Nouvelle approche pour la résolution des problèmes de synchronisation du supply chain appliqués à l'industrie agroalimentaire

21/10/2017
Publication REE REE 2005-2
OAI : oai:www.see.asso.fr:1301:2005-2:20563
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Nouvelle approche pour la résolution des problèmes de synchronisation du supply chain appliqués à l'industrie agroalimentaire

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Dossier LOGISTIQUE ET TRANSPORT (2) Nouvelle approche pour la résolution des m problèmes de synchronisation m Ir du supply chain appliqués à l'industrie agroalimentaire Mots clés Supply chainmanagement, Ordonnancement, Agroalimentaire, Algonthme génétique Par Sana KOUBAAKAMOUN, Slim HAMMADI, Pierre BORNE Ecole Centrale de Lille, LAGIS - Villeneuve dascq Dans cet article, nous mettons en valeur l'importance du supply chain management, en particulier pour les industries agroalimentaires. Dans ce cadre, nous analysons et nous résolvons, par une approche originale basée sur les algorithmes évolutionnistes, un problème très important, celui de la synchronisation entre le poste de condition- nement et la distribution. Introduction La complexité croissante de l'environnement économique des entreprises industrielles, due à la glo- balisation des échanges, l'intensification de la concur- rence, l'élargissement des gammes de produits... font que l'organisation logistique est devenue une préoccupa- tion stratégique pour les entreprises. C'est en effet, à cette fonction qu'il revient "de maîtriser les flux phy- siques et d'informations pour faire parvenir, au moindre coût, une quantité de produit, à l'endroit et au moment où la demande existe ". Dans les entreprises agro-alimentaires ce rôle est d'autant plus crucial que : d'une part, les coûts logistiques représentent une part non négligeable de leur chiffre d'affaire et constituent l'une des rares sources de gain de pro- ductivité [GAR 011, d'autre part, les contraintes spécifiques qui pèsent sur ce secteur, liées notamment au caractère péris- sable des produits, aux incertitudes sur les matières premières agricoles, à la saisonnalité... renforcent le besoin d'une chaîne logistique maîtrisée. c Cette quête de la performance logistique amène les entreprises agro-ahmentaires (en particulier) à redéfinir leur organisation logistique par une nouvelle cartogra- phie des moyens physiques : entrepôts, usines, plates- formes, tournées de collecte ou de livraison... Cette reconfiguration s'accompagne souvent de nou- velles techniques d'organisation dites du « Supply Chain n Management » (SCM) c E S S NT/EL SYNOPSIS Pour faire face aux défis de la globalisation, les entreprises, en particulier les industries agro-alimentaires, sont emmenées à améliorer lagestion de leurs chaîneslogistiques Danscet article, nousanalysons,dansle cadredes industriesagroalimentaires,un des problèmes les plus important du Supply chain management (SCM) : il s'agit de synchroniser la production et la distribution dans le but de gérer à temps les ordres des clients et ceci en considérantà la fois les contraintes de la productionet ceux de la distribution. Pour résoudre ce problème, nous proposons une approchebaséesur les algorithmes évolutionnistes. Improving supply chain managementis very importantto face the globalisation challenges especially for agro-foodindustries.In this article, we analyse one of the problems of Supply Chain Management(SCM)which is to synchronzeproductionand distri- bution function. Our objective is to manage at time customers orderswhile considering the constraintsof the productionandthose of the distribution,in the agro-foodindustry.Toresolvethis problem, we proposeanevolutionistalgorithmbasedapproach. REE No 2 Féviiet 200 Dossier LOGISTIQUE ET TRANSPORT (2) FluxPhysiques 7rov,eo Der.r4o Fournisseurs A P V I Direction A P V ,-- v '-- ffifM'TCM O - Fluxd'Informations __--._- A Acliat P Piuduttiuti V Ftgure 1. Fliix ph,siqties etfliix d'iiiforiiiatiotis. t Il 1 - Pl - -10, Ei- it -77 lt 1-777 1 1777 In 1 CHAINE LOGISTI,QUE 1 - - " > Figure 2. Challie logistiqbie des activités. 