La planification des opérations forestières est une tâche complexe. Elle nécessite la prise en compte de plusieurs facteurs et la collaboration des différents intervenants. Plusieurs modèles d’optimisation mathématiques ont été développés pour soutenir les entreprises forestières dans leur processus de prise de décisions. Bien que bénéfiques et utiles, ces modèles demeurent peu implantés dans la pratique. La planification est, généralement, faite d'une manière intuitive basée sur les connaissances et l'expérience des intervenants. Cela amène à supposer que ces modèles ne prennent pas pleinement en considération certains facteurs importants comme la qualité des données et des informations ainsi que leurs disponibilités. Par ailleurs, la gestion des connaissances a été proposée comme assise pour améliorer la performance du processus de planification. En effet, elle permet à l'entreprise de mieux tirer profit des données disponibles pour la planification. L'objectif de ce projet est d'aider les entreprises forestières à intégrer les modèles mathématiques dans leur processus de prise de décisions pour améliorer la qualité des décisions prises. Il s'agit, en effet, de développer un modèle mathématique qui reflète le processus de planification des approvisionnements et qui couvre les besoins d'une entreprise forestière québécoise. Un second objectif consiste à mesurer l'impact d'une meilleure connaissance (précision) des inventaires forestiers sur la qualité des décisions. Une comparaison entre deux modèles d’optimisation existants et une cartographie du processus de planification d’une entreprise forestière Québécoise a été réalisée. Sur la base de cette comparaison, un modèle d'optimisation adapté a été développé. Par la suite, le modèle a été utilisé pour simuler l'impact d'une meilleure précision des inventaires forestiers sur le profit de l’entreprise partenaire. Des taux d’imprécision de 5%, 10%, 20% et 30% ont été évalués et comparés au cas où les données précises étaient connues dès le départ plutôt qu’en cours d’opérations. Les résultats de la comparaison des modèles mathématique avec les cartographies de gestion des connaissances ont démontré plusieurs écarts. Ceci a permis d'obtenir les composantes du modèle mathématique développé qui reflète le processus industriel de planification des approvisionnements. Finalement, les résultats de l’expérimentation indiquent qu’une amélioration de la précision des inventaires de 30% résulterait en une augmentation du profit de 7%. / Wood procurement planning is a complex activity that requires collaboration between various actors. There have been several mathematical models formulated to help practitioners in the decision making process. But, only a few of these models are actually applied in practice. Planning is still done manually, based on experience and the sum of several individuals’ knowledge within the procurement department. One possible reason is that most models do not account for important factors related to data quality, information availability, and knowledge sharing within forest companies. Knowledge management has been proposed as a way to improve the performance of the planning process. Indeed, it enables companies to understand the information and knowledge required for planning. The objective of this project is to help forestry companies integrate optimization models to improve the planning process and the decisions quality. In fact, we aim to develop a mathematical model that depicts the industrial planning process. Finally, we want to determine the impact of better knowledge on planning decisions quality. First, a comparison between two existing mathematical models and the industrial process of a specific forestry company represented by Knowledge management mapping was done. Then, through this comparison, we developed a new mathematical model for procurement planning. Finally, this model has been used to evaluate the profit of improving the accuracy of the forestry inventory data. In order to do so, we compared the plan developed using accurate inventory data (obtained from the beginning of the planning horizon) with the plan adjusted monthly based on the accurate data. The comparison of the models with the industrials process showed that the gap between them is important. The differences measured were used in the development of the new mathematical model. This model reflects the industrial process. It has been used to determine the profit of a better accuracy inventory data. We found an important profit increase equal to 7% through improving the accuracy inventory data of 30%.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:LACETR/oai:collectionscanada.gc.ca:QQLA.2014/30447 |
| Date | 04 1900 |
| Creators | Tilouche, Shaïma |
| Contributors | Lebel, Luc, Beaudoin, Daniel |
| Publisher | Université Laval |
| Source Sets | Library and Archives Canada ETDs Repository / Centre d'archives des thèses électroniques de Bibliothèque et Archives Canada |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation |
| Format | application/pdf |
| Rights | © Shaïma Tilouche, 2014 |
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