Economic evaluation in decision models: a critical review and methodological propositions

International audienceDecision models of industrial management articles are often based on an economic criterion to find the proposed solution. They use economic parameters that are generally imported from the firm cost accounting system. When cost information is not adapted to the decision, the obtained solution of the model may be invalid. In this article, we deal with a critical literature review to report the methodological problems encountered in industrial management articles vis-à-vis the used costs. Finally we suggest methodological propositions to be kept in mind by authors when they are using costs in decision models

Modèles d'aide à la décision en supply chain : management et valorisation économique : principes méthodologiques et applications

To improve their decision-making processes, managers at different hierarchical levels can use decision models. A model embeds a representation of the physical system and a choice criterion for the comparison of decision alternatives, this criterion is often based on an economic evaluation. Each physical modeling requires an adequate economic evaluation. The representation made of a physical system in a model differs from one decision level to another (e.g. objectives, level of granularity, extent of time horizon, physical perimeter). These differences can lead to problems of infeasibility and inconsistency in the planning process. Decision inconsistencies can also occur when the model is based on an economic evaluation that is not appropriate for the decisions under review. Our thesis has two objectives: the first one consists in addressing the challenges of decision models in terms of representation and supply chain alignment. The second objective consists in identifying the principles that should underlie the use of economic evaluation in decision models and which contribute to coherence.This thesis fits in a clinical research project carried out within the supply chain of OCP Group's Jorf site. The mission is to improve the global efficiency and effectiveness through decision making support at the operational level. Two operational decision models have been developed during this project: the first one is a production simulation model, it starts from a set of operational decisions taken by the operational managers and checks their consistency. In the case of inconsistencies, the simulation model helps, by relying on the operational staff expertise, to quickly explore alternative decisions. The second model is an optimization model encapsulated in an interactive decision support system of fertilizer production lines scheduling. Our manuscript aims to explain how these models can improve the operational decision-making process at the Jorf site and favors its alignment with the tactical planning (provided by an optimization model). Concerning the economic evaluation aspect, this thesis presents the principles of an economic evaluation approach bespoke for operational decisions. The description of a case study, showing the relevance of this approach for the scheduling interactive decision support system, is presented. This reflection on economic evaluation shows the strong dependency between physical modeling and economic evaluation and underlines the necessity of cooperation between modeling specialists, supply chain managers and management accounting specialists in order to be able to define the relevant economic evaluation for each modeled decision context.Pour améliorer leurs processus de prise de décision, les managers aux différents niveaux hiérarchiques peuvent utiliser des modèles de décision. Un modèle embarque une représentation du système physique et un critère de choix pour la comparaison des décisions alternatives, ce critère est souvent fondé sur une valorisation économique. Chaque modélisation physique donnée nécessite une valorisation économique adéquate. La représentation faite d’un système physique dans un modèle diffère d’un niveau de décision à un autre (ex. objectifs, niveau de granularité, étendue de l’horizon temporel, du périmètre physique). Ces différences peuvent engendrer des problèmes d’infaisabilité et d’incohérence dans le processus de planification. L’incohérence des décisions peut avoir lieu également quand le modèle est fondé sur une valorisation économique qui n’est pas appropriée aux décisions étudiées. Notre thèse a deux objectifs : le premier consiste à pointer les défis posés par les modèles de décision, en termes de représentation et de cohérence dans une chaîne logistique. Le second consiste à identifier les principes que doivent fonder l’utilisation de la valorisation économique dans ces modèles de décision et qui participent à la cohérence.Cette thèse s’inscrit dans le cadre d’une Recherche-Intervention conduite au sein de la chaîne logistique du site de Jorf du Groupe OCP. La mission confiée consiste à améliorer l’efficacité et l’efficience globales par l’aide à la décision au niveau opérationnel. Dans le cadre de ce projet, deux modèles d’aide à la décision au niveau opérationnel ont été développés : le premier est un simulateur de la production, il part d’un ensemble de décisions prises par les opérationnels et en vérifie la cohérence. En cas d’incohérences, le simulateur aide, en faisant appel à l’expertise des opérationnels, à une exploration rapide des décisions alternatives. Le deuxième modèle est un optimiseur encapsulé dans un système interactif d’aide à la décision d’ordonnancement des lignes de production des engrais. Notre document vise à expliquer comment ces modèles peuvent améliorer le processus de prise de décision opérationnel dans le site de Jorf, et favoriser son alignement avec la planification tactique (assurée par un modèle d’optimisation). Concernant le volet valorisation économique, cette thèse présente les principes d’une approche de valorisation économique appropriée aux décisions à court terme. La description d’une étude de cas, montrant la pertinence de cette approche pour le système interactif d’aide à la décision à l’ordonnancement, est présentée. Cette réflexion sur la valorisation économique montre la forte dépendance entre la modélisation physique et la valorisation économique et souligne la nécessité de la coopération entre les spécialistes de la modélisation, les managers de la chaîne logistique et les spécialistes de la comptabilité de gestion afin de pourvoir définir à chaque contexte décisionnel modélisé la valorisation économique pertinente

