Décision incertaine et logistique : Grille typologique

Animateurs : S. Durieux, P. Genin, C. Thierrydurieux@ifma.fr

thierry@univ-tlse2.frpatrick.genin@supmeca.fr

JD MACS 2009, Angers, 19-20 Novembre 2009

Plan

Contexte Objectif, organisation du projet CNRS Présentation de la typologie proposée Analyse des travaux étudiés Décision sous incertitude Bilan

Contexte : SCM Décisions à prendre dans la SC

Définir et mettre en place le réseau, les moyens et les ressources nécessaires à l’accomplissement de la fonction

Gérer les flux matières pour atteindre les objectifs de production et de service fixés.

Beaucoup de sujets traités dans la littérature (voir travaux groupe Vendome-OGP).

Des modèles contenant des données « précises » supposées représenter le futur fonctionnement et le futur environnement.

En pratique : données imprécises, incertaines, incomplètes.

Contexte : SCM et incertitudes

Dans un contexte d’incertitudes Souvent modélisation probabiliste et

baysienne. Concepts clés : robustesse, solution et/ou

modèle robuste(s).

Que peut nous apporter la théorie de la décision ?

Terminologie Informations imparfaites (Bouchon- Meunier,

1995) : Informations imprécises :

une difficulté dans l’énoncé de la connaissance, Informations incertaines :

un doute sur la validité de l'information, Informations incomplètes :

Une absence d'information ou des informations partielles sur certaines caractéristiques du système.

D'une manière générique nous parlerons d'incertitude.

Objectifs du projet Du court terme au long terme

Faire un état des lieux des problèmes de décision au sein de la SC en milieu incertain.

Identifier quelles sont les approches de résolution utilisées dans ce contexte.

Identifier les approches existantes de la théorie de la décision intéressantes dans ce cadre.

Faire la liaison entre les problèmes et les approches potentielles.

Établir un cadre conceptuel de formalisation et un guide méthodologique pour aborder ces problèmes.

Projet financé par le GdR MACS

Grille typologique proposée : http://www.univ-valenciennes.fr/GDR-MACS/

rapport/RapportProjet_DecisionDansLaChaineLogistiqueEnMondeIncertain_GDRMACS_2007.pdf

Caractérisation de la chaine logistique et du problème associé :

Axe Problème traité Axe Chaine logistique

Identification des incertitudes, objectifs par rapport à ces incertitudes, modélisation des incertitudes.

Axe problème par rapport à incertitude Axe incertitude

Comment le problème a été résolu ? Axe résolution

Analyse des travaux répertoriés (1)

21 travaux étudiés, 11 pris dans la littérature

Axe problème traité : Principalement des problèmes d'allocation, sélection

avec un horizon de décision stratégique ou tactique Axe chaine logistique :

Point de vue souvent réseau Modélisation de l'approvisionnement et de la

fabrication mais peu de la distribution Vision entreprise de la chaine qui est ou interne ou

externe avec peu de maillons

Analyse des travaux répertoriés (2) Axe Problème / incertitudes :

Généralement on s'intéresse à la robustesse caractérisant souvent la non-variabilité de la performance.

Axe incertitude : Variables ou paramètres incertains : majoritairement

la demande puis les délais. Type d'information sur les valeurs :

Les travaux modélisent généralement l'incertitude sur les phénomènes par des probabilités. Mais a-t-on suffisamment d'information ?

Dynamique de l'incertitude : L'indépendance entre les paramètres incertains est

souvent supposée mais jamais démontrée. Majoritairement l'information sur les paramètres

incertains évolue avec le temps.

Analyse des travaux répertoriés (3) Axe incertitude :

Prise en compte de l'incertitude dans le modèle : généralement scénarios construits plus ou moins logiquement.

Axe Résolution : Nature de l'approche : analytique ou simulation

(parfois les deux !) Caractéristiques du modèle :

Généralement stochastique et/ou discret et/ou linéaire. Méthode utilisée :

Principalement simulation discrète et/ou programmation mathématique, et/ou (méta)heuristique.