2. Supply Chain Management Le SCM vise à réduire les cycles de fabrication des produits, à réduire les niveaux de stocks (matières pre- mières, produits semi-finis et finis), à fluidifier les flux d'informations, à supprimer les goulots d'étranglement - internes et externes - et à assurer une livraison fiable, rapi- de, au bon moment et au bon endroit, aux clients (figure 1). Mais elle a aussi pour but d'augmenter la rentabilité de l'entreprise en la rendant plus réactive et efficace. En effet, la mondialisation conjuguée à l'instabilité des marchés suppose que les entreprises disposent d'une forte capacité de réactivité et d'adaptation sans pour autant dégrader leur niveau de performance global. Cela implique de redéfinir l'entreprise non seulement par rapport à sa structure d'organisation et à ses modes de fonctionnement, mais aussi par rapport aux acteurs externes qui agissent avec et sur elle. Or, les entreprises, en particulier celles du secteur agro-alimentaire, ont encore une vision fragmentée de ces flux et de leurs interactions. Cette vision contribue à la recherche d'optima locaux sans chercher à connaître et à faciliter leurs contributions respectives à l'atteinte d'un optimum global. Une analyse de l'activité globale à partir des flux qui la composent (figure 2) permet de placer le facteur temps au coeur de la problématique et par là même de réagir et/ou visualiser rapidement les résultats de décisions dans un contexte de volatilité croissante des marchés. C'est de la bonne articulation, coordination ou synchronisation de ces flux que traite le SCM, depuis la prise en compte des objectifs stratégiques jusqu'à l'évaluation de leurs impacts dans la mise en oeuvre. 3. Choix de la problématique Le développement du SCM et des réflexions autour de sa mise en place en Europe est fortement imprégné des premières expériences nord-américaines. Sur le plan académique, ce développement est aujour- d'hui caractérisé par l'apparition de thèmes de recherche à l'intersection des préoccupations des entreprises et du prolongement de la pensée sur la réorganisation de leurs activités. L'une de ces préoccupations est la synchronisation entre la production et la distribution dans le but de gérer à temps les commandes formulées par les clients en respectant à la fois les contraintes de la production et celles de la distribution. Etant donnés : . un ensemble de nk commandes ejk regroupées selon des tournées de distribution Tk (k indice de la tournée) et des contraintes de temps liées aux délais de livraison dlivk et aux retards éventuelles Rk de la flotte de camions, . un objectif de production à réaliser défini en termes de quantité à produire [qijk, i E I J corres- REE No 2 Février 2005 Nouvelle approche pour la résolution des problèmes de synchronisation du supply chain... pondant à des produits finis, et des contraintes de changement d'outils coirespondant à la somme des durées des opérations de nettoyage, notée S DNicn b et g e I avec (DNig # DNgi), lors du condition- nement du produit fini, Il s'agit donc de déterminer l'ordre dans lequel il faut effectuer le plan de production, associé au poste de conditionnement, défini par l'ensemble d'opérations à ordonnancer (figure 3) : Ordo =/0p, /'E//, (i référence du produit fini correspondant), de façon à satisfaire les contraintes de changement d'outils, les contraintes de délais de livraison et les contraintes particulières de l'industrie agroalimentaire telle que la péremption des produits finis [2]. Pustfdp('oit ditioiui Piiietit ·Illi'illIlIeS W et duprorpsxus dit I)l oces" I's dp production (Op Qi' \ w ... n. 7ere -.,'.' -'- " ---.