A qualitative and quantitative analysis of the impact of the Auto ID technology on the performance of supply chains

par Evren Sahin

Thèse de doctorat en Génie industriel

Sous la direction de Yves Dallery.


  • Résumé

    The Auto ID (Automatic Identification) technology is a technology that permits to identify supply chain entities (pallets, cases or individual units) by means of a RF (Radio Frequency) tag. The RF tag contains an identification code, the EPC (Electronic Product Code) which is associated with each entity individually. Ln our research, we are interested in identifying the potential benefits stemming from the utilization of this technology in a supply chain through a qualitative study and to quantify one of the identified benefits, namely the improvement in the reliability of data relative to inventory level, through a mono period Newsboy inventory model. Ln the first part of our work, we characterise the potential impact of the use of this technology in supply chains. The application of the technology modifies Jhe CUITent logistics processes and provides other new functionalities. So, its adoption in the industry has multiple consequences, such as: a reduction of operating costs due to the automation of the product identification and data capture process, a better management of inventory due to a higher visibility of entities stored within a warehouse, a better traceability of entities in the whole of the supply chain (e. G. Returned products, after sales service, recycled products). Ln the second part, we develop a Newsboy type inventory model that enables to quantify benefits and provides a better understanding of the Auto ID technology as well as the cost benefit trade-off associated with its implementation.


  • Résumé

    La technologie Auto ID (Automatic Identification) est une technologie qui permet d'identifier des entités au moyen d'une étiquette radiofréquence. Cette étiquette radio fréquence est munie d'une puce électronique qui contient un numéro attribué à chaque entité de façon individuelle. De multiples applications utilisant cette nouvelle technologie existent déjà dans plusieurs secteurs d'activités. Dans les dernières années, cet intérêt pour la technologie Auto ID a suscité des réflexions plus approfondies sur le sujet. Notre recherche s'intéresse à identifier les bénéfices potentiels de l'utilisation de cette technologie dans une chaîne logistique à travers une étude qualitative et à quantifier l'un des bénéfices identifiés, à savoir l'amélioration de la fiabilité des niveaux de stocks, à travers un modèle de gestion de stock. Dans la première partie de notre travail, nous discutons des multiples apports de la technologie Auto ID dans les chaînes logistiques. L'application de cette technologie engendre une modification des processus logistiques et ouvre la porte à de nouvelles fonctionnalités. Ainsi, son adoption dans l'industrie implique de multiples conséquence, comme par exemple la réduction des coûts opérationnels en particulier grâce à une diminution des coûts de main d'œuvre due à une automatisation plus avancée du processus d'identification de produits et de capture de données, une gestion des stocks plus performante due à une meilleure visibilité des entités stockées dans un entrepôt associée à une fiabilisation des données de stock, une meilleure traçabilité des produits sur l'ensemble de la chaîne logistique (incluant les retours, le SA V et le recyclage) du fait du suivi individuel des entités. Dans la deuxième partie, nous développons un modèle générique nous permettant de quantifierl'impact de l'utilisation de cette nouvelle technologie en vue d'un meilleur pilotage d'un entrepôt sujet à des défaillances perturbant le flux physique de produits et à des erreurs se produisant dans le processus de capture de données. Nous proposons en particulier un modèle de gestion de stock mono période permettant une analyse quantitative et une meilleure compréhension des bénéfices de la technologie Auto ID, ainsi qu'une analyse sur la rentabilité de sa mise en œuvre.

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Informations

  • Détails : 1 vol. (272 p.)
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : Bibliogr. 235 réf.

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  • Bibliothèque : Université de Caen Normandie. Institut d’Administration des Entreprises - École de Management de Normandie. Médiathèque.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : TH 2004, SAHI
  • Bibliothèque : CentraleSupélec. Bibliothèque.
  • Non disponible pour le PEB
  • Cote : TH 63253
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