015).
Toutefois, les enjeux économiques et les politiques de gestion de la chaîne logistique adoptées par les gestionnaires et les décideurs sont appelés à changer selon le type d’industrie. Ce projet de doctorat s’intéresse à une chaîne d’approvisionnement du secteur forestier. L’industrie forestière constitue un secteur économique important pour le Canada. En 2015, les exportations canadiennes des produits forestiers ont atteint une valeur de 32,7 milliards de dollars, générant ainsi un produit intérieur brut réel de 21,3 milliards de dollars. Le secteur assure d’ailleurs environ 296 691 emplois directs et indirects (NRC, 2016).
L’industrie forestière canadienne offre essentiellement des produits de base tels que le bois d’œuvre, la pâte et le papier. Son plus grand marché repose sur les États-Unis, un client considéré comme majeur, mais qui est aussi visé par d’autres fournisseurs provenant de l’Amérique du Sud et de l’Europe de l’Est où le bois est souvent produit à moindre coût (D’Amours et al., 2009). De plus, le marché du bois a connu une crise liée à la diminution de la consommation de papier et à la baisse des constructions résidentielles. Pour ces raisons, le marché des produits forestiers devient de plus en plus compétitif sous une structure grandement influencée par les coûts logistiques et des endettements élevés.
Notre cas d’étude s’inscrit dans un tel contexte. Il s’agit d’un réseau logistique composé de plusieurs zones de récoltes forestières approvisionnant plusieurs usines de sciage avec des capacités de traitement variables. Plus précisément, notre réseau fictif est composé de cinq zones de récolte approvisionnant quatre scieries et une usine de bioénergie via quatre
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catégories de produits (petites et grandes billes d’épinette, et petites et grandes billes de sapin). Les scieries peuvent également être alimentées par des sources externes pour couvrir le manque d’approvisionnement en cas de forte demande. Les scieries consomment la matière première pour produire du bois d’œuvre d’épinette et de sapin comme produit principal, et des copeaux d’épinette et de sapin comme produit secondaire. Les scieries approvisionnent ensuite une papetière en copeaux tout en satisfaisant la demande de deux clients en bois d’œuvre. Finalement, la papetière consomme les copeaux pour produire le papier journal et le papier magazine afin de satisfaire la demande de deux clients en papier. Malgré la croissance rapide des approches de pilotage dans d’autres secteurs industriels comme l’industrie de l’automobile, la planification de l’approvisionnement dans le réseau logistique forestier reste toujours caractérisée par une structure traditionnelle. Cette thèse aborde donc la problématique de la planification de l’approvisionnement et des interactions entre les membres d’un réseau logistique forestier. La problématique peut être formulée sur deux niveaux :
Niveau local : dans notre contexte, la problématique d’optimisation logistique est souvent reliée à des problèmes de planification des opérations forestières (récolte, stockage, transport, etc.) pour la forêt et à des problèmes de planification des opérations dans la scierie et à la papetière (approvisionnement, stockage et manutention, fabrication, etc.). Pour parvenir à une meilleure synchronisation des activités, il devient essentiel de développer un modèle de planification qui prenne en compte ces processus clés via l'utilisation de modèles mathématiques.
Niveau global : la problématique réside au niveau de la coordination entre les activités impliquées dans la planification de l’approvisionnement et de la transformation pour l’ensemble des acteurs du réseau. Pour résoudre ce type de problème, il est nécessaire de développer un système de pilotage efficace qui maximise la valeur du réseau.
À l’intérieur de ces deux grands niveaux, la synchronisation entre l’offre et la demande pose un problème très complexe dans un contexte multifonctionnel avec un nombre d’acteurs assez important. Son contrôle représente un intérêt puisque la synchronisation permet entre autres la diminution des coûts d’approvisionnement, la flexibilité face aux
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évolutions des marchés et l’amélioration des interactions entre les acteurs du réseau logistique.
Par ailleurs, la gestion de la qualité de fibre représente elle aussi un défi pour une chaîne logistique considérée sensible aux changements climatiques. En effet, les exigences des clients de pâte et papiers sont orientées vers une fibre de fraîcheur satisfaisante qui permet du même coup à la papetière de diminuer les coûts de production et d’améliorer ses ventes. La gestion de la fraîcheur de la fibre touche l’ensemble des activités logistique à savoir la gestion de la récolte, de l’inventaire et du transport entre les différents nœuds du réseau forestier. Ceci nous amène à reformuler notre problématique sous forme de questions : • Quelles zones d’approvisionnement devraient être utilisées pour approvisionner chaque
usine?
• Quels produits devraient être livrés à quels marchés?
• Quelles approches de pilotage pouvons-nous adopter pour régler ce type de problématique?
• Quels facteurs de performance devraient être mesurés pour s’assurer d’une meilleure synchronisation de la chaîne de valeur?
