Multi-period, multi-product production planning in an uncertain manufacturing environment

Les travaux de cette thèse portent sur la planification de la production multi-produits, multi-périodes avec des incertitudes de la qualité de la matière première et de la demande. Un modèle de programmation stochastique à deux étapes avec recours est tout d'abord proposé pour la prise en compte de la non-homogénéité de la matière première, et par conséquent, de l'aspect aléatoire des rendements de processus. Ces derniers sont modélisés sous forme de scénarios décrits par une distribution de probabilité stationnaire. La méthodologie adoptée est basée sur la méthode d'approximation par moyenne d'échantillonnage. L'approche est appliquée pour planifier la production dans une unité de sciage de bois et le modèle stochastique est validé par simulation de Monte Carlo. Les résultats numériques obtenus dans le cas d'une scierie de capacité moyenne montrent la viabilité de notre modèle stochastique, en comparaison au modèle équivalent déterministe. Ensuite, pour répondre aux préoccupations du preneur de décision en matière de robustesse, nous proposons deux modèles d'optimisation robuste utilisant chacun une mesure de variabilité du niveau de service différente. Un cadre de décision est développé pour choisir parmi les deux modèles d'optimisation robuste, en tenant compte du niveau du risque jugé acceptable quand à la variabilité du niveau de service. La supériorité de l'approche d'optimisation robuste, par rapport à la programmation stochastique, est confirmée dans le cas d'une usine de sciage de bois. Finalement, nous proposons un modèle de programmation stochastique qui tient compte à la fois du caractère aléatoire de la demande et du rendement. L'incertitude de la demande est modélisée par un processus stochastique dynamique qui est représenté par un arbre de scénarios. Des scénarios de rendement sont ensuite intégrés dans chaque noeud de l'arbre de scénarios de la demande, constituant ainsi un arbre hybride de scénarios. Nous proposons un modèle de programmation stochastique multi-étapes qui utilise un recours complet pour les scénarios de la demande et un recours simple pour les scénarios du rendement. Ce modèle est également appliqué au cas industriel d'une scierie et les résultats numériques obtenus montrent la supériorité du modèle stochastique multi- étapes, en comparaison avec le modèle équivalent déterministe et le modèle stochastique à deux étapes

Integrated network design for forest bioenergy value chain - decisions support system for the transformation of the Canadian forest industry

