Outil d'aide à la décision dans le pilotage de plateforme logistique hospitalière : mise en place d'un module de préconisation de commandes

par Dhia Jomaa

Thèse de doctorat en Génie industriel

Sous la direction de Thibaud Monteiro et de Beatrix Besombes.


  • Résumé

    Nous traitons dans ce travail de l’implémentation d'un module de préconisation de commandes dans un système de gestion d'entrepôt pharmaceutique. Deux principales parties sont abordées : la problématique de classification et la problématique de prévision. Une revue de littérature des techniques multicritères permet de définir des méthodes et concepts de classification s'apprêtant au cas de la pharmacie. Sur la base de ces techniques un module de classification est intégré dans le système. Une revue de littérature sur les techniques statistiques de prévision permet de choisir des méthodes d‘extrapolation s‘apprêtant aux consommations hospitalières. Un deuxième module de prévision est mis en place afin d’optimiser les calculs de réapprovisionnement. Le module permet de s'adapter aux différents profils de consommation afin de choisir une technique de prévision adaptée et d’améliorer ainsi les calculs prévisionnels. Le système développé a été testé et comparé à un système existant sur la base de données provenant de plateformes pharmaceutiques du centre hospitalier de Lyon. Le système permet d'améliorer les performances tant sur le plan de la précision prévisionnelle que sur le plan de la performance des stocks

  • Titre traduit

    Decision support system for pharmaceutical platform management : an inventory replenishment system implementation


  • Résumé

    We deal in this work with an implementation of a replenishment module within a pharmaceutical warehouse management system. Two main parts are treated : the classification topic and the forecasting topic. A literature review of multi criteria classification techniques allow us to define classification techniques and concept that suit the best the pharmaceutical problematic. Using these methods, a classification module is developed and integrated within the WMS system. A literature review about statistical forecasting techniques allow to choose in between extrapolation methods appropriate for the case of pharmaceutical consumption patterns. A forecasting module is then developed and integrated so to optimize the choice of the forecasting technique depending on the consumption pattern and make the calculations more accurate. The system developed was compared to an existing one using data from pharmaceutical platforms of Lyon hospital. Our system is proven more preferment in term of calculations accuracy but also inventory management performances

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