Construction de modèles décisionnels génériques pour le contrôle de gestion industriel : mise en œuvre sur des « bonnes pratiques » de gestion de production

par Amaury Gayet

Projet de thèse en Sciences de gestion

Sous la direction de Pierre Féniès.

Thèses en préparation à Paris 10 , dans le cadre de Ecole doctorale Economie, organisations, société (Nanterre) , en partenariat avec EA 4429 Ceros (laboratoire) depuis le 24-01-2012 .


  • Résumé

    Contexte : La société IP Leanware est une startup innovante et dynamique en pleine expansion. Créée en 2008, elle a vu son chiffre d’affaires quadrupler en 4 ans. Elle réalise plus de 50% de son chiffre d’affaires à l’international et a implanté deux filiales à l’étranger (Brésil et Etats-Unis). Thales, Valeo, Safran, Veolia, Eramet sont certains de ses clients. Membre du cluster d’excellence Auvergne TIC, son responsable R&D – Sylvain Rubat du Mérac – est vice-président de la commission « Nouvelles technologies » de la Chambre de Commerce et d’Industrie. Fondée par trois ingénieurs, la société propose d’optimiser la performance d’entreprises industrielles. Elle a pour cela développé un logiciel – Braincube – qui identifie les conditions de surperformance du processus de production au lieu de se focaliser sur les problèmes. La thèse se fera dans le contexte du service R&D de la société IP LEANWARE dirigé par Sylvain Rubat du Merac. Cette thèse de sciences de gestion se situe à l’interface du contrôle de gestion, de la gestion de production et des systèmes d’information. Objectifs : Braincube collecte massivement des données descriptives des processus de fabrication, des matières utilisées, des flux au sein de l’entreprise puis, grâce à son moteur d’analyse hypercubique, identifie les bonnes pratiques de l’entreprise pour les dupliquer. Ensuite, il surveille en permanence l’application des règles retenues, mesure les gains en performance réalisés et évalue le potentiel de progrès restant. Ainsi, si Braincube intègre les deux premiers types de flux, il convient de développer une transversalité à destination des flux financiers pour développer une solution adaptée au management de la logistique. En effet, une étude de la littérature récente montre qu’une évaluation simultanée en temps réel des flux physiques, informationnels et financiers n’est pas réalisée en contexte d’évaluation de bonnes pratiques de production. Nous souhaitons également intégrer de manière systématique une évaluation financière de tout processus productif. Dès lors, le projet de thèse vise à : • Effectuer une analyse bibliographique, mais également une étude de veille concurrentielle sur le domaine afin de dégager les concepts mobilisables ainsi que sur les construits logiciels existants. • Coupler des modèles financiers existant avec Braincube pour permettre une évaluation en dynamique des bonnes pratiques de gestion de production des systèmes audités. • rechercher et proposer de nouveaux modèles génériques décisionnels intégrant des paramètres financiers, comptables et de contrôle de gestion permettant un suivi opérationnel des processus industriels. • Valider ces modèles décisionnels in vivo sur des cas réels dans plusieurs domaines industriels du portefeuille client d’IP LEANWARE.


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