L’objectif principal du projet de recherche consiste donc à mettre au point une approche de pilotage qui permette de planifier et de contrôler efficacement les activités d’approvisionnement forestier et d’améliorer la performance des relations inter-entreprises. Cette approche sera développée dans un contexte multi-entreprises avec une variabilité et une incertitude inhérente de la demande, des délais de livraison et de transformation, tout en considérant les situations économiques et préférences locales de chaque acteur du réseau. L’objectif de l’approche de pilotage consistera à faciliter l’interaction entre les acteurs du réseau logistique et à améliorer la capacité de décision en maximisant l’utilisation de processus à valeur ajoutée.
Dans ce contexte, les objectifs spécifiques poursuivis se résument ainsi :
Développer un modèle mathématique centralisé pour maximiser la productivité du réseau de création de valeur forestier et définir la situation idéale.
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Cet objectif peut être divisé en trois étapes. La première étape consiste à comprendre le fonctionnement du réseau de création de valeur forestier, dont les relations inter-entreprises, la circulation des matières premières et les processus d’affaires pour éclairer la situation actuel des réseaux logistiques. La deuxième étape consiste à développer un modèle de planification centralisé basé sur l’analyse effectuée précédemment et à définir des scénarios d’expérimentation. Ces scénarios seront basés sur certains paramètres critiques comme la demande, le prix et la qualité de la fibre. La troisième étape consiste à évaluer les résultats obtenus pour interpréter les caractéristiques distinctives des unités d’affaires associées aux activités logistiques. Cet objectif fera partie de la première contribution.
Développer des modèles mathématiques coordonnés pour évaluer et comparer certaines approches de pilotage connues (Make To Order (MTO), VMI et l’approche centralisée présentée lors de la première contribution).
Les modèles coordonnés seront présentés dans la deuxième contribution. Il s’agit de développer des modèles de planification coordonnés basés sur l’analyse effectuée précédemment. La résolution des modèles repose sur plusieurs scénarios d’expérimentation qui englobent notamment le paramètre de qualité de la fibre. L’idée consiste à optimiser le problème de planification de l’approvisionnement et de la transformation de la fibre, tout en diminuant les coûts des opérations.
Proposer une méthodologie pour mettre en place l’approche proposée.
L’objectif consiste à opérationnaliser les techniques développées précédemment de façon à mettre en pratique l’approche de pilotage pour une chaîne logistique réelle. À ce niveau, nous allons proposer un cadre permettant d’assurer le déploiement d’une approche de pilotage bénéfique pour l’ensemble des acteurs dans le réseau de création de valeur forestier. Parmi ces bénéfices, nous citons la réduction des coûts, la minimisation des délais de livraison et de stockage et l’amélioration du niveau de service. Il s’agira également de mettre en relief les forces, faiblesses, opportunités et menaces du système. Cet objectif sera utilisé dans notre troisième contribution.
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Dans ce chapitre, nous avons présenté la problématique générale. Ensuite, nous avons détaillés les objectifs de la recherche. La prochaine section présente une revue de la littérature couvrant les principales études publiées sur la gestion de la chaîne logistique et les méthodes d’optimisation et de planification de la chaîne logistique dans différents secteurs d’activités incluant l’industrie forestière. Nous allons ensuite présenter la méthodologie de recherche déployée. Trois autres chapitres suivront, décrivant les trois contributions de cette thèse pour la planification et l’optimisation des activités logistiques ainsi que la proposition d’une approche de pilotage bénéfique dans un réseau d’industrie forestières. La thèse se terminera par une discussion ainsi que par une brève conclusion.
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Chapitre 2
9
Afin d’atteindre les objectifs de la thèse, une revue de littérature couvrant les principaux travaux en rapport avec la problématique de la recherche fut menée. Cette section explicite donc les principaux travaux étudiés concernant la gestion de la chaîne logistique. Elle passe également en revue les principales contributions portant sur la modélisation des chaînes logistiques forestières. Finalement, elle aborde les recherches traitant des approches de pilotage ainsi que de ses composantes.
2.1. Gestion de la chaîne logistique
La GCL représente une importante décision stratégique compte tenu de ses conséquences sur la création de valeur et sur la génération des profits pour l’ensemble des unités d’affaires. En effet, elle permet de gérer les activités à valeur ajoutée des matières premières jusqu’aux clients finaux (Tan, 2001). Cooper et al. (1997) ont défini la GCL comme « … une philosophie intégratrice pour gérer l’ensemble des flux d’une chaîne logistique du fournisseur au client final. ». Ainsi, plusieurs activités logistiques peuvent constituer la GCL. Dans son étude, Mentzer et al. (2001), ont présenté une revue de littérature afin d’extraire les activités nécessaires pour une GCL réussie. La table 2.1 donne un aperçu de ces activités ainsi que de leurs objectifs.
10
Table 2.1 Activités nécessaire pour réussir la GCL (Mentzer et al., 2001)
Dans le même ordre d’idée, Stadtler (2005) a étudié certaines fonctions jouant un rôle clé dans la GCL. Plus précisément, il a notamment proposé la maison de la GCL, tel qu’illustré à la figure 2.1 (Stadtler, 2002).
