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Choix du prix et du délai de livraison dans une chaîne logistique avec une demande endogène sensible au délai de livraison et au prix / Pricing decision and lead time quotation in supply chains with an endogenous demand sensitive to lead time and priceAlbana, Abduh-Sayid 26 January 2018 (has links)
Parallèlement au prix, le délai de livraison est un facteur clé de compétitivité pour les entreprises. De plus les entreprises sont plus que jamais obligées de respecter ce délai promis. La combinaison du choix du prix et du délai promis implique de nouveaux compromis et offre de nombreuses perspectives. Un délai plus court peut entraîner une augmentation de la demande, mais augmente également le risque de livraison tardive et donc décourager les clients. A contrario un délai plus long ou un prix plus élevé entraîne généralement une baisse de la demande. Or malgré le rôle stratégique conjoint du prix et des délais et leurs impacts sur la demande, dans la littérature en gestion des opérations on suppose très généralement une demande exogène (fixée a priori) même si la conception de la chaîne impacte fortement les délais (localisation des sites, positionnement des stocks,..) et donc la demande. Nous nous sommes donc intéressés à ces choix de fixation des délais promis et du prix dans un contexte de demande endogène.La littérature traitant du choix du délai et du prix sous demande endogène a principalement considéré un contexte de fabrication à la commande (Make to Order). Un papier fondateur de Palaka et al en 1998 a présenté cette problématique avec une modélisation de l’entreprise par une file d’attente M/M/1 et nos travaux se placent dans la suite de ce travail. Notre revue de la littérature a permis d'identifier de nouvelles perspectives et nous proposons trois extensions dans cette thèse.Dans notre première contribution, en utilisant le cadre de Palaka et al, nous considérons que le coût de production est une fonction décroissante du délai. Dans tous les articles publiés dans ce contexte, le coût de production unitaire a été supposé constant. Pourtant en pratique, le coût de production unitaire dépend du délai promis, l'entreprise pouvant mieux gérer le processus de production et réduire les coûts de production en proposant des délais plus longs aux clients.Dans la deuxième contribution, nous considérons toujours le cadre de Palaka et al, mais modélisons l'entreprise comme une file d'attente M/M/1/K, pour laquelle la demande est donc rejetée s'il y a déjà K clients dans le système. Dans la littérature issue du travail de Palaka seule la file d'attente M/M/1 a été utilisée, ce qui signifie que tous les clients sont acceptés, ce qui peut entraîner de longues durées de séjour dans le système. Notre idée est basée sur le fait que rejeter certains clients, même si cela peut apparaitre dans un premier temps comme une perte de demande, pourrait aider à proposer un délai plus court pour les clients acceptés, et finalement conduire à une demande et donc un profit plus élevé.Dans la troisième contribution nous étudions un nouveau cadre pour le problème du délai et du prix en fonction de la demande endogène, en modélisant une chaîne logistique composée de deux étapes de production, modélisée par un réseau de files d’attente tandem (M/M/1-M/M/1). Dans la littérature avec ce cadre multi-entreprise, tous les articles ont considéré qu'un seul acteur avait des opérations de production, l'autre acteur ayant un délai nul. Nous avons étudié les scénarios centralisés et décentralisés.Pour chacun des nouveaux problèmes nous avons proposé des formulations maximisant le profit composé du revenu diminué des coûts de production, de stockage et pénalité de retard, et fourni des résolutions optimales, analytiques ou numériques. Ces résolutions nous ont amenés à démontrer de nouveaux résultats (retard moyen dans une M/M/1/K ; condition pour que des contraintes de service locales permettent d’assurer une contrainte de service globale dans un système en tandem). Nous avons mené des expériences numériques pour voir l’influence des différents paramètres. / Along with the price, the delivery lead time has become a key factor of competitiveness for companies and an important purchase criterion for many customers. Nowadays, firms are more than ever obliged to meet their quoted lead time, which is the delivery lead time announced to the customers. The combination of pricing and lead time quotation implies new trade-offs and offers opportunities for many insights. For instance, on the one hand, a shorter quoted lead time can lead to an increase in the demand but also increases the risk of late delivery and thus may affect the firm’s reputation and deter future customers. On the other hand, a longer quoted lead time or a higher price generally yields a lower demand. Despite the strategic role of joint pricing and lead time quotation decisions and their impacts on demand, in the operations management literature an exogenous demand (a priory a known demand) is generally used in supply chain models, even if the design of the supply chain has a strong impact on lead times (i.e., sites location, inventory position, etc.) and