Les usines de bioénergie devraient jouer un rôle important dans la production d'énergie verte à partir de la biomasse forestière. Pour intégrer l'usine de bioénergie dans la chaîne d'approvisionnement forestière, l'industrie a besoin de nouveaux investissements ainsi que de la conception et de la gestion de la chaîne de valeur. D'un autre côté, les incertitudes associées aux nouveaux produits sur le marché peuvent ajouter des risques supplémentaires à un investissement aussi important dans la chaîne d'approvisionnement forestière instable. Par conséquent, l'objectif principal de cette thèse est d'étudier la conception du réseau de bioénergie forestière dans un contexte déterministe et stochastique. La première partie de la thèse propose une plate-forme expérimentale pour intégrer la conception et le pilotage de la chaîne de valeur puisque le nouveau design ne sera réalisable que s'il considère au préalable la planification. La plateforme a inclus plusieurs actions collaboratives entre tous les partenaires impliqués dans la chaîne d'approvisionnement. Cette plateforme est la base d’un nouvel outil éducatif appelé jeu de transport. Ensuite, la plate-forme a été utilisée pour concevoir un réseau optimisé de bioénergie forestière. La chaîne d'approvisionnement forestière de Terre-Neuve, composée de quatre acteurs majeurs de l’industrie forestière, a été considérée comme notre étude de cas. La rentabilité de l'ajout de nouvelles installations de bioénergie ainsi que de nouveaux terminaux dans plusieurs emplacements potentiels ont été évalués. Enfin, à la troisième partie de la thèse, nous repensons le réseau bioénergétique en tenant compte de l'incertitude de la demande et des prix de tous les produits finaux de la nouvelle chaîne de valeur. Plusieurs bioprocédés potentiels avec différentes technologies ont été évalués dans notre étude de cas. Pour fournir une solution tenant compte du risque, nous avons développé deux nouveaux modèles de gestion des risques. Les résultats dans les trois parties ont clairement démontré l'impact de la planification intégrée, des usines de bioénergie et de la collaboration sur l'amélioration de la performance de la chaîne d'approvisionnement forestière. En général, le travail accompli dans ce projet permettra une transformation en douceur de la chaîne d'approvisionnement forestière en tenant compte des risques d'investissement. En ce qui concerne les résultats obtenus grâce aux études de cas, nous croyons que la plateforme et les approches proposées dans cette thèse peuvent être considérées comme des outils novateurs et pratiques pour le problème de la conception des réseaux de bioénergie forestière.Bioenergy plants are expected to play an important role in green energy production from forestry biomass. To incorporate bioenergy plant in the forest supply chain, the industry requires new investments as well as new value chain design and management. On the other side, the uncertainties associated with demand and price of new products in the market may add risks to such large investment in current forest supply chain. Hence, the main objective of this thesis is to analyze and to propose new design of the forest bioenergy network in both a deterministic and a stochastic context. The first part of the thesis has proposed four optimization models for strategic, tactical and operational planning levels of the supply chain. The models have included several collaborative actions between all involved stakeholders of the supply chain. They have been integrated in a new educational tool called hierarchical transportation game. In the second part of the thesis, we have integrated the developed optimization models to propose an integrated value chain design and value chain management optimization model. This model has been used to analyze a forest bioenergy network in Newfoundland. Newfoundland forest supply chain comprising four major stakeholders was considered as our case study. The profitability of adding a new bioenergy plant as well as new terminals in several potential locations have been evaluated. Finally, in a third part of the thesis we have proposed the bioenergy network taking into account uncertainty on demand and price of all final products of a new value chain. Several potential bioprocesses with different technologies have been evaluated for our case study. To provide a risk-averse solution, we have proposed two risk management models. The results from the three parts of the thesis have demonstrated the impact of integrated planning, bioenergy plants and collaboration on improvement of forest value chain. In general, the work in this thesis can support an efficient transformation of the forest supply chain considering investment risks. The optimization models and approaches proposed in this thesis are novel and practical for the forest bioenergy network design problem

Integrated tactical planning in the lumber supply chain under demand and supply uncertainty

Lumber supply chain includes forests as suppliers, sawmills as production sites, distribution centers, and different types of customers. In this industry, the raw materials are logs that are shipped from forest contractors to sawmills. Logs are then sawn to green/finished lumbers in sawmills and are distributed to the lumber market through different channels. Unlike a traditional manufacturing industry, the lumber industry is characterized by a divergent product structure with the highly heterogeneous nature of its raw material (logs). Moreover, predicting the exact amount of the product demand and the availability of logs in the forest is impossible in this industry. Thus, considering random demand and supply in the lumber supply chain planning is essential. Integrated tactical planning in a supply chain incorporates the synchronized planning of procurement, production, distribution and sale activities in order to ensure that the customer demand is satisfied by the right product at the right time. Briefly, in this dissertation, we aim at developing integrated planning tools in lumber supply chains for making decisions in harvesting, material procurement, production, distribution, and sale activities in order to obtain a maximum robust profit and service level in the presence of uncertainty in the log supply and product demand. In order to gain the latter objectives, we can categorize this research into three phases. In the first phase, we investigate the integrated annual planning of harvesting, procurement, production, distribution, and sale activities in the lumber supply chain in a deterministic context. The problem is formulated as a mixed integer programming (MIP) model. The proposed model is applied on a real-size case study, which leads to a large-scale MIP model that cannot be solved by commercial solvers in a reasonable time. Consequently, we propose a Lagrangian Relaxation based heuristic algorithm in order to solve the latter MIP model. While improving significantly the convergence, the proposed algorithm also guarantees the feasibility of the converged solution. In the second phase, the uncertainty is incorporated in the lumber supply chain tactical planning problems. Thus, we propose a multi-stage stochastic mixed-integer programming (MS-MIP) model to address this problem. Due to the complexity of solving the latter MS-MIP model with commercial solvers or relevant solution methodologies in the literature, we develop a Hybrid Scenario Cluster Decomposition (HSCD) heuristic algorithm which is also amenable to parallelization. This algorithm decomposes the original scenario tree into a set of smaller sub-trees. Hence, the MS-MIP model is decomposed into smaller sub-models that are coordinated by Lagrangian terms in their objective functions. By embedding an ad-hoc heuristic and a Variable Fixing algorithm into the HSCD algorithm, we considerably improve its convergence and propose an implementable solution in a reasonable CPU time. Finally, due to the computational complexity of multi-stage stochastic programming approach, we confine our formulation to the robust optimization method. Hence, at the third phase of this research, we propose a robust planning model formulated based on cardinality-constrained method. The latter provides some insights into the adjustment of the level of robustness of the proposed plan over the planning horizon and protection against uncertainty. An extensive set of experiments based on Monte-Carlo simulation is also conducted in order to better validate the proposed robust optimization approach applied on the harvesting planning in lumber supply chains

