Contribution à l'amélioration de la résilience dans la chaîne logistique : application dans l'industrie agroalimentaire

Contribution to the improvement of supply chain resilience : application in the food industry

• Auteur / Autrice : Hatem Elleuch
• Direction : Abderrahman El Mhamedi, Habib Chabchoub
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Productique et Génie Industriel
• Date : Soutenance le 17/07/2018
• Etablissement(s) : Paris 8
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Cognition, langage, interaction (Saint-Denis, Seine-Saint-Denis)
• Partenaire(s) de recherche : Equipe de recherche : Laboratoire QUARTZ
• Jury : Président / Présidente : Taïcir Loukil
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : El-mouloudi Dafaoui, Jean Renaud, Hajer Bellalouna hafsia
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Nathalie Sauer, Tarek Sadraoui
• DOI : 10.70675/75220c3dzebfez46ffzb54azd3620a8e0c36

Mots clés

Mots clés contrôlés

Résilience sociale

Logistique collaborative

Déploiement de la qualité

Optimisation des structures

Industries agroalimentaires

Mots clés libres

Résilience

Vulnérabilité

Chaîne logistique

Déploiement de la fonction Qualité

Optimisation

Résistance

Récupération

Industrie Agroalimentaire

Resilience

Vulnerability

Supply chain

Quality Function Deployment QFD

Optimization

Resistance

Recovery

Food Industry

Résumé

Les chaînes logistiques modernes sont de plus en plus complexes et étendues. La mission des chaînes logistiques réside dans la bonne gestion des flux physiques et informationnels afin de garantir que les produits sont livrés en quantités adéquates, au bon endroit et d’une manière rentable. L’évolution vers des réseaux logistiques plus légers et globaux outre les contraintes et pressions externes d’ordre économiques, sociales et politiques, représentent des facteurs qui accentuent la vulnérabilité des chaînes logistiques. Pour s’en prémunir, les chaînes logistiques devraient développer des capacités de résilience afin d’élever ses capacités de résistance et de récupérations après chaque perturbation. La résilience est la capacité de la chaîne logistique à agir et à compenser la sévérité des vulnérabilités. Toutefois, l’augmentation de la résilience implique des coûts d’investissement importants, qui à partir d’un certain niveau, pourraient amener à l’érosion de ses profits. La problématique est comment trouver un compromis entre amélioration de la résilience et minimisation des coûts d’investissement. Dans cette thèse, nous cherchons à proposer une méthodologie adéquate pour l’amélioration de la résilience tout en prenant en considération les exigences en termes d’efficience.L’objectif de cette thèse est dans un premier temps d’assister les décideurs à prendre conscience des facteurs de vulnérabilité qui mettent à risque le fonctionnement normal de leur chaîne logistique et dans un deuxième temps de trouver la meilleure stratégie en termes d’efficience et de résilience pour la mitigation des vulnérabilités. Dans cette visée, nous proposons un modèle conceptuel qui repose sur une approche combinée, qualitative et quantitative. Le modèle proposé est scindé en deux phases principales. La première phase concerne l’identification et l’analyse de la vulnérabilité dans la chaîne logistique. Nous fournissons à cet effet, un outil pour le diagnostic des facteurs de vulnérabilité et un outil d’aide à la décision et une méthode d’analyse pour l’évaluation. La deuxième phase concerne l’évaluation et l’optimisation de la résilience selon ses deux mesures à savoir, la résistance et la récupération, pour le choix d’un portefeuille efficient en capacités de résilience. Nous développons à cet effet, un modèle d’optimisation basé sur la méthode Goal Programming pondéré avec fonctions de satisfactions. L’expérimentation de notre modèle conceptuel est effectuée sur le cas d’une chaîne logistique agroalimentaire pour l’alimentation animale.

Modern logistics chains are becoming more complex and extensive. The mission of supply chains is to manage physical and information flows to ensure that products are delivered in the right quantities, in the right place and in a cost-effective way. The shift towards lighter and more global logistics networks in addition to external economic, social and political constraints and pressures are factors that increase the vulnerability of supply chains. To guard against this, supply chains should develop resilience capabilities in order to increase their resilience and recovery capabilities after each disruption. Resilience is the ability of the supply chain to act and compensate for the severity of vulnerabilities. However, the increase in resilience implies significant investment costs, which from a certain level could lead to erosion of its profits. The problem is how to find a compromise between improving resilience and minimizing investment costs. In this thesis, we seek to propose an adequate methodology for the improvement of resilience while taking into account the requirements in terms of efficiency.The aim of this thesis is firstly to help decision-makers become aware of the vulnerability factors that put the normal functioning of their supply chain at risk and secondly to find the best strategy in terms of efficiency and resiliency for supply chain vulnerability mitigation. In this aim, we propose a conceptual model based on a combined qualitative and quantitative approach. The proposed model is split into two main phases. The first phase deal with the identification and analysis of vulnerability in the supply chain. To this end, we provide a tool for the diagnosis of vulnerability factors and a decision support tool and an analysis method for evaluation. The second phase considers the evaluation and the optimization of resilience, according to its two measures, resistance and recovery, for choosing an efficient portfolio of resilience capabilities. To this end, we develop an optimization model based on the Goal Programming method weighted with satisfactions functions. Experimentation of our conceptual model is carried out on the real case study of an agrifood supply chain for animal feed.