Challenger les promesses du "Demand Driven MRP" : une approche basée sur la simulation à évènements discrets

The main Supply Chain current issues concern the adaptation to unstable environments. Demand Driven Material Requirements Planning (DDMRP) is a recent and promising material management method that is designed to tackle these current issues. The research work details and classifies DDMRP compared to the other material management methods known. The goal of this work is to challenge the main DDMRP promises. This is why a design of experiments was realised on a case study in order to assess MRP II, Kanban and DDMRP behaviours with different variability sources. The DDMRP buffer sizing is a major issue. It was dealt with an optimisation work on a case study. All the contributions were experimented with a DDMRP implementation on a real case. The research work enables several DDMRP advantages to be validated, such as the system adjustment to different variability sources, however this work also allows research perspectives to be underlined.Les principaux enjeux des supply chain d’aujourd’hui concernent l’adaptation à des environnements instables. Demand Driven Material Requirements Planning (DDMRP) est une méthode récente et prometteuse de gestion des flux qui a été conçue pour faire face aux problématiques actuelles. Le travail de recherche réalisé détaille et positionne DDMRP par rapport aux autres méthodes connues de pilotage de flux. Le but de ce travail est de challenger les principales promesses de DDMRP. Pour cela, un plan d’expériences a été réalisé sur un cas d’étude pour évaluer le comportement de MRP II, Kanban et DDMRP face à différentes sources de variabilité. Le dimensionnement des buffers DDMRP est un sujet majeur pour la méthode. Il a été traité sur un cas d’étude avec un travail d’optimisation. Toutes les contributions ont été expérimentées avec l’implémentation de DDMRP sur un cas réel. La thèse permet ainsi de valider certains atouts de DDMRP, tels que l’adaptation du système à différentes formes de variabilités, mais elle permet également de souligner des perspectives majeures de recherche sur ce sujet

Toward an Innovative Risk- and Opportunity- Oriented System for SMEs’ Decision-Makers

International audienceThe COVID-19 crisis has demonstrated numerous weaknesses in Small- and Medium-sized Enterprises (SMEs). Among them, the incapability of top management to make robust strategic decisions in an uncertain environment composed of risks and opportunities, is probably one of the most critical. Unfortunately, such a disrupted context is now the norm. By analyzing the situation, we notice that most of these top management decision-makers use traditional Strategy and Management Accounting methods to make decisions for their business. However, these methods have numerous limits regarding the management of uncertainties. Notably, most of them are deterministic and reactive (i.e., a posteriori analysis) and they often manage risks through pure qualitative approaches. Based on these limitations, this article develops the fundamentals of a first innovative model focused on the management of assets and inspired by Industrial Engineering and Artificial Intelligence risk- and opportunity-oriented tools. The proposed approach intends to support more robust strategic decisions in disrupted contexts. An illustrative case is then developed in order to highlight the potentiality of our approach. Finally, some avenues for future research are exposed regarding the current work which is currently in its infancy.La crise de la COVID-19 a mis en exergue de nombreuses faiblesses dans les entreprises, notamment les petites et moyennes. Parmi ces faiblesses, il en est une symptomatique : l’incapacité des décideurs à prendre des décisions stratégiques robustes dans un contexte incertain et fortement perturbé. Pourtant, un tel contexte, peuplé de risques et d’opportunités, est à considérer comme une nouvelle normalité. Une analyse plus fine de la situation montre que les responsables d’entreprises utilisent principalement des outils issus de la Stratégie et du Contrôle de Gestion pour soutenir leurs décisions. Or, ces outils présentent de nombreuses limites telles que leur ancrage déterministe, leurs analyses ex post, ou encore leur dimension souvent qualitative de la gestion du risque. Le présent travail de recherche propose les bases d’un premier modèle original centré sur la gestion des actifs des entreprises et inspiré du Génie Industriel et de l’Intelligence Artificielle. Ce modèle vise à mieux appréhender les risques et les opportunités dans les mécanismes de prise de décision stratégique. La proposition est illustrée sur un cas d’école permettant de mettre en perspective son potentiel. Des axes de développement futurs sont finalement proposés pour alimenter la suite de ce travail de recherche débuté récemment

Toward an Innovative Risk- and Opportunity- Oriented System for SMEs’ Decision-Makers