Stochastic multi-period multi-product multi-objective Aggregate Production Planning model in multi-echelon supply chain

In this paper a multi-period multi-product multi-objective aggregate production planning (APP) model is proposed for an uncertain multi-echelon supply chain considering financial risk, customer satisfaction, and human resource training. Three conflictive objective functions and several sets of real constraints are considered concurrently in the proposed APP model. Some parameters of the proposed model are assumed to be uncertain and handled through a two-stage stochastic programming (TSSP) approach. The proposed TSSP is solved using three multi-objective solution procedures, i.e., the goal attainment technique, the modified ε-constraint method, and STEM method. The whole procedure is applied in an automotive resin and oil supply chain as a real case study wherein the efficacy and applicability of the proposed approaches are illustrated in comparison with existing experimental production planning method

Toward digital twins for sawmill production planning and control : benefits, opportunities and challenges

Sawmills are key elements of the forest product industry supply chain, and they play important economic, social, and environmental roles. Sawmill production planning and control are, however, challenging owing to severalfactors, including, but not limited to, the heterogeneity of the raw material. The emerging concept of digital twins introduced in the context of Industry 4.0 has generated high interest and has been studied in a variety of domains, including production planning and control. In this paper, we investigate the benefits digital twins would bring to the sawmill industry via a literature review on the wider subject of sawmill production planning and control. Opportunities facilitating their implementation, as well as ongoing challenges from both academic and industrial perspectives, are also studied

Selection of Wood Supply Contracts to Reduce Cost in the Presence of Risks in Procurement Planning

