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EnglishRÉSUMÉ
Le concept de chaîne logistique a reçu un intérêt croissant dans la communauté du Génie des Procédés dans la dernière décennie. Cet article discute de son application à l'industrie pharmaceutique. Une attention spécifique est portée à la modélisation et à l'optimisation des trois phases clés du cycle de vie d'un médicament innovant, à savoir la gestion du «pipeline» de développement du produit, la planification de la capacité de production et enfin la gestion de la chaîne logistique proprement dite. Une analyse des travaux publiés dans ce domaine est réalisée avec une identification de possibles verrous et la suggestion de perspectives de recherche.
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Catherine AZZARO-PANTEL : Professeur des Universités INP ENSIACET - Université de Toulouse, Laboratoire de Génie Chimique UMR CNRS 5503 INP ENSIACET, Toulouse, France
INTRODUCTION
La dynamique d'innovation d'une entreprise peut s'apprécier à travers le cycle de vie de ses produits. Classiquement, le cycle de vie d'un produit comprend les phases de développement, de lancement, de croissance, de maturité et s'achève par une étape de déclin. Les particularités de ces étapes dépendent du secteur d'application dans lequel l'entreprise est en compétition. Quel que soit le domaine, les étapes sont réalisées par un certain nombre de groupes fonctionnels au sein de l'entreprise incluant la R&D, la fabrication et les réseaux de distribution, dans le respect de normes liées à l'environnement, la sécurité et la qualité des produits élaborés. Les choix de ces entités sont guidés, entre autres, par des décisions impliquant l'affectation de dépenses d'investissement, la rentabilité économique, des stratégies de marketing, la gestion du portefeuille de produits et de technologies, des décisions de conception de chaînes logistiques incluant la fabrication et la structure du réseau de distribution et la sélection de partenaires stratégiques.
La complexité de cet environnement provient notamment du fait que ces décisions stratégiques doivent engager des unités fonctionnelles multiples et intégrer les niveaux tactiques et opérationnels de la gestion du portefeuille complet de produits. Ces décisions doivent être également prises dans un environnement riche d'incertitudes tant externes et internes : les pressions et incertitudes externes comprennent par exemple la demande en produits, la fixation des prix, l'entrée de concurrents sur le marché, les pouvoirs de négociation des fournisseurs et des acheteurs, la dynamique économique globale, alors que les incertitudes internes résultent notamment de problèmes techniques imprévus, de dérives de production dues à la variation de qualité des matières premières, de risques d'échec des activités de R&D
Cet aspect se rencontre particulièrement dans l'industrie pharmaceutique qui est le support d'application de cet article. Dans ce contexte, l'apport des nouvelles technologies de l'information dans le système d´information de l'entreprise constitue un atout pour déployer des outils d'aide à la décision, incluant des modèles, des outils de simulation et d'optimisation prenant en compte les interdépendances entre les différentes unités fonctionnelles et l'intégration nécessaire entre les niveaux de décision. Cet article présente les caractéristiques du cycle de vie d'un médicament et les problématiques décisionnelles auxquelles est confrontée une entreprise du secteur pharmaceutique. Il fait le point sur les méthodes de résolution de la gestion du portefeuille de nouveaux produits et de la chaîne logistique pharmaceutique. Il identifie les verrous qui restent à lever pour l'intégration des différents niveaux.
MOTS-CLÉS
Chaîne logistique développement de nouveaux produits planification de la production modélisation optimisation
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6. Glossaire
MILP (Mixed Integer Linear Programming )
Méthode d'optimisation basée sur de la programmation mathématique linéaire en variables mixtes (impliquant des variables continues et discrètes) avec des contraintes portant sur ces variables représentées par des équations ou des inéquations linéaires. Le critère d'optimisation est également représenté par une fonction linéaire des variables que l'on souhaitera minimiser ou maximiser.
MINLP (Mixed Integer Non Linear Programming )
Méthode d'optimisation basée sur de la programmation mathématique non linéaire en variables mixtes. Dans ce cas, la fonction et/ou les contraintes impliquent des formulations non linéaires par rapport aux variables.
NPD (New Product Development )
Développement de nouveaux produits.
NSGA II (Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II )
Algorithme d'optimisation multi-objectifs basé sur le principe des algorithmes évolutionnaires .
PSE (Process Systems Engineering )
Champ thématique du Génie des Procédés qui regroupe les activités axées sur le développement de procédures pour la conception et l'exploitation de procédés et de systèmes, fonctionnant en mode continu ou discontinu, en régime permanent ou transitoire. Une définition plus large du domaine s'appuie sur le concept de chaîne logistique chimique impliquant l'amélioration du processus de prise de décisions systémiques pour la découverte, la conception et l'exploitation de procédés, en vue de l'élaboration et la distribution de produits, souvent dans un contexte à objectifs conflictuels.
SCM (Supply Chain Management )
Concerne la planification de toute l'activité de l'entreprise (achats, production et distribution des produits) calée sur la demande des clients.
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Glossaire
BIBLIOGRAPHIE
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(2) - Pharma 2020 - La chaîne d'approvisionnement du futur : Quelle voie prendrez-vous ? - (page consultée le 20 mars 2015) http://www.pwc.com/pharma2020
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(3) - GRABOWSKI (H.G.), VERNON (J.), DiMASI (J.A.) - Returns on research and development for 1990s new drug introductions. - PharmacoEconomics, 20, p. 11-29 (2002).
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(5) - IMS INSTITUTE FOR HEALTHCARE INFORMATICS - Global outlook for medicines Through - (2018) http://www.imshealth.com
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