Titre de l'écran-titre (visionné le 5 septembre 2023) / Les entreprises forestières déploient beaucoup d'effort pour optimiser le processus de planification de leurs activités afin de devenir plus efficaces. Cependant, pour utiliser les avancées technologiques à leur plein potentiel, il est nécessaire d'avoir une planification de la production adaptée aux besoins du marché et qui tienne compte de toutes les contraintes. Au Québec, environ 92% des forêts sont publiques, c'est-à-dire qu'elles sont gérées par l'État. Le gouvernement répartit les peuplements forestiers entre les différentes entreprises exploitantes et leur fourni des informations sur la ressource attribuée. Les entreprises ont ensuite la responsabilité de planifier leurs activités de récolte. L'exercice consiste principalement à décider du moment de la récolte et à associer les peuplements à la bonne usine de transformation. Or, les données utilisées pour ce type de décision ne sont pas assez précises, ce qui constitue une source constante d'incertitude lorsqu'on tente de définir ce qui est disponible dans la forêt. Le manque de précision n'affecte pas seulement la planification de la récolte, mais aussi les activités de planification de chaque partie de la chaîne d'approvisionnement. Pour réduire l'impact sur l'efficacité globale, les entreprises auront tendance à conserver des niveaux élevés de stocks, malgré le coût que cela peut occasionner. Il existe également une absence de coordination entre l'opération de récolte et la production de produit du bois, en particulier le bois d'œuvre. Même s'il est techniquement possible d'ajuster la récolte du bois brut afin de répondre à la planification de la production de la scierie, cela peut être très coûteux pour l'équipe d'exploitation. De plus, malgré le fait que l'investissement dans une technologie d'acquisition de données ou un mécanisme de coordination puisse être considérable, le bénéfice d'un point de vue global a été prouvé. L'objectif de ce projet de thèse est de développer des outils de planification et de coordination qui puissent aider à prendre de meilleures décisions de transport et de production en situation d'incertitude. Pour atteindre un tel objectif, la première étape est de développer une méthode pour quantifier et classifier la qualité des données. Le résultat sera le point de départ pour modéliser et intégrer l'incertitude dans les activités de planification afin d'évaluer comment son inclusion peut affecter le système par rapport à celui où elle n'est pas prise en compte. Comme le projet de thèse est un système décentralisé, des mécanismes de coordination seront testés pour éviter que l'amélioration au début de la chaîne ne se dégrade entre les unités de la chaîne. Enfin, un cadre décisionnel combinera les résultats et servira d'aide à la prise de décision en présence de différents niveaux d'incertitude. La recherche se concentre sur un sujet relativement peu étudié dans la littérature, qui affecte toutes les entreprises forestières, l'incertitude des données décrivant la ressource. Il existe plusieurs causes de variation dans la chaîne d'approvisionnement forestière, mais l'incertitude générée par un manque de qualité des données peut être quantifiée et incluse dans le processus de planification. Peu de travaux se sont intéressé à telle approche. D'un point de vue pratique, le projet permettra de tester une stratégie de planification et de coordination qui donnera aux entreprises des lignes directrices pour mieux se préparer à l'incertitude et ainsi améliorer la performance de leur système. / Forest companies put a lot of effort to optimize the planning process of their activities to become more efficient. However, to use technological advancement to its full potential, it is necessary to have a production plan to prescribe the best strategy to harvest, transport, store, produce and distribute wood products while adapting to the market's needs. In Quebec, around 92% of the forests are public, which means they are managed by the state. The government allocates the forest stands between the different exploiting companies and gives them information about the assigned resource. The companies then have the responsibility to plan their harvesting activities. The exercise mainly consists in deciding when to harvest and associating the stands with the right sawmill. Still, the data used for this kind of decision are rarely precise, which induces a constant source of uncertainty when trying to define what is available in the forest. This will affect the harvesting and planning of every supply chain activity. To reduce the impact on overall efficiency, companies will tend to keep high levels of inventory despite the costs. There also exists an absence of coordination between the harvesting operation and the production of wood products, such as softwood lumber. Even if it is technically possible to harvest rough wood (in the form of trees) to conform to the sawmill production planning, it can be costly for the exploitation team to make the needed adjustments. The benefits of investing in data acquisition technologies or coordination mechanisms are not necessarily obvious to a company, yet, from a global point of view it has been demonstrated that the extra cost can be recovered with the right approach. The objective of the thesis is to develop planning and coordination tools that can help make better transport and production decisions under uncertainty. To achieve this goal, the first step is to develop a method to quantify and classify data quality. The result is then the starting point to model and integrates uncertainty into planning activities. This allows seeing how including it can affect the system compared to when it is not considered. Since the subject of the thesis is a decentralized system, coordination mechanisms are tested to prevent the improvement at the beginning of the chain from degrading between business units. Finally, a decision-making framework will combine the findings and act as support to make decisions when subject to different levels of uncertainty. The research focuses on a relatively little-studied topic in the literature, which affects all forest companies, the uncertainty of the data describing the resource. There are many causes for variation regarding the forest supply chain, but the uncertainty generated by a lack of data quality can be quantified and included in the planning process. In the practical sense, the project will allow testing planning and coordination strategies which will give companies guidelines to be better prepared for the uncertainty and thus improve their profitability.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:LAVAL/oai:corpus.ulaval.ca:20.500.11794/124264 |
| Date | 25 March 2024 |
| Creators | Simard, Vanessa |
| Contributors | Rönnqvist, Mikael, LeBel, Luc, Lehoux, Nadia |
| Source Sets | Université Laval |
| Language | English |
| Detected Language | French |
| Type | COAR1_1::Texte::Thèse::Thèse de doctorat |
| Format | 1 ressource en ligne (xiii, 131 pages), application/pdf |
| Rights | http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
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