Modèles stochastiques pour la gestion de la chaîne logistique en environnement incertain

par Olfa Jellouli

Thèse de doctorat en Optimisation et sûreté des systèmes

Sous la direction de Éric Châtelet et de Patrick Lallement.

Soutenue en 2005

à Troyes , dans le cadre de Ecole doctorale Sciences pour l'Ingénieur (Troyes, Aube) .

mots clés

• Logistique (gestion)
• Modèles stochastiques d'apprentissage
• Petri, Réseaux de

Résumé

Ce travail se situe dans le cadre de la gestion de la chaîne logistique, et prend en compte les incertitudes liées à l’environnement économique mais aussi à certains aléas internes (pannes notamment). Il présente une revue des problèmes qui se posent aujourd’hui pour la gestion de la « supply chain », mettant en évidence la fragilité organisationnelle liée aux nouveaux enjeux de qualité de service et de performance confrontés à l’instabilité croissante de la demande. Une revue bibliographique des problèmes traités et des méthodes de résolutions appliquées est présentée (méthodes déterministes et stochastiques). Quelques exemples simples et génériques sont ensuite proposés. Les méthodes appliquées sont utilisées dans l’étude du comportement des systèmes dynamiques : - approche analytique (chaînes de Markov), - réseaux de Petri synchronisés stochastiques, - modèles de simulation hybrides. Ceci représente un spectre large d’outils pour essayer d’optimiser globalement certains couplages critiques qui se posent aujourd’hui dans les systèmes logistiques notamment au niveau de la gestion des stocks

Titre traduit

Stochastic models for the supply chain management in uncertain environment

Résumé

This work focuses on the supply chain management (SCM) problems, taking into account uncertainties linked to the economical environment but also to certain internal ones (breakdowns especially). It gives some insights about new problems the SCM has to face and the organizational unreliability linked to new issues of the quality of service and performances challenges in a growing instability. A wide bibliography is presented concerning problems treated in the literature, models and methods of applied resolutions (deterministic and stochastic). Some simple and generic examples next are proposed. The applied methods are currently used to study and characterize the behaviour of dynamic systems: - analytical approach (chains of Markov), - stochastic and synchronized Petri nets, - hybrid simulation. These modelling methods can address interesting issues to globally optimize critical coupling that appear in logistics, particularly for the inventory management