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A multi-criteria decision support system using knowledge management and project life cycle approach : application to humanitarian supply chain management / La conception et l’implémentation d’un outil d’aide a la décision multicritères intégrant les concepts de la gestion des connaissances et du cycle de vie : application de la chaîne d'approvisionnement humanitaire

Saksrisathaporn, Krittiya 25 September 2015 (has links)
Cette thèse vise à contribuer à la compréhension des cycle de vie d’une opération humanitaire (HOLC). Gestion de la chaîne d'approvisionnement humanitaire (HSCM) dans un contexte de mise en perspective et dans l’objectif de proposer un modèle décisionnel qui s'applique aux phases de HOLC lors d’une situation réelle. Cela inclut la mise en oeuvre du modèle proposé pour concevoir et développer un outil d'aide à la décision afin d'améliorer les performances de la logistique humanitaire tant dans les opérations de secours nationaux qu’internationaux.Cette recherche est divisée en trois phases. La première partie vise à présenter le sens de l'étude ; la zone de recherche prise en compte pour la gestion de la chaîne d'approvisionnement (SCM) doit être clairement définie. La première phase consiste à clarifier et définir le HSCM HL, la gestion de la chaîne d'approvisionnement commerciale (CSCM) et le SCM, ainsi que la relation entre ces différents éléments. La gestion du cycle de vie du projet (PLCM) et les différentes approches sont également présentés. La compréhension de la différence entre la gestion du cycle de vie du projet (PLM) et la PLCM est également nécessaire, cela ne peut être abordé dans la phase de cycle de vie de l'opération humanitaire. De plus, les modèles Multiple-Criteria Decision Making (MCDM) et l’aide à la décision concernant le HL sont analysés pour établir le fossé existant en matière de recherche. Les approches MCDM qui mettent en oeuvre le système d'aide à la décision (DSS) et la manière dont le MAS a été utilisé dans le contexte HSCM sont étudiées.La deuxième phase consiste en la proposition d’un modèle décisionnel fondé sur l’approche MCDM à l'appui de la décision du décideur avant qu'il/elle prenne des mesures. Ce modèle prévoit le classement des alternatives concernant l'entrepôt, le fournisseur et le transport au cours des phases de HOLC. Le modèle décisionnel proposé est réalisée en 3 scénarios. I. La décision en 4phases HOLC – opération de secours internationale de la Croix-Rouge Française (CRF). II. La décision en3phases HOLC – opération nationale dela Croix-Rouge thaïlandaise (TRC). III. La décision au niveau de la phase de réponse HOLC – opération internationale du TRC dans quatre pays. Dans cette phase, le scénario I et II sont réalisés étape par étape au travers de calculs numériques et formules mathématiques. Le scénario III sera présenté dans la troisième phase. Pour établir trois scénarios, les données internes recueillies lors des entretiens avec le chef de la logistique de la Croix-Rouge Française, et le vice-président de la fondation de la Coix-Rouge thaïlandaise, seront utilisées. Les données externes proviennent de chercheurs qui sont des experts dans le domaine HL ou le champ du HSCM, de la littérature, et de sources issues des organismes humanitaires (documents d’ateliers, rapports, informations publiées sur leurs sites officiels).Dans la troisième phase, une application Internet multi-critères (decision support system MCDSS WB) mettant en oeuvre le modèle proposé est élaborée. Afin d'atteindre une décision appropriée en temps réel, le WB-MCDSS est développé sur la base d’un protocole client-serveur et est simple à utiliser. Le dernier mais non le moindre ; une application de validation du modèle est réalisée à l'aide de l'approche de l'analyse de sensibilité. / This thesis aims to contribute to the understanding of HOLC in context of the HSCM and to propose a decision model which applies to the phases of HOLC the decision making regarding a real situation . This include the implementation of the proposed model to design and develop a decision support tool in order to improve the performance of humanitarian logistics in both national and international relief operations.This research is divided into three phases; the first phase is to clarify and define HL among HSCM, commercial supply chain management (CSCM) and SCM and their relationship. Project Life Cycle Management (PLCM) approaches are also presented. The difference between project life cycle management (PLM) and PLCM is also required to distinguish a clear understanding which can be addressed in the phase of humanitarian operation life cycle. Additionally, the literature of Multiple-Criteria Decision Making (MCDM) models and existing decision aid system for HL are analyzed to establish the research gap. The MCDM approaches which implement the decision support system (DSS) and lastly how DSS has been used in the HSCM context.The second phase is to propose a decision model based on MCDM approaches to support the decision of the decision maker before he/she takes action. This model provides the ranking alternatives to warehouse, supplier and transportation over the phases of HOLC. The proposed decision model is conducted in 3 scenarios; I. The decision in 4-phase HOLC, international relief operation of French Red Cross (FRC). II. The decision on 3-phase HOLC, national operation by the Thai Red Cross (TRC). III. The decision on response phase HOLC, international operation by the FRC in four countries. In this phase, the scenario I and II are performed step by step though numerical calculation and mathematical formulas. The scenario III will be presented in the third phase.In the third phase, an application of web-based multi-criteria decision support system (WB-MCDSS) which implement the proposed model is developed. The web-based multi-criteria decision support system is developed based on the integration of analytical hierarchy process (AHP) and TOPSIS approaches. In order to achieve an appropriate decision in a real time response, the WB-MCDSS is developed based on server-client protocol and is simple to operate. Last but not least, a validation application of the model is performed using the sensitivity analysis approach.

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