Les activités d'achat dans l'industrie des pâtes et papiers représentent une part importante du coût global de la chaîne d'approvisionnement. Les décideurs prévoient l'approvisionnement en bois requis jusqu'à un an à l'avance afin de garantir le volume d'approvisionnement pour le processus de production en continu dans leur usine. Des contrats réguliers, flexibles et d'options avec des fournisseurs de différents groupes sont disponibles. Les fournisseurs sont regroupés en fonction de caractéristiques communes, telles que la propriété des terres forestières. Cependant, lors de l'exécution du plan, des risques affectent les opérations d'approvisionnement. Si les risques ne sont pas intégrés dans le processus de planification des achats, l'atténuation de leur impact sera generalement coûteuse et compliquée. Des contrats ad hoc coûteux supplémentaires pourraient être nécessaires pour compenser le manque de livraisons. Pour aborder ce problème dans cette thèse, dans un premier projet, un modèle mathématique déterministe des opérations d'approvisionnement est développé. L'objectif du modèle est de proposer un plan d'approvisionnement annuel pour minimiser le coût total des opérations relatives. Les opérations sont soumises à des contraintes telles qu’une proportion minimale de l'offre par chaque groupe de fournisseurs, des niveaux cibles des stocks, de la satisfaction de la demande, la capacité par la cour à bois et la capacité du procédé de mise en copeaux. Les décisions sont liées à la sélection des contrats d'approvisionnement, à l'ouverture de cour à bois et aux flux du bois. Dans un deuxième projet, une évaluation du plan d'approvisionnement à partir du modèle déterministe du premier projet est effectuée en utilisant une approche de simulation Monte Carlo. Trois stratégies contractuelles différentes sont comparées : fixes, flexibles et une combinaison des deux types des contrats. L'approche de simulation de ce projet évalue la performance du plan par la valeur attendue et la variabilité du coût total, lorsque le plan est exécuté pendant l'horizon de planification. Dans un troisième projet, une approche de programmation stochastique en deux étapes est utilisée pour fournir un plan d'approvisionnement fiable. L'objectif du modèle est de minimiser le coût prévu du plan d'approvisionnement en présence de différents scénarios générés en fonction des risques. Les décisions lors de la première étape sont la sélection des contrats dans la première période et l'ouverture des cours à bois. Les décisions de la deuxième étape concernent la sélection des contrats commençant après la première période, les flux, l'inventaire et la production du procédé de la mise en copeaux. iii L'étude de cas utilisée dans cette thèse est inspirée par Domtar, une entreprise des pâtes et papiers située au Québec, Canada. Les résultats des trois projets de cette thèse aident les décideurs à réduire les contraintes humaines liées à la planification complexe des achats. Les modèles mathématiques développés fournissent une base pour l'évaluation de la stratégie d'approvisionnement sélectionnée. Cette tâche est presque impossible avec les approches actuelles de l'entreprise, car les évaluations nécessitent la formulation de risques d'approvisionnement. L'approche de programmation stochastique montre de meilleurs résultats financiers par rapport à la planification déterministe, avec une faible variabilité dans l'atténuation de l'impact des risques.Procurement activities in the pulp and paper industry account for an important part of the overall supply chain cost. Procurement decision-makers plan for the required wood supply up to one year in advance to guarantee the supply volume for the continuous production process at their mill. Regular, flexible and option contracts with suppliers in different groups are available. Suppliers are grouped based on common characteristics such as forestland ownership. However, during the execution of the plan, sourcing risks affect procurement operations. If risks are not integrated into the procurement planning process, mitigating their impact is likely to be expensive and complicated. Additional expensive ad hoc contracts might be required to compensate for the lack of deliveries. To tackle this problem, the first project of this thesis demonstrates the development of a deterministic mathematical model of procurement operations. The objective of the model is to propose an annual procurement plan to minimize the total cost of procurement operations. The operations are subject to constraints such as the minimum share of supply for each group of suppliers, inventory target levels, demand, woodyard capacity, and chipping process capacity. The decisions are related to the selection of sourcing contracts, woodyards opening, and wood supply flow. In the second project, an evaluation of the procurement plan from the deterministic model from project one is performed by using a Monte Carlo simulation approach. Three different strategies are compared as fixed, flexible, and a mix of both contracts. The simulation approach in this project evaluates the performance of the plan by the expected value and variability of the total cost when the plan is executed during the planning horizon. In the third project, a two-stage stochastic programming approach is used to provide a reliable procurement plan. The objective of the model is to minimize the expected cost of the procurement plan in the presence of different scenarios generated based on sourcing risks. First-stage decisions are the selection of contracts in the first period and the opening of woodyards. Second-stage decisions concern the selection of contracts starting after the first period, flow, inventory, and chipping process production. The case study used in this thesis was inspired by Domtar, which is a pulp and paper company located in Quebec, Canada. The results of three projects in this doctoral dissertation support decision-makers to reduce the human limitation in performing complicated procurement planning. The developed mathematical models provide a basis to evaluate the selected procurement strategy. This task is nearly impossible with current approaches in the company, as the evaluations require the formulation of v sourcing risks. The stochastic programming approach shows better financial results comparing to deterministic planning, with low variability in mitigating the impact of risks