thus affects the demand. Therefore, we are interested in the lead time quotation and pricing decisions in a context of endogenous demand (i.e., demand sensitive to price and quoted lead time).The literature dealing with pricing and lead time quotation under an endogenous demand mainly considered a make to order (MTO) context. A pioneer paper, Palaka et al. (1998), investigated this issue by modeling the company as an M/M/1 queue, and our work follows their footsteps. Our review of the literature allowed to identify new perspectives for this problem, which led to three main contributions in this thesis.In our first contribution, using Palaka et al.’s framework, we consider the unit production cost to be a decreasing function in quoted lead time. In most published papers, the unit production cost was assumed to be constant. In practice, the unit production cost generally depends on the quoted lead time. Indeed, the firm can manage better the production process and reduce the production cost by quoting longer lead time to the customers.In the second contribution, we still consider Palaka et al.’s framework but model the firm as an M/M/1/K queue, for which demand is rejected if there are already K customers in the system. In the literature on single firm setting following Palaka et al.’s research, only the M/M/1 queue was used, i.e., where all customers are accepted, which might lead to long sojourn times in the system. Our idea is based on the fact that rejecting some customers, might help to quote shorter lead time for the accepted ones, which might finally lead to a higher profitability, even if in the first glance we lose some demand.In the third contribution, we study a new framework for the lead time quotation and pricing problem under endogenous demand as we model the supply chain by two production stages in a tandem queue (M/M/1-M/M/1). In the literature with multi-firm setting, all papers considered that only one actor has production operations and the other actor has zero lead time. We investigated both the centralized and decentralized decision settings.For each problem studied, we formulated a profit-maximization model, where the profit consists of a revenue minus the production, storage and lateness penalty costs, and provides the optimum result (analytically or numerically). These resolutions led us to demonstrate new theoretical results (such as the expected lateness in an M/M/1/K, and the sufficient condition required to satisfy the global service constraint in a tandem queue by only satisfying the local service constraints). We also conducted numerical experiments and derived managerial insights.
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Sur la prise en compte de la qualité environnementale des produits dans la conception des chaines logistiques vertes / On the design of green supply chainsNouira, Imen 20 September 2013 (has links)
Les enjeux environnementaux impactent de plus en plus le comportement des clients ainsi que les stratégies des entreprises. Dans ce contexte, l’optimisation de la chaine logistique en tenant compte des questions environnementales devient un enjeu critique. Dans cette thèse nous nous intéressons à cette problématique. Une originalité de ce travail est de montrer que les décisions prises lors de la conception d’une chaine (localisation des sites, choix des processus de production, de transport,…) ont une influence sur la qualité environnementale d’un produit perçue par les clients, et influent donc sur le niveau de la demande et/ou prix de ces produits. La demande et le prix ne sont plus des variables exogènes comme pratiquement toujours considéré dans les travaux existants, mais bien des variables endogènes. Dans cette thèse nous proposons alors des modèles d’optimisation des activités logistiques en tenant compte de la qualité environnementale des produits élaborés et des préférences clients. Nous montrons grâce à des expérimentations sur un cas d’étude du secteur de textile, la pertinence de la considération de la qualité environnementale des produits dans les modèles d’optimisation des activités logistiques. / Environmental concerns are increasingly impacting customers’ behavior as well as companies’ strategies. In this context, optimizing the supply chain with environmental considerations is becoming a critical issue. In this thesis we focus on this issue. An originality of our work is to show that supply chain design decisions (facility location, choice of production processes, transportation modes, etc.) impact the environmental quality of a product and therefore affect the level of its demand and / or its selling price. Demand and price are no longer considered as exogenous variables as often done in supply chain optimization existing works, but rather as endogenous variables. In this work we propose a set of supply chain optimization models that take into account the product environmental quality and customers’ preferences towards product environmental quality. Based on a case study from the textile sector, we show the relevance of considering the products’ environmental quality in supply chain optimization models.
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