Performance d’une chaîne d’approvisionnement décentralisée : Une approche de prévision collaborative par inférence

Performance of a decentralized supply chain : A collaborative forecasting approach by inference

• Auteur / Autrice : Youssef Tliche
• Direction : Béatrice Canel-Depitre, Atour Taghipour
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Sciences de gestion
• Date : Soutenance le 11/09/2020
• Etablissement(s) : Normandie
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale économie-gestion Normandie (Caen)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Normandie innovation marché entreprise consommation (Rouen ; 1992-....)
• Partenaire(s) de recherche : établissement de préparation : Université du Havre (1984-....)
• Jury : Président / Présidente : Jean-Charles Billaut
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Olivier Badot, Adnan Yassine
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Christophe Benavent, Jean-François Lemoine

Mots clés

Mots clés contrôlés

Efficience (gestion)

Logistique (gestion)

Mots clés libres

Gestion de la chaîne d'approvisionnement

Chaîne d'approvisionnement décentralisée

Performance d'une chaîne d'appro

Inférence de la demande en aval

Modélisation ARMA

Méthode de prévision

Moyenne mobile simple

Moyenne mobile pondérée

Méthode de Newton

Optimisation multi-objectif

Algorithme génétique

Supply chain management

Decentralized supply chain

Supply chain performance

Résumé

Les structures des chaînes d’approvisionnement connaissent de plus en plus une complexité croissante, notamment sous l'effet de la mondialisation et des manœuvres de décentralisation. Plusieurs inhibiteurs accentuent le caractère décentralisé et empêchent l’amélioration des performances des chaînes décentralisées. Ce travail de thèse s’intéresse à une approche de prévision collaborative qui a pour objectif l’amélioration des performances des chaînes décentralisés. Cette approche traite le non-partage de l’information de la demande dans une chaîne d’approvisionnement en série et montre qu’une inférence de cette demande est possible sous certaines conditions. Cette inférence permet de rapprocher les performances d’une chaîne décentralisée à celles d’une chaîne centralisée. Une relaxation de l’hypothèse du non-partage d’informations, permet encore d’augmenter les performances opérationnelles du système décentralisé. Cette recherche enrichit la notion de performance des chaînes d’approvisionnement en démontrant que la performance opérationnelle des chaînes décentralisées peut être considérablement augmentée grâce à une source d’amélioration collaborative de prévision.

Supply chain structures are becoming increasingly complex, particularly as a result of globalization and decentralization. Several inhibitors accentuate the decentralized nature and prevent the improvement of the performance of decentralized channels. This thesis work is interested in a collaborative forecasting approach which aims to improve the performance of decentralized channels. This approach addresses the non-sharing of demand information in a serial supply chain and shows that an inference of this demand is possible under certain conditions. This inference brings the performance of a decentralized chain closer to that of a centralized chain. A relaxation of the hypothesis of non-sharing of information further increases the operational performance of the decentralized system. This research enriches the notion of supply chain performance by demonstrating that the operational performance of decentralized chains can be considerably increased thanks to a source of collaborative forecasting improvement.