Production planning mechanisms in demand-driven wood remanufacturing industry

L'objectif principal de cette thèse est d'étudier le problème de planification de la production dans le contexte d'une demande incertaine, d’un niveau de service variable et d’approvisionnements incontrôlables dans une usine de seconde transformation du bois. Les activités de planification et de contrôle de production sont des tâches intrinsèquement complexes et difficiles pour les entreprises de seconde transformation du bois. La complexité vient de certaines caractéristiques intrinsèques de cette industrie, comme la co-production, les procédés alternatifs divergents, les systèmes de production sur commande (make-to-order), des temps de setup variables et une offre incontrôlable. La première partie de cette thèse propose une plate-forme d'optimisation/simulation permettant de prendre des décisions concernant le choix d'une politique de planification de la production, pour traiter rapidement les demandes incertaines, tout en tenant compte des caractéristiques complexes de l'industrie de la seconde transformation du bois. À cet effet, une stratégie de re-planification périodique basée sur un horizon roulant est utilisée et validée par un modèle de simulation utilisant des données réelles provenant d'un partenaire industriel. Dans la deuxième partie de cette thèse, une méthode de gestion des stocks de sécurité dynamique est proposée afin de mieux gérer le niveau de service, qui est contraint par une capacité de production limitée et à la complexité de la gestion des temps de mise en course. Nous avons ainsi développé une approche de re-planification périodique à deux phases, dans laquelle des capacités non-utilisées (dans la première phase) sont attribuées (dans la seconde phase) afin de produire certains produits jugés importants, augmentant ainsi la capacité du système à atteindre le niveau de stock de sécurité. Enfin, dans la troisième partie de la thèse, nous étudions l’impact d’un approvisionnement incontrôlable sur la planification de la production. Différents scénarios d'approvisionnement servent à identifier les seuils critiques dans les variations de l’offre. Le cadre proposé permet aux gestionnaires de comprendre l'impact de politiques d'approvisionnement proposées pour faire face aux incertitudes. Les résultats obtenus à travers les études de cas considérés montrent que les nouvelles approches proposées dans cette thèse constituent des outils pratiques et efficaces pour la planification de production du bois.The main objective of this thesis is to investigate the production planning problem in the context of uncertain demand, variable service level, and uncontrollable supply in a wood remanufacturing mill. Production planning and control activities are complex and represent difficult tasks for wood remanufacturers. The complexity comes from inherent characteristics of the industry such as divergent co-production, alternative processes, make-to-order, short customer lead times, variable setup time, and uncontrollable supply. The first part of this thesis proposes an optimization/simulation platform to make decisions about the selection of a production planning policy to deal swiftly with uncertain demands, under the complex characteristics of the wood remanufacturing industry. For this purpose, a periodic re-planning strategy based on a rolling horizon was used and validated through a simulation model using real data from an industrial partner. The computational results highlighted the significance of using the re-planning model as a practical tool for production planning under unstable demands. In the second part, a dynamic safety stock method was proposed to better manage service level, which was threatened by issues related to limited production capacity and the complexity of setup time. We developed a two-phase periodic re-planning approach whereby idle capacities were allocated to produce more important products thus increasing the realization of safety stock level. Numerical results indicated that the solution of the two-phase method was superior to the initial method in terms of backorder level as well as inventory level. Finally, we studied the impact of uncontrollable supply on demand-driven wood remanufacturing production planning through an optimization and simulation framework. Different supply scenarios were used to identify the safety threshold of supply changes. The proposed framework provided managers with a novel advanced planning approach that allowed understanding the impact of supply policies to deal with uncertainties. In general, the wood products industry offers a rich environment for dealing with uncertainties for which the literature fails to provide efficient solutions. Regarding the results that were obtained through the case studies, we believe that approaches proposed in this thesis can be considered as novel and practical tools for wood remanufacturing production planning