Très peu de Th des jeux / Th décision

Décision sous incertitude Caractérisation d'un problème de décision Représentation des préférences Représentation de l'incertitude sur l'état du

monde Critères classiques de la théorie de la décision

sous incertitude Règles qualitatives de décision sous

incertitude

Positionnement des approches Dimension d’un problème de décision

Temporelle Multi-critères Sous-incertitude : intégration de l’incertitude

au critère Critères « classiques »

Connaissance : ignorance/objective/subjective Optimisme/pessimisme/indifférence-neutralité Cardinal/ordinal

Nouvelles approches Critères possibilistes Généralisation (intégrale de Sugeno)

Première analyse de l'état de l'art De nombreux problèmes avec beaucoup de données

incertaines Les approches utilisées tentent de prendre en compte

ces incertitudes en utilisant : une modélisation probabiliste et/ou une gestion par scénarios.

La difficulté de disposer d’informations suffisantes pour obtenir des probabilités même subjectives.

L’indépendance des facteurs incertains souvent supposée mais jamais démontrée.

La dépendance entre ces différentes sources souvent difficile à caractériser par une loi.

Incertitude dans la chaîne logistique : Bilan

Terminologie : Incertitude, imprécision, incomplétude

Problème sous incertitude : Robustesse, Stabilité, Sensibilité, Fiabilité, Flexibilité Agilité Résilience.

Meilleure caractérisation des informations disponibles sur les paramètres incertains

Planification de la maintenance d’hélicoptères dans un milieux incertain (Malek Masmoudi ) Axe Problème traité :

Type de problème : Lancement voir de dimensionnement (pour l'aspect planification)

Horizon de la décision : tactique pour la planification et opérationnel pour l'ordonnancement

Axe SC

Axe problème / incertitude : Agilité (s'adapter, réagir)

Axe incertitude : Données incertaines : Date dispo, gamme, temps opératoire, dispo

des pièces Type d'information : Dynamique :

Indépendance : Dynamique de l'incertitude :

Planification stratégique d’un réseau logistique (Médéric Suon) Axe Problème traité :

Type de problème : Localisation, Sélection, Allocation, Dimensionnement Horizon de la décision : stratégique

Axe SC : Point de vue : Chaine Caractérisation : Nb Maillons : Structure : Réseau Vision : entreprise

Axe problème / incertitude : Robustesse ( quel critère (invariance, Minmax, ?)

Axe incertitude Données incertaines : Marché, Tx change, Coût Type d'information sur les valeurs : Scénarios pessimiste, neutre optimiste ;

Proba sur prix transport Dynamique de l'incertitude : l'info évolue au cours du temps et devient de plus

en plus fiable

Recherche de stratégies robustes de gestion de productiondans l’industrie agroalimentaire (Benjamin Valet)

Axe Problème traité : Type de problème : Allocation, lancement. Horizon de la décision : opérationnel

Axe SC : Point de vue : Caractérisation : Nb Maillons : Structure : Vision :

Axe problème / incertitude : Réactivité

Axe incertitude Données incertaines : arrivées des bennes et nbre de bennes par variété,

tps process, dispo ressource Type d'information sur les valeurs : Historiques Dynamique de l'incertitude :

Recherche de stratégies robustes de gestion de productiondans l’industrie agroalimentaire (Benjamin Valet)

Axe Problème traité : Type de problème : Allocation, lancement. Horizon de la décision : opérationnel

Axe SC : Point de vue : Maillon Caractérisation : production Nb Maillons : Structure : Vision :

Axe problème / incertitude : Réactivité

Axe incertitude Données incertaines : arrivées des bennes et nbre de bennes par variété,

tps process, dispo ressource Type d'information sur les valeurs : Historiques Dynamique de l'incertitude :

Développement d'une plateforme pluridisciplinaire pour la modélisation des dispositifs du futur réacteur Jules Horswitz (Benjamin Duplex)

Axe Problème traité : Type de problème : Horizon de la décision :

Axe SC : Point de vue : Caractérisation : Nb Maillons : Structure : Vision :

Axe problème / incertitude : Sensibilité Robustesse du modèle

Axe incertitude Données incertaines : fabrication et positionnement des objets, approximation

dans la modélisation Type d'information sur les valeurs : Dynamique de l'incertitude :

PRISE EN CHARGE DE LA MATERNITE EN DEHORS DES MURS DE L’HOPITAL (Norly Germain)

Axe Problème traité : Type de problème : Tournée (affectation et dans quel ordre),

dimensionnement Horizon de la décision : opérationnel, tactique

Axe SC : Point de vue : Caractérisation : Nb Maillons : Structure : Vision :

Axe problème / incertitude : Robustesse, agilité ?

Axe incertitude Données incertaines : Temps "opératoire", moyens, compétences, dates ;

temps de trajet Type d'information sur les valeurs : Dynamique de l'incertitude :