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MODÉLISATION ET ANALYSE DE LA VARIABILITÉ DANS UNE CHAÎNE LOGISTIQUE
PAR LAURENCE MORLET
PROMOTEUR : PHILIPPE CHEVALIER
LECTEURS : LAURENCE WOLSEY JEAN-CHRISTOPHE VAN DEN
SCHRIECK
Le 28 juin 2010
Plan
Introduction
La mesure de variabilité peakedness• Définition• Application à une chaîne
logistique• Etude des performances
Conclusion
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Introduction
• Chaîne logistique et bullwhip effect
• Inconvénients des mesures de variabilité existantes
• Solution : la mesure peakedness
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Introduction
Chaîne logistique et bullwhip effect
On
Clients
Détaillant Grossiste
Usine
O(2)nDn
var(Dn) < var(On) < var (O(2)n)
Demande
Commande
Commande
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Introduction
Bullwhip effect
Conséquence : coûts importants
Volonté de mieux comprendre sa propagation
Etude de mesures de variabilité des flux dans les chaînes logistiques
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Introduction
Inconvénients des mesures de variabilité existantes
• Hypothèses fortes sur le processus de demande
• Estimation de paramètres complexes
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Introduction
Solution : la mesure peakedness
Hypothèse de travail : Le processus de demande est un
processus ponctuel :
où {Ti} constitue la séquence des temps d’arrivée.
Ti : variables aléatoires
Hypothèse peu contraignante!
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La mesure de variabilité peakedness
• Définition• Application à une chaîne
logistique• Etude des performances
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La mesure de variabilité peakedness
Définition
Principe : supposer que les arrivées de X(t) se placent dans une file d’attente avec un nombre infini de serveurs.
Temps de service : GNombre de serveurs occupés : S(t).
La peakedness est donnée par :
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La mesure de variabilité peakedness
Application à une chaîne logistique
Le détaillant fait face à la demande de manière périodique. La période est de longueur T.
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La mesure de variabilité peakedness
Application à une chaîne logistiqueA chaque période, le détaillant exécute les
étapes suivantes, dans l’ordre donné :
1. Arrivée des commandes faites il y a H unités de temps
2. Observer la demande Dn pour cette période
3. Faire une prévision Fn de la demande à la période suivante
4. Commander une quantité On
5. Les demandes sont satisfaites par le stock. Les demandes non satisfaites sont reportées
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La mesure de variabilité peakedness
Application à une chaîne logistique• Processus de demande
o Procesuss ponctuelo texte
• Modèle de prévisiono Texte
• Stratégie de commande
Idem pour le grossiste…
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La mesure de variabilité peakedness
Application à une chaîne logistique
Des développements nous permettent de calculer : o zd(Xd,D(1/T))o zd(O,D(1/T))o zd(O(2),D(1/T))
En utilisant : o Dn
o o α, βo T, H, L
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La mesure de variabilité peakedness
Etude des performances
Simulation VS peakedness
Facteurs de bullwhip effect : Au niveau du détaillant : Au niveau du
grossiste : = var(On)/var(Dn) = var(O(2)
n)/var(On)
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La mesure de variabilité peakedness
Etude des performances
SimulationVS
Peakedness
Quantification de l’écart entre les résultats : le gap
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La mesure de variabilité peakedness
Etude des performances
1. DONNÉES DE DEMANDE BRUTES
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La mesure de variabilité peakedness
Etude des performances
2. DONNÉES DE DEMANDE DESSAISONALISÉESMise en évidence de la saisonnalité : k=7
Demande
Jours de la semaine
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La mesure de variabilité peakedness
Etude des performances
2. DONNÉES DE DEMANDE DESSAISONALISÉESMéthode de dessaisonalisation :
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La mesure de variabilité peakedness
Etude des performances
2. DONNÉES DE DEMANDE DESSAISONALISÉESRésultats:
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La mesure de variabilité peakedness
Etude des performances
3. TECHNIQUE DE PRÉVISION OPTIMALEDescription de la technique :
• Prévisions et stratégie de commande adaptées à la saisonnalité
• Paramètres de lissage exponentiel optimaux
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La mesure de variabilité peakedness
Etude des performances
3. TECHNIQUE DE PRÉVISION OPTIMALERésultats :
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La mesure de variabilité peakedness
Etude des performances
4. PROCESSUS PROBLÉMATIQUESProfils de demande testés :
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La mesure de variabilité peakedness
Etude des performances
4. PROCESSUS PROBLÉMATIQUESFacteur de bullwhip effect au niveau du détaillant
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Gap [%]
Max du processus de demande
La mesure de variabilité peakedness
Etude des performances
5. PLUSIEURS DÉTAILLANTS DANS LA CHAÎNE
Clients
Dn1
Dn2
Détaillant 1
Détaillant 2
Grossiste Usine
On1
On2
On(2)
On1 + On
2 = On
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La mesure de variabilité peakedness
Etude des performances
5. PLUSIEURS DÉTAILLANTS DANS LA CHAÎNE
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Conclusion
Peakedness : • Avantages
Pas d’hypothèses fortes sur le processus de demandeCalculs simplesBonnes performances dans beaucoup de situations
• LimitesInefficace avec la technique de prévision optimaleInefficace lorsque la demande a un profil particulier
Non significatif pour des processus trop courts
A utiliser en étant conscient des limites…!
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Conclusion
Possibilités de prolongement :
• Tester sur d’autres jeux de données Renforcer la crédibilité
• Explorer d’autres situations particulièresAffiner le profil de performance
• Adapter la mesure à la méthode de prévision optimaleElargir l’horizon d’application
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