Référentiel d`évaluation de la performance d`une chaîne logistique

Transcription

N° d’ordre : 2007-ISAL-0074
Année 2007
Thèse de doctorat
Référentiel d’évaluation de la
performance d’une chaîne logistique
Application à une entreprise de l’ameublement
Présentée devant
L’Institut National des Sciences Appliquées de Lyon
Pour obtenir
Le grade de Docteur en Génie Informatique
École doctorale : Informatique et Information pour la Société
Par
France-Anne GRUAT LA FORME-CHRETIEN
(Ingénieur en Génie Industriel)
Date de soutenance prévue : 6 décembre 2007
(Par ordre alphabétique)
BOTTA-GENOULAZ Valérie, professeur, INSA de Lyon (Directeur de thèse)
CAMPAGNE Jean-Pierre, professeur, INSA de Lyon (Directeur de thèse)
DALLERY Yves, professeur, EC de Paris (Examinateur)
GRABOT Bernard, professeur, ENIT de Tarbes (Rapporteur)
MARCON Eric, professeur, IUT de Roanne (Examinateur)
THIERRY Caroline, maître de conférence, Université de Toulouse (Rapporteur)
Laboratoire de Productique et d’Informatique des Systèmes Manufacturiers (LIESP)
Remerciements
Organisation du document
Remerciements ................................................................................................... 3
Sommaire ............................................................................................................ 7
Préface ................................................................................................................ 9
Partie 1 : Introduction Générale............................................................. 15
1
2
Chapitre 1 : Contexte et problématique....................................................................... 17
Chapitre 2 : Chaînes logistiques et Performance : Etat de l’art................................... 27
Partie 2 : Evaluation de la performance et Pratiques collaboratives ...... 47
3
4
5
Chapitre 3 : Collaboration dans les chaînes logistiques : Etat de l’art ........................ 49
Chapitre 4 : Modèle d’évaluation de la performance collaborative ............................ 63
Chapitre 5 : Application industrielle ........................................................................... 99
Partie 3 : Evaluation de la performance et Gestion des compétences . 121
6
Chapitre 6 : Gestion des compétences : Etat de l’art................................................. 125
7
Chapitre 7 : Modèle d’évaluation de la performance et gestion des compétences en
ordonnancement................................................................................................................. 137
8
Chapitre 8 : Application industrielle ......................................................................... 165
Conclusion Générale et Perspective de Recherche ....................... 179
Références Bibliographiques .................................................................... 185
Annexes .......................................................................................................... 203
FA Gruat La Forme-Chrétien – Thèse – Page 5
Page 6 – Thèse – FA Gruat La Forme
Sommaire
Remerciements ................................................................................................... 3
Sommaire ............................................................................................................ 7
Préface ................................................................................................................ 9
Partie 1 : Introduction Générale............................................................. 15
1
Chapitre 1 : Contexte et problématique.......................................................... 17
1.1
1.2
1.3
2
Introduction............................................................................................................. 17
Problématique de thèse ........................................................................................... 20
Contexte d’étude du travail de thèse....................................................................... 23
Chapitre 2 : Chaînes logistiques et Performance : Etat de l’art ................... 27
2.1
2.2
2.3
2.4
Concept de chaîne logistique .................................................................................. 27
Gestion de la chaîne logistique ............................................................................... 31
Mesure de la performance dans les chaînes logistique ........................................... 38
Synthèse et conclusion............................................................................................ 45
Partie 2 : Evaluation de la performance et Pratiques collaboratives ...... 47
3
Chapitre 3 : Collaboration dans les chaînes logistiques : Etat de l’art ........ 49
3.1
3.2
3.3
3.4
3.5
3.6
4
Chapitre 4 : Modèle d’évaluation de la performance collaborative ............. 63
4.1
4.2
4.3
4.4
5
Concept et définition de l’entente industrielle ........................................................ 49
Acteurs de la collaboration ..................................................................................... 52
Contexte et environnement collaboratif.................................................................. 53
Echanges d’informations au sein de la chaîne logistique........................................ 55
Impacts de la collaboration sur la performance de la chaîne logistique.................. 58
Caractérisation de la situation collaborative d’une entreprise ................................ 64
Formalisation de la situation collaborative d’une entreprise .................................. 83
Méthodologie d’analyse de la situation collaborative d’une entreprise.................. 90
Chapitre 5 : Application industrielle............................................................... 99
5.1
5.2
Analyse macroscopique ........................................................................................ 100
Analyse détaillée................................................................................................... 105
FA Gruat La Forme-Chrétien – Thèse – Page 7
5.3
Synthèse et Conclusion ......................................................................................... 119
Partie 3 : Evaluation de la performance et Gestion des compétences . 121
6
Chapitre 6 : Gestion des compétences : Etat de l’art................................... 125
6.1
6.2
6.3
6.4
6.5
6.6
Concept et définition de la Compétence ............................................................... 126
Modélisation de la compétence............................................................................. 127
Gestion des compétences ...................................................................................... 129
Ordonnancement et gestion des compétences....................................................... 130
Gestion des compétences et performance ............................................................. 134
Synthèse et conclusion.......................................................................................... 136
7
Chapitre 7 : Modèle d’évaluation de la performance et gestion des
compétences en ordonnancement .......................................................................... 137
7.1
7.2
7.3
8
Modélisation de la gestion des compétences en ordonnancement ........................ 138
Méthodes de résolution multicritères.................................................................... 149
Synthèse et conclusion.......................................................................................... 164
Chapitre 8 : Application industrielle............................................................. 165
8.1
8.2
8.3
Caractérisation du cas d’étude .............................................................................. 165
Expérimentations et analyse des résultats ............................................................. 168
Synthèse et Conclusion ......................................................................................... 178
Conclusion Générale et Perspective de Recherche ....................... 179
Références Bibliographiques .................................................................... 185
Annexes .......................................................................................................... 203
Page 8 – Thèse – FA Gruat La Forme
Préface
Préface
Le contexte économique actuel est caractérisé par une demande de plus en plus
volatile et imprévisible, une variété de produits toujours croissante, des cycles de
vie qui raccourcissent, et une pression concurrentielle de plus en plus prononcée.
Un des plus grands défis auxquels les sociétés occidentales doivent aujourd’hui
faire face est la nécessité de répondre à une exigence accrue des clients, sur des
marchés où la concurrence des pays à faible coût de main d’œuvre devient de plus
en plus forte et déstabilisante.
Pour relever ce défi, les organisations industrielles se réorganisent pour proposer
des produits différentiés tout en améliorant leur réactivité et leur flexibilité. Ainsi,
pour maintenir sa compétitivité, une entreprise occidentale peut aujourd’hui baser
sa stratégie sur une combinaison gagnante constituée d’un produit compétitif et
d’une chaîne logistique agile. Pour soutenir sa stratégie, cette entreprise va alors
chercher à identifier des inducteurs de performance qui vont contribuer à l’atteinte
de ses objectifs stratégiques et sur lesquels elle va pouvoir agir. Ces inducteurs de
performance sont classiquement rattachés au produit, au client, aux ressources de
l’entreprise ou à son organisation. C’est autour de ces inducteurs de performance
que va s’organiser toute l’activité d’évaluation de performance de l’entreprise. A
partir d’un ensemble de méthodes, d’outils, ou d’approches, elle va pouvoir
renforcer l’efficacité de son pilotage, en mesurant le niveau d’atteinte de ses
objectifs mais surtout en qualifiant ou en quantifiant la performance relative de
chacun de ses inducteurs vis à vis de sa compétitivité globale.
Dans le cadre de cette thèse, nous identifions en particulier deux inducteurs de
performance sur lesquels une entreprise va pouvoir s’appuyer pour soutenir la
compétitivité de ses produits et l’agilité de sa chaîne logistique. Rattachés à l’axe
organisationnel pour le premier et à l’axe ressource pour le second, il s’agit de la
mise en place de pratiques collaboratives et de la gestion des compétences des
opérateurs de production. L’objectif de nos travaux est donc de développer un
référentiel d’évaluation de la performance basée sur ces deux inducteurs.
Ce mémoire est organisé en trois parties. La première partie présente la
problématique générale de notre étude ainsi que le contexte dans lequel se sont
déroulés nos travaux de thèse. Les parties suivantes correspondent aux différents
modèles composant le référentiel général développé dans cette thèse.
La première partie se subdivise en deux chapitres :
•
Dans le chapitre 1 nous décrivons le cadre général de nos travaux de
recherche. Après avoir précisé notre problématique de recherche, nous
présentons les différents partenaires impliqués dans cette thèse : la
Région Rhône-Alpes, sponsor du projet et l’entreprise Ligne Roset,
partenaire de l’étude.
FA Gruat La Forme-Chrétien – Thèse de doctorat – Page 11
Préface
•
Dans le chapitre 2, nous nous intéressons plus particulièrement au
pilotage de la performance dans les chaînes logistiques après avoir
défini les concepts relatifs aux chaînes logistiques et à leur gestion.
Notre objectif est de souligner les principaux éléments sur lesquels
s’appuie un système d’évaluation de la performance en identifiant
notamment les indicateurs à partir desquels la mesure de performance
est réalisée.
