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Modélisation d'Entreprise : Proposition d'une démarche de construction et de validation de modèles réalisant la cohérence des systèmes de l'entreprise

Fathallah, Abir 16 December 2011 (has links) (PDF)
L'application efficace d'un modèle conduit à visualiser les processus de l'entreprise, à simuler leur fonctionnement et à mettre en place des actions pour améliorer leurs performances. Pour chacun des processus clés de l'entreprise une multitude de modèle est disponible. Nous proposons une méthode de modélisation unique qui permet d'augmenter la compatibilité de différents modèles entre eux et d'améliorer la cohérence de l'entreprise. La première étape de notre méthode de modélisation est de lister les primitives de chaque modèle et de donner une définition claire de chacune de ces primitives. La deuxième étape est l'écriture de la grammaire du modèle. Les règles de modélisation permettent, en effet, d'arranger les primitives selon un certain ordre et d'obtenir un modèle qui a du sens. La troisième étape est la vérification de la validité du modèle. Nous évaluons les performances du modèle par rapport aux services qu'il rend à ses environnants tels que le modélisateur, les utilisateurs ou le système réel. Nous déterminons, par une analyse fonctionnelle, la liste des fonctions à vérifier par le modèle pour que ses services soient atteints. Une étude théorique permet d'appliquer cette méthode de modélisation sur trois des processus inter fonctionnels de l'entreprise : le processus de Supply Chain Management (SCM), le processus de Product Lifecycle Management (PLM) et le processus de Customer Relationship Management (CRM). Nous avons ciblé ces trois processus pour avoir une représentation des quatre sous-systèmes de l'entreprise : le sous-système de Décision (représenté par les finalités de chaque processus), le sous-système Opérant (représenté essentiellement par le processus de SCM), le sous-système d'Information (représenté essentiellement par le processus de PLM) et le sous-système de Connaissances (représenté par les connaissances sur les processus). Les résultats obtenus sont liés au degré de maturité des modèles. Si le processus dispose de plusieurs types de modèles, notre méthode de modélisation permet de clarifier les objectifs de modélisation et d'orienter le choix du manager vers le modèle qui permet de les atteindre. Si le processus dispose de peu de modèles, notre méthode permet de proposer un modèle représentant les étapes du processus global, ses ressources, ses acteurs et les flux échangés. Dans la pratique, toute entreprise industrielle est organisée autour d'un processus qui devient le processus central dont les objectifs sont primordiaux à atteindre, mais cela n'empêche pas les autres processus d'être visibles. L'une des exigences est de conserver la cohérence de toute l'entreprise. Nous définissons la cohérence par deux facteurs : l'unité d'objectif et la compatibilité entre les flux d'information et de connaissances dans l'entreprise. Les conditions de cohérence sont appliquées dans le cas d'une entreprise industrielle sur les modèles de trois processus : le SCM, le PLM et le CRM. Les gains organisationnels sont de permettre une vision globale des étapes et des ressources nécessaires à chaque processus, de distinguer les interfaces et les échanges d'informations entre processus et de capitaliser les connaissances sur la construction, l'utilisation et l'amélioration de modèles.
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Modélisation d'Entreprise : Proposition d'une démarche de construction et de validation de modèles réalisant la cohérence des systèmes de l'entreprise / Enterprise Modelling : Proposing an approach that builds and validates models realizing enterprise systems coherency