-'.-') IF, - 1 1 ! -- 1- as .4 1iîu- i i!1it F) f) ft de Disftibuhot) rHrtard drs 'anuon Rkt ('olitiaiiites Pt (Operatiuns de Netuyage, Delai de Linaisun) Figarre 3. Ordoiinaiiceineiit des contraintes. Comme il existe toujours des paramètres incertains et/ou qu'on ne peut pas maîtriser, et qui rendent la tâche de modélisation très complexe sans pour autant aboutir à un modèle commode et pratique, nous supposerons que : . Nous disposons d'un vecteur dynamique indiquant à chaque instant, pour chaque camion, associé à une tournée, son retard. Cette hypothèse a pour but de tenir compte des éventuelles perturbations de la disponibilité. . Les commandes considérées, sur l'horizon de planification, sont toutes des commandes fermes confirmées par les clients. C'est-à-dire que lors de l'ordonnancement, nous n'avons pas d'autres commandes qui parviennent à l'atelier. Sur le plan pratique, cela suppose l'existence de partenariats entre l'industriel et ses clients suivant les principes de la Supply Chain Management. 4. Formulation mathématique 1 Il s'agit de minimiser, à la fois, la durée totale des opérations de nettoyage notée DN et le retard total de livraison noté RT. Pour une tournée, le retard engendré est : 1 Rtiv =maxlc) llinaxel Rliv k \ A \ / (// Il IEl 1, Ifk Avec : lilclxdiji est la date de fin de production effective des iEl commandes de la tournée. lsjsr3 dlivk - = DTk)la date de fin de production souhaitée ou encore la date d'expédition souhaitée. Cette dernière dépend de la date statique de livraison souhaitée dlivk et de la durée dynamique de la tournée Rk + DTk' Le retard total est donc : ri') RT = max O,'LRlivk k=l La durée de nettoyage totale est : ZD DNT = inax 01 Y4 DN im i,e 1 i - 0- 0 --- 0 - -20-0 200-1 0-- P7 0 0 0 0 0 0 0 0 200 0 0 0 PB 0 0 0 200 0 100 100 250 250- 150 150 100 Pg 200 200 200 200 200 0 0 0 0 0 0 0 Plu 0 0 0 0 0 0 0 300 200 300 200 200 Date de 10/05 - 13l 5 11/05- 12 : 00 11/05 - 17 : 30 12105 - 10 : 45 livraison Durée 45 30 50 25 en min Tableati 1. Qunntités coiiiiiiandées, dates de livraisoi et durée moyenne de chaque tournée. Le tableau 2 suivant représente les retards estimés de la flotte des camions, pour chaque tour. Tour 1 Tour 2 Tour3 Tour 4 Retard(min) 15 30 25 20 Tableaii 2. Retards de la flotte de caiiiioiis pour chaque tournée. Les durées des opérations de nettoyage entre les diffé- rentes variétés de yaourts sont résumées dans le tableau 3. Pour simuler cet exemple, nous avons considéré les paramètres suivants : probabilité de mutation 0,07, probabilité de croisement 0,9 et 200 le nombre maximal d'individus pour une génération (figure 4). Ces simulations montrent l'intérêt du codage par groupe de tailles variables. En effet, en ne considérant que l'exemple de ces 3 familles 7, 8 et 9 qui ont des schémas de codage dif- férents, nous remarquons (figure 4) qu'elles convergent toutes vers la même valeur moyenne du critère global. Ainsi, le CGTV permet de mieux explorer l'ensemble des solutions données par les différentes familles et puis de les comparer entre elles : la meilleure solution est la meilleure parmi l'ensemble des meilleures solutions relatives à chaque famille. REE No 2 Février 2005 Nouvelle approche pour la résolution des problèmes de synchronisation du supply chain... 8. Conclusion Pl P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8 P9 P10 PI 0 10 0 10 0 0 10 0 10 0 P 20.