Stochastic models for production-Inventory planning : application to short life-cycle products

par Ali Cheaitou

Thèse de doctorat en Génie industriel

Sous la direction de Yves Dallery.

  • Titre traduit

    Modèles stochastiques pour la planification de production et la gestion de stocks : application aux produits à court cycle de vie


  • Résumé

    Dans le domaine du « Supply Chain Management » la source principale d’incertitude est la demande future. L’impact de l’incertitude de lademande sur les performances de la « Supply Chain » est important: par exemple, le taux mondial de rupture de stock, dans l’industrie dedistribution était en 2007 de 8. 3%. De l’autre côté, le taux mondial de produits invendus, dans la grande distribution, était en 2003 de 1%. Ces deux types de coûts, qui sont dus essentiellement à l’incertitude de la demande, représentent des pertes significatives pour lesdifférents acteurs de la « Supply Chain ». Dans cette thèse, on s’intéresse au développement de modèles mathématiques de planification de production et de gestion de stock, quiprennent en compte ce phénomène d’incertitude sur la demande, essentiellement pour de produits à court cycle de vie. On proposeplusieurs modèles de planification de production, à petit horizon de planification, qui prennent en compte les différents aspects de notreproblématique, telles que la remise à jour des prévisions de la demande et les options de retour « Payback » des produits. On souligne,dans ces modèles, un aspect important qui prend de l’ampleur à cause de la mondialisation, et qui est lié à la différence entre les coûtsde production des différents fournisseurs. . On propose à la fin de la thèse, un modèle généralisé qui pourrait être appliqué à des produitsà long cycle de vie, et qui exploite quelques résultats obtenus pour les produits à court cycle de vie. Tous ces modèles sont résolusanalytiquement ou bien numériquement en utilisant la programmation dynamique stochastique.


  • Résumé

    In the Supply Chain Management domain, the main source of randomness is the future demand. The influence of this demand variabilityon the performance of the Supply Chain is very important: for example, in 2007 the global inventory shortage rate in the retail industrywere around 8. 3%. On the other hand, in 2003 the global Unsaleable products cost around 1% in the grocery industry. These two types ofcosts, which are mainly caused by the uncertainty of the future demand, represent important lost for the whole Supply Chain actors. This Ph. D. Dissertation aims at developing mathematical production planning and inventory management models, which take intoconsideration the randomness of the future demand in order to reduce its economic negative impact, essentially for short life cycleproducts. We provide many planning models that consider the main issues of the planning problems, such as the production capacities,the information updating processes, the supply contracts and the advanced capacity reservation in a total costs minimization context. Weconsider in these models some aspects that are not considered in the literature, such as the “Payback” or the return options. Weemphasize also on an important issue that characterize the globalization of the industry, which may be resumed in the difference betweenthe procurement costs of the different suppliers. This issue is considered in the most chapters presenting models for short life cycleproducts and in the last chapter it is generalized to a long life cycle products setting. All the presented models are solved eitheranalytically or numerically using the dynamic stochastic programming.

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Informations

  • Détails : 1 vol. (VIII-198 p.)
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : Bibliogr. 115 références

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  • Non disponible pour le PEB
  • Cote : TH 64713
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