International audienceThe COVID-19 crisis has demonstrated numerous weaknesses in Small- and Medium-sized Enterprises (SMEs). Among them, the incapability of top management to make robust strategic decisions in an uncertain environment composed of risks and opportunities, is probably one of the most critical. Unfortunately, such a disrupted context is now the norm. By analyzing the situation, we notice that most of these top management decision-makers use traditional Strategy and Management Accounting methods to make decisions for their business. However, these methods have numerous limits regarding the management of uncertainties. Notably, most of them are deterministic and reactive (i.e., a posteriori analysis) and they often manage risks through pure qualitative approaches. Based on these limitations, this article develops the fundamentals of a first innovative model focused on the management of assets and inspired by Industrial Engineering and Artificial Intelligence risk- and opportunity-oriented tools. The proposed approach intends to support more robust strategic decisions in disrupted contexts. An illustrative case is then developed in order to highlight the potentiality of our approach. Finally, some avenues for future research are exposed regarding the current work which is currently in its infancy.La crise de la COVID-19 a mis en exergue de nombreuses faiblesses dans les entreprises, notamment les petites et moyennes. Parmi ces faiblesses, il en est une symptomatique : l’incapacité des décideurs à prendre des décisions stratégiques robustes dans un contexte incertain et fortement perturbé. Pourtant, un tel contexte, peuplé de risques et d’opportunités, est à considérer comme une nouvelle normalité. Une analyse plus fine de la situation montre que les responsables d’entreprises utilisent principalement des outils issus de la Stratégie et du Contrôle de Gestion pour soutenir leurs décisions. Or, ces outils présentent de nombreuses limites telles que leur ancrage déterministe, leurs analyses ex post, ou encore leur dimension souvent qualitative de la gestion du risque. Le présent travail de recherche propose les bases d’un premier modèle original centré sur la gestion des actifs des entreprises et inspiré du Génie Industriel et de l’Intelligence Artificielle. Ce modèle vise à mieux appréhender les risques et les opportunités dans les mécanismes de prise de décision stratégique. La proposition est illustrée sur un cas d’école permettant de mettre en perspective son potentiel. Des axes de développement futurs sont finalement proposés pour alimenter la suite de ce travail de recherche débuté récemment

Toward an Aggregate Approach for Supporting Adaptive Sales And Operations Planning

International audienceThe Demand-Driven Adaptive Enterprise (DDAE) model introduced by the Demand Driven Institute (DDI) few years ago becomes of prime interest for both scholars and practitioners. This research work is investigating the rarely studied strategic part of this DDAE model called Adaptive Sales and Operations Planning (AS&OP) process. One of the main issues regarding this strategic process is to determine how to model it through product family aggregates. Actually, literature analysis demonstrated that no solution exists to support such a process. This research work intends to solve this issue by designing a first AS&OP model allowing an aggregate reasoning. This proposal has been successfully tested on a illustrative but realistic example

MRP vs. Demand-Driven MRP: Towards an Objective Comparison

International audienceThe Demand-Driven MRP (DDMRP) is a recent method focusing on manufacturing and distribution flows that is supposed to manage uncertainties better than traditional Manufacturing Resources Planning (MRP). Nevertheless, this assertion has never been scientifically demonstrated. In this paper, a case study is investigated in order to objectively and quantitatively compare these two systems. A Discrete-Event Simulation (DES) approach is used to evaluate the impacts on systems behaviours regarding both management methods. The final goal of our work research is to objectivise the reality of the DDMRP benefits

An empirical study of Demand-Driven MRP

International audienceThe Demand-Driven MRP (DDMRP) is a method for managing flows in manufacturingand distribution flows that is supposed to manage uncertainties better than traditional ManufacturingResources Planning (MRP) using some of the principles of pull approaches. In this paper, a casestudyis investigated in order to objectively and quantitatively compare these two systems. ADiscrete-Event Simulation (DES) approach is used to evaluate the impacts on system behaviorsregarding both management methods. Results show insights on the interests of DDMRP

Vers une cartographie de processus explicite pour le modèle Demand Driven Adaptive Enterprise

Le congrès a pour titre "L'essor des systèmes connectés dans l'industrie et les services"International audienceCet article présente une approche de cartographie de processus appliquée à la méthodologie Demand Driven Adaptive Enterprise. On constate, lors des déploiements réalisés par les professionnels, que les cas complexes de déploiement nécessitent d’adapter la méthode à divers degrés. Il faut notamment prendre en compte la réalité physique des ateliers, ainsi que les règles de gestion spécifiques. En croisant les principes issus des publications existantes et les retours fournis par des experts, une cartographie complète de la méthode Demand Driven Adaptive Enterprise a été établie. Elle fait apparaître les activités et les fonctions nécessaires et constitue une basepour de futures implantations, mais également pour la définition d’agendas de recherche partagés. On remarque en particulier que les possibilités d’interprétation de la cartographie sont nombreuses. Cela implique que chaque variation de la méthode doit être à son tour cartographiée et testée, afin de statuer sur son efficacité au cas par cas

A process map for the demand driven adaptive enterprise model: towards an explicit cartography

International audienceThe DDMRP demand-driven model is being completed and has evolved towards Demand-Driven Adaptive Enterprise (Smith, Ptak, et Ling 2017), a complete business set of rules, from the strategic level to the execution. But when looking for a standard way to understand and implement how the activities are coordinated a drastic lack of precision can be noticed. Through a series of experts' interviews and the study of existing literature on DDMRP, this paper proposes a cartography of the Demand Driven Adaptive Enterprise processes, aggregated in a map. The objective is to share a first knowledge basis to (i) allow for easier implementations and (ii) identify a precise research agenda on the demand-driven methodology

An empirical study of Demand-Driven MRP

International audienceThe Demand-Driven MRP (DDMRP) is a method for managing flows in manufacturingand distribution flows that is supposed to manage uncertainties better than traditional ManufacturingResources Planning (MRP) using some of the principles of pull approaches. In this paper, a casestudyis investigated in order to objectively and quantitatively compare these two systems. ADiscrete-Event Simulation (DES) approach is used to evaluate the impacts on system behaviorsregarding both management methods. Results show insights on the interests of DDMRP