La deuxième partie est structurée en trois chapitres :
•
Dans le chapitre 3, nous proposons une synthèse bibliographique autour
des concepts relatifs à la collaboration. Notre objectif est notamment
d’identifier les indicateurs de performance impactés par les pratiques
collaboratives.
•
Dans le chapitre 4, nous présentons un modèle permettant d’évaluer la
performance collaborative d’une entreprise. Ce modèle se décompose en
plusieurs sous-modèles interconnectés permettant de caractériser la
performance collaborative d’une entreprise et de caractériser sa situation
collaborative. Les efforts collaboratifs et le niveau de performance
observés sont ensuite mis en relation afin d’analyser la performance
collaborative d’une entreprise.
•
Dans le chapitre 5, nous appliquons au cas industriel de Ligne Roset, le
modèle d’évaluation de la performance collaborative présenté dans le
chapitre 4. L’objectif est d’illustrer en quoi le modèle permet
de souligner l’apport des efforts collaboratifs d’une société vis à vis de
sa performance, d’identifier des pratiques collaboratives sur lesquelles
elle pourrait s’appuyer pour améliorer certains axes de sa performance
mais également de montrer dans certains cas, les limites de la
collaboration.
La troisième partie est également composée de trois chapitres :
•
Dans le chapitre 6, nous proposons une synthèse bibliographique sur la
notion de compétence. Nous nous intéressons plus particulièrement à la
gestion des compétences dans le cadre de la planification des activités
d’une entreprise et notre objectif est d’identifier les indicateurs de
performance susceptibles d’être impactés par la gestion de ces
compétences.
•
Dans le chapitre 7, nous présentons un modèle permettant à une
entreprise d’évaluer et d’améliorer sa performance grâce à une gestion
avisée de ses ressources humaines et plus particulièrement de leurs
compétences. Le modèle proposé répond à une problématique
Page 12 – Thèse de doctorat – FA Gruat La Forme-Chrétien
Préface
d’affectation des ressources humaines dans une organisation de type
ressources parallèles, différentes. L’objectif consiste tout à d’abord à
proposer une modélisation des compétences et de la performance
impactée par la gestion de ces compétences. Nous développons ensuite
des approches d’ordonnancement permettant d’améliorer une partie de
cette performance.
•
Dans le chapitre 8 nous appliquons au cas industriel de l’entreprise
Ligne Roset, le modèle proposé dans le chapitre 7. Après avoir présenté
et modélisé la problématique de gestion des compétences de la société,
nous expérimentons les différentes méthodes de résolution multicritères
à partir d’échantillons de données industrielles. Une analyse des
résultats expérimentaux est également proposée.
Nous terminons ce mémoire par une conclusion et nous discutons de quelques
perspectives de recherche.
Partie 1 : Introduction Générale
Dans cette partie, nous nous intéressons à l’évaluation de la performance dans
les chaînes logistiques. Nous détaillons tout d’abord la problématique de notre
étude ainsi que le contexte dans lequel se sont déroulés nos travaux de thèse.
Nous cherchons également à dégager les concepts et notions principales autour
des questions relatives à la gestion des chaînes logistique et à l’évaluation de leur
performance. C’est à partir de cette synthèse bibliographique que nous
appuierons l’ensemble des contributions présentées dans ce mémoire.
Partie 1 : Introduction générale
1
Chapitre 1 : Contexte et problématique __________________________ 17
1.1
Introduction _________________________________________________ 17
1.2
Problématique de thèse________________________________________ 20
1.2.1
1.2.2
1.3
1.3.1
1.3.2
2
Collaboration et performance ________________________________________ 22
Gestion des compétences et performance _______________________________ 23
Contexte d’étude du travail de thèse _____________________________ 23
Projet COPILOTES ________________________________________________ 24
Entreprise ROSET _________________________________________________ 25
Chapitre 2 : Chaînes logistiques et Performance : Etat de l’art _______ 27
2.1
2.1.1
2.1.2
2.2
2.2.1
2.2.2
2.2.3
2.3
2.3.1
2.3.2
2.4
Concept de chaîne logistique ___________________________________ 27
Définition de la chaîne logistique _____________________________________ 27
Caractérisation de la chaîne logistique__________________________________ 28
Gestion de la chaîne logistique __________________________________ 31
Définition du supply chain management (SCM) __________________________ 31
Processus de la chaîne logistique______________________________________ 32
Décisions relatives à la gestion d’une chaîne logistique ____________________ 37
Mesure de la performance dans les chaînes logistique ______________ 38
Indicateurs et systèmes d’indicateurs de la chaîne logistique ________________ 38
Modèles d’évaluation de la performance ________________________________ 40
Synthèse et conclusion_________________________________________ 45
1
Chapitre 1 : Contexte et problématique
Dans ce chapitre, nous décrivons le cadre général de nos travaux de recherche. Nous
introduisons dans une première partie la problématique globale dans laquelle cette thèse
s’inscrit avant de détailler l’objet de notre étude dans une deuxième partie. Nous
présentons, dans une troisième partie les différents acteurs et partenaires impliqués dans
nos travaux.
1.1 Introduction
Pour rester compétitive, toute entreprise cherche à construire une stratégie lui
permettant de se placer dans les meilleures conditions face aux forces
concurrentielles présentes au sein de son secteur d’activité. Pour étudier sa
position concurrentielle, analyser son portefeuille produit, identifier ses avantages
compétitifs ou construire ses axes et objectifs stratégiques, une organisation
dispose de plusieurs méthodes, outils ou techniques destinés à guider sa réflexion
et aider à la prise de décisions quant à son orientation stratégique :
•
Certaines de ces approches se focalisent sur les facteurs externes à
l’organisation et placent le marché, la concurrence et le client comme
point de départ de l’analyse stratégique. Parmi ces approches nous
citons par exemple le modèle des 5 forces de la concurrence de Porter
(1990) dont la finalité consiste à analyser l’attractivité ou la valeur de la
structure d’une entreprise et appréhender directement l’impact des
facteurs externes sur son organisation. L’analyse structurale est faite à
partir de l’identification de 5 forces fondamentales de la concurrence
(l’entrée des nouveaux concurrents, la menace des produits de
substitution, le pouvoir de négociation des fournisseurs, le pouvoir de
négociation des clients et la concurrence au sein du secteur d’activité) et
permet de mettre en relation les menaces concurrentielles qui pèsent sur
l’entreprise avant de dégager un ou plusieurs avantages compétitifs.
•
D’autres approches s’orientent vers une étude centrée sur l’activité
interne de l’entreprise pour dégager ses forces compétitives. Parmi ces
méthodes nous identifions le modèle du Cœur de Compétence de Hamel
et Prahalad (1990). Cette approche stipule qu’à long terme, la
compétitivité d’une entreprise provient de sa capacité à identifier et
construire un Cœur de Compétence, plus rapidement que ses
concurrents. Ce cœur de compétence peut être n’importe quelle
FA Gruat La Forme – Thèse – Page 17
Chapitre 1
combinaison inhérente, intégrée ou spécifique de connaissances
appliquées, de savoir, savoir-faire ou de qualifications complémentaires
qui, pris dans leur ensemble permettent la réalisation d’un produit
supérieur et différencié par rapport à l’environnement concurrentiel de
l’entreprise. Selon Hamel et Prahalad, le cœur de compétence d’une
organisation présente trois caractéristiques : il offre la possibilité
d’accéder à de nombreux marchés, il apporte une contribution
significative aux valeurs du produit perçu par le client et il est
difficilement imitable par la concurrence. L’identification et
l’exploitation de ce cœur de compétence pourrait alors être à la base de
l’élaboration de la stratégie d’un groupe, approche jugée plus viable par
les auteurs qu’une stratégie s’appuyant sur une analyse basée sur des
facteurs externes.
•
Une troisième catégorie de modèles croise les facteurs externes et les
éléments internes d’une organisation pour structurer une réflexion sur la
stratégie à adopter pour maintenir ou développer la performance et la
compétitivité d’une entreprise. Une analyse de type SWOT (Strengths,
Weaknesses, Opportunities, Threats) permet par exemple de souligner
les forces et les faiblesses de l’organisation à la lumière des opportunités
et menaces de l’environnement externe. D’autres approches, telles que
les deux méthodes de gestion de portefeuille d’activité BCG et Mc
Kinsey mettent également en perspective les éléments internes et
externes dans l’analyse stratégique d’une organisation. Après avoir
segmenté son activité en différents DAS (Domaine d’Activité
Stratégique), une entreprise a la possibilité de les analyser selon deux
axes : l’attrait du marché (taille, croissance, rentabilité, intensité de la
concurrence…) et la position concurrentielle de l’entreprise (part de
marché de l’entreprise, évolution de la part de marché, fidélité des
clients, structure des coûts…).
La vision stratégique identifiée par une entreprise correspond par nature à de
grandes idées générales et un peu abstraites. Aussi, cette stratégie est déclinée en
objectifs stratégiques auxquels sont associés des leviers d’action ou inducteurs de
performance permettant de les atteindre. Au-delà de la compétitivité financière
qu’une entreprise peut chercher à valoriser, c’est bien souvent dans ses capitaux
immatériels qu’elle va puiser la majorité de ses avantages concurrentiels, surtout
sur des marchés où la concurrence des pays à faible coût de main d’œuvre est de
plus en plus présente. On distingue généralement quatre principaux axes du
capital immatériel d’une entreprise : les ressources humaines, les clients, les
produits et l’organisation.