Life cycle analysis of forest carbon in the central appalachian region

Forest management and wood product processing activities such as harvesting, transportation, and lumber processing consume fossil fuels and emit carbon dioxide. This emitted carbon dioxide creates credit carbon balance which is usually overlooked while estimating the carbon benefits from woody biomass and wood products. Accountability of carbon stored in woody biomass and wood products varies when such carbon emissions are considered. Factors such as, harvesting intensity, growth rate, dead trees and forest fires all affected the estimation of forest carbon balance while harvesting system determines the carbon emission from fossil fuel consumptions. Energy sources used in sawmills for electricity are also crucial in credit carbon balance analysis. Therefore, this study assessed (1) forest carbon balance of the mixed Appalachian hardwood forests and carbon emissions due to the use of fossil fuels in harvesting systems in West Virginia, and (2) carbon balance in hardwood lumber processing in the central Appalachian region. Data were obtained from a regional sawmill survey, public database and relevant publications.;Forest carbon balance and carbon emission were analyzed within a life cycle inventory framework of cradle to gate using sensitivity analysis and stochastic simulation. The results showed that the annual carbon balance of the forests per hectare was not significantly affected by carbon loss from the volume of removal, fire and dead trees. It was also found that carbon emission from combustion of fossil fuel using manual harvesting system was less than using mechanized harvesting systems. Though a minimal amount of carbon was emitted from harvesting systems, the forest carbon displacement rate during timber processing was affected largely by hauling compared to felling, processing, skidding and loading. Carbon emission quantity from fuel consumption and forest carbon displacement rate were also affected by harvest intensity, hauling, payload size, forest type, and machine productivity.;Credit carbon balance generated from lumber processing was statistically analyzed within the gate to gate life cycle inventory framework. Stochastic simulation of carbon emission and its impact on carbon balance and carbon flux during lumber processing were carried out under different operational scenarios. Credit carbon balance from electricity consumption varied among sawmills of different production levels and operation hours per week and also attributed effect of different head saws, lighting types and air compressors used at sawmills. Credit carbon balance significantly reduced the carbon accountability of the lumber in useful life period at first order of decay of carbon. Substantial amount of carbon flux attributed from energy consumption and exports of lumber reduced the carbon storage accountability of the lumber product. Increase of the carbon accountability of the lumber products and decrease of the carbon flux ratio could be achieved through using an efficient equipments at sawmills and an appropriate mixture of energy sources for electricity supply

Supply chain management of the Canadian Forest Products industry under supply and demand uncertainties: a simulation-based optimization approach

The Canadian forest products industry has failed to retain its competitiveness in the global markets under stochastic supply and demand conditions. Supply chain management models that integrate the two-way flow of information and materials under stochastic supply and demand can ensure capacity-feasible production of forest industry and achieve desired customer satisfaction levels. This thesis aims to develop a real-time decision support system, using simulation-based optimization approach, for the Canadian forest products industry under uncertain market supply and demand conditions. First, a simulation-based optimization model is developed for a single product (sawlogs), single industry (sawmill) under demand uncertainty that minimizes supply chain costs and finds optimum inventory policy parameters (s, S) for all agents. The model is then extended to multi-product, multi-industry forest products supply chain under supply and demand uncertainty, using a pulp mill as the nodal agent. Integrating operational planning decisions (inventory management, order and supply quantities) throughout the supply chain, the overall cost of the supply chain is minimized. Finally, the model integrates production planning of the pulp mill with inventory management throughout the supply chain, and maximizes net annual profit of the pulp mill. It was found that incorporation of a merchandizing yard between suppliers and forest mills provides a feasible solution to handle supply and demand uncertainty. Although the merchandizing yard increases the total daily cost of the supply chain by $11,802 in the single industry model, there is a net annual cost saving of$17.4 million in the multi-product, multi-industry supply chain. Under supply and demand uncertainty without a merchandizing yard, the pulp mill is only able to operate at 10% of its full capacity and achieve a customer satisfaction level of 9%. The merchandizing yard ensures pulp mill running capacity of 70%, and customer satisfaction level of at least 50%. However, the merchandizing yard is economically viable only, if the sales price of pulp is at least $680 per tonne. Efficient and effective management of inventory throughout the supply chain, integrated with production planning not only ensures continuous operation of forest mills, but also significantly improves the customer satisfaction

