Les entreprises du bois d’oeuvre ont besoin d’une part de synchroniser les activités de production, d’approvisionnement et de ventes, et d’autre part, de maximiser les profits face à une demande hétérogène et saisonnière. L’objectif de cette thèse de doctorat est de développer et d’évaluer de nouvelles approches intégrées de gestion de la demande dans un contexte de capacité limitée, afin de mieux orienter ces entreprises de façon à maximiser les profits et à améliorer la satisfaction des clients les plus prioritaires. Le cas d’étude, inspiré de la réalité des entreprises du bois d’oeuvre québécoises, considère différents clients hétérogènes, des processus de production divergents et plusieurs usines oeuvrant dans un mode de fabrication pour les stocks, où les plans d’approvisionnement, de production et de ventes sont pilotés par les prévisions de la demande et des prix. Dans cette thèse, on commence par définir un cadre décisionnel mutiniveau afin de supporter les décisions d’allocation prises aux niveaux tactique et opérationnel, ainsi que les promesses de livraison conclues en temps réel. En particulier, on propose un processus de gestion de la demande intégrant la planification des ventes et des opérations (S&OP) avec la promesse de livraison basée sur les concepts de gestion des revenus : une nouvelle formulation mathématique, intégrant un modèle S&OP adapté à l’industrie du bois d’oeuvre et un modèle de promesse de livraison utilisant des limites de réservation imbriquées, est fournie. Cette formulation offre la possibilité de changer les décisions d’allocation en temps réel tant que les commandes fermes ne sont pas expédiées. Une plateforme d’optimisation et de simulation en horizon roulant est développée afin d’évaluer la valeur de l’intégration de la planification des ventes et des opérations et de la gestion des revenus. Les résultats de simulation ont démontré la capacité d’un processus intégrant le S&OP et la gestion des revenus, dans un contexte de capacité limitée et face à une demande hétérogène et saisonnière, à réaliser des meilleurs profits et à mieux satisfaire les clients prioritaires que les processus conventionnels de gestion de la demande. La plateforme d’optimisation et de simulation développée est utilisée, dans une seconde étape, pour étudier la performance de différents processus intégrés de gestion de la demande face à différentes situations du marché. En effet, on compare différentes séquences d’arrivée des commandes et deux approches de promesse de livraison. A cette fin, on adopte une nouvelle procédure de planification et d’analyse des expériences dans un contexte de gestion de la chaîne d’approvisionnement : un plan de remplissage d’espace est utilisé pour définir des scénarios variés du marché et des métamodèles de krigeage sont générés pour analyser les résultats. L’analyse des résultats a mis en évidence l’amélioration potentielle de performance qu’on peut atteindre en utilisant les concepts de gestion des revenus et a démontré l’impact de la séquence d’arrivée des commandes sur le profit annuel et le niveau de satisfaction des clients prioritaires. Les implications managériales qui découlent de cette analyse sont également présentées. Dans une troisième étape, on analyse l’effet de la substitution et de certains concepts de gestion des revenus. En particulier, on investigue l’intérêt d’offrir à certains clients privilégiés un produit de qualité supérieure au prix du produit original demandé (soit l’équivalent d’un sur-classement pour les entreprises de service), ce qui est une pratique assez commune dans l’industrie du bois d’oeuvre. À cette fin, on introduit la dimension produit dans le modèle de promesse de livraison basée sur les concepts de gestion des revenus et on mène une simulation en horizon roulant afin de comparer différentes approches intégrées de promesse de livraison. Les résultats de simulation soulignent l’efficacité d’une approche de promesse de livraison intégrant le sur-classement et les concepts de gestion des revenus, comparée aux pratiques communes utilisées pour satisfaire la demande dans un contexte de capacité limitée. En effet, le sur-classement s’avère significativement bénéfique s’il est associé aux concepts de gestion des revenus, vu que l’utilisation de limites de réservation empêche de proposer un sur-classement si le produit en question a été alloué à des commandes plus rentables. / This thesis addresses the need of softwood lumber firms operating in a supply-constrained environment and facing heterogeneous and seasonal market, to synchronize between the different business units of supply chain and to maximize profits. The objective is to develop and to evaluate new integrated demand management approaches for limited capacity contexts in a way to maximize profits and enhance the service level offered to high-priority customers. Our case study, inspired from softwood lumber manufacturers located in Eastern Canada, considers heterogeneous customers, divergent production processes and several mills considered as an MTS environment since operations and sales plans are driven by forecasts. In this thesis, we first define a multilevel decision framework in order to support mediumterm, short-term and real-time sales decisions. We propose a demand management process integrating sales and operations planning (S&OP) and revenue management (RM) concepts : we present a new mathematical formulation integrating an S&OP network model in the softwood lumber industry and an order promising model using nested booking limits. This formulation offers the possibility of changing decisions of how confirmed orders have to be fulfilled as late as possible, which we called order reassignment. Considering current demand management practices and existing IT-systems, we developed a simulationoptimization platform in order to evaluate the demand management process performance the benefits of integrating S&OP and RM concepts in various scenarios. Simulation results provide evidence of the value of integrating RM and S&OP and show that we can offer better service level to high-priority customers and higher profit margin compared to common demand management practices. The simulation-optimization platform is used, in a second step, to investigate how an integrated demand management process, that can be configured differently, can perform facing various order arrival sequences and market disturbances. For this purpose, we use relatively novel techniques – a space-filling design and Kriging metamodeling – in supply chain settings to address the impact of decision and environmental factors on the performance of the integrated demand management process. The simulation results affirm the use of nested booking limits can be a powerful tool to maximize revenues facing different environmental conditions. We also show how order arrival sequence can play a relevant role, especially with a high customer heterogeneity. In addition, as motivated by an industrial problem, we discuss the potential implications of the analysis presented for firms operating in supplyconstrained environments, such as Canadian softwood firms. As a third step, we investigate the benefits of integrating revenue management and product substitution in a manufacturing context. We particularly examine the situation when a higher quality substitute is provided at the original product’s price, which is called an upgrade. Upgrading is a common demand fulfillment practice in the Canadian softwood lumber industry. Thus, we generalize the order promising model using nested booking limits and we add a product dimension to enable product substitution. Then, we conduct a rolling horizon simulation in order to compare different demand fulfillment approaches. The simulation results demonstrate that integrating RM and upgrading achieves better performance than common demand fulfillment approaches in a limited capacity context. The value of upgrading is more significant when integrated with RM concepts since the use of nested booking limits prevents from doing unprofitable upgrades. Thus, inventories are preserved for future profitable orders.

