Etude comparative des modèles de l’évaluation des performances des systèmes d’approvisionnement
Bounou Oumaima, El Barkany Abdellah et El Biyaali Ahmed
Abstract
La chaîne logistique des pièces de rechange est l’intersection entre deux organisations différentes : la chaîne logistique et les services après-vente et de maintenance. La configuration de gestion décentralisée provoque le manque du partage d’information des coûts importants et la qualité de service faible. Afin de diminuer ces effets, plusieurs organisations de maintenance ont dirigé vers une gestion centralisée. Certains auteurs ont essayé de définir les pistes d’amélioration en termes de modèles pour satisfaire les critères de performance et intégrer le risque dans la prévision et la gestion du stock (l’évaluation des performances) à travers des modèles probabilistes. Parmi ces modèles, les modèles graphiques sont les plus utilisés par exemple les réseaux bayésiens et les réseaux de pétri.
Ce travail consiste à élaborer premièrement une revue de littérature sur la gestion d’approvisionnement de l’inventaire des pièces de rechange, deuxièment une comparaison et une analyse sur les modèles et les approches de l’évaluation des performances et de la gestion d’approvisionnement. Cette évaluation va nous permettre de faire le choix de l’outil à utiliser pour traiter la partie des indicateurs de performance.
Keywords
References
[1] Patrick Jaulent, Marie-Agnès Quarès, Pilotez vos performances, 2e édition, 2008.
[2] Ghorbel N., Gestion des réapprovisionnements périodiques des pièces de rechange sous incertitudes pour le MCO de parc matériels : maitrise de risque de rupture des stocks, thèse de doctorat, Vincennes Saint-Denis Paris 8 university, 2013.
[3] Lazrak Adnane, Amélioration des processus de prévision et de gestion des stocks dans le cas d’une chaîne logistique des pièces de rechange, l’université Nantes Angers Le Mans, thèse de doctorat, 2016.
[4] Labadi Karim, Contribution à la modélisation et à l’évaluation de performances des systèmes logistiques à l’aide d’un nouveau modèle de réseaux de pétri stochastiques, Sciences de l’ingénieur, Universités de technologies de Troyes, 2005.
[5] Pérès François et Grenuouilleau Jean-Christophe, Initial spare parts supply of an orbital system, aircraft engineering and aerospace technology, vol 74 (3) (2002) pp 252-262.
[6] Pérès François et Grenuouilleau Jean-Christophe, Spare parts supply modelling : application to a space station, International journal of quality and reliability management, vol 20 (3), 2003, pp360-377.
[7] Grenuouilleau Jean-Christophe et Pérès François, Gestion d’approvisionnement initial en éléments de rechange d’un système orbital, Journal européen des systèmes automatisées, June 2006, vol 40 (4-5), pp397- 417.
[8] Pérès F., Verron S., Dejean J.-P et Averbuch D., Formalisation d’une approche structurée de modélisation d’un système industriel complexe par réseaux de pétri : application aux systèmes pétroliers offshore ultra grands fonds, Oil & Gras science and technology – Rev. IFP, Vol 62 (3) (2007) pp 375-389.
[9] Kostas-Platon A., Magou I., Dekker R., Tagaras G., Inventory control of spare parts using bayesian approach: case study, European journal of operational research 154, 2004, pp. 730-739.
[10] Hausman W. H. & Joseph T. L., Inventory control with probabilistic demand and periodic with drawals, Management Science 18 (5), Theory series, part 1, 1972, pp. 265-275.
[11] Topan E., Bayndir Z. P., Tan T., Heuristics for multi item two echelon spare parts inventory control problem with batch ordering in the central warehouse, beta research school for operation management and logistics, Beta working, 2010, paper 321.
[12] Panagiotidou S., 2014. Joint optimization of spare parts ordering and maintenance policies for multiple identical items subject to silent failures, European Journal of Operational Research 235 (3), pp. 300-314.
[13] Vaughan T.S., Failure replacement and preventive maintenance spare parts ordering policy, European Journal of Operational Research 161(1), 2005, pp. 183–190.
[14] Sarker R. & Haque A., Optimization of maintenance and spare provisioning policy using simulation, Applied Mathematical Modelling 24 (10), 2000, pp. 751–760.
[15] Mhada F., Malhame R., Sadr J., Gharbi A., Pellerin R., (Q, s) models for inventory policy with random component procurement lead times, International Conference on Industrial Engineering and Systems Management 2013.
[16] Tongdan J., Haitao L., 2008. Spare parts inventory control considering stochastic growth of an installed base, Computers & Industrial Engineering, pp. 452-461.
[17] Chen K. K., Chang C.-T., A seasonal demand inventory model with variable lead time and resource constraints, Applied Mathematical Modelling 31, 2007, pp. 2433–2445.