Dans cette thèse, nous nous sommes intéressés au mode d'exploitation de la demande prévisionnelle pour le pilotage des flux amont dans un contexte de production de masse de produits fortement diversifiés et de dispersion géographique des unités de production. Lorsque l'information prévisionnelle est mal exploitée, des phénomènes, similaires à l'effet coup de fouet connu en chaîne logistique aval, apparaissent en chaîne logistique amont altérant durablement sa performance. Dans le but de contrer certains des mécanismes à l'origine de ces phénomènes, nous avons proposé une adaptation de la MRP permettant d'exploiter au mieux l'information prévisionnelle. L'adaptation de la MRP repose sur une méthode de calcul des besoins basée sur l'exploitation statistique des nomenclatures de planification et la diffusion d'informations sur les niveaux de recomplètement le long de la chaîne logistique amont. Cette approche a été testée avec succès sur plusieurs cas d'application dans l'industrie automobile

Une chaîne logistique est composée d'entreprises fabriquant et distribuant des produits aux consommateurs. En modélisant chacune de ses entreprises comme un agent intelligent, nous étudions l'effet "coup de fouet" (Bullwhip effect) qui s'y propage. Cet effet est une amplification de la variabilité de la demande lorsque l'on s'éloigne du client final. On peut aussi voir ce phénomène comme un cas particulier de fluctuations des flux dans un système distribué. Ces fluctuations réduisent l'efficacité de la chaîne logistique, principalement du fait de l'élévation des niveaux d'inventaire et de la réduction de l'agilité. On estime que ce phénomène coûterait de 40 à 60 millions USD pour une papetière de 300 kilotonnes.<br /> <br />L'effet coup de fouet étant provoqué par un manque de coordination entre les agents, nous proposons deux principes qui doivent inspirer tout mécanisme de coordination, à savoir : (i) commander ce que l'on nous commande élimine l'effet coup de fouet mais ne gère pas les inventaires, et (ii) les entreprises ne devraient réagir qu'une seule fois à chaque changement dans la consommation du marché. Afin de valider ces deux principes, nous simulons une chaîne logistique forestière appelée le Jeu du Bois Québécois. Ce jeu permet d'enseigner ce qu'est l'effet coup de fouet. Chaque joueur-entreprise y est modélisé par un agent intelligent appliquant une stratégie donnée pour passer ses commandes. À cet effet, nous avons conçu deux stratégies suivant nos deux principes.<br /><br />Dans un premier temps, nous comparons expérimentalement l'efficacité de ces deux stratégies avec cinq autres stratégies. Nous supposons ici que la chaîne logistique est homogène, c'est-à-dire que toutes ses entreprises utilisent la même stratégie de commande. Nous vérifions ainsi que nos deux mécanismes de coordination, implémentés sous la forme de stratégies, sont efficaces pour la chaîne logistique dans son ensemble.<br /><br />Dans un second temps, nous cessons de supposer la chaîne homogène pour faire davantage de simulations nous permettant de construire un jeu. En analysant ce jeu avec la Théorie de Jeux, nous vérifions que les entreprises n'ont pas intérêt d'arrêter unilatéralement d'utiliser nos deux mécanismes de coordination (équilibre de Nash).

Dans cette thèse, nous nous sommes intéressés au mode d’exploitation de la demande prévisionnelle pour le pilotage des flux amont dans un contexte de production de masse de produits fortement diversifiés et de dispersion géographique des unités de production. Lorsque l’information prévisionnelle est mal exploitée, des phénomènes, similaires à l’effet coup de fouet connu en chaîne logistique aval, apparaissent en chaîne logistique amont altérant durablement sa performance. Dans le but de contrer certains des mécanismes à l’origine de ces phénomènes, nous avons proposé une adaptation de la MRP permettant d’exploiter au mieux l’information prévisionnelle. L’adaptation de la MRP repose sur une méthode de calcul des besoins basée sur l’exploitation statistique des nomenclatures de planification et la diffusion d’informations sur les niveaux de recomplètement le long de la chaîne logistique amont. Cette approche a été testée avec succès sur plusieurs cas d’application dans l’industrie automobile / In this PhD dissertation, we investigated the way of exploiting the demand forecasts for the upstream flow management in a context of mass production of highly diverse products and of geographical dispersion of the production units. When the forecasts are poorly exploited, phenomena similar to the well-known bullwhip effect in the downstream supply chain appear in the upstream supply chain altering permanently its performances. In order to counter some of the mechanisms underlying these phenomena, we proposed an adaptation of the MRP to perform the exploitation of the forecasted demand. The adaptation of the MRP is based on a calculation method that uses the planning BOM for calculating and transmitting replenishment levels along the upstream supply chain. This approach has been successfully tested on several application studies in the automotive industry