Fathallah, Abir 16 December 2011 (has links)
L’application efficace d’un modèle conduit à visualiser les processus de l’entreprise, à simuler leur fonctionnement et à mettre en place des actions pour améliorer leurs performances. Pour chacun des processus clés de l’entreprise une multitude de modèle est disponible. Nous proposons une méthode de modélisation unique qui permet d’augmenter la compatibilité de différents modèles entre eux et d’améliorer la cohérence de l’entreprise. La première étape de notre méthode de modélisation est de lister les primitives de chaque modèle et de donner une définition claire de chacune de ces primitives. La deuxième étape est l’écriture de la grammaire du modèle. Les règles de modélisation permettent, en effet, d’arranger les primitives selon un certain ordre et d’obtenir un modèle qui a du sens. La troisième étape est la vérification de la validité du modèle. Nous évaluons les performances du modèle par rapport aux services qu’il rend à ses environnants tels que le modélisateur, les utilisateurs ou le système réel. Nous déterminons, par une analyse fonctionnelle, la liste des fonctions à vérifier par le modèle pour que ses services soient atteints. Une étude théorique permet d’appliquer cette méthode de modélisation sur trois des processus inter fonctionnels de l’entreprise : le processus de Supply Chain Management (SCM), le processus de Product Lifecycle Management (PLM) et le processus de Customer Relationship Management (CRM). Nous avons ciblé ces trois processus pour avoir une représentation des quatre sous-systèmes de l’entreprise : le sous-système de Décision (représenté par les finalités de chaque processus), le sous-système Opérant (représenté essentiellement par le processus de SCM), le sous-système d’Information (représenté essentiellement par le processus de PLM) et le sous-système de Connaissances (représenté par les connaissances sur les processus). Les résultats obtenus sont liés au degré de maturité des modèles. Si le processus dispose de plusieurs types de modèles, notre méthode de modélisation permet de clarifier les objectifs de modélisation et d’orienter le choix du manager vers le modèle qui permet de les atteindre. Si le processus dispose de peu de modèles, notre méthode permet de proposer un modèle représentant les étapes du processus global, ses ressources, ses acteurs et les flux échangés. Dans la pratique, toute entreprise industrielle est organisée autour d’un processus qui devient le processus central dont les objectifs sont primordiaux à atteindre, mais cela n’empêche pas les autres processus d’être visibles. L’une des exigences est de conserver la cohérence de toute l’entreprise. Nous définissons la cohérence par deux facteurs : l’unité d’objectif et la compatibilité entre les flux d’information et de connaissances dans l’entreprise. Les conditions de cohérence sont appliquées dans le cas d’une entreprise industrielle sur les modèles de trois processus : le SCM, le PLM et le CRM. Les gains organisationnels sont de permettre une vision globale des étapes et des ressources nécessaires à chaque processus, de distinguer les interfaces et les échanges d’informations entre processus et de capitaliser les connaissances sur la construction, l’utilisation et l’amélioration de modèles. / Enterprise Managers have two important objectives: anticipating the enterprise evolution and mastering its transformation. As a consequence, different process models are available in research papers. But it is difficult to choose between available models and prove that the selected model can improve the enterprise performances. We propose a unified modelling methodology enhancing the models suitability and preserving the enterprise coherency. The first step of our methodology is to obtain a components list for each studied model and to provide a clear definition for each component. The second step is to clarify the syntactic rules that allow building the model. The model components have to be arranged according to a specific order to form a meaningful model. Process models validation is based on a Functional Analysis approach that acts as a guide in building process models. We focus our theoretical study on three processes: the Supply Chain Management (SCM), the Product Lifecycle Management (PLM) and the Customer Relationship Management (CRM). The four enterprise sub-systems are represented: The Decision Subsystem (through the finalities of each process), the Operations Sub-system (which operations are depicted in the SCM process), the Information Sub-system (represented by the information flow in the PLM process) and the Knowledge Sub-system (the knowledge flow in each processes is identified). The result of using our modelling methodology depends of the maturity of the models. If the process possesses different types of models, our methodology lists all the possible modelling objectives which facilitate the manager choice. If the process has few models, our methodology permits building a model depicting the process steps, its resources, its actors and the exchanged flows. The results of this theoretical study are evaluating existing SCM models, building new PLM models and sorting CRM models according to their aim into separate categories. On the field, the enterprise organisation is focused on one central process (such as the SCM, the PLM or the CRM process), but the other processes are clearly visible. The enterprise managers have more than one model to master. The major constraint is to preserve the enterprise coherency. The coherency is obtained through the alignment of the models’ objectives and the compatibility between information and knowledge flows. These two coherency factors are realised in all the phases of the model lifecycle: building the model, initializing it in the enterprise, making it fully operational and improving it. Applied with an industrial partner, our coherency conditions bring considerable gains: it provides a detailed view of three important processes in the enterprise (the SCM, the PLM and the CRM), it identifies the interfaces and the information exchange between processes and it allows capitalising the knowledge on building, using and improving models. Our research subject focused on building and validating process models and enhancing coherency conditions leads to numerous perspectives. The future developments are to apply the modelling methodology on other enterprise processes and to develop a Knowledge System realising models coherency.

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