Chapitre 1
•
Par rapport à ses ressources humaines, une entreprise peut chercher à
valoriser l’ensemble des savoir-faire et savoir être détenus par ses
équipes et déterminés par leurs niveaux de qualification ou leur
polyvalence. La gestion de ces compétences peut alors constituer une
source de compétitivité essentielle dans des secteurs où l’expertise
métier est la dimension majeure de l’activité. Son rôle sera alors
déterminant pour l’adaptation et l’optimisation de ce capital humain aux
besoins de l’entreprise.
•
Par rapport à ses clients, une entreprise peut s’appuyer sur deux sources
de compétitivité : la marque et sa relation client. Il convient alors de
gérer et de faire fructifier ces capitaux. Des démarches commerciales
structurées et performantes (type CRM par exemple), la maîtrise de la
communication et des marchés permettent de construire/maintenir
l’image de l’entreprise et ainsi contribuer à la fidélisation client.
•
Par rapport à ses produits, une entreprise peut se démarquer de la
concurrence par les caractéristiques de son offre. L’innovation est l’un
des principaux leviers d’actions soutenant la compétitivité du capital
produit d’une entreprise. L’innovation lui permet en effet d’être
précurseur sur son marché en sortant de nouvelles prestations et en étant
à l’origine de nouveaux concepts. On trouve également de plus en plus,
les actions liées au développement durable (même si cette notion
recouvre un périmètre plus large que le produit lui même) ou à la
gestion des cycles de vie des produits (ou PLM : Product Life Cycle
Management).
•
Une entreprise peut s’appuyer sur une optimisation de son organisation
pour s’adapter en permanence aux aléas du marché ou à ses besoins.
Cette recherche de flexibilité, à la fois intra et inter organisationnelle,
nécessite souvent une réorganisation des processus et des modes de
fonctionnement de l’entreprise et de sa chaîne logistique. Des démarches
de type BPR (Business Process Reengineering), Lean manufacturing ou
la mise en place de démarches collaboratives peuvent contribuer à la
performance de l’organisation d’une entreprise.
Pour chacun de ces axes, nous avons ainsi pu identifier des inducteurs de
performance sur lesquels une entreprise peut baser ses efforts et construire
concrètement des plans d’actions pour soutenir sa stratégie. C’est autour de ses
inducteurs de performance qu’une entreprise va pouvoir organiser son activité de
suivi, de pilotage et de contrôle de sa performance puisque leur maîtrise est un
gage de compétitivité (Bescos et Mendoza, 1994). Dans ce contexte, une
entreprise recherche de plus en plus de méthodes, d’outils ou d’approches lui
France-Anne Gruat La Forme-Chrétien – Thèse de doctorat – Page 19
Chapitre 1
permettant d’évaluer sa performance et de renforcer l’efficacité de son pilotage.
Elle a alors besoin de disposer d’indicateurs, de tableaux de bord ou d’autres
méthodes lui permettant de mesurer le niveau d’atteinte de ses objectifs, de
qualifier ou quantifier la performance relative de chacun de ses inducteurs de
performance et donc d’évaluer leur contribution directe à sa compétitivité globale
(Figure 1.1).
•
Figure 1.1 : Liens entre stratégie et inducteurs de performance
1.2 Problématique de thèse
Dans le cadre de nos travaux, nous nous situons dans le contexte d’une entreprise
ayant identifié comme avantages compétitifs majeurs, la compétitivité de ses
produits soutenus par une chaîne logistique agile (Figure 1.2).
•
L’agilité d’une chaîne logistique, c’est à dire sa capacité à gérer
rapidement et efficacement les fluctuations du marché en adaptant la
réponse de la chaîne logistique à la demande, nécessite la refonte de
l’organisation traditionnelle de la chaîne logistique. Un des challenges
consiste alors à passer d’une organisation compartimentée et discontinue
à une organisation fluide favorisant la circulation des flux, les relations,
les complémentarités et les synergies entre les différentes entités de la
chaîne logistique. La notion de frontière de la firme devient de plus en
Chapitre 1
plus complexe et la tendance est au décloisonnement des structures
organisationnelles et aux développements de collaborations et de
partenariats entre les différentes entités de la chaîne logistique. On parle
alors généralement de «chaîne logistique collaborative» dont la gestion
ne passe pas uniquement par la synchronisation des flux matières mais
également par la circulation au sein de la chaîne logistique,
d’informations telles que les prévisions de la demande, les niveaux de
stocks, les différents plannings d’activité, les aléas etc.
•
La compétitivité d’un produit, c’est à dire sa capacité à faire face à
l’offre de la concurrence et à occuper une position dominante sur son
marché, revêt plusieurs formes. Une entreprise peut choisir d’affronter
la concurrence par les prix en cherchant à comprimer les coûts de
production ou elle peut au contraire chercher à fuir cette pression
financière en recherchant la différentiation des produits qu’elle fabrique.
Cette deuxième alternative correspond à la compétitivité structurelle et
met l’accent sur l’ensemble des caractéristiques de l’offre commerciale,
excepté son prix. Cette stratégie repose donc sur l'évolution de la
technologie des produits, leur qualité, leur fiabilité, l’image de marque
de l’entreprise qui les fabrique, les compétences mises en œuvre, les
innovations etc.…. Les sociétés dont les sites de production sont encore
localisés dans les pays développés, ont de plus en plus tendance à se
tourner vers une compétitivité structurelle avec des produits haut de
gamme à forte valeur ajoutée et ainsi mieux résister à la concurrence
accrue des régions du monde où la main d’œuvre est bon marché. Leur
pérennité dépend alors dans une large mesure de la façon dont elles
gèrent leurs patrimoines ; l’un des principaux patrimoines concurrentiels
et durables correspond aujourd’hui au capital humain de l’entreprise et
plus particulièrement à son savoir et savoir-faire. Pour maintenir leur
compétitivité structurelle, ces entreprises peuvent agir sur différents
leviers tels que la gestion de la qualité de la main d’œuvre, les
investissements en recherche et développement, la flexibilité et la
souplesse des moyens de production et de distribution. La performance
de l’entreprise repose dès lors sur sa capacité à identifier et développer
les compétences, le savoir-faire et la polyvalence de son personnel et
ainsi garantir un niveau de qualité et de flexibilité optimale de ses
produits et moyens de production.
De par le contexte de notre étude, nous sélectionnons deux inducteurs de
performance pour soutenir la compétitivité des produits d’une entreprise et
l’agilité de sa chaîne logistique : Une gestion pertinente des compétences des
ressources humaines et la mise en place de relations de collaboration entre une
Chapitre 1
entreprise et ses partenaires de chaîne logistique. L’objectif de cette thèse est donc
de proposer un référentiel s’appuyant sur ces deux inducteurs pour formaliser une
démarche d’évaluation de la performance d’une entreprise. Ce référentiel permet
de répondre en particulier aux besoins des entreprises gérant une main d’œuvre à
forte valeur ajoutée et se positionnant sur un marché où la réactivité, la flexibilité
et la fiabilité sont autant d’atouts nécessaires au maintien d’une position
concurrentielle gagnante.
Figure 1.2 : Schématisation de la problématique de thèse
Le référentiel d’évaluation de la performance proposé dans cette thèse s’appuie
sur deux modèles dont l’objectif est de caractériser et évaluer le positionnement
d’une entreprise sur chacun des deux leviers d’action identifiés avant de mettre en
relation son niveau de maturité vis à vis de sa performance globale.
1.2.1 Collaboration et performance
Pour caractériser la situation collaborative d’une entreprise, nous développons
deux sous-modèles. Le premier est permet de construire le profil collaboratif
d’une entreprise à partir d’une sélection de pratiques collaboratives réactives et
proactives, rattachées à une dimension managériale (stratégique, tactique ou
Chapitre 1
opérationnel) et à un périmètre de la chaîne logistique (amont, aval, interne ou
transverse). Le second sous-modèle permet de traduire la perception d’une
entreprise quant à sa performance collaborative, à partir d’une sélection
d’indicateurs, tous étant impactés directement ou indirectement par une relation
de collaboration.
Considérés séparément, ces deux sous-modèles, permettent de favoriser la
compréhension et l’analyse de l’entreprise sur son comportement collaboratif et
sur son niveau de performance collaborative tout en initialisant une première
réflexion quant aux pistes d’améliorations potentielles. Considérés simultanément,
ces deux sous-modèles permettent cette fois ci d’évaluer qualitativement la
cohérence entre les efforts collaboratifs existants et les résultats constatés sur la
performance de l’entreprise.
Le modèle d’évaluation de la performance collaborative est appliqué au cas
industriel de l’entreprise Ligne Roset et nous présenterons les résultats de cette
étude au sein du chapitre 5.
1.2.2 Gestion des compétences et performance
Les travaux liés à la gestion des compétences développés dans cette thèse
s’orientent vers la gestion opérationnelle de ces compétences, dans le cadre des
activité de planification d’une entreprise. L’objectif est d’évaluer un des impacts
de la gestion des compétences sur la performance d’une entreprise.
