Vers la conception d'une Supply Chain efficiente et durable dans l'industrie aéronautique - Etude de cas chez Airbus

Towards the conception of a Supply Chain efficient and sustainable in the Aeronautic industry - Airbus case study

• Auteur / Autrice : David Arturo Pardo Melo
• Direction : Yannick Frein, Bernard Penz
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Génie Industriel : conception et production
• Date : Soutenance le 07/07/2021
• Etablissement(s) : Université Grenoble Alpes
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Ingénierie - matériaux mécanique énergétique environnement procédés production (Grenoble ; 2008-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Sciences pour la conception, l'optimisation et la production (Grenoble)
• Jury : Président / Présidente : Khaled Hadj Hamou
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Van-Dat Cung
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Sylvie Norre, Mustapha Sali

Mots clés

Mots clés contrôlés

Logistique (gestion)

Industrie aéronautique

Recherche opérationnelle

Transport -- Aspect économique

Mots clés libres

Conception de la chaîne d'approvisionnement

Transport

Optimisation

Recherche opérationnelle

Airbus

Supply Chain Design

Transportation

Optimization

Operations research

Airbus

Résumé

L’industrie aéronautique est caractérisée par des cadences de production faibles par rapport à d’autres industries comme l’industrie automobile par exemple. Comme conséquence, les donneurs d’ordres sont souvent en position de faiblesse vis à vis de ces fournisseurs cars ils représentent une faible part du marché pour la plupart des fournisseurs. Ceci a pour résultat un réseau logistique contraignant. De plus, dans plusieurs compagnies dans cette industrie, le transport est géré par les fournisseurs et il n’y a pas de visibilité sur les opérations de transport. Ceci a pour résultat, une chaîne d’approvisionnement qui n’est pas optimisée globalement. Dans ce contexte, l’objectif de cette thèse est de développer des outils d’optimisation et de modélisation qui permettent de supporter la conception de la chaîne d’approvisionnement entrante dans l’industrie aéronautique et des industries similaires en minimisant les coûts logistiques et en réduisant les émissions de CO2. Airbus Helicopters (AH) est une division d’Airbus, leader mondial dans l’industrie aéronautique. Le lancement d’une nouvelle gamme d’hélicoptères a été l’opportunité de transformer les processus de conception de la chaîne logistique entrante. En prenant en compte le projet de transformation d’AH et l’objectif de cette thèse, nous avons conduit une étude de cas chez AH. Premièrement nous avons analysé la chaîne d’approvisionnement actuelle entrante d’AH. Cette analyse nous a permis d’identifier 4 axes d’optimisation pour notre cas: Optimisation des tailles des lots transportés, choix des moyens de transport, cross-docking et mise en place de tournées du laitier. Dans la première partie de ce projet, nous avons développé un modèle d’optimisation par axe d’optimisation dans l’objectivf de minimiser le coût total, sans intégrer la dimension durable de façon explicite. En utilisant ces modèles nous avons développé une solution de chaîne d’approvisionnement efficiente pour AH. Comme résultat, en optimisant les tailles des lots transportés, en mettant en place un cross-dock à Toulouse et en mettant en place un cross-dock à New York avec un transport multimodal « route-mer-route » entre New York et l’entrepôt à Albacete, le coût total et les émissions de CO2 peuvent être réduits de 46% et 47% respectivement. Dans la dernière partie de cette thèse, nous avons intégré explicitement la dimension durable dans le modèle de placement de cross-docks et nous avons également étudie la relocalisation des fournisseurs américains, le transport routier électrique et la livraison par des drones. Comme résultat, en optimisant les tailles des lots transportés, en mettant en place un cross-dock à Paris avec un transport multimodal « rail-route» entre Paris et Albacete et en mettant en place un cross-dock à New York avec un transport multimodal « route-mer-route » entre New York et Albacete le coût et les émissions de CO2 peuvent être réduits de 41% et de 56% respectivement. En relocalisant les fournisseurs canadiens et américains à Paris, en optimisant les tailles des lots transportés et en mettant en place un cross-dock à Paris avec un transport multimodal « rail-road » entre Paris et Albacete le coût total et les émissions peuvent être réduits de 44% et 63% respectivement. Finalement, à l’aide d’une analyse de la littérature, nous avons montré que dans le cas d’AH l’électrification du transport routier pourrait éliminer les émissions liées à la combustion du carburant pour les véhicules légers et pourrait réduire de 33% les émissions de CO2 pour les camions de gros/moyen tonnage. Concernant la livraison par drones, nous avons conclu que la mise place de cette solution pourrait réduire potentiellement les émissions de CO2 de 0.005%, ce qui est négligeable par rapport l’effort de mise en œuvre demandé.

The aeronautic industry is characterized by small production rates compared to others industries as the automotive industry for example. Due to small production volumes, manufacturers are often in a weak position in relation to their suppliers (they represent an insignificant part of the turnover of their suppliers) in this industry. This results in a constraining supply chain network configuration. Furthermore, in several cases in the aeronautic industry, suppliers manage inbound transportation, and there’s no visibility over transportation operations. Taking into account these characteristics, the objective of this Ph.D. was to develop optimization and modelling tools that support inbound Supply Chain Network Design (SCND) by minimizing total cost and reducing CO2 emissions in the aeronautic industry and industries with similar characteristics. Airbus Helicopters (AH) is a division of Airbus, a leader in the aeronautic industry. In the last years, the launching of a new range of helicopters at AH has been the occasion to innovate inbound supply chain design process. Taking into account the Airbus transformation context and the objective of this study, we conducted a case study at AH. First of all, we analysed the current AH supply chain. This analysis allowed us to identify 4 optimization axes for our case: transportation lot sizing, transportation mode selection, cross-dock location and milk run concept. In the first part of the Ph.D. we developed an optimization model per optimization axis, with the aim of minimizing total costs, without including explicitly CO2 emissions. Using these models we built an optimized inbound supply chain solution for AH. As a result, by optimizing transportation lot sizes, extending the possibility of using sea freight for all the North America suppliers, implementing a cross-docking facility at Toulouse and implementing a cross-docking facility New York with multimodal road-sea transportation from there to Airbus, total cost and CO2 emissions could be reduced by 46% and 47% respectively. In the last part of this study, we included explicitly CO2 emissions in our cross-dock location model, we studied North American suppliers’ relocation, electric transportation and drone’s delivery. As a result, by implementing a cross-docking facility at New-York, and a cross-docking facility at Paris with multimodal rail-road transportation from there to Airbus, cost and CO2 emissions could be reduced by 41% and 56% respectively. By relocating North American suppliers in France, and implementing the cross-docking facility at Paris with multimodal rail-road transportations, cost and CO2 emissions could be reduced by 44% and 63% respectively. Finally based on literature review, we showed that the electrification of the road fleet of Airbus in the future would reduce significantly road CO2 emissions (at least 30% reduction in the case of hydrogen fuel cells) caused by fuel combustion and would eliminate them in the case of battery electric light duty vehicles. Regarding drones delivery, this solution could reduce CO2 emissions by 0,005% per year. However, this reduction is not significant compared to the implementation effort required.