1. Comportement plus intégré
• Améliorer la relation client/fournisseur •Améliorer la qualité de service
2. Partage d’information
•Améliorer la planification et le contrôle
•Rendre les données stratégique et tactique disponibles pour l’ensemble des acteurs •Réduire l’incertitude entre les partenaires
3. Partage de risques et de récompenses communs •Développer un avantage concurrentiel
•Minimiser les coûts 4. Coopération
•Coordonner les activités logistiques •Assurer l’efficacité des relations d’affaires
•Réduire les coûts à travers la planification et le contrôle 5. Buts communs afin de satisfaire les clients
•Maximiser les profits 6. Intégration des processus
•Réduire les coûts logistiques •Accélérer le traitement des activités
7. Partenariat pour construire et entretenir des relations à long terme •Développer un avantage concurrentiel
11
Figure 2.1 La maison de la GCL (Stadtler, 2002)
Stadtler, (2005) a mentionné que le toit composé par la compétitivité et la satisfaction du client est important pour construire une stratégie concurrentielle durable. Ainsi, la figure 2.1 illustre que le toit repose sur deux principaux piliers soit l’intégration des acteurs et la coordination des flux. En ce qui concerne l’intégration, cette fonction est nécessaire pour trouver les meilleures partenaires et générer une situation gagnant-gagnant (Lambert, 1998). Pour la coordination, il s’agit de développer une infrastructure technologique pour mieux échanger l’information entre les partenaires de même que coordonner les processus et les activités logistiques afin de réduire les coûts, améliorer la qualité et accélérer les opérations (Lambert and Cooper, 2000 ; Croxton, 2001). Finalement, la planification avancée basée sur la modélisation mathématique, la simulation et le développement d’outils de gestion intégrée (ERP) assure l’intégration et la coordination pour mieux servir les clients et améliorer la compétitivité de la chaîne logistique (Stadtler and Kilger, 2004). Il est important de noter que les activités présentées au tableau 2.1 et à la figure 2.1 nécessitent l’adoption de certaines approches de pilotage pour assurer le bon fonctionnement.
La GCL touche plusieurs secteurs d’activités. Vrijhoef et Koskela (2000) ont exploré le rôle de la GCL dans la construction. Ils ont conclu que la GCL a un impact important sur la
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réduction des coûts et la diminution de la durée des activités à travers une organisation efficace des flux de matière et de main d’œuvre sur un site de construction. Elle permet aussi de développer une relation intégrée et durable entre le client, le fournisseur et l’entrepreneur. Cho et al. (2011) ont présenté une méthodologie pour améliorer les performances de la chaîne d'approvisionnement dans le domaine des services. Pour ce faire, ils ont analysé les mesures de performance stratégique, tactique et opérationnel (gestion de la demande, gestion des relations clients et fournisseurs, gestion de l’information et gestion de la capacité). Ils ont mis en évidence qu’à l’inverse de la gestion traditionnelle, une bonne conception de la GCL peut aider à gérer efficacement les processus décisionnels de la chaîne de service. Afin de mesurer la performance de la GCL pour les opérations commerciales des petites et moyennes entreprises (PME), Bhagwat and Sharma (2007) ont développé un tableau de bord réunissant la notion d’organisation et la coordination des activités logistiques suivant les objectifs stratégiques des entreprises. Cette recherche suggère que le tableau de bord proposé peut être considéré comme un fondement pour adopter un système de GCL performant et stratégique ainsi qu’un élément essentiel pour la planification, le contrôle et la prise de décision. De plus, cette étude fournit les paramètres et les pratiques nécessaires pour surmonter les obstacles de mise en œuvre de la GCL dans le contexte des petites et moyennes entreprises.
L’étude de la GCL a évolué pour atteindre les échelons sociaux et environnementaux. En effet, Silvestre (2015) a étudié un cas de l’industrie pétrolière pour développer des propositions stratégiques dans le but de construire une chaîne d’approvisionnement évolutive et durable qui permette d’affronter les problématiques complexes liées à l’environnement d’affaires (limitation géographique, pression fiscale, infrastructure, corruption, etc.). Il a constaté que la meilleure façon d’exploiter la GCL consiste à favoriser l’intégration et la collaboration entre les membres du réseau, de bien définir les responsabilités de chacun, et de définir des modèles organisationnels et technologiques innovants. Esfahbodi et al. (2016) ont analysé deux marchés émergents pour comparer l’impact de l’adoption de la GCL durable sur la performance environnementale et économique. Ils ont constaté que l’adoption de cette stratégie peut conduire à un niveau de performance environnementale plus élevé pour les entreprises manufacturières des deux marchés. Cependant, cette stratégie ne donne pas nécessairement des avantages financiers à
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court terme. Par conséquent, le défi pour ces entreprises consiste à adopter la GCL durable tout en assurant l’équilibre entre l’aspect économique et l’aspect environnemental. Chung and Kwon (2016) ont étudié la chaîne d’approvisionnement des produits pharmaceutiques périssables. Dans leur travail, ils ont développé un cadre de GCL qui permet de gérer efficacement les flux entre les acteurs du réseau dans un environnement caractérisé par une concurrence sur les prix et une fluctuation de la demande. L’objectif de leur modèle est de contrôler la concurrence de prix et de donner une vision dynamique des processus de gestion entre les acteurs du réseau.