Lorsque le temps est manquant, la simulation-optimisation est une méthode très utilisée pour déterminer le « meilleur » scénario possible. En contexte manufacturier, on peut vouloir déterminer les paramètres de production qui vont maximiser la productivité d'une ligne de production. Le nombre de scénarios possibles (représentant différentes configurations possibles de la ligne) étant souvent très grand, tous les scénarios ne peuvent être simulés. La simulation-optimisation permet de trouver un « bon » scénario, i.e. le scénario donnant les meilleurs résultats par rapport à des critères définis (ici, la productivité) dans un contexte où le temps ne permet pas de simuler toutes les possibilités. Dans le cas où l'on cherche à déterminer la productivité combinée de plusieurs lignes de production, on cherche alors plusieurs scénarios qui, conjointement, vont maximiser ce critère, i.e. la « meilleure combinaison » de scénarios. Or, lorsqu'on recherche le meilleur ensemble de scénarios et non le meilleur scénario, les méthodes classiques s'appliquent difficilement. À notre connaissance, le problème de la recherche de la meilleure combinaison de scénarios n'a pas été introduit formellement dans la littérature. Cette thèse propose une définition formelle de ce problème et un cadre pour le résoudre. Le cadre proposé utilise la simulation dans le but d'évaluer des scénarios. L'optimisation est ensuite utilisée pour déterminer la meilleure combinaison de scénarios. Le nombre de scénarios à simuler est tel qu'il n'est pas possible de tous les évaluer. Nous proposons aussi d'utiliser certaines méthodes de recherche dans les arbres, issues de la programmation par contraintes pour déterminer quels scénarios devraient être évalués en premier. La pertinence du cadre est démontrée par son application à travers plusieurs problèmes industriels. La première application s'attarde à résoudre des problèmes de planification tactique liés à l'industrie du bois d'œuvre nord-américaine. Cette dernière fabrique presque exclusivement des produits de commodité (c'est-à-dire des produits aux dimensions et propriétés standards destinés à la construction). Il arrive que certains clients veuillent aussi des produits avec des caractéristiques spécifiques. Le contexte manufacturier actuel ne permet pas au scieur de connaître le panier de produits global qui découlera de l'introduction d'un nouveau produit. En effet, du fait de la divergence des flux et de la co-production associées à la transformation de la matière première en scierie, l'ajout d'un autre produit à fabriquer entraîne des répercussions sur l'ensemble du panier de produits. Nous proposons donc d'utiliser le cadre pour intégrer à la planification tactique la demande pour des produits spécifiques jamais fabriqués auparavant. Le cadre utilise un simulateur de débitage de billes couplé à un modèle de planification pour réaliser un plan. Ce dernier permet au décideur d'évaluer quelles demandes pour des produits sur mesure devraient être acceptées, quoi produire et quand, ainsi que les paramètres de l'équipement à utiliser et la matière première à acheter/consommer à chaque période. La seconde application du cadre présentée dans cette thèse a pour but d'améliorer les décisions prises par un système de découpe de bois de plancher soumis à de fortes contraintes de production. La découpe d'un ensemble d'images de planches provenant de productions passées est simulée pour différentes configurations du système. Une base de données caractérisant la production attendue pour chaque configuration est ainsi générée. Le simulateur est le système réel utilisé « hors-ligne ». À partir des informations obtenues, nous établissons ensuite un horaire de production en utilisant un modèle d'optimisation linéaire maximisant la valeur attendue de la production. L'horaire permet de définir comment configurer le système de découpe tout au long de la production. Le cadre peut aussi être appliqué pour résoudre d'autres problèmes du même type comme, par exemple, pour la conception d'usines en réseau dans une chaîne logistique. Enfin, pour illustrer et vérifier la pertinence de l'utilisation de certaines méthodes de recherche dans les arbres pour déterminer l'ordre d'évaluation des scénarios, la démarche est appliquée au problème de découpe de bois de plancher mentionné préalablement. L'étude réalisée montre que les méthodes issues de la programmation par contraintes pourraient se révéler efficaces pour résoudre ce type de problèmes. En effet, la méthode Limited Discrepancy Search (LDS) obtient des résultats très semblables à une heuristique spécialement élaborée pour le cas étudié. Or LDS est une méthode générique et pourrait s'appliquer à d'autres cas.