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RÉSUMÉ
Les systèmes MRP ont évolué à la fin des années 1990 vers des modules « Advanced Planning Systems » (APS).
Cet article décrit dans une première partie comment ces outils répondent à différentes situations de planification stratégique, tactique et opérationnelle (conception de réseaux, planification sous contraintes, plan d’allocations et de transport, remise de délais).
La seconde partie présente leur contribution en termes de synchronisation des décisions selon les niveaux de planification et les maillons de la supply-chain.
À travers 3 exemples, la dernière partie contrebalancera ces avantages par leur principal inconvénient : l’accroissement de la variabilité.
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Lire l’articleAuteur(s)
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Patrick GENIN : Responsable Supply Chain Support - Audemars Piguet Manufacture SA, Le Brassus (Suisse)
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Samir LAMOURI : Professeur des universités à Arts et métiers ParisTech - Chercheur au LAMIH CNRS
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André THOMAS : Docteur – CFPIM
INTRODUCTION
Comme indiqué dans l’article Flux poussés : MRP et DRP [AG 5 110], les systèmes MRP ont évolué à la fin des années 1990 vers le Supply Chain Management. Les systèmes deviennent de véritables outils d’aide à la décision, dotés d’algorithmes d’optimisation, ils simulent l’ensemble du système logistique, vérifient la disponibilité des produits et des capacités de production et de distribution nécessaires pour faire face à différents niveaux de demande.
Ces outils sont couramment dénommés des « Advanced Planning Systems » (APS) par les entreprises qui les commercialisent. « Les APS sont des progiciels qui optimisent la planification et synchronisent les flux de la chaîne logistique en tenant compte simultanément d’un grand nombre de contraintes (ressources, capacités, délais, coûts, profits…) ».
Ces outils semblent aujourd’hui capables de synchroniser l’ensemble des ressources matières et capacitaires pour aboutir à une planification dite « optimale » et ainsi apporter une réponse aux faiblesses de synchronisation des systèmes traditionnels MRP II [AG 5 115].
Le lecteur pourra se référer à l’article Flux poussés : MRP et DRP [AG 5 110] pour une vision complète des systèmes MRP II, et à l’article La planification industrielle et ses limites pour en comprendre les limites [AG 5 115].
Les APS sont souvent présentés comme un concept innovant de planification. Or les organisations utilisent des techniques de planification avancée depuis plusieurs années.
En effet, les APS reposent sur un ensemble de méthodes connues, rendues accessibles et efficaces par l’amélioration continue des technologies de calculs ; l’émergence des architectures de communication client-serveur, le développement des bases de données relationnelles, puis l’expansion de l’EDI (Échange de Données Informatisées) ont contribué à assurer le développement de ces outils.
« Toutes les entreprises disposent maintenant, à un coût abordable, d’une puissance de traitements informatiques sans commune mesure avec celle dont disposaient les plus grosses entreprises, il y a une vingtaine d’années ». Ces outils APS ont d’abord été implantés comme des modules interfacés aux ERP pour être progressivement intégrés à ceux-ci au cours de cette dernière décennie.
Cet article est consacré aux apports de la planification avancée et des APS en terme de synchronisation. Nous évoquerons également leur impact sur l’effet coup de fouet.
Pour cela, nous montrons dans une première partie comment se décline la planification avancée dans les APS. Ces derniers offrent des fonctions réparties sur les trois niveaux de planification : stratégique, tactique et opérationnel [AG 5 115]. Nous présentons les différents modules de ces outils.
La seconde partie présente les apports de la planification avancée en terme de synchronisation.
Nous verrons dans la troisième partie l’impact de la mise en œuvre de la planification avancée dans différentes chaînes logistiques.
Nous réservons l’expression « planification avancée » aux techniques de planification.
APS sera utilisé lorsqu’il s’agit d’une mise en œuvre de ces techniques à travers un outil commercial d’aide à la décision.