En ce qui concerne l’industrie des produits forestiers et parmi les principaux fondements de la GCL forestière, nous citons la planification des activités logistiques qui couvre plusieurs unités comme la forêt, l’usine ainsi que l’ensemble des flux connectant ces unités (Rönnqvist, 2003). Carlsson et al. (2006) ont employé le concept de la GCL pour planifier les activités logistiques depuis la récolte dans les zones forestières jusqu’aux clients finaux. Leur objectif était de montrer la nécessité d’une stratégie d’aide à la décision pour minimiser les coûts logistiques, améliorer la collaboration inter-entreprises et mieux faire face à la concurrence. D’amours et al. (2014) ont présenté une étude sur la GCL dans l'industrie des pâtes et papier. Ils ont traité les principales étapes qui construisent la chaîne d’approvisionnement dans le but de définir les processus décisionnels clés et résoudre les problèmes de planification à court, moyen et long terme.
Les recherches citées ci-haut de même que plusieurs autres non nécessairement citées ici confirment que la résolution des problèmes conçus par la GCL passe nécessairement par des méthodes d’optimisation et de planification. Ces méthodes permettent de modéliser et de simuler les activités logistiques pour identifier, analyser et définir certaines approches de pilotage bénéfiques, particulièrement pour des systèmes complexes tels que les réseaux logistiques. Les sections suivantes seront consacrées à une revue des principaux travaux sur les méthodes de d’optimisation et de planification de la chaîne logistique.
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2.2. Modélisation des chaînes logistiques forestières : Concepts et
définitions
La modélisation définit le processus de conception de modèles basés sur un système issu du monde réel. Elle permet de résoudre et d’optimiser des problèmes de planification et de contrôle. Selon Simon (1989), « la modélisation est le principal outil dont nous disposons pour étudier le comportement des grands systèmes complexes ».
Dans la littérature, plusieurs représentations des approches de modélisation des chaînes logistiques ont été développées pour décrire, concevoir et étudier les fonctions de la chaîne logistique. Dans ce contexte, Min et Zhou (2002) ont proposé une taxonomie des modèles composée de quatre grandes catégories. La figure suivante présente le sommaire des modèles proposés.
Figure 2.2 Approches de modélisation des chaînes logistiques (Min et Zhou, 2002).
Dans le même ordre d’idée, Mula et al. (2010) ont présenté une étude sur des modèles de programmation mathématique et les modèles de planification centralisée. Leur objectif consistait à définir une classification basée notamment sur la structure de la chaîne logistique, le niveau de décision et les approches de modélisation. Les grandes catégories de modèles mathématiques considérés englobaient la programmation linéaire, la programmation non linéaire, la programmation multi-objectifs, la programmation mathématique floue, la programmation stochastique, les algorithmes heuristiques et méta-heuristiques et les modèles hybrides. Dans un contexte stratégique et tactique, Sahebi et al. (2014) ont étudié les approches de modélisation d’une chaîne d’approvisionnement du secteur d’exploitation du pétrole brut. Ils ont présenté un résumé et comparé différents types de modélisation utilisée dont la programmation linéaire par rapport à la
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programmation non linéaire, les variables continues par rapport aux nombres entiers et variables entières mixtes, une fonction objectif simple par rapport à une multi-objectifs et des variables déterministes ou incertaines.
Dans le secteur forestier, plusieurs de ces approches ont été utilisées pour améliorer et optimiser les processus d’affaires des chaînes logistiques forestières. Parmi ces approches, le modèle déterministe où les paramètres sont connus et fixés avec certitude basé sur la programmation linéaire en nombres entiers mixtes (MIP) a souvent été prisée. Gunnarsson et al. (2004) ont eu recours à cette méthode pour planifier les opérations de transformation des résidus en combustibles forestiers ainsi que les activités d’approvisionnement de ces résidus pour satisfaire la demande des installations de chauffage. Chauhan et al. (2009) ont utilisé le MIP pour optimiser le réseau d’approvisionnement forestier afin de satisfaire à court terme la demande en bois d’usines réparties géographiquement. Machani et al. (2014) ont développé une méthodologie d’aide à la décision basée sur un MIP pour évaluer la rentabilité des investissements dans un réseau de création de valeur de la bioénergie et des produits forestiers. L’objectif de leur méthodologie était d’aider les acteurs à définir les technologies à intégrer, les sources d’approvisionnement à utiliser, les capacités de production et les processus de gestion à adopter afin de réaliser une synergie optimale. Chauhan et al. (2008) ont utilisé la programmation non-linéaire avec variables binaires dans la chaîne d’approvisionnement des pâtes et papiers pour déterminer le meilleur assortiment de rouleaux parents à garder en stock ainsi que leur affectation aux usines de transformation tout en respectant la demande de produits, les niveaux de service désirés, la réduction des pertes de trim et les coûts de possession des stocks. De leur côté, Carlsson et Rönnqvist (2007) ont expliqué l’importance de la planification du transport dans le secteur forestier. L’objectif de leur recherche était de trouver des itinéraires efficaces de retours en charge de façon à mieux utiliser la capacité. Pour ce faire, ils ont proposé un modèle linéaire sur un horizon de planification défini permettant de déterminer un ensemble de routes favorisant une meilleure synchronisation entre l’offre et la demande.