Decision support models in supply chain : management and economic evaluation : methodological principles and applications

Pour améliorer leurs processus de prise de décision, les managers aux différents niveaux hiérarchiques peuvent utiliser des modèles de décision. Un modèle embarque une représentation du système physique et un critère de choix pour la comparaison des décisions alternatives, ce critère est souvent fondé sur une valorisation économique. Chaque modélisation physique donnée nécessite une valorisation économique adéquate. La représentation faite d’un système physique dans un modèle diffère d’un niveau de décision à un autre (ex. objectifs, niveau de granularité, étendue de l’horizon temporel, du périmètre physique). Ces différences peuvent engendrer des problèmes d’infaisabilité et d’incohérence dans le processus de planification. L’incohérence des décisions peut avoir lieu également quand le modèle est fondé sur une valorisation économique qui n’est pas appropriée aux décisions étudiées. Notre thèse a deux objectifs : le premier consiste à pointer les défis posés par les modèles de décision, en termes de représentation et de cohérence dans une chaîne logistique. Le second consiste à identifier les principes que doivent fonder l’utilisation de la valorisation économique dans ces modèles de décision et qui participent à la cohérence.Cette thèse s’inscrit dans le cadre d’une Recherche-Intervention conduite au sein de la chaîne logistique du site de Jorf du Groupe OCP. La mission confiée consiste à améliorer l’efficacité et l’efficience globales par l’aide à la décision au niveau opérationnel. Dans le cadre de ce projet, deux modèles d’aide à la décision au niveau opérationnel ont été développés : le premier est un simulateur de la production, il part d’un ensemble de décisions prises par les opérationnels et en vérifie la cohérence. En cas d’incohérences, le simulateur aide, en faisant appel à l’expertise des opérationnels, à une exploration rapide des décisions alternatives. Le deuxième modèle est un optimiseur encapsulé dans un système interactif d’aide à la décision d’ordonnancement des lignes de production des engrais. Notre document vise à expliquer comment ces modèles peuvent améliorer le processus de prise de décision opérationnel dans le site de Jorf, et favoriser son alignement avec la planification tactique (assurée par un modèle d’optimisation). Concernant le volet valorisation économique, cette thèse présente les principes d’une approche de valorisation économique appropriée aux décisions à court terme. La description d’une étude de cas, montrant la pertinence de cette approche pour le système interactif d’aide à la décision à l’ordonnancement, est présentée. Cette réflexion sur la valorisation économique montre la forte dépendance entre la modélisation physique et la valorisation économique et souligne la nécessité de la coopération entre les spécialistes de la modélisation, les managers de la chaîne logistique et les spécialistes de la comptabilité de gestion afin de pourvoir définir à chaque contexte décisionnel modélisé la valorisation économique pertinente.To improve their decision-making processes, managers at different hierarchical levels can use decision models. A model embeds a representation of the physical system and a choice criterion for the comparison of decision alternatives, this criterion is often based on an economic evaluation. Each physical modeling requires an adequate economic evaluation. The representation made of a physical system in a model differs from one decision level to another (e.g. objectives, level of granularity, extent of time horizon, physical perimeter). These differences can lead to problems of infeasibility and inconsistency in the planning process. Decision inconsistencies can also occur when the model is based on an economic evaluation that is not appropriate for the decisions under review. Our thesis has two objectives: the first one consists in addressing the challenges of decision models in terms of representation and supply chain alignment. The second objective consists in identifying the principles that should underlie the use of economic evaluation in decision models and which contribute to coherence.This thesis fits in a clinical research project carried out within the supply chain of OCP Group's Jorf site. The mission is to improve the global efficiency and effectiveness through decision making support at the operational level. Two operational decision models have been developed during this project: the first one is a production simulation model, it starts from a set of operational decisions taken by the operational managers and checks their consistency. In the case of inconsistencies, the simulation model helps, by relying on the operational staff expertise, to quickly explore alternative decisions. The second model is an optimization model encapsulated in an interactive decision support system of fertilizer production lines scheduling. Our manuscript aims to explain how these models can improve the operational decision-making process at the Jorf site and favors its alignment with the tactical planning (provided by an optimization model). Concerning the economic evaluation aspect, this thesis presents the principles of an economic evaluation approach bespoke for operational decisions. The description of a case study, showing the relevance of this approach for the scheduling interactive decision support system, is presented. This reflection on economic evaluation shows the strong dependency between physical modeling and economic evaluation and underlines the necessity of cooperation between modeling specialists, supply chain managers and management accounting specialists in order to be able to define the relevant economic evaluation for each modeled decision context

