Le pilotage de flux dans les chaînes logistiques représente un enjeu majeur pour les entreprises qui leur permet d'améliorer la qualité du service vis-à-vis des clients tout en réduisant les coûts. Plusieurs travaux s'intéressent à cette problématique en proposant des outils pour un meilleur pilotage. Cette thèse s'inscrit dans le cadre de ces travaux et a pour objectif de proposer de nouvelles politiques de pilotage de flux.<br />Dans la première partie de ce travail, nous avons effectué une synthèse des politiques existantes en mettant en évidence leurs similarités et leurs différences. Ceci nous a permis de proposer une classification de ces politiques en se basant sur le type de l'information disponible sur la demande, ce qui représente un outil d'aide au choix de la meilleure politique de pilotage dans un contexte industriel donné.<br />Dans la deuxième partie de ce travail, nous avons effectué une extension des politiques de gestion de stock classiques, basées sur une approche de renouvellement de la consommation, à des politiques basées sur une approche de pilotage par les besoins futurs, ces besoins étant exprimés sous forme de prévisions. Ceci nous a permis de développer des nouvelles politiques dynamiques de gestion de stock sur prévisions basées sur la notion d'incertitude prévisionnelle. Nous avons également effectué une étude numérique comparative de ces politiques qui met en valeur les bénéfices de l'utilisation des prévisions de la demande dans le pilotage de flux. Par ailleurs, nous avons analysé les équivalences qui existent entre les différentes politiques de pilotage de flux, traitées dans le cadre de cette thèse, ce qui nous a permis de donner une vision globale plus cohérente de ces politiques et de mettre en exergue les relations qui existent entre elles.
Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00275292 |
Date | 30 November 2005 |
Creators | Babai, Mohamed Zied |
Publisher | Ecole Centrale Paris |
Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
Language | French |
Detected Language | French |
Type | PhD thesis |
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