Les modèles stochastiques permettent quant à eux d’évaluer l’impact de l’incertitude dans une chaîne d’approvisionnement en prenant en compte différents éléments incertains et aléatoires tels que la demande des clients, le délai et la fluctuation de la production, etc. (Min et Zhou, 2002 & Chandra et Garbis, 2007). Dans ce contexte, un modèle stochastique
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à deux niveaux a été développé par Olsson (2007) pour optimiser la planification des réseaux routiers et des chemins forestiers, géographiquement situés dans le centre de la Suède. Cette étude a été validée en comparant le résultat du modèle stochastique à deux niveaux à celui obtenu par un modèle déterministe (Olsson, 2004). Boychuk et Martell (1996) ont développé un modèle de programmation stochastique multi-niveaux pour l'approvisionnement en bois lorsque la forêt est caractérisée par des risques d'incendie. Masoumeh et al. (2009) ont quant à eux proposé un programme stochastique linéaire en deux étapes avec recours pour résoudre le problème de planification de la production multi-produits de scieries pour un horizon multi-périodes.
Dans le cas des modèles hybrides, Min et Zhou (2002) précisent que cette approche exploite les différentes fonctionnalités des modèles déterministes et stochastiques. Les modèles hybrides comprennent à la fois des paramètres fixés avec certitude et des paramètres aléatoires. L’avantage de ces modèles hybrides paraît dans leur capacité d’enrichir la modélisation à travers l’exploitation des notions et des concepts les plus appropriés des autres approches dans le but d’améliorer le processus de modélisation des chaînes logistiques (Chandra et Garbis, 2007). Récemment, Kurt et Richard (2011) ont employé une hybridation entre un modèle linéaire, non linéaire et un modèle stochastique, pour analyser la croissance de la forêt. L’objectif de cette étude consistait à optimiser les décisions de récolte et le comportement du processus de croissance.
Dans leurs études, Min et Zhou (2002) n’ont pas signalé d’autres types d’hybridation avec d’autres approches de modélisation telle que l’approche de simulation multi-agents, orientée objet, Monte Carlo, etc. Finalement, l’étude des principales approches de modélisation nous permet de conclure qu’aucune d’entre elles ne peut être considérée comme un standard ou comme un système conceptuel unique de modélisation des chaînes logistiques. Le contexte à modéliser semble plutôt guider vers l’un ou l’autre de ces outils à utiliser.
La planification et le contrôle de la chaîne logistique forestière
Les décisions de planification liées à la gestion de la chaîne d’approvisionnement forestière englobent de nombreuses étapes. En effet, la chaîne commence par l’activité de récolte, suivie par le tri, le transport, le sciage et la transformation dans les usines, comme celles de
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pâtes à papier. Elle se termine par l’activité de transport vers les clients finaux (Chauhan et al., 2009; Carlsson et al., 2006). Dans leur étude, D’amours et al. (2008) ont mentionné que la chaîne d’approvisionnement des produits forestiers est composée par l’ensemble des organisations et des unités d’affaires responsables de l’approvisionnement, de la transformation ou de la conversion d’un produit forestier donné (Figure 2.3). Néanmoins, les décisions de planification et d’optimisation constituent toujours une tâche complexe, puisqu’elles considèrent plusieurs paramètres et contraintes à la fois, tels que les essences, la fraîcheur du bois, le prix, la qualité du produit final, le temps de traitement, tout en faisant appel à plusieurs décideurs indépendants.