Evaluation of sales and operations planning in a process industry

Cette thèse porte sur la planification des ventes et des opérations (S±&OP) dans une chaîne d'approvisionnements axée sur la demande. L'objectif de la S±&OP, dans un tel contexte, est de tirer profit de l'alignement de la demande des clients avec la capacité de la chaîne d'approvisionnement par la coordination de la planification des ventes, de la production, de la distribution et de l'approvisionnement. Un tel processus de planification exige une collaboration multifonctionnelle profonde ainsi que l'intégration de la planification. Le but étant d'anticiper l'impact des décisions de vente sur les performances de la chaîne logistique , alors que l'influence de la dynamique des marchés est prise en compte pour les décisions concernant la production, la distribution et l'approvisionnement. La recherche a été menée dans un environnement logistique manufacturier multi-site et multi-produit, avec un approvisionnement et des ventes régis par des contrats ou le marché. Cette thèse examine deux approches de S±&OP et fournit un support à la décision pour l'implantation de ces méthodes dans une chaîne logistique multi-site de fabrication sur commande. Dans cette thèse, une planification traditionnelle des ventes et de la production basée sur la S±feOP et une planification S±fcOP plus avancée de la chaîne logistique sont tout d'abord caractérisées. Dans le système de chaîne logistique manufacturière multi-site, nous définissons la S±&OP traditionnelle comme un système dans lequel la planification des ventes et de la production est effectuée conjointement et centralement, tandis que la planification de la distribution et de l'approvisionnement est effectuée séparément et localement à chaque emplacement. D'autre part, la S±fcOP avancée de la chaîne logistique consiste en la planification des ventes, de la production, de la distribution et de l'approvisionnement d'une chaîne d'approvisionnement effectuée conjointement et centralement. Basés sur cette classification, des modèles de programmation en nombres entiers et des modèles de simulation sur un horizon roulant sont développés, représentant, respectivement, les approches de S±&OP traditionnelle et avancée, et également, une planification découplée traditionnelle, dans laquelle la planification des ventes est effectuée centralement et la planification de la production, la distribution et l'approvisionnement est effectuée séparément et localement par les unités d'affaires. La validation des modèles et l'évaluation pré-implantation sont effectuées à l'aide d'un cas industriel réel utilisant les données d'une compagnie de panneaux de lamelles orientées. Les résultats obtenus démontrent que les deux méthodes de S±feOP (traditionnelle et avancée) offrent une performance significativement supérieure à celle de la planification découplée, avec des bénéfices prévus supérieurs de 3,5% et 4,5%, respectivement. Les résultats sont très sensibles aux conditions de marché. Lorsque les prix du marché descendent ou que la demande augmente, de plus grands bénéfices peuvent être réalisés. Dans le cadre de cette recherche, les décisions de vente impliquent des ventes régies par des contrats et le marché. Les décisions de contrat non optimales affectent non seulement les revenus, mais également la performance manufacturière et logistique et les décisions de contrats d'approvisionnement en matière première. Le grand défi est de concevoir et d'offrir les bonnes politiques de contrat aux bons clients de sorte que la satisfaction des clients soit garantie et que l'attribution de la capacité de la compagnie soit optimisée. Également, il faut choisir les bons contrats des bons fournisseurs, de sorte que les approvisionnements en matière première soient garantis et que les objectifs financiers de la compagnie soient atteints. Dans cette thèse, un modèle coordonné d'aide à la décision pour les contrats e développé afin de fournir une aide à l'intégration de la conception de contrats, de l'attribution de capacité et des décisions de contrats d'approvisionnement pour une chaîne logistique multi-site à trois niveaux. En utilisant la programmation stochastique à deux étapes avec recours, les incertitudes liées à l'environnement et au système sont anticipées et des décisions robustes peuvent être obtenues. Les résultats informatiques montrent que l'approche de modélisation proposée fournit des solutions de contrats plus réalistes et plus robustes, avec une performance prévue supérieure d'environ 12% aux solutions fournies par un modèle déterministe