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Proposition d’un cadre méthodologique adaptable pour l’évaluation de la performance d’un système de planification de la production : Application à Demand Driven MRP

Authors :
Bayard, Stéphanie
École des Mines de Saint-Étienne (Mines Saint-Étienne MSE)
Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)
Institut Henri Fayol (FAYOL-ENSMSE)
Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)
Département Génie mathématique et industriel (FAYOL-ENSMSE)
Ecole Nationale Supérieure des Mines de St Etienne (ENSM ST-ETIENNE)-Institut Henri Fayol
Laboratoire d'Informatique, de Modélisation et d'Optimisation des Systèmes (LIMOS)
Ecole Nationale Supérieure des Mines de St Etienne (ENSM ST-ETIENNE)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Clermont Auvergne (UCA)-Institut national polytechnique Clermont Auvergne (INP Clermont Auvergne)
Université Clermont Auvergne (UCA)-Université Clermont Auvergne (UCA)
Mines Saint-Etienne
Xavier DELORME
Frédéric GRIMAUD
Source :
Sciences de l'ingénieur [physics]. Mines Saint-Etienne, 2023. Français. ⟨NNT : 2023EMSEM001⟩
Publication Year :
2023
Publisher :
HAL CCSD, 2023.

Abstract

The economic environment is often characterized by the acronym VUCA (Volatile, Uncertain, Complex and Ambiguous) to describe the strong disruptions it is facing. The consequences on industrial companies are strong and lead companies to investigate new solutions to maintain or improve their performance.Among them, the adaptation or change of the production planning and control system offers interesting perspectives, leading to the emergence of new planning methods integrated within the Production Planning and Control (PPC) systems. The question of the performance context of these new methods arises in order to integrate them into potential choices. The literature review shows that the main PPCs can be used in several industrial contexts, which suggests that a more detailed evaluation is necessary to choose a suitable PPC. Therefore, it seems essential to evaluate their performance in a global way by integrating both user feedbacks and an objective analysis of their behavior.To address this issue, we have developed a methodological framework. We propose an approach based on 3 phases whose use and content can be adapted according to the industrial context and the objectives set. The proposal includes the framework itself but also a set of tools and methods to understand, position and evaluate qualitatively and quantitatively the PPC studied. The use of this framework is illustrated through the study of the Demand Driven Material Requirement Planning (DDMRP) method.; L’environnement économique est souvent caractérisé par l’acronyme VUCA (Volatile, Incertain, Complexe et Ambigu) pour décrire les fortes perturbations qu’il subit. Les conséquences sur les entreprises industrielles sont fortes et poussent les entreprises à investiguer de nouvelles solutions pour maintenir ou améliorer leur performance.Parmi elles, l’adaptation ou le changement du système de pilotage de la production offre des perspectives intéressantes, conduisant à l’émergence de nouvelles méthodes de planification intégrées au sein des systèmes de Production Planning and Control (PPC). La question du contexte de performance de ces nouvelles méthodes se pose afin de les intégrer dans les choix potentiels. La revue de littérature montre que les principaux PPC peuvent être utilisés dans plusieurs contextes industriels ce qui laisse supposer qu’une évaluation plus fine est nécessaire pour choisir un PPC adapté. Dès lors, il parait essentiel d’évaluer leur performance de façon globale en intégrant à la fois les retours d’expériences des utilisateurs et une analyse objective de leur comportement.Face à cette problématique, nous avons développé un cadre méthodologique répondant à ce besoin. Nous proposons une approche basée sur 3 phases dont l’utilisation et le contenu sont adaptables en fonction du contexte industriel et des objectifs fixés. La proposition faite comprend le cadre lui-même mais également un ensemble d’outils et de méthodes permettant de comprendre, positionner et évaluer qualitativement et quantitativement le PPC étudié. L’utilisation de ce cadre est illustrée à travers l’étude de la méthode Demand Driven Material Requirement Planning (DDMRP).

Details

Language :
French
Database :
OpenAIRE
Journal :
Sciences de l'ingénieur [physics]. Mines Saint-Etienne, 2023. Français. ⟨NNT : 2023EMSEM001⟩
Accession number :
edsair.od......2885..27c49ec6418138386c276c7e8b1cb227