Figure 2.3 La chaîne d’approvisionnement de l'industrie forestière (D’amours et al., 2008)
Dans le but d’examiner plusieurs modes de planification, Beaudoin et al. (2010) ont proposé des modèles de planification de l’approvisionnement impliquant plusieurs compagnies forestières partageant les mêmes zones d’approvisionnement. Ces modèles de planification étaient basés sur des approches de coordination et de collaboration couplées à des structures distribuées et centralisées. De leur côté, Van Horne et al. (2006) ont
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démontré l’importance de la création de valeur lorsqu’elle est fondée sur l’innovation et le développement de produits et de procédés par un centre d’expertise de l’industrie des produits forestiers. L’objectif de leur recherche était de développer un modèle basé sur la création de valeur de la connaissance innovante pour améliorer la prise de décision et faciliter la compréhension de mécanismes complexes. Bredström et al. (2004) ont quant à eux développé deux modèles d’optimisation de la chaîne d’approvisionnement pour un producteur mondial de pâtes et papiers sur un horizon de planification de trois mois. Les modèles proposés ont permis de produire des plans de production et des plans de stockage optimisés à travers de nouvelles politiques stratégiques de décision. Ces stratégies de décision ont réduit considérablement les coûts de la chaîne d’approvisionnement du producteur concerné. Pour la même entreprise, Lidestam et Rönnqvist (2011) ont employé une heuristique basée sur une décomposition lagrangienne pour résoudre un modèle de planification intégrée des activités logistiques (transport, production et distribution). De leur côté, Aydinel et al. (2008) ont proposé un modèle de planification pour optimiser conjointement l’allocation de la production et le transport des commandes des clients sur une base hebdomadaire d’un leader en produits forestiers. Le modèle développé a amélioré la création de valeur des opérations logistiques tout en démontrant des résultats économiques importants. L’entreprise a intégré ce modèle dans un outil de gestion intégré pour faciliter son utilisation.
La qualité de produits forestiers
Afin d’accéder à de nouveaux marchés ou de conserver les marchés existants, les entreprises forestières doivent satisfaire convenablement les besoins de leurs clients. Certains de ces besoins concernent la qualité de la matière première. Par conséquent, il s’agit de bien introduire la notion de qualité dans la planification puisqu’elle s’avère d’une grande importance et qu’elle a un impact direct sur les processus de production ainsi que sur la valeur des produits manufacturés. Quelques aspects qui paraissent importants pour l’état du produit forestier comme l’essence, l’âge (niveau de fraîcheur) et l’humidité doivent donc devenir des éléments clés qui guident la prise de décisions. Dans ce contexte, Harrison et al. (2005) ont étudié le concept de qualité de copeaux pour déterminer les facteurs critiques qui peuvent influencer la qualité final du papier. Les auteurs ont conclu
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que le niveau de qualité joue un rôle important dans la définition de variables de transformation comme le taux de production. Ding et al. (2005) se sont intéressés à l’importance de la qualité de fibre dans le processus de fabrication de pâtes et papiers. Ils ont exploité les paramètres physiques des coupeaux pour définir un nouveau concept de qualité. Ce concept est utilisé pour gérer et contrôler le raffinage et la transformation de la matière première.
La chaîne d’approvisionnement forestière a ainsi besoin d’un approvisionnement continu en matières premières de qualité pour respecter les exigences des clients. De plus, l’achat de bois est un véritable défi en raison de la variation de la qualité de la fibre et de la variabilité de la matière ligneuse, surtout en présence de divers peuplements forestiers et de nombreuses essences. Par conséquent, Beaudoin et al. (2006) ont développé une hybridation entre la MIP et la méthode Monte Carlo pour définir les décisions tactiques d'approvisionnement en bois, tout en prenant en considération la fraîcheur du bois et la notion de qualité liée à l'âge du bois récolté. Les auteurs ont proposé un processus de planification qui permet de générer et d’évaluer des plans alternatifs dans un environnement incertain ainsi qu’une gestion efficace de la qualité et de la détérioration de la fibre. Gaudreault et al. (2010) ont développé un modèle de planification de la production afin d’évaluer des mécanismes de coordination qui dépendent de plusieurs facteurs tels que le prix, la capacité et les processus de production. Les auteurs ont survolé le rôle de la qualité de la fibre (humidité et défauts physiques) dans l'augmentation de la qualité globale du produit fini. Alam et al. (2014) ont étudié la chaîne d’approvisionnement forestière pour développer un modèle d’optimisation des activités logistiques. Les auteurs ont conclu que la disponibilité de l’information au niveau de la qualité de la fibre peut améliorer le profit du réseau jusqu’à 49% à travers la réduction des coûts d’inventaire et la diminution des ventes perdues.
2.3. Approches de pilotage de la chaîne logistique
Cette section vise d’abord à introduire les approches de pilotage de la chaîne logistique. Dans un premier temps, le concept pilotage est présenté. Suivent ensuite les principaux fondements du pilotage soit la coordination de la chaîne logistique, les mécanismes de collaboration ainsi que le partage d’information. Finalement, la planification et le pilotage
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d’une chaîne logistique forestière sont décrits ainsi que le rôle de la qualité pour les produits forestiers.
Pilotage logistique
Dans la littérature, il existe de nombreuses définitions des systèmes de pilotage logistique. Parmi celles-ci, citons la définition de Le Moigne (1974 cité dans Mirdamadi, 2009) dans laquelle il indique que "le pilotage concerne la définition et l’organisation des relations entre sous-système physique et sous-système de décision, ainsi que l’organisation des activités liées à la prise de décision". La Figure 2.4 illustre les fondements de sa définition.