Nous utilisons des comparatifs issus de la littérature (les tableaux comparatifs de la revue mensuelle de l’APICS, The performance Advantage), des présentations commerciales des offreurs, ainsi que les formations que nous avons suivies, à certains APS (APO de SAP, Rhythm de I2 Technologies, et OPT intégré depuis à l’offre de Manugistics). Ces deux derniers sont devenus filiales de JDA Software.
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VERSIONS
- Version archivée 1 de avr. 2005 par Patrick GENIN, Samir LAMOURI, André THOMAS
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4. Conclusion
Dans cet article, nous avons montré que les APS proposent une réponse aux problématiques de synchronisation des plans qui faisaient traditionnellement défaut aux systèmes traditionnels MRP II.
Néanmoins, les outils utilisés pour élaborer ces plans posent le problème de la robustesse de cette planification. L’incertitude est traitée par les APS de la même manière que les systèmes MRP II.
Aujourd’hui, les offreurs d’APS se limitent à trouver pour leurs clients des modèles mathématiques qui permettront de déterminer des plans « optimaux ». Mais, la robustesse de ces plans est tout aussi importante.
Une solution optimale pour un scénario n’est pas exploitable si elle devient inefficiente au moindre changement dans les paramètres. Elle conduira à des coûts plus élevés. D’autant plus qu’au niveau tactique, les décisions ont un délai de mise en œuvre de plusieurs périodes conduisant à une certaine inertie dans les modifications : une décision validée en période p n’a d’effets qu’à partir d’une période p + n, n étant le délai de mise en œuvre de la décision, et toute annulation pendant ces n périodes est généralement coûteuse.
La problématique de propagation sur la chaîne logistique de l’effet coup de fouet est même renforcée par la synchronisation des plans imposant aux entreprises de trouver des solutions de flexibilité.
Ce champ constitue aujourd’hui une source de progrès dans le pilotage des chaînes logistiques. Les entreprises capables d’intégrer l’incertitude dans leur planification et de mettre en œuvre les mécanismes proactifs permettant de les réduire seront plus performantes que leurs concurrents réactifs.
L’Internet des Objets (IoT) couplé avec la démocratisation des solutions d’Intelligence Artificielle apporte également un champ d’évolution dans les processus de planification. L’IoT résout la problématique de capture des informations transactionnelles pendant que l’IA apporte des solutions de traitement de cette multitude de données (Big Data) vues comme autant d’événements élémentaires. Les modèles classiques de gestion des contraintes en sont remis en cause.
Entrant dans l’ère de l’Industrie 4.0 et de la digitalisation, le marché des big data prévoit une croissance mondiale de $22,6 milliards...
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BIBLIOGRAPHIE
-
(1) - BEL (G.), PERONA (M.), SIANESI (A.), THIERRY (C.) - The multi-site Production Management problem : mathematical formalization and prototype developments. - 10th International Conference on Computer Aided Production Engineering, Palerme (University of Palermo), Italie, 7-9 juin 1994.
-
(2) - COHEN (M.), HUCHZERMEIER (A.) - Global supply chain management : a survey of research and applications. - in : [TAY 99], p. 671-702 (1999).
-
(3) - * - CXP, www.cxp.fr
-
(4) - ESCUDERO (L.F.), GALINDO (E.), GARCIA (G.), GOMEZ (E.), SABAU (V.) - Schumann, a modelling framework for supply chain management under uncertainty. - European Journal of Operational Research, 119, p. 14-34 (1999).
-
(5) - GAGNE (R.), LANGEVIN (J.-L.), COMBES (J.E.), SARTORI (D.), CASTAGNE (M.) - À chacun sa propre entreprise performante au sein de l’entreprise. - Publi Union (1988).
-
...
DANS NOS BASES DOCUMENTAIRES
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Planification tactique robuste avec usage d’un APS. Proposition d’un mode de gestion par plan de référence. Enjeux.
ANNEXES
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International Institute for Innovation , Industrial Engineering and Entrepreneurship
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CXP – Conseil et analyse en solutions logicielles pour l’entreprise et ses métiers
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