USAGE DES PENALITES DANS LES MODELES ECONOMIQUES DE MANAGEMENT INDUSTRIEL

International audienceLa prise de décision en management industriel fait un appel croissant à des modèles d'optimisation comportant un éclairage économique, et donc privilégiant une performance définie en termes d'efficience. Cet éclairage éco nécessite le recours à un modèle de coûts qui doit être compatible avec l'impact dans le temps et dans l'espace des décisions envisagées. Les conséquences des décisions proposées peuvent compromettre le respect de certains critères d'efficacité du système productif étudié ou de systèmes clients. Pour éviter ces impacts indésirables, de nombreux modèles décisionnels introduisent, dans la fonction économique, des coûts de pénalité qui ne peuvent être obtenus par la comptabilité de gestion. Cet article tente de décrire le rôle et la détermination des pénalités dans ces modèles

Modélisation d’une chaîne logistique hybride par la simulation à évènements discrets

Simulation is used to help managers evaluate the consequences, on the functioning of a productive system, of operational decisions whose impact is observable in the short term and on a time scale which is not too fine. A hybrid supply chain (HSC) links, without restriction, continuous elementary processes and discrete elementary processes. Currently, the modelling and simulation of such an HSC, at the operational level, is not possible with any commercial software, based on discrete event simulation (DES), system dynamics, agent-based simulation or hybrid simulation (HS). This diagnosis, supported by several recent publications, led us not to seek a solution to this problem in HS research but to bypass the encountered methodological difficulties, by creating a set of four generic components, easy to integrate into the main DES software. Our solution has been successfully used to simulate the phosphate industry’s largest industrial complex.La simulation permet d’évaluer les conséquences, sur le fonctionnement d’un système productif, de décisions opérationnelles dont l’impact est observable à court terme, avec une maille temporelle pas trop fine. Une chaîne logistique hybride (CLH) enchaîne, sans restriction, des processus élémentaires continus et/ou discrets. Actuellement, la modélisation et la simulation d’une telle CLH, au niveau opérationnel, n’est possible avec aucun logiciel commercial, basé sur la simulation à événements discrets (SED), la dynamique des systèmes, l’approche basée-agents ou par la simulation hybride (SH). Ce diagnostic, étayé par plusieurs publications récentes, nous a conduits à ne pas chercher la solution dans le courant de recherche de la SH mais à contourner les difficultés méthodologiques rencontrées par la création d’un jeu de quatre composants génériques, faciles à intégrer dans les principaux simulateurs de type SED. Notre solution a été utilisée avec succès pour la simulation du plus gros complexe industriel de l’industrie du phosphate

