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Thèse préparée par Stéphanie Bayard

Titre : Positionnement et dimensionnement des stocks de découplage pour les systèmes de pilotages de production confrontés à une demande variable et des nomenclatures complexes : enjeux industriels et économiques

Début de thèse : 2018
Fin de thèse :
2023

Résumé :

L’environnement économique est souvent caractérisé par l’acronyme VUCA (Volatile, Incertain, Complexe et Ambigu) pour décrire les fortes perturbations qu’il subit. Les conséquences sur les entreprises industrielles sont fortes et poussent les entreprises à investiguer de nouvelles solutions pour maintenir ou améliorer leur performance.

Parmi elles, l’adaptation ou le changement du système de pilotage de la production offre des perspectives intéressantes, conduisant à l’émergence de nouvelles méthodes de planification intégrées au sein des systèmes de Production Planning and Control (PPC). La question du contexte de performance de ces nouvelles méthodes se pose afin de les intégrer dans les choix potentiels. La revue de littérature montre que les principaux PPC peuvent être utilisés dans plusieurs contextes industriels ce qui laisse supposer qu’une évaluation plus fine est nécessaire pour choisir un PPC adapté. Dès lors, il parait essentiel d’évaluer leur performance de façon globale en intégrant à la fois les retours d’expériences des utilisateurs et une analyse objective de leur comportement.

Face à cette problématique, nous avons développé un cadre méthodologique répondant à ce besoin. Nous proposons une approche basée sur 3 phases dont l’utilisation et le contenu sont adaptables en fonction du contexte industriel et des objectifs fixés. La proposition faite comprend le cadre lui-même mais également un ensemble d’outils et de méthodes permettant de comprendre, positionner et évaluer qualitativement et quantitativement le PPC étudié. L’utilisation de ce cadre est illustrée à travers l’étude de la méthode Demand Driven Material Requirement Planning (DDMRP).

Mots clés : Production and planning and control, modélisation, simulation à événements discrets, évaluation de la performance, DDMRP

Date de soutenance : Janvier 2023

Encadrement :

Partenaires ou/et Financeurs : SPACE Aero