Nous proposons tout d’abord une modélisation de la notion de compétence
(rendement, qualité d’exécution, criticité des savoir-faire….) ainsi qu’une
caractérisation des indicateurs de performance impactés par la gestion des
compétences (productivité, coût, qualité d’exécution, taux d’utilisation des
ressources, pénibilité d’exécution de la charge, flexibilité des ressources…). Nous
présentons également un ensemble d’approches de résolutions multicritères tenant
compte des compétences des opérateurs et permettant d’impacter la performance
d’une entreprise.
Le modèle d’évaluation de la performance s’appuyant sur la gestion des
compétences, a été appliqué au cas industriel de l’entreprise Ligne Roset et les
résultats des différentes expérimentations réalisées sont présentés dans le chapitre
8.
1.3 Contexte d’étude du travail de thèse
Ce travail de doctorat s’inscrit dans le cadre de l'appel à projets thématiques
prioritaires STIC / Entreprise Virtuelle 2003-2006, soutenu par la Région RhôneAlpes. Dans cette thématique « STIC-entreprise virtuelle » le conseil régional a
Chapitre 1
soutenu trois projets : COSMOCE, ISOCELE et enfin COPILOTES
(www.COPILOTES.eu) auquel est rattaché le travail de recherche présenté dans
ce mémoire. Le projet COPILOTES résulte de travaux menés en partenariat par
cinq laboratoires de la région et trois industriels dont l’entreprise Ligne Roset,
partenaire industriel de la thèse. Il convient donc dans un premier temps, de
présenter les deux parties prenantes de ce travail de recherche (COPILOTES et
Ligne Roset) avant de montrer en quoi les travaux développés ici répondent à
certaines des problématiques respectives des acteurs en présence.
1.3.1
Projet COPILOTES
Le consortium du projet COPILOTES (Collaboration et Partage d’Informations
dans les chaînes LogisTiquES) a regroupé 5 laboratoires de recherche (LIESP,
C2I, G-SCOP, GAEL et COACTIS ) ainsi que 3 partenaires industriels (Rhodia,
Roset SA, et Valrhona) autour des problématiques relatives au partage
d’information et aux relations de collaboration entre les acteurs d’une chaîne
logistique.
Le projet COPILOTES a pour origine un constat selon lequel, dans une économie
mondialisée et en réseau, la compétitivité des entreprises manufacturières repose
fortement sur leur capacité à se positionner dans la chaîne globale de création de
valeur. Pour ce faire, elles doivent être en mesure de caractériser leurs chaînes
logistiques, identifier les opportunités de relation avec leurs clients, leurs
fournisseurs et leurs sous-traitants susceptibles d’améliorer leur maîtrise de
l’environnement et leurs performances. Il est également essentiel que ces
entreprises sachent évaluer les attendus, les enjeux et les risques liés à la mise en
œuvre de ces relations. Corollairement, l’appréhension de solutions existantes est
indispensable pour instrumenter ces relations.
En réponse à ces différentes observations, le projet COPILOTES a eu pour
ambition d’apporter aux entreprises un référentiel, une démarche méthodologique
et des outils permettant aux entreprises de :
•
qualifier, analyser et évaluer leurs chaînes logistiques du point de vue
des processus collaboratifs mis en œuvre,
•
faire évoluer leur organisation, leurs systèmes de gestion et leur système
d’information,
•
définir et mettre en oeuvre des architectures support de ces processus
collaboratifs.
Les apports de ce projet, tant scientifiques qu’industriels sont capitalisés sur le
site Internet du projet sous forme de guides, de référentiels et d’études de cas
(www.copilotes.eu ). Une partie du travail présenté dans cette thèse est intégrée
Chapitre 1
au projet. Il s’agit plus particulièrement des modèles permettant pour le premier,
de caractériser la situation collaborative d’une entreprise au sein de sa chaîne
logistique et pour le second, de caractériser la perception de cette entreprise quant
à son niveau de performance.
1.3.2 Entreprise ROSET
ROSET-SA est une PME de 1250 personnes, se développant depuis 1950 dans le
milieu de l’ameublement contemporain haut de gamme pour les collectivités
(hôtellerie) et pour les particuliers. Trois départements soutiennent l’activité de
l’entreprise, les départements « siège », « meuble » et « objets de décoration »,
implantés sur 6 sites industriels dans l’Ain et l’Isère1. Aujourd’hui, Roset SA est
le premier exportateur français de mobilier contemporain et livre ses clients dans
le monde entier, à travers deux marques, Ligne Roset et Cinna.
Fonctionnant en très grande partie à la commande (ATO – Assembly to Order – et
MTO – Make To Order –), le département « Sièges » propose à la collection plus
de 110 modèles différents : des canapés, fauteuils, poufs, canapés-lits et chaises.
Un renouvellement régulier de la collection ainsi qu’une stratégie basée sur la
qualité et la finition de ses produits permettent à l’entreprise de se maintenir sur
un marché haut de gamme en constante évolution. Pour faire face à la concurrence
de la grande distribution mais aussi des pays à faible coût de main d’œuvre,
l’entreprise maintient un riche tissu industriel dans ses usines, favorise le
développement d’une expertise métier très forte de ses opérateurs de production et
ne délocalise que très peu ses activités. Roset reste donc une entreprise
manufacturière avec une main d’œuvre très qualifiée, à la base du cœur de métier
et de la renommée de l’entreprise. Améliorer la façon dont ces connaissances
techniques sont utilisées, optimiser la gestion et l’exploitation de ces compétences
devient alors un enjeu majeur pour d’une part proposer un produit différencié et
compétitif et d’autre part améliorer sa performance globale.
Avec une très large gamme de produits, des processus de fabrication hétérogènes
et un réseau de clients diversifiés, la société Roset fait face depuis plusieurs
années, à une chaîne logistique de plus en plus complexe. Ce contexte pousse
l’entreprise à se lancer dans des projets d’envergure dont la finalité est bien sûr
d’améliorer sa performance globale, mais plus précisément de fiabiliser son
activité tout en favorisant sa réactivité et sa flexibilité. Un pilotage pertinent et
efficace de la chaîne logistique Roset est donc en partie conditionné par une
intégration et une collaboration plus forte entre les usines mais aussi avec les
entités externes à la société. Ainsi, l’un des principaux axes de développement de
l’entreprise est lié à l’harmonisation et à l’intégration de ses activités et de son
1
Nos travaux de recherche ont été associés à l’activité du département Siège de l’entreprise.
Chapitre 1
système d’information, ce dernier constituant jusqu’à présent une barrière certaine
à la collaboration aussi bien interne qu’externe. Le succès de cette action est
notamment lié à une bonne compréhension des données pertinentes à partager tout
au long de la chaîne logistique.
Participer à un projet de recherche dans le domaine de la performance d’une
entreprise au sein de sa chaîne logistique était donc pour Ligne Roset cohérent
avec sa recherche continue d’amélioration de performance engagée depuis 2000.
Le développement de nouvelles actions comme la prise en compte des
compétences et l’optimisation de leur gestion dans l’organisation de l’activité et la
mise en place de démarches collaboratives avec les partenaires stratégiques de
l’entreprise se situait en effet dans l’alignement des projets globaux de
l’entreprise. Pour nos travaux de recherche, l’implication constante de l’entreprise
Ligne Roset a permis d’instancier, valider et améliorer l’ensemble des
contributions présentées dans ce mémoire.
2
Chapitre 2 : Chaînes logistiques et Performance :
Etat de l’art
Dans ce chapitre, nous nous intéressons aux problématiques liées au pilotage de la
performance dans les chaînes logistiques après avoir défini les concepts relatifs aux
chaînes logistiques et à leur gestion. L’un des objectifs est notamment d’identifier les
principaux éléments sur lesquels s’appuie un système d’évaluation de la performance en
identifiant notamment les indicateurs à partir desquels la mesure de performance est
réalisée. A l’occasion de notre étude, nous nous intéressons également à certains travaux
de la littérature s’appuyant sur l’axe humain et sur l’axe organisation d’une entreprise,
pour évaluer la performance d’une entreprise et de sa chaîne logistique.
2.1 Concept de chaîne logistique
2.1.1 Définition de la chaîne logistique
De nombreuses définitions ont été proposées dans la littérature pour expliciter le
terme de « supply chain » ou « chaîne logistique», mais toutes n’abordent pas
cette notion sous le même angle d’approche (Consortium COPILOTES, 2004).
Certaines adoptent un point de vue « produit » et d’autres, un point de vue
« entreprise » ou encore « processus ». Une synthèse des différents travaux
existants nous permet de développer un ensemble de points de vue utilisables pour
la définition et la caractérisation d’une chaîne logistique.
De nombreuses définitions mettent l’accent sur le terme « chain » et identifient
l’ensemble des éléments (acteurs et flux) existant au sein d’une chaîne logistique.
Une chaîne logistique est ainsi vue comme un système de fournisseurs, de
producteurs, de sous-traitants, de distributeurs, de détaillants et de clients entre
lesquels s’échangent des flux matériels de l’amont vers l’aval, des flux
d’informations dans les deux sens (Tayur et Ganeshan, 1999 ; New, 1997) et des
flux financiers de l’aval vers l’amont (Stadtler, 2000 ; Christopher, 1998). Ces
chaînes logistiques existent aussi bien dans les organisations de service que dans
celles de production (Ganeshan et Harisson, 1995).
Il existe également une vision plus opérationnelle de la chaîne logistique qui
souligne davantage les processus d’une supply chain. Lee et Billington (1993)
définissent alors la chaîne logistique d’un produit fini comme un réseau
d’installations qui assure les fonctions d’approvisionnement en matières
premières, de transformation de ces matières premières en composants puis en
produits finis, et de distribution du produit fini vers le client.
FA Gruat La Forme – Thèse – Page 27
Chapitre 2
Enfin, certains travaux insistent d’avantage sur la finalité d’une chaîne logistique
et introduisant la notion de performance ; cette performance étant principalement
caractérisée par la satisfaction du client final. Une chaîne logistique est alors
définie comme un réseau global d’organisations qui coopèrent pour réduire les
coûts et augmenter la vitesse des flux de matière et d’informations entre les
fournisseurs et les clients. Fenies et Gourgand (2004) complètent cette vision de
la chaîne logistique en distinguant la performance collective (optimisation globale
du fonctionnement de la supply chain) et la performance individuelle
(maximisation du profit d’une entité).
2.1.2
Caractérisation de la chaîne logistique
Si une définition universelle de la chaîne logistique n’existe pas, il n’existe pas
non plus un seul type de chaîne logistique. Certains seraient même tentés
d’affirmer qu’aucune chaîne logistique ne se ressemble et que toutes ont des
spécificités propres qui justifient leur degré d’intégration, leur stratégie de
fonctionnements, leurs finalités et enjeux…. Néanmoins, il existe dans la
littérature un certain nombre de modèles génériques permettant de caractériser
une chaîne logistique donnée, d’un point de vue structurel, organisationnel ou
fonctionnel.
2.1.2.1
Une approche structurelle
Pour caractériser la structure physique d’une chaîne logistique, le modèle le plus
connu est sans doute celui de Lambert et Cooper (2000) qui propose une
structuration tridimensionnelle d’un réseau logistique (Figure 2.1).
Figure 2.1 : Structure d’une chaîne logistique (Lambert et Cooper, 2000)
Chapitre 2
•
La dimension horizontale fait référence au nombre de niveaux (tiers)
existant le long de la chaîne, qui peut être plus ou moins longue. Selon
la focale considérée, le périmètre d’une chaîne logistique peut varier
d’un atelier à un ensemble d’entités juridiquement indépendantes, allant
du fournisseur du fournisseur, jusqu’au client du client. Selon l’angle
d’approche, on parlera alors les chaînes logistiques locales ou internes
(Eymery, 1997) incluant plusieurs ateliers d’une même usine, les
chaînes logistiques intra organisationnelles intégrant les différents sites
d’une organisation (Stadtler, 2000), les chaînes logistiques inter
organisationnelles comprenant les clients et fournisseurs directs d’une
entreprise focale et enfin les chaînes logistiques étendues partant du
fournisseur du fournisseur jusqu’au client du client (Stadtler, 2000).
•
La dimension verticale fait référence au nombre de fournisseurs ou
clients à chaque niveau de la supply chain, qui peut ainsi être plus ou
moins large.
•
Enfin, la troisième dimension fait référence à la position qu’occupe une
entreprise dans la chaîne, cette position se situant plus ou moins proche
du client final.
Selon la structure d’une chaîne logistique, les modes de gestion, les types de
relations, les objectifs ou enjeux ainsi que le type de décisions prises diffèrent
significativement. Cette observation sera approfondie en section 2, lorsque nous
aborderons plus spécifiquement la notion gestion de la chaîne logistique.
2.1.2.2
Une approche organisationnelle
Au-delà de sa structure physique, une chaîne logistique peut revêtir plusieurs
formes organisationnelles qui vont, elles aussi, conditionner fortement ses modes
de fonctionnement. On distingue classiquement la chaîne logistique en réseau, la
chaîne logistique virtuelle, la chaîne logistique fédérale et le réseau d’entreprise
(Consortium COPILOTES, 2004).
•
La supply chain réseau est constituée d’un ensemble d’entreprises dont
le lien n’est ni structurel ni juridique mais basé sur un simple accord
plus ou moins formalisé. Ces entreprises ont choisi de se concentrer sur
les activités qu’elles maîtrisent et de profiter mutuellement des
compétences de leurs partenaires en développant ainsi un puissant
système de coopération fonctionnelle (Butera, 1991 ; Snow et Miles,
1992)
•
La supply chain virtuelle diffère de la supply chain réseau par son
existence temporaire. Créé pour un besoin spécifique, telle qu’une
opportunité d’affaire, des entreprises, indépendantes et parfois
Chapitre 2
concurrentes, vont créer des alliances stratégiques ou des partenariats
leur permettant d’exploiter certaines opportunités qu’offre le marché
(Goranson et al. ; 1997, Ettinghoffer, 1992, Browne et Zhang, 1999)
•
La supply chain fédérale est constituée d’un siège et d’un grand nombre
d’unités travaillant sous le même nom. Chaque unité est dirigée par un
leader et les décisions relatives au fonctionnement de la chaîne
logistique fédérale sont prises par l’ensemble de ces dirigeants. Le siège
se contente de coordonner ces unités et s’occupe des points que les
unités ne peuvent pas traiter (principe de subsidiarité). Cette structure
organisationnelle permet d’avoir une chaîne logistique de grande taille
et de grande envergure tout en gardant les avantages (flexibilité) des
petites unités (Handy, 1989).
•
Le réseau d’entreprises est une construction coopérative à moyen et
long terme qui, dans sa forme la plus achevée, s’appuie sur l’intérêt
mutuel et réciproque de l’ensemble des partenaires de la chaîne
logistique (Nunes, 1994).
2.1.2.3
Une approche fonctionnelle
Il est également possible de caractériser une chaîne logistique en adoptant un
point de vue fonctionnel. A cette fin, Meyrs et al. (2002) proposent une typologie
des chaînes logistiques en identifiant notamment une liste d’attributs fonctionnels
permettant de caractériser chacune des entités d’une chaîne logistique. Ces
attributs concernent le type d’approvisionnement, le type de production, le type de
distribution et le type de vente (Tableau 2.1).
Tableau 2.1
: attributs fonctionnels d’une chaîne logistique
Chapitre 2
2.2 Gestion de la chaîne logistique
Contrairement à la notion de chaîne logistique reflétant simplement un
environnement existant, la gestion de la chaîne logistique ou SCM (supply chain
management) suppose un effort volontaire de l’ensemble des acteurs concernés
par la création de valeur (Mentzer et al, 2001). Ces efforts se matérialisent
différemment selon le type de chaîne logistique, selon les objectifs et enjeux
formulés mais aussi selon le niveau managérial considéré. Néanmoins, le concept
de SCM repose sur le principe selon lequel la somme des optimums locaux ne
correspond pas nécessairement à l’optimum global et qu’une gestion simultanée
des activités le long de la chaîne logistique est préférable à une gestion
séquentielle (Rota-Franz et al., 2001).
2.2.1 Définition du supply chain management (SCM)
Tout comme pour la notion de chaîne logistique, le concept de supply chain
management a donné lieu à de nombreuses définitions. La définition la plus
fréquemment citée est certainement celle de Mentzen et al. (2001) pour qui la
gestion de la chaîne logistique est le concept fondamental permettant de gérer,
intégrer et synchroniser les différentes entités de la supply chain via la
coordination des fonctions opérationnelles classiques et de leurs tactiques
respectives à l’intérieur d’une même entreprise et entre partenaires de la chaîne
logistique. Cette notion de périmètre interne ou externe est reprise plus
précisément dans de nombreux travaux (Thierry, 2003 ; Steven et Graham, 1989,
Hewitt, 1992), qui distinguent alors plusieurs approches, selon le niveau et
l’étendue de l’intégration des activités le long de la chaîne logistique.
•
Ainsi, on parlera de gestion partielle ou morcelée de la chaîne logistique
lorsque le SCM se limite aux fonctions d’approvisionnement. A ce
niveau d’intégration, certains auteurs seraient même tentés d’assimiler
ce mode de gestion à de la logistique simple plus qu’à une véritable
gestion de la chaîne logistique.
•
On nommera gestion interne de la chaîne logistique, la gestion
synchronisée des approvisionnements, de la production et de la
distribution, à l’intérieur d’une entité (atelier ou site) d’une entreprise
•
On qualifiera de gestion multi-sites, la gestion synchronisée des activités
d’approvisionnement, de production ou de distribution entre les
différents ateliers ou sites d’une entreprise.
•
Le terme de gestion étendue ou transverse de la chaîne logistique sera
réservé à une intégration des activités d’approvisionnement, de
production et de distribution s’étendant au-delà des frontières de
Chapitre 2
l’entreprise focale, et impliquant les principaux acteurs amont et/ou aval
présents au sein de la chaîne logistique. Parmi ce type d’approche,
certains travaux segmentent la chaîne logistique en distinguant la
gestion amont (centrée sur les activités d’achat et d’approvisionnement)
et la gestion aval (focalisée sur la distribution) de la chaîne logistique.
Lorsque la gestion est transverse et s’applique à la partie amont et aval
de la supply chain, le terme de gestion intégrée de la chaîne logistique
est employé (Rota-Franz et al., 2001). Mentzer et al. (2001) distinguent
alors les chaînes logistiques intégrées directes (entreprise-clientsfournisseurs directs) des chaînes logistiques intégrées élargies (allant
des fournisseurs des fournisseurs de l’entreprise jusqu’aux clients des
clients).
2.2.2
Processus de la chaîne logistique
La définition du supply chain management nous mène invariablement vers la
notion de processus puisque la gestion des chaînes logistiques implique une
organisation par processus et non plus pas fonction. Selon la norme ISO 9000
version 2000 un processus utilise des ressources et est géré de manière à permettre
la transformation d’éléments d’entrée en éléments de sortie. La chaîne logistique
est alors souvent assimilée à un système composé d’un ensemble de processus
fortement corrélés entre eux et l’on parle alors du management de la chaîne
logistique par les processus (Morley, 2002) ; cette démarche correspond à
l’amélioration continue de la chaîne logistique via l’évolution des processus et de
leurs interfaces.
De nombreux modèles relatifs à la caractérisation ou à la gestion d’une chaîne
logistique sont construits autour de l’identification de ses processus. Parmi ces
travaux, on trouve principalement des approches de types audit, méthodologies
d’analyse ou encore des outils de diagnostic de la chaîne logistique. Nous nous
appuyons ici sur cinq modèles pour dégager les principaux processus caractérisant
la gestion d’une chaîne logistique (Consortium COPILOTES, 2004) : les modèles
de Gilmour (1999) et Cooper et al. (1997), le modèle SCOR (SCC, 2006), le
guide logistique ASLOG (2006), et le modèle de référence EVALOG (2006).
2.2.2.1
Le modèle de Gilmour (1999)
L’approche proposée par Gilmour consiste à analyser une chaîne logistique selon
trois angles de vues : les processus, les technologies d’information mises en
œuvre et l’organisation. L’analyse est supportée par le modèle représenté par la
Figure 2.2.
Chapitre 2
Figure 2.2 : modèle de diagnostic de Gilmour (1999)
Le modèle décompose ainsi la chaîne logistique d’une entreprise en six
compétences clef de type processus, nommées « capabilities » ou capacités
organisationnelles par l’auteur :
•
L’orientation client de la chaîne logistique (A1)
•
La distribution efficace (A2)
•
Le pilotage de la planification par les ventes (A3)
•
Le « lean production » (A4)
•
Le partenariat avec les fournisseurs (A5)
•
La gestion intégrée de la chaîne logistique (A6)
Ces compétences sont ensuite reliées aux aspects relatifs aux technologies de
l’information et à l’organisation de la chaîne logistique, ces deux dimensions
permettant de catégoriser les questions dans la démarche d’audit.
2.2.2.2
Le modèle de Cooper et al., (1997)
Le modèle de Cooper et al. met en avant la liaison existant entre les processus,
les composants de gestion et la structure d’une chaîne logistique. La Figure 2.3
détaille le modèle sous la forme présentée dans Chan et Qi (2003).
Chapitre 2
Figure 2.3 : Architecture de gestion d’une chaîne logistique (Chan et Qi, 2003) d’après
(Cooper et al, 97).
Ce modèle est ainsi centré sur neuf processus. Deux d’entre eux concernent
directement le flux physique (« product flow » et « return channel ») et les sept
autres correspondent à des processus informationnels. La structure de la chaîne
logistique est quant à elle représentée par un enchaînement classique d’entités
fonctionnelles, allant des fournisseurs jusqu’aux clients et passant par les achats,
les approvisionnements, la production, la distribution et les ventes.
2.2.2.3
Le modèle SCOR
Le modèle SCOR (Supply chain Operations Reference ) est une méthodologie
standardisée de description et d’évaluation des flux au sein de sa chaîne
logistique. Cet outil de modélisation fait aujourd’hui référence dans le monde
industriel, de part son origine. Il a été construit par et pour des industriels dont le
but était d’une part de structurer un référentiel de processus logistique types et
d’autre part de mettre en évidence les critères de performance, les indicateurs et
les meilleures pratiques associées. A partir de cinq processus (planification,
approvisionnement, fabrication, livraison et gestion des retours), le modèle SCOR
propose une démarche de type Top Down faisant ressortir les liens entre la
stratégie d’une organisation et la gestion individuelle et opérationnelle des entités.
Le modèle s’organise autour des interactions entre le client et la chaîne logistique,
depuis la réception de la commande jusqu’au paiement de sa facture. Il considère
également l’ensemble des échanges s’opérant depuis le client du client jusqu’au
fournisseur du fournisseur. Enfin, le modèle SCOR qualifie les activités autour de
Chapitre 2
la demande, depuis son analyse jusqu’à l’exécution de chaque commande client.
Une modélisation classique de SCOR est proposée par la Figure 2.4.
Figure 2.4 : le modèle SCOR
2.2.2.4
Le modèle de l’ASLOG
Le guide d’audit logistique de l’ASLOG (Association française pour la
LOgistique) fait figure de référentiel standard permettant d’atteindre l’excellence
logistique (Aslog, 2006). Ce modèle s’appuie sur 8 processus de la chaîne
logistique (conception produit, achat, approvisionnement, production, livraison,
stockage, ventes, maintenance et retour) et permet à une entreprise de caractériser
sa situation actuelle (« as is ») ainsi que l’évaluation de sa performance logistique.
A partir de ces éléments de caractérisation, les auditeurs de l’ASLOG analysent la
situation de l’entreprise au sein de sa chaîne logistique et formulent un certain
nombre de recommandations permettant une amélioration à venir (« to be »).
2.2.2.5
Le modèle EVALOG
Le guide logistique proposé par l’organisation EVALOG est destiné à l’industrie
automobile et axe son analyse sur six thématiques majeures dont quatre sont de
type processus :
•
Relation client
•
Relation fournisseur
•
Production
•
Développement produit
Les autres axes d’étude concernent la stratégie de l’entreprise et son organisation.
De nombreuses questions, dont l’importance est pondérée par un système de
Chapitre 2
points, sont rattachées à chacun des axes et constituent un ensemble de bonnes
pratiques du secteur automobile (EVALOG, 2006)
2.2.2.6
Synthèse
A partir de ces cinq modèles, nous dégageons un ensemble de processus
principaux d’une chaîne logistique. Les mêmes processus sont parfois nommés
différemment selon les travaux mais une analyse de leur contenu et de leur
définition nous permet d’établir des rapprochements que nous mettons en
évidence par le biais de numéros annotés à coté de chacun (Tableau 2.2). Notons
que pour des raisons d’exactitude et de précision, nous avons choisi de laisser
dans cette revue de littérature les dénominations initiales choisies par les auteurs.
Tableau 2.2 : Processus de la chaîne logistique
Nous distinguons ainsi 10 processus majeurs sur lesquels peut s’appuyer la
gestion d’une chaîne logistique1 :
•
Logistique d’achat
•
Logistique d’approvisionnement
•
Orientation client de la chaîne logistique
•
Transport et logistique de distribution
•
Pilotage du planning des activités par la demande
•
Lean manufacturing
1 L’un des modèles proposé dans cette thèse est basé sur ces processus. Une définition précise des dix
processus identifiés est proposée dans le chapitre 4. Pour mémoire, le lecteur pourra également
retrouver la définition de ces processus en Annexe A.
Chapitre 2
•
Logistique inverse
•
Gestion intégrée de la chaîne logistique
•
Conception produit
•
Développement et commercialisation produit
Un ensemble d’activités est regroupé sous chacun de ces processus et contribue à
la production d’un résultat ou d’une valeur ajoutée vis à vis du client (Hammer et
Champy, 1993). Cette notion de valeur pour le client renvoie à celle de
performance dans la réalisation du processus et nécessite la définition d’un ou
plusieurs objectifs sur chacune des activités qui définissent le processus (Lauras,
2004). La performance d’une chaîne logistique peut alors être directement
associée à la performance de ses processus et plus précisément à la pertinence des
actions ou décisions les pilotant.
2.2.3 Décisions relatives à la gestion d’une chaîne logistique
La gestion globale de la chaîne logistique s’opère à travers la mise en œuvre
d’actions et de décisions allant de l’ouverture d’un site jusqu’à l’ordonnancement
d’un atelier. Ces différentes actions décisionnelles peuvent la plupart du temps
être rattachées à un processus ou plus généralement être associées à une partie de
la chaîne logistique (amont, interne, aval) et impacter significativement leur
pilotage et donc leur performance. Ces décisions peuvent également s’envisager
selon trois axes managériaux (stratégique, tactique et opérationnel).
En nous basant sur les travaux de Akbari-Jokar (2001) et Pirard (2006), nous
proposons une synthèse des décisions relatives à la gestion d’une chaîne
logistique. Nous associons ces décisions à 4 macro-processus (agrégeant les 10
processus identifiés plus haut) ainsi qu’à l’un des trois niveaux décisionnels
(stratégique, tactique ou opérationnel) (Figure 2.5). Notons que ces actions
décisionnelles impactent bien souvent la configuration du réseau logistique ou
l’organisation et la planification de ses activités.
Ces décisions sont à la base du pilotage d’une chaîne logistique, ce pilotage
existant aux niveaux opérationnel, tactique et stratégique (Berrah, 2002).
L’évaluation de la pertinence et de l’efficience du pilotage s’appuiera alors sur
des indicateurs de performance globaux ou locaux, reflétant la performance des
différents processus et plus généralement la performance de la chaîne logistique.
Chapitre 2
Figure 2.5 : Matrice de décisions au sein d’une chaîne logistique
2.3 Mesure de la performance dans les chaînes logistique
La performance d’une entreprise au sein de sa chaîne logistique s’appréhende à
travers la satisfaction d’un ensemble d’objectifs inhérents à la stratégie choisie.
Ces objectifs sont établis sur plusieurs horizons et on parle alors d’objectifs
stratégiques, tactiques et opérationnels. Ceci implique la déclinaison de la
performance sur ces trois même niveaux décisionnels (Berrah, 2002) et pour
évaluer le degré d’atteinte de chaque objectif, une entreprise a alors recours à la
mesure de ses performances élémentaires. Pour cela, elle s’appuie sur un
ensemble d’indicateurs de performance ou système d’indicateurs.
2.3.1 Indicateurs et systèmes d’indicateurs de la chaîne logistique
Un indicateur de performance est une donnée quantifiée, qui mesure l’efficacité
et/ou l’efficience de tout ou partie d’un processus ou système par rapport à une
norme, un plan ou un objectif déterminé et accepté dans le cadre d’une stratégie
d’entreprise (Fortuin, 1988). Les objectifs d’une entreprise étant nombreux et se
déclinant selon trois dimensions managériales, un nombre conséquent
d’indicateurs est requis. On parle alors de système d’indicateurs qui consiste en
un « ensemble d’indicateurs, nécessaires et suffisants au regard des actions
envisagées, définis conformément à l’ensemble de tous les objectifs du système
Chapitre 2
considéré » (Berrah, 2002). Loin d’être indépendants, ces indicateurs sont inter
reliés et c’est la considération et l’analyse simultanée de l’ensemble de ces
indicateurs qui permet d’évaluer la cohérence et la performance d’une chaîne
logistique.
Le lien le plus couramment cité est celui de subordination lorsque la performance
mesurée par un indicateur à un niveau donné contribue à celle du niveau
supérieur. L’indicateur inférieur est alors considéré comme une évaluation de la
performance locale et agit comme une variable d’action vis-à-vis de l’indicateur
de niveau supérieur, considéré comme global (Clivillé, 2004). La performance
globale de l’entreprise est alors exprimée par des indicateurs de résultats qui
reflètent sa performance financière et sa compétitivité (Fitzgerald, 1991). Ces
indicateurs se situent au niveau stratégique et sont liés aux Facteurs Clef de
Succès identifiés par l’entreprise. La performance locale correspond à des facteurs
d’influence ou à des déterminants de la performance globale et est exprimée par
des indicateurs de processus. Ces indicateurs de processus sont associés aux
Facteurs de Performance lorsqu’ils se situent au niveau tactique et aux Facteurs
de Progrès pour le niveau opérationnel (Clivillé, 2004).
Différentes typologies sont proposées dans les modèles structurels de mesure de la
performance et classifient ces indicateurs autour des notions de qualité, flexibilité,
utilisation des ressources et innovation (Fitzgerald, 1991), auxquelles nous
pouvons ajouter la réactivité, la productivité et la fiabilité (SCC, 2006 ; Lynch et
Cross, 1991 ; Bradley, 1996 ; Azzone et al., 1991 ; Lockamy, 1998). Ces
indicateurs permettent alors de piloter la performance de la planification, des
achats, des approvisionnements, de la production, de la livraison, des ventes
(Gunasekaran et al., 2001 ; Gunasekaran et al., 2004 ; Chan et Qi, 2003). Selon le
processus considéré, on parle d’indicateurs internes ou d’indicateurs externes et
ces derniers sont orientés clients ou orientés fournisseurs.
En nous basant sur les travaux de (Gunasekaran et al., 2004 ; SCC, 2006,
Gunasekaran et al., 2001 ; Barut et al., 2002 ; Sahin et Robinson, 2005, Wu et
Song, 2005, De Toni et Nassimbeni, 2001 ), nous proposons une synthèse des
indicateurs souvent cités dans la littérature pour mesurer la performance d’une
chaîne logistique (Figure 2.6). Nous adoptons la même typologie que celle
proposée pour classer les décisions le long de la chaîne logistique afin de faire
ressortir la correspondance existant entre les décisions et les indicateurs qui
reflètent leur pertinence. Nous distinguons donc les indicateurs de niveau
stratégique, tactique et opérationnel, et nous les rattachons à un macro-processus
en différentiant ainsi les indicateurs internes des indicateurs externes. Au niveau
stratégique, les indicateurs couvrent les différents processus de la chaîne
logistique, ils sont pour la plupart transversaux. En revanche, au niveau tactique et
opérationnel, chaque indicateur est associé à un processus.
Chapitre 2
Figure 2.6 : Principaux indicateurs de performance d’une entreprise
2.3.2 Modèles d’évaluation de la performance
Selon la stratégie de l’entreprise, les indicateurs se révélant être pertinents pour le
pilotage des activités diffèrent, ce qui accentue l’importance du choix du système
de performance utilisé. Un modèle d’évaluation de la performance adapté est un
modèle en cohérence avec les objectifs globaux de l’entreprise (Lorino, 1991 ;
Berrah, 97 ; Le Clainche, 2001). Il doit permettre de structurer et de lier ces
différents indicateurs entre eux mais il doit également les mettre en perspective,
vis à vis des inducteurs de la performance identifiés par une entreprise, afin de
faciliter l’analyse et le diagnostic de sa situation ou de son contexte.
Ainsi, dans une synthèse identifiant les dix approches les plus significatives en
matière d’évaluation de la performance, Clivillé (2004) identifie un certain
nombre d’invariants. La plupart d’entre eux se basent sur les notions d’indicateurs
et d’inducteurs de la performance, les inducteurs permettant d’agir positivement
sur les indicateurs de performance. Ces inducteurs peuvent prendre la forme de
variables d’action (méthode ECOGRAI, méthodologie ABC/ABM) et leur
influence sur les indicateurs de performance est évaluée de manière qualitative
et/ou quantitative. La valeur ajoutée de chaque modèle réside alors dans
l’identification de liens entre les variables d’action et les indicateurs de
performance. Parmi les différentes approches que l’on trouve dans la littérature,
certaines sont génériques et d’autres dédiées. Plus précisément, certaines
approches sont construites autour de l’hypothèse selon laquelle les indicateurs
ainsi que leurs liens sont mis en place spécifiquement pour une entreprise donnée
et en fonction de son contexte général (ECOGRAI, QMPMS, ISO 9000).
Chapitre 2
D’autres, au contraire, sont génériques et les méthodologies proposées sont
applicables à n’importe quelle entreprise (BSC, ENAPS, SCOR, IDPMS). La
structure du système d’indicateurs ainsi que les liens de subordination entre
critères sont alors pré-établis, ce qui garantit la conservation de la cohérence
lorsqu’une entreprise utilise l’approche (Clivillé, 2004). C’est vers ce dernier type
d’approche que nous orientons le référentiel d’évaluation de la performance
proposé dans cette thèse.
Dans le cadre notre étude, nous avons identifié deux inducteurs de performance
(la mise en place de relations de collaboration et la gestion des compétences) sur
lesquels une entreprise est susceptible d’agir pour améliorer sa compétitivité.
Parmi les modèles d’évaluation de la performance développés dans la littérature,
nous choisissons de présenter en particulier ceux construits autour du capital
humain et du capital organisationnel d’une entreprise.
2.3.2.1
Axe organisationnel et mesure de la performance
Dans la littérature scientifique, les modèles d’évaluation de la performance tenant
explicitement compte de l’organisation d’une entreprise et de sa chaîne logistique
ne sont pas nombreux. Nous remarquons néanmoins que lorsque cette notion est
abordée, elle prend la bien souvent la forme d’une étude de l’intégration des
entités de la chaîne logistique.
•
Dans le World Class Logistic model (Estampe, 2003), l’un des quatre
domaines de compétences considérés correspond à l’intégration de la
chaîne logistique. L’ensemble des questions relatives à cet axe permet
d’évaluer les moyens mis en place pour synchroniser l’ensemble des
entités de la supply chain. Ces questions se subdivisent en différents
thèmes comme le montre le Tableau 2.3. Le modèle WCL permet
également d’évaluer la performance de la supply chain en étudiant plus
particulièrement les indicateurs internes de l’entreprise, la manière donc
ces indicateurs sont utilisés le long de la chaîne logistique et en
proposant une analyse de type benchmark. En revanche, le modèle de
propose pas de liens entre les résultats de l’axe « intégration » et les
résultats de l’axe « mesure de la performance ».
Chapitre 2
Intégration de la chaîne logistique
Unification de la
supply chain
Capacité à développer des relations de coopérations
avec les autres entreprises à travers la chaîne
logistique
Système d’information Investissements en matériels, logiciels et réseaux
ainsi que leur adaptation pour faciliter les processus
et les échanges d’informations sur la chaîne
logistique.
Partage de
l’information
Volonté d’échanger des données essentielles à
caractère technique, financier, opérationnel et
stratégique.
Compatilibilité
Capacité de l’entreprise à échanger des
informations dans un format approprié, réactif, et
facilement utilisable sur la chaîne logistique
Standardisation
Mise en place de politiques et de procédures
communes pour faciliter et améliorer les opérations
logistiques
Simplification
Re-engineering des procédures afin d’améliorer
l’efficacité
Adhésion des hommes Acceptation des politiques et des procédures
opérationnelles.
Tableau 2.3 : une partie du modèle World Class Logistic
•
Le modèle de Gilmour (1999), présenté en section 2.2.2.1 considère
également l’axe organisationnel dans sa démarche de diagnostic d’une
chaîne logistique. L’audit de Gilmour, sur la partie organisationnelle,
concerne l’existence d’un outil de mesure des performances, la capacité
à travailler en équipe et l’utilisation d’une structure organisationnelle
matricielle tirée par des objectifs (correspondant à C1 C2 et C3 de la
Figure 2.2). Au même titre que les processus clefs identifiés en 2.2.2.1,
ces trois attributs sont considérés par l’auteur comme des compétencesclés d’une entreprise qu’il faut évaluer par l’intermédiaire de questions
ciblées. Notons que dans ces travaux, il n’y a pas non plus de liens
explicites et préétablis entre la situation organisationnelle d’une chaîne
logistique et sa performance.
•
En revanche, ces liens sont présents dans le modèle de Bernard et al.
(2005). Les auteurs proposent d’évaluer la performance des chaînes
Chapitre 2
logistiques collaboratives. Leur modèle fait ressortir six éléments ou
« composants » fondamentaux à considérer dans toute étude sur les
supply chain collaboratives : « Business Order », « Stakeholders »,
« Process », «Level of Collaboration», «Topology» et enfin «Enable
Technology». Notons que les trois derniers éléments font plus
particulièrement référence à l’axe organisationnel de la chaîne
logistique. A partir d’une sélection de 16 indicateurs de performance
majeurs, les auteurs identifient précisément les impacts que peuvent
avoir des actions au niveau de ces « composants » sur la performance
d’une organisation (Figure 2.7).
Figure 2.7 : Impacts des composants d’une chaîne logistique collaborative sur la performance
2.3.2.2
Axe humain et mesure de la performance
Alors que très peu de modèles intègrent la dimension humaine dans la mesure de
la performance d’une entreprise, le Balanced Scorecard (BSC) et le navigateur
Skandia (Edvinsson et Malone, 1997) constituent aujourd’hui les formes les plus
abouties en matière d’outils de pilotage s’appuyant sur le capital humain d’une
entreprise (Germain et Trebucq, 2004).
Caractéristique et évolutions du Balanced Scorecard
A l’origine, le modèle du Balanced Scorecard, développé par Kaplan et Norton en
1990 (Kaplan et Norton, 1993), est une méthode de formalisation de la stratégie
de l’entreprise mais aussi une méthode de construction de tableaux de bord
prospectifs combinant des indicateurs financiers et non financiers. La démarche
BSC propose de s’appuyer sur 4 axes d’analyse recouvrant respectivement les
résultats financiers, la satisfaction des clients, les processus internes et
l’apprentissage organisationnel (Figure 2.8). Cette articulation permet à une
entreprise de lier ses actions avec sa stratégie et d’apprécier l’évolution des
variables de performance en adoptant une vision globale et équilibrée de ses
activités. Cette idée de globalité et d’équilibre, présente dans la démarche BSC,
Chapitre 2
met en avant la notion de modèle causes-effets, sous jacent à la relation entre les 4
dimensions identifiées. L’apprentissage permet en effet l’amélioration des
processus internes, cette amélioration génère à son tour la satisfaction des clients,
qui permet à plus ou moins long terme l’atteinte des objectifs économiques et
donc la satisfaction des actionnaires (Germain et Trébucq, 2004).
Figure 2.8 : le Balanced Scorcard
Le Balanced Scorecard a fait l’objet d’évolutions visant à compléter les 4 axes
d’analyse du modèle initial (Germain et Trébucq, 2004). Kaplan et Norton (2001)
suggèrent notamment d’étendre l’axe client à l’ensemble des partenaires de
l’entreprise (internes et externes) et cette idée est concrétisée par Supizet (2002)
qui construit alors le « total balanced scorecard ». Hockerts (2001) propose quant
à lui de rajouter des indicateurs mesurant la performance environnementale et
sociale des organisations et ses travaux aboutissent à la création du
« sustainability balanced scorecard ». Ce modèle rejoint les travaux de Bieker
(2002) qui suggère la présence d’un cinquième axe, la dimension sociétale. Bien
que la notion de capital humain est sous-jacente à l’ensemble des extension du
BSC, aucune ne propose d’architecture concrète intégrant cette nouvelle notion.
Ce n’est qu’avec l’élaboration du navigateur Skandia (Edvinsson et Malone,
1997), construit sur les bases du BSC, que la dimension humaine prend toute son
importance au sein d’un modèle d’évaluation de la performance.
Navigateur Skandia
Le « navigateur Skandia » théorisé par Edvinsson et Malone (1997) place
l’humain au centre de la démarche d’évaluation de la performance (Figure 2.9).
Basé sur la notion de capital intellectuel, le navigateur Skandia tient compte d’un
aspect de la performance sociétale et plus précisément celui ayant trait aux
salariés d’une entreprise. Les ressources humaines sont en effet placées au cœur
Chapitre 2
du dispositif de création de valeur et cet axe humain correspond aux compétences
des salariés, à la valeur de leurs connaissances, à leur expérience ainsi qu’à
l’engagement pris par l’entreprise d’en pérenniser le niveau.
Figure 2.9 : le navigateur Skandia
Le navigateur permet ainsi de lier ces différents domaines sous une forme
homogène en précisant le rôle du capital humain dans l’organisation et la
performance d’une entreprise. L’importance donnée aux ressources humaines se
caractérise dans le navigateur Skandia, par un nombre d’indicateurs identique aux
autres axes de la performance (Germain et Trébucq, 2004).
2.4 Synthèse et conclusion
Au cours de ce chapitre, nous avons vu que la gestion d’une chaîne logistique peut
se baser sur le pilotage de ses processus et que sa performance dépend de la
pertinence des décisions stratégiques, tactiques ou opérationnelles prises au
niveau de chacun des processus identifiés. Cette performance est mesurée à l’aide
d’indicateurs interconnectés et reflétant l’impact de différentes actions menées le
long de la chaîne logistique. Chacune de ces actions a un effet sur une partie des
indicateurs de performance d’une entreprise et l’un des concepts fondamentaux
d’un système d’évaluation de performance est d’identifier précisément les
principes de causes à effets liant les inducteurs de performance aux éléments de
mesures. D’autre part, nous avons vu au cours du chapitre 1 que ces inducteurs de
performance pouvaient trouver leurs sources dans les axes liés aux ressources
humaines, à l’organisation, aux produits ou aux clients d’une entreprise. Le
contexte dans lequel notre travail de recherche s’est déroulé, nous a conduit à
nous intéresser à deux inducteurs rattachés respectivement au deux premiers axes.
Nous avons ainsi cherché à identifier les modèles d’évaluation de performance
Chapitre 2
développés dans la littérature mettant en perspective la contribution de la gestion
du capital humain et organisationnel vis à vis de la performance d’une entreprise
et de sa chaîne logistique. Nous poursuivons notre étude bibliographique avec
l’objectif d’identifier les indicateurs impactés en particulier par la mise en place
de pratiques collaboratives (chapitre 3) et la gestion des compétences des
ressources humaines (chapitre 6). C’est sur ces bases que s’appuiera le référentiel
d’évaluation de la performance présenté dans ce mémoire, en établissant des liens
entre la situation collaborative d’une entreprise et sa performance (chapitre 4) et
entre la gestion des compétences et sa compétitivité (chapitre 7). Ce référentiel
d’évaluation sera ensuite testé sur le cas industriel de l’entreprise Ligne Roset,
partenaire de cette thèse. Les résultats sont présentés au cours des chapitres 5 et 8.
Partie 2 : Evaluation de la performance et
Pratiques collaboratives
Dans cette partie, nous présentons les travaux réalisés autour de l’évaluation de
la performance d’une entreprise au sein de sa chaîne logistique, en nous
focalisant plus particulièrement sur la gestion de son capital organisationnel.
Notre objectif est de proposer un modèle permettant de caractériser, évaluer et
analyser les impacts de la mise en place de pratiques collaboratives sur la
performance d’une entreprise
Partie 2 : Evaluation de la performance et Pratiques collaboratives
3
Chapitre 3 : Collaboration dans les chaînes logistiques : Etat de l’