USAGE DES PÉNALITÉS DANS LES MODÈLES ÉCONOMIQUES DE MANAGEMENT INDUSTRIEL

International audienceLa prise de décision en management industriel fait un appel croissant à des modèles d'optimisation compor-tant un éclairage économique, et donc privilégiant une performance définie en termes d'efficience. Cet éclairage éco nécessite le recours à un modèle de coûts qui doit être compatible avec l'impact dans le temps et dans l'espace des décisions envisagées. Les conséquences des décisions proposées peuvent compromettre le respect de certains critères d'efficacité du système productif étudié ou de systèmes clients. Pour éviter ces impacts indésirables, de nombreux modèles décisionnels introduisent, dans la fonction économique, des coûts de pénalité qui ne peuvent être obtenus par la compta-bilité de gestion. Cet article tente de décrire le rôle et la détermination des pénalités dans ces modèles. MOTS-CLÉS : Gestion de production, Gestion de performance, Recherche opérationnelle, Modélisation des systèmes, Comptabilité de gestion, Pénalité. 1 REMARQUE PRÉALABLE Cet article présente quelques observations sur le rôle et la définition des pénalités dans les modèles d'optimisation économiques de management industriel que proposés dans de nombreux articles et manuels de management in-dustriel. Il n'est pas question ici de s'interroger sur la per-tinence de ce type d'approche d'aide à la décision, ni de produire un état de l'art fondé sur une large revue de litté-rature. Nous visons plus modestement à formuler quelques remarques méthodologiques et typologiques auxquelles conduisent ces observations. Toutefois, le lec-teur est renvoyé à quelques articles illustrant l'usage de quelques types de pénalités peu fréquentes. 2 INTRODUCTION On s'intéresse ici à un système productif fournissant des produits (terme générique que l'on utilisera ici pour dési-gner aussi bien des produits que des prestations de service) à des clients, par l'intermédiaire d'un ensemble de ressources matérielles, humaines et informationnelles. Cette définition générale permet d'inclure, notamment, les systèmes dédiés à la production de biens ou de services , et à l'approvisionnement ou la distribution de biens. La modélisation du processus de production d'un système productif est une description formelle des relations entre l'utilisation des ressources de ce système et la fourniture des produits demandées. Le niveau de détail du modèle-sa granularité-varie selon que le modèle vise une prise de décisions opérationnelles, tactiques ou stratégiques. Dans cette description formelle, que l'on qualifie ici de modèle physique (voir figure 1), les décisions sont repré-sentées par des variables quantitatives (quantité à com-mander…) ou des variables qualitatives (itinéraire de transport, configuration d'investissement…) transcrites par des variables binaires dans certaines modélisations. Ces variables, qualifiées de variables de commande, in-fluencent le fonctionnement du système productif étudié par un ensemble de relations causales plus ou moins complexes qui sont au coeur de la modélisation retenue. Ces mécanismes conditionnent la valeur prise par certains pa-ramètres physiques (niveau de stock, kilométrage par-couru…) retenus en raison de leur impact sur la performance du système de production étudié. Ces paramètres sont généralement qualifiés de variables d'état dans les modélisations peu complexes qui mobilisent un nombre restreint de paramètres physiques ; on gardera ici ce vo-cable quelle que soit la complexité de la modélisation. Le modèle décisionnel peut s'appuyer uniquement sur le modèle physique en cherchant à optimiser un indicateur d'efficacité, calculé à partir d'une ou plusieurs variables d'état et, dans certains problèmes décisionnels, de variables de commande binaires. Le plus souvent, cette ap-proche de la performance est considérée comme insuffi-sante car elle ne tient pas compte du coût des ressources mobilisées pour satisfaire la demande et qu'il existe sou-vent plusieurs solutions alternatives ayant la même effica-cité mais pas le même coût. Cette vision économique de la performance est qualifiée d'efficience et, parmi toute

