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Laboratoire des Sciences pour la Conception, l'Optimisation et la Production de Grenoble
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Thèse Idris LALAMI

Auteur : Idris LALAMI
Directeur de thèse : Yannick FREIN
Co-directeur : Jean Philippe GAYON
Date : 22 mars 2016


Planifiaction de la production des usines de mécanique
en coordination avec les usines d'assemblage de véhicules.


L’objectif de cette thèse est de proposer un outil pour la planification de la production d’un fournisseur et d’étudier les moyens d’améliorer la coordination entre ce fournisseur et les usines clientes. Appliquée à l’industrie automobile, cette thèse se base sur le cas des usines de mécanique (usines de moteurs, de boîtes de vitesse, et de pièces de liaison au sol) qui fournissent les usines d’assemblage de véhicules.



En analysant la demande des usines clientes, nous mettons en évidence les facteurs de variabilité de cette demande et proposons des pistes pour améliorer la coordination avec le fournisseur à travers un partage de l’information plus efficace. Pour la planification de la production du fournisseur, nous proposons un modèle mathématique sous forme de programme linéaire en nombres entiers. Ce modèle permet de définir un plan de production détaillé en respectant les contraintes existantes et en visant quatre objectifs : satisfaire la demande prévisionnelle, atteindre les stocks de sécurité, équilibrer les stocks entre les produits, et lisser la production. L’intérêt apporté par ce modèle est démontré par des tests réalisés sur des données réelles. Sachant que le modèle proposé est destiné à être utilisé dans le cadre d’une planification à horizon glissant, nous analysons par simulation l’influence de deux paramètres : la fréquence de planification et la longueur de l’horizon gelé. Nous donnons des préconisations sur le choix de ces paramètres de manière à assurer un bon compromis entre le taux de service, le niveau de stock, et la stabilité de la planification. Enfin, pour améliorer la coordination entre les usines clientes et le fournisseur, nous étudions deux pistes en particulier : l’amélioration de la fiabilité des prévisions communiquées au fournisseur et l’allongement du délai qui lui est accordé pour satisfaire la demande. L’intérêt de mettre en œuvre ces propositions est évalué par simulation.

mise à jour le 3 mars 2016

  • Tutelle CNRS
  • Tutelle Grenoble INP
  • Université Joseph Fourier
  • Tutelle UMR
Univ. Grenoble Alpes