Gestion des stocks dans des chaînes logistiques face aux aléas des délais d'approvisionnements

Abstract

The inventory control is crucial for companies who wish to satisfy their customer demands on time as well as controlling costs. For this, it is necessary to be in possession of the necessary and sufficient components to produce the requested products n time. Indeed, a poor inventory control policy leads to overstocking or stockout situations. In the former, the generated inventories are expensive and in the later, there are shortages and penalties due to unsatisfied customer demands. In this thesis, we study the supply planning for the multilevel supply chains. The decision variables are the parameters of MRP (planned lead times). The aim is to provide ideas and methods on the MRP parameterization under lead time uncertainties. We proved interesting theoretical properties and we proposed the models methods for the optimization problems.La gestion des stocks est un élément très important pour les entreprises. Il faut pouvoir satisfaire les clients à moindre coût. Pour cela, il est nécessaire d'être en possession de tous es composants, pour fabriquer les produits demandés et les livrer à la date voulue. En effet, une mauvaise politique d'approvisionnement en composants conduit soit à des retards de livraison, qui engendrent des frais, soit à des stocks inutiles. Dans cette thèse, nous étudions la planification des réapprovisionnements en composants pour les systèmes de production de différentes structures. Nous travaillons avec les nomenclatures à plusieurs niveaux et nous tenons compte des aléas des délais d'approvisionnement. Nous avons choisi comme variables de décision celles qui correspondaient aux paramètres de la méthode MRP, comme le temps de cycle planifié. L'objectif pratique de notre étude étant également de fournir des techniques pour le paramétrage des logiciels MRP en présence de ce type d'aléas. Nous avons proposé des modèles et avons démontré leurs propriétés théoriques intéressantes ainsi que des approches d'optimisation nouvelles pour ce type de problème

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