Figure 2.4 Les principaux éléments d’un système de pilotage (Mirdamadi, 2009)
De son côté, Meinadier (1998 cité dans Trentesaux, 2010) propose trois activités pour définir un processus de pilotage, soit : capter, corriger et commander. Ainsi, dans le domaine multi-agents, Mandiau et Grislin (2002 cité dans Trentesaux, 2010) indiquent qu’un processus de pilotage est couramment composé de trois activités : perception (niveau stratégique), cognition (niveau tactique) et action (niveau opérationnel).
Plusieurs structures de pilotage ont été utilisées pour résoudre les problèmes complexes d’approvisionnement forestier. Nous pouvons distinguer la structure centralisée. Il s’agit de l’approche la plus classique dans laquelle toutes les ressources sont pilotées par un centre de décision unique. Ce centre supervise la chaîne d’approvisionnement, synchronise et
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coordonne les différentes ressources, et gère en temps réel les imprévus qui surviennent (Giannoccaro et Pontrandolfo, 2004). Parmi les travaux qui s’appuient sur une structure de pilotage centralisée, on trouve le travail de Walker et Preiss (1988). Ils ont développé un modèle pour planifier l’exploitation forestière (activités de récolte, quantité de bois récoltée par bloc, etc.) et les activités de transport.
La deuxième approche est caractérisée par une structure hiérarchisée. Il s’agit d’une décomposition des systèmes complexes en sous-systèmes soit par activités (approvisionnement, transformation et transport) ou par horizon (court, moyen et long terme) (Duffie et Prabhu, 1996). Dans ce cas, l’agent d’un échelon supérieur gère et coordonne les activités des échelons inférieurs sous un certain nombre de contraintes à respecter.
Une troisième approche est caractérisée par une structure coordonnée. Cette structure vise à assurer la coordination entre les sous-systèmes et à améliorer l’utilisation des ressources tout en favorisant une meilleure circulation de l’information (Martel, 2003). Ainsi, cette structure améliore la capacité de décision dans chacun des sous-systèmes de pilotage pour répondre efficacement aux besoins (Mirdamadi et al., 2009). C’est dans ce cadre que s’inscrit l’étude réalisée par D’Amours et al. (2004) qui mentionnent l’importance de la coordination dans la création de la valeur d’un réseau des produits forestiers. Les auteurs ont identifié quatre dimensions relatives à cette structure : (a) la compétitivité et le service au client, (b) l’intégration, (c) la coordination et (d) l’excellence opérationnelle.
La quatrième approche repose sur une structure distribuée. Elle se base sur une meilleure communication et circulation de l’information entre les différents niveaux, tout en reposant sur un suivi de la performance dégagée sur l’ensemble de la chaîne. Elle n’est pas nécessairement coordonnée globalement (coopération entre les sous-systèmes) puisqu’elle répartie la prise de décisions sur un ensemble de centres de pilotage (Maione et Naso, 2001; Camman et Villeseque, 2002). Dans leur travail, Santa-Eulalia et al. (2011) ont proposé une stratégie distribuée pour la planification et le contrôle de la chaîne d’approvisionnement de résineux. Dans leur étude, ils ont analysé les points de vue des clients et des entreprises à l’aide d’indicateurs de performance spécifiques. Gaudreault et al. (2009) ont proposé une approche distribuée pour mieux coordonner les opérations de fabrication pour un problème
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réel d'approvisionnement dans l'industrie des produits forestiers. Plusieurs autres approches de pilotages ont été traitées dans la littérature tout dépendant du domaine d’étude ainsi que des objectifs stratégiques, tactiques et opérationnels visés, telles que l’approche distribuée supervisée, l’approche décentralisée, etc.
Cependant, le manque de coordination entre les acteurs d’un réseau d’approvisionnement représente un obstacle majeur pour une meilleure structuration du pilotage logistique. Pour cette raison, nous allons étudier en détails la coordination et son implication pour construire une approche de pilotage solide. La section suivante présente des travaux sur la coordination de la chaîne logistique (CCL).
La coordination de la chaîne logistique
La CCL a reçu une attention considérable puisqu’elle peut permettre d’améliorer la performance de la chaîne logistique et de générer des profits proches des systèmes centralisés (Xu et al., 2016, Li et Li., 2016, Wu et al., 2009 et Sarmah et al., 2006). Selon la Arshinder et al. (2011), la coordination de la chaîne logistique peut être définie comme le processus de gestion des dépendances entre les entités de la chaîne afin d'atteindre des objectifs communs.
Parmi les avantages multiples d’une CCL efficace, nous citons l’amélioration du temps de réponse et du service à la clientèle, la réduction des stocks et les délais de fabrication, d’où la maximisation des profits. Elle offre ainsi une plus grande flexibilité pour faire face à l’incertitude de la demande et répondre convenablement aux besoins du client (Arshinder et al., 2008). Pour atteindre ces avantages, il est nécessaire de passer par une collaboration étroite qui se rapproche du décideur centralisé afin d’aligner les intérêts de l’ensemble du système.