-- 0 --10 0 -1-0- 2-0----30 0 50 40 P3 10 10 0 20 30 20 40 20 10 50 P4 20 20 10 0 30 20 30 10 0 50 Ps 30 50 20 40 -0- 10--- 0 -50 0 30-- P6 30 0 40 0 20 0 30 20 50 40 P7 50 50 0 20 30 20 0 40 30 40 P8 20 30 20 20 40 50 50 0 20 0 P9 50 40 40 50 30 20 20 30 0 50 Plo 50 50 20 30 60 40 20 50 40 0 Tableau 3. Durées des opérations de nettoyage des différentes variétés de yaourts. Dans cet article, nous avons essayé de mettre en valeur l'importance du supply chain management en particulier pour les industries agroalimentaires. Dans ce cadre, nous avons analysé un problème très important, celui de la synchronisation entre le poste de conditionnement et la distribution, et nous avons proposé une nouvelle approche basée sur les algorithmes évolutionnistes. Les résultats donnés par notre approche ont été très concluants et très encourageants du fait qu'ils montrent l'avantage du CGTV, qui donne un ensemble de bonnes solutions ayant des schémas de codage différents mais de performance moyenne globale égale, ce qui offre au déci- deur une souplesse de planification. Courbede Convergencedu Critére Globalde la Famille1 5000 48004P 4roo - 4400- 4200-- 4000-- 3800- 3600- 3400 3200 sooo 3000 n n n n n n n n W 0 20 40 GC 80 100 120 140 110 180 200 Généra2ions Générations Courbede Convergencedu Critére Globalde la Famille 5 5000- 4400- v v.& 4200-- 4000 4zoo ® moo-- A 2600 3400 v 3200 v 3000 sooo o 20 40 60 80 100 120 140 160 180 00 0 20 40 GO 30 100 120 140 160 180 200 Générations Courbede convergence du CritëreGlobalde la Famille 9 5000- 4800 4600 4400- 4200 4000- v v 1900- S600- 3400 2no 3000 3000 n n r T n n n n n o 20 40 60 80 100 120 1 10 160 isc 200 Gcnérattons Figvre 4. Cour-bes de conveyence du critère global des.liiiiiilles 7, 8 et 9. BHS Lqu3m Références [1] Garouri, E., Hammadi, S. et Borne P. 2001. " New Constraints of Agro-food Industry Scheduling Problem ", proceedings de IFDICON'2001, European Workshop on Intelligent Forecasting, Diagnosis and control, 24-28 juin, Santorini, Grèce. [2] Garouri, E., Hammadi, S. et Borne P. 2002. " A Cooperative Decision Support System for Multi-criteria Agro-food Scheduling Problem ", Proceeding de WAC'2002 World Automation Congrés 9-13 Juin Orland FL. USA. [3] Koubaa, S., Gargouri, E.et Hammadi, S.. 2004. " Evolutionist Algorithm for a Supply Chain Management in Agro-food Industries ", proceeding de ISC'04, 7-9 juin, Malaga, Espagne. [4] Lévy, G. 1994. " Algorithm/que combinatoire - méthodes constructives ", Paris, Dunod. [51 Mesghouni, K. 1999. " Appilcation des algorithmes évolu- tionnistes dans les problèmes d'optimisation en ordonnan- cement de la production ", thèse d'obtention du titre de maître de conférence soutenue à'USTL. [6] Potv ! n J.Y. 1996 " Genetic Algorithms for the Travelling Salesman Problem ", annales de recherche opérationnelle 63, p. 339 - 370. a 1..tié tl. r$ Sana Koubaa Kamoun est née e 01/08/79 à Tunis. Il obtint en 2003 un diplôme d'ingénieur en sciences appliquées et technologie, option informatique ndustriele et automatique (INSAT de Tunis, avec PFE Ecole Centrale de Lille) ainsi qu'un DEA automatique et informatique industrielle à l'EC - Lille. Actuellement il travaille à l'obtention d'un doctorat automatique et informatique industrielle dont le sujet est : Optimisation et métaheuristiques pour le supply chain management. Slim Hammadi : cf. REE n° 1 du mois de janvier 2005. Pierre Borne a obtenu le diplôme d'ingénieur de l'Institut Indus- triel du Nord ( ! DN)en 1968, le doctorat d'automatique de l'uni- versité de Lille en 1970 et le doctorat en sciences physiques en 1976. Auteur ou co-auteur de près de 500 publications, il a été président de la société EEE Systems, Man and Cybernetics en 2000 et 2001 Il a été nommé Fellow de IEEE en 1996, a reçu le « Norbert Wiener Avvard » en 1998, la « IEEE Third Millenium Medal » en 2000 et le Joseph G. Wohl. Outstanding Career Award en 2003. Actuellement professeur à l'Ecole centrale de Lille, directeur scientifique de cet établissement et responsable du département automatique et informatique industrielle, il est membre du Conseil national des universités et directeur du GDR MACS du CNRS. Il a été é u vice-président de la Société fran- caise de 'électricité, de l'électronique et des technologies de l'information et de la communication (SEE) en juil et 2000 REE No 2 Février2005