Multi-behavior agent model for supply chain management

Recent economic and international threats to occidental industries have encouraged companies to rethink their planning systems. Due to consolidation, the development of integrated supply chains and the use of inter-organizational information systems have increased business interdependencies and the need for collaboration. Thus, agility and the ability to deal quickly with disturbances in supply chains are critical to maintain overall performance. In order to develop tools to increase the agility of the supply chain and to promote the collaborative management of such disturbances, agent-based technology takes advantage of the ability of agents to make autonomous decisions in a distributed network. This paper proposes a multi-behavior agent model using different decision making approaches in a context where planning decisions are supported by a distributed advanced planning system (d-APS). The implementation of this solution is realized through the FOR@C experimental agent-based platform, dedicated to the supply chain planning for the forest products industry

Multi-Behavior Agent Model for Supply Chain Management

Recent economic and international threats to occidental industries have encouraged companies to rethink their planning systems. Due to consolidation, the development of integrated supply chains and the use of inter-organizational information systems have increased business interdependencies and the need for collaboration. Thus, agility and the ability to deal quickly with disturbances in supply chains are critical to maintain overall performance. In order to develop tools to increase the agility of the supply chain and to promote the collaborative management of such disturbances, agent-based technology takes advantage of the ability of agents to make autonomous decisions in a distributed network. This paper proposes a multi-behavior agent model using different decision making approaches in a context where planning decisions are supported by a distributed advanced planning system (d-APS). The implementation of this solution is realized through the FOR@C experimental agent-based platform, dedicated to the supply chain planning for the forest products industry

Collaborative and adaptive supply chain planning

Dans le contexte industriel d'aujourd'hui, la compétitivité est fortement liée à la performance de la chaîne d'approvisionnement. En d'autres termes, il est essentiel que les unités d'affaires de la chaîne collaborent pour coordonner efficacement leurs activités de production, de façon a produire et livrer les produits à temps, à un coût raisonnable. Pour atteindre cet objectif, nous croyons qu'il est nécessaire que les entreprises adaptent leurs stratégies de planification, que nous appelons comportements, aux différentes situations auxquelles elles font face. En ayant une connaissance de l'impact de leurs comportements de planification sur la performance de la chaîne d'approvisionnement, les entreprises peuvent alors adapter leur comportement plutôt que d'utiliser toujours le même. Cette thèse de doctorat porte sur l'adaptation des comportements de planification des membres d'une même chaîne d'approvisionnement. Chaque membre pouvant choisir un comportement différent et toutes les combinaisons de ces comportements ayant potentiellement un impact sur la performance globale, il est difficile de connaître à l'avance l'ensemble des comportements à adopter pour améliorer cette performance. Il devient alors intéressant de simuler les différentes combinaisons de comportements dans différentes situations et d'évaluer les performances de chacun. Pour permettre l'utilisation de plusieurs comportements dans différentes situations, en utilisant la technologie à base d'agents, nous avons conçu un modèle d'agent à comportements multiples qui a la capacité d'adapter son comportement de planification selon la situation. Les agents planificateurs ont alors la possibilité de se coordonner de façon collaborative pour améliorer leur performance collective. En modélisant les unités d'affaires par des agents, nous avons simulé avec la plateforme de planification à base d'agents de FORAC des agents utilisant différents comportements de planification dits de réaction et de négociation. Cette plateforme, développée par le consortium de recherche FORAC de l'Université Laval, permet de simuler des décisions de planification et de planifier les opérations de la chaîne d'approvisionnement. Ces comportements de planification sont des métaheurisciques organisationnelles qui permettent aux agents de générer des plans de production différents. La simulation est basée sur un cas illustrant la chaîne d'approvisionnement de l'industrie du bois d'œuvre. Les résultats obtenus par l'utilisation de multiples comportements de réaction et de négociation montrent que les systèmes de planification avancée peuvent tirer avantage de disposer de plusieurs comportements de planification, en raIson du contexte dynamique des chaînes d'approvisionnement. La pertinence des résultats de cette thèse dépend de la prémisse que les entreprises qui adapteront leurs comportements de planification aux autres et à leur environnement auront un avantage concurrentiel important sur leurs adversaires