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Gestion et Conduite des Systèmes de Production
Laboratoire des Sciences pour la Conception, l'Optimisation et la Production de Grenoble
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Soutenance de thèse de Saleh Eddine Ben-Jbara (GCSP) le mardi 30 janvier 2018 à 14H en salle H201 - Site Viallet - Grenoble INP

Publié le 23 janvier 2018
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Soutenance 30 janvier 2018

Intitulée : " Maîtrise des risques dans les chaines logistiques : Une approche par la simulation et l’ingénierie basée sur les modèles"

Les membres du jury :

  • Mr Laurent GENESTE, Professeur des Universités, Ecole nationale d’ingénieurs de Tarbes, Rapporteur
  • Mr Hamid ALLAOUI, Professeur des Universités, Université d’Artrois, Rapporteur
  • Mr Khaled HADJ-HAMOU, Professeur des Universités, INSA Lyon, Examinateur
  • Mr Pierre DAVID, Maître de conférences, Grenoble INP, Co-encadrant
  • Mme Gülgün ALPAN, Maître de conférences, Grenoble INP, Directrice de thèse

Résumé :

La maîtrise des risques est un enjeu majeur pour les entreprises. Loin d’être l’apanage des seules catastrophes naturelles, les perturbations des chaînes logistiques actuelles peuvent parfois être causées par des événements mineurs amplifiés par les failles d’organisations industrielles de plus en plus complexes. Nombreux sont les exemples de ces perturbations avec des conséquences économiques graves.

La gestion des risques dans les chaines logistiques est un thème récent et les méthodes et outils actuels ne répondent pas encore totalement aux préoccupations des gestionnaires de ces chaînes logistiques. Une grande aide peut être apportée par la simulation des événements affectant les chaînes. Cependant malgré son efficacité pour couvrir la complexité de la chaîne, la simulation reste encore difficile à mettre en œuvre, notamment dans les phases de création et d’exploitation des modèles.

Le but de cette thèse est de faciliter l’utilisation de la simulation pour l’analyse des risques dans les chaines logistiques. Ainsi, nous avons développé un référentiel de modélisation pour la simulation qui permet d’assurer une construction facile des modèles de la structure, du comportement et des risques inhérents aux chaines logistiques. Ce référentiel est bâti sur un ensemble de méta-modèles et de bibliothèques adaptés à la définition de chaînes logistiques et définis sur la base du référentiel SCOR. Ajouté à cela, nous avons proposé un guide de traduction permettant le passage d’un modèle conceptuel de chaîne logistique vers un modèle de simulation permettant de tester les scénarios de risque. Une bibliothèque de modules de simulation a été proposée pour accompagner ce passage. Une étude de cas a été menée pour tester et valider partiellement l’approche proposée.

Mots clés: Gestion des risques, Analyse des chaînes logistiques, Méta-modélisation, Simulation

Abstract :
 
Controlling risks is an important issue for companies. Far from being only the prerogative of natural disasters, the disruptions of today's supply chains can sometimes be caused by minor events amplified by the flaws of increasingly complex industrial organizations, causing severe economic losses.

Risk management in supply chains is a recent theme and the proposed solutions are not yet able to meet the needs of practitioners. One of the solutions to analyse risks is using simulation. But, despite its effectiveness to cover the complexity of the chain, it still presents a major weakness which is the difficulty of implementation.

The aim of this thesis is to facilitate and to adapt the simulation for risk analysis of supply chains. Thus, we have developed a modeling framework for simulation which enables an easy construction of models of supply chain structure, behavior and if the associated risks. This is done through the proposition of a set of meta-models and libraries, defined on the basis of the SCOR reference model. In addition, we proposed a translation guide for the translation of the conceptual model of supply chains into a simulation model and enabling testing risk scenario. Additionaly, we developed a library of simulation modules.

A case study was conducted and the results show the relevance of the proposed approach.

Key words :  Risk management, Supply Chain analysis, Meta-modeling, Simulation.

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Rédigé par Fadila Messaoud-Djebara

mise à jour le 26 janvier 2018

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