Mohammadzadeh et Zegordi, (2016) ont développé des modèles de planification afin d’améliorer la coordination d’une chaîne d'approvisionnement composée d'un fabricant et de trois fournisseurs. Les auteurs ont constaté que la coordination et la coopération entre les membres d'une chaîne logistique peuvent être suggérées comme des stratégies de diminution du risque et de gestion des perturbations. Giannoccaro et Pontrandolfo (2004) ont présenté un modèle coordonné d’une chaîne d’approvisionnement sous l'hypothèse d'un
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contrôle décentralisé. Le modèle développé est basé sur un mécanisme de partage des bénéfices entre le distributeur, le détaillant et le fabricant. Il permet d’améliorer l’efficacité du système et le profit de tous les acteurs de la chaîne logistique à travers le recours à des contrats. Dans l’industrie pharmaceutique, Weraikat et al. (2016) ont proposé une approche stratégique basée sur la négociation et le partage de bonus entre les entités de cette chaîne d’approvisionnement. Cette approche prometteuse nécessite une coordination étroite des activités logistiques et des entreprises impliquées, ce qui permet d’améliorer le partage d’information, de réduire les coûts logistiques, de récupérer les produits invendus ou expirés et de réduire la quantité de déchets, donc de diminuer la pollution environnementale.
Arshinder et al. (2008) ont présenté une étude détaillée pour comprendre l’importance de la CCL. Nous exploitons cette étude pour proposer un schéma sur le rôle de la CCL entre les différentes fonctions de la chaîne logistique (Figure 2.5).
Figure 2.5 Vue d’ensemble de la CCL (Arshinder et al., 2008)
En analysant la littérature, nous observons que la question clé est alors de développer des mécanismes de collaboration qui peuvent coordonner les activités logistiques au niveau stratégique, tactique et opérationnel, et optimiser les performances du système. De cette façon, les entreprises peuvent viser à mieux satisfaire la demande du client, développer un avantage concurrentiel durable, et réduire les coûts (Lehoux et al. 2007a). Selon le GSCF1
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(Global Supply Chain Forum) et Suzanne et al. (2004), l’atteinte de ces objectifs peut se faire à travers une planification et un contrôle efficace du flux des ressources et une amélioration du processus d’affaires au sein d’un réseau de création de valeur. Finalement et pour que l’industrie puisse atteindre de tels objectifs, l’application de mécanismes de collaboration devient une nécessité dans la planification de l’approvisionnement et des opérations. Dans la section suivante, nous présentons la littérature portant sur les principaux mécanismes de collaboration.
Mécanismes de collaboration
Dans la littérature, la collaboration fait référence à deux ou à plusieurs membres indépendants travaillant conjointement dans la planification et l’exécution des opérations de la chaîne d'approvisionnement pour réaliser des synergies et améliorer la performance des entreprises (Ramanathan et Gunasekaran, 2014; Simatupang et Sridharan, 2002). Tel que mentionné dans Barrat (2004), il existe plusieurs formes de collaboration qui peuvent être regroupées sous deux principales catégories soit la collaboration verticale et la collaboration horizontale (Figure 2.6). La collaboration verticale inclut la collaboration avec les clients dans le but d’identifier leurs attentes et améliorer le niveau de service. Elle inclut également la collaboration avec les fournisseurs. La collaboration horizontale peut inclure la collaboration avec les concurrents pour acquérir un avantage concurrentiel, ainsi qu’avec d’autres entreprises afin de partager des expériences et des informations bénéfiques. Finalement, la collaboration interne concerne l’intégration et la synchronisation des différents départements à l’intérieur d’une entreprise (marketing, logistique, ressources humaines, etc.) pour améliorer la productivité et gérer efficacement les imprévus (Irlande et Crum, 2005).
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Figure 2.6 Les principales formes de collaboration (Barrat, 2004)
Frayret, (2003) a développé une méthodologie hiérarchique composée de quatre niveaux d’intensité possibles pour une collaboration inter-entreprises. Le premier concerne l’échange d’information entre les acteurs dans le but de faciliter leurs interactions. Le second niveau est une gestion des stocks par le fournisseur, pouvant être appuyée par plusieurs pratiques dont l’approche Vendor Managed Inventory (VMI). Un troisième niveau traite de la synchronisation de la production des fournisseurs avec celle du manufacturier. Finalement, le dernier niveau concerne une collaboration plus étroite pouvant aller jusqu’à la conception conjointe des produits.
Les mécanismes de collaboration sont des approches importantes à appliquer qui encouragent les acteurs à participer dans la planification, l’établissement de prévisions, le partage d’information et de ressources, etc. Quatre approches essentielles présentées par Lehoux et al. (2008) sont largement utilisées: Make to Order ou production sur demande (MTO), Efficient Consumer Response (ECR), Vendor Managed Inventory (VMI) et Collaborative Planning, Forecasting and Replenish (CPFR). Ces approches de collaboration ont été définies pour supporter la coordination et la planification des activités logistiques dans des réseaux complexes.
