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Vers une optimisation de la chaine logistique : proposition de modèles conceptuels basés sur le PLM (Product Lifecycle Management)

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Consciente que l’unité de compétitivité n’est plus l’entreprise mais toute la chaîne logistique contribuant à la réalisation du produit, les efforts consentis par l’entreprise se matérialisent, d’une part, par la volonté de maîtriser au mieux les activités de conception des produits et d’autre part, par la construction de collaborations entre tous les acteurs de la chaîne logistique participant au cycle de vie du produit. Cela a conduit à l’émergence d’une gestion collaborative du cycle de vie du produit appelée communément PLM. L’objet de cette thèse consiste à définir une démarche méthodologique pour répondre à la problématique suivante : Comment le PLM pourra t-il participer à l’optimisation de la chaîne logistique ? Nous adoptons, dans cette thèse, une approche hybride combinant PLM et modèles mathématiques pour optimiser les décisions de conception simultanée du produit et de sa chaîne logistique. Nous proposons des modèles conceptuels pour résoudre de manière formelle le compromis entre PLM et modèles mathématiques pour une optimisation de la chaîne logistique. Contrairement aux approches classiques centralisées utilisées pour traiter le problème intégré de conception du produit et de sa chaîne logistique et qui engendrent des modèles mathématiques compliqués, nous adoptons une démarche couplant des décisions centralisées quand il s’agit d’intégrer les contraintes des différents maillons de la chaîne logistique et une approche décentralisée quand il s’agit d’optimiser localement chaque maillon de la chaîne. Le mode décentralisé réduit la complexité de résolution des modèles mathématiques et permet à la chaîne logistique de répondre rapidement à l’évolution des conditions locales de chaque maillon. Le PLM joue le rôle d’intégrateur. En effet, le regroupement centralisé des informations par le PLM permet de prendre en considération la dépendance entre les maillons améliorant ainsi les résultats obtenus par optimisation locale.
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Title: Vers une optimisation de la chaine logistique : proposition de modèles conceptuels basés sur le PLM (Product Lifecycle Management)
Description:
Consciente que l’unité de compétitivité n’est plus l’entreprise mais toute la chaîne logistique contribuant à la réalisation du produit, les efforts consentis par l’entreprise se matérialisent, d’une part, par la volonté de maîtriser au mieux les activités de conception des produits et d’autre part, par la construction de collaborations entre tous les acteurs de la chaîne logistique participant au cycle de vie du produit.
Cela a conduit à l’émergence d’une gestion collaborative du cycle de vie du produit appelée communément PLM.
L’objet de cette thèse consiste à définir une démarche méthodologique pour répondre à la problématique suivante : Comment le PLM pourra t-il participer à l’optimisation de la chaîne logistique ? Nous adoptons, dans cette thèse, une approche hybride combinant PLM et modèles mathématiques pour optimiser les décisions de conception simultanée du produit et de sa chaîne logistique.
Nous proposons des modèles conceptuels pour résoudre de manière formelle le compromis entre PLM et modèles mathématiques pour une optimisation de la chaîne logistique.
Contrairement aux approches classiques centralisées utilisées pour traiter le problème intégré de conception du produit et de sa chaîne logistique et qui engendrent des modèles mathématiques compliqués, nous adoptons une démarche couplant des décisions centralisées quand il s’agit d’intégrer les contraintes des différents maillons de la chaîne logistique et une approche décentralisée quand il s’agit d’optimiser localement chaque maillon de la chaîne.
Le mode décentralisé réduit la complexité de résolution des modèles mathématiques et permet à la chaîne logistique de répondre rapidement à l’évolution des conditions locales de chaque maillon.
Le PLM joue le rôle d’intégrateur.
En effet, le regroupement centralisé des informations par le PLM permet de prendre en considération la dépendance entre les maillons améliorant ainsi les résultats obtenus par optimisation locale.

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