Ye, Chenhui (2023) Un système d'aide à la décision basé sur un contrôleur de la chaîne logistique pour la gestion des risques. École doctorale Mathématiques, Informatique et Télécommunications (Toulouse).

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Abstract

Avec l'évolution de la mondialisation, les entreprises doivent collaborer entre elles afin de répondre aux demandes du marché à l'échelle mondiale. La mise en réseau entre les entreprises de plus en plus forte ainsi que le risque accru d'incertitude dans la chaîne d'approvisionnement, amènent les entreprises à améliorer leurs moyens numériques pour la gestion des risques. Bien que le concept de la chaîne d'approvisionnement 4.0 fournisse une base théorique pour la gestion de la chaîne d'approvisionnement, les entreprises manquent encore de moyens efficaces pour partager les risques et échanger des informations avec d'autres entreprises. Pour résoudre ce problème, nous avons conçu une nouvelle plateforme logicielle pour relever ce défi. Nous appelons cette plateforme "Système d'aide à la décision basé sur le contrôle de la chaîne d'approvisionnement". Techniquement, la plateforme intègre et visualise divers types de données dans la chaîne d'approvisionnement et s'inscrit dans la lignée des systèmes d'aide à la décision. Sur le plan méthodologique, la plateforme intègre deux techniques, la prise de décision multicritères ainsi que le concept de contrôle de la chaîne d'approvisionnement.Contribution : Ce manuscrit présente une nouvel outil de contrôle de la chaîne d'approvisionnement basée sur un système d'aide à la décision. La plateforme développée vise à aider les entreprises à surmonter les silos d'information, à améliorer la transparence des informations de la chaîne d'approvisionnement et à utiliser la prise de décision de groupe pour partager les risques communs. Afin de valider l'efficacité de la plateforme, nous avons développé deux approches de simulation informatique. Après plus de 20 cycles de simulation, nous avons constaté que 54 % à 70 % des indicateurs clés de performance étaient considérablement optimisés si le système d'aide à la décision ainsi que l'outil de contrôle sont utilisés, dans le contexte de risque identique. Parallèlement, la construction des deux plateformes de simulation fournit également une base technique pour de futures recherches sur le concept d'outil contrôle ainsi que sur la plateforme expérimentale pour laquelle l'intégration d'autres algorithmes d'aide à la décision est possible.

With the advancement of globalization, companies need to collaborate with other companies in order to meet the demands of the market on a global scale. Due to the need for more networking among companies and the increased risk of uncertainty in the supply chain, companies need better digital means for risk management. Although the concept of Supply Chain 4.0 provides a theoretical foundation for supply chain management, companies still lack effective means to share risks and exchange information with other enterprises.To address the above problem, we design a novel computer framework to deal with this challenge. We named this framework " A Decision Support System Based on Supply Chain Control Tower ". Technically, the framework integrates and visualizes various types of data in the supply chain and adopts the computer framework of decision support systems. Methodologically, the framework integrates two techniques, multi-criteria decision making and the concept of supply chain control tower.Contribution: This manuscript introduces a novel supply chain control tower based on a decision support system. The framework aims to support companies overcome information silos, improve supply chain information transparency, and utilize group decision support making to share common risks. In order to validate the effectiveness of the framework, we developed two computer simulation platforms. After more than 20 rounds of simulation, we found that 54% to 70% of the KPIs were substantially optimized if the framework was used, in the context of facing the same risk. Meanwhile, the construction of the two simulation platforms also provides a technical basis for future research on the control tower concept and an experimental platform for more computer algorithms to be integrated into supply chain research.