Modelling a Hybrid Supply Chain using Discrete Event Simulation

Cahier du Lamsade, 391Simulation may serve to assess the consequences of operational decisions in a complex hybrid Supply Chain (HSC) that connects an unlimited number of continuous (CP) and discrete processes (DP). Modelling and simulation of such HSC cannot be adequately achieved using commercially available software based on Discrete Events Simulation (DES), System Dynamic Simulation (SDS) or Agent-Based simulation (ABS). The hybrid simulation path (HS), which combines two of these simulation approaches, has not been found to deliver adequate modelling of a HSC and simulation of the impact of a set of operational decisions whose consequences are felt in the short term (within a few weeks). This diagnosis, supported by a review of many recent papers and surveys, led us away from the HS path. To overcome the modelling issues to be addressed, as further discussed below, we developed an extension of DES comprising a set of four generic components, made up of basic components (stocks and processors). These are easily implemented in most commercial DES software. To best describe the methodological issues involved and our proposed solution, we provide an example of a major chemical plant where our solution was successfully implemented

An economic evaluation of operational decisions – an application in scheduling evaluation in fertilizer plants

International audienc

Évaluation économique du pilotage opérationnel - une application aux décisions d’ordonnancement d’un atelier d’engrais

Operational management is based on decisions that are related to resources use on the short and medium runs, to meet the objectives that the one wants to achieve over this horizon. The purpose of this article is to show that the study of the choice between several alternative operational decisions requires an appropriate economic evaluation. The full costs provided by traditional cost accounting are not sufficient and relevant for the study of decisions with short run impact. The evaluation of operational decisions requires i) the use of activity drivers that are not related solely to production volume; ii) the exclusion of costs that are not affected by the studied decisions; iii) taking into account opportunity costs. We will illustrate the proposed approach for the economic evaluation of operational decisions, by a real choice example of fertilizers production orders scheduling on parallel and heterogeneous production lines in one of the OCP Group fertilizers plants. We will show that the full costs of traditional cost accounting are not relevant to the study of this type of decision. Their use leads to results that are distorted. The proposed principles remain general and adaptable to the other operational decisions study.Le management opérationnel concerne les décisions relatives à l’utilisation à court et moyen termes des ressources pour répondre aux objectifs que l’on cherche à atteindre sur cet horizon. L’objectif de cet article est de montrer que l’étude du choix entre plusieurs décisions opérationnelles alternatives nécessite une évaluation économique appropriée. Les coûts complets fournis par la comptabilité de gestion traditionnelle ne sont pas suffisants et pertinents pour l’étude des décisions ayant un impact à court terme. L’évaluation de décisions opérationnelles nécessite i) l’usage d’inducteurs d’activités qui ne sont pas liés uniquement au volume de production ; ii) l’exclusion des coûts qui ne sont pas impactés par les décisions prises ; iii) la prise en compte de coûts d’opportunité. On illustrera la démarche proposée pour l’évaluation économique de décisions opérationnelles, par un exemple réel de choix d’ordonnancement d’ordres de fabrications (OF) d’engrais sur des lignes de production parallèles et hétérogènes dans l’un des ateliers d’engrais du Groupe OCP. Nous montrerons que les coûts complets de la comptabilité de gestion classique ne sont pas pertinents pour l’étude de ce type de décisions car leur usage mène à des résultats qui sont baisés. Les principes proposés restent généraux et adaptables à l’étude d’autres décisions opérationnelles

An integrated Decision Support System for planning production, storage and bulk port operations in a fertilizer supply chain

International audienceEffective and efficient management of resources plays a crucial role in supply chains. This paper presents the bases of an integrated Decision Support System (DSS) for planning the operations of three successive echelons in the fertilizer part of a phosphate supply chain working in pull mode: production, vessel loading and storage where storage cannot constitute a decoupling point. Considering the whole perimeter of these planning operations within a monolithic optimization problem is much too huge to be solvable. Thus, the proposed DSS encapsulates an existing production scheduling model, an existing berth scheduling model, and a new model for the Storage Space Allocation Problem (SSAP). The latter provides a precise allocation of storage spaces for the fertilizers entering and leaving the hangars. Therefore, the proposed DSS aims to align production and storage decisions with vessel demands in a lean perspective, ensuring consistency in decision-making and keeping, if possible, the optimal solutions of production and port models. This approach is illustrated by several tests inspired by actual data provided by OCP Group on its operations at the Jorf Lasfar chemical platform in Morocco, but it is also valid for any other phosphate fertilizer producer that ships fertilizers in large batches from storage spaces directly linked to a fertilizer plant. This research yields several academic contributions in lean supply chain management and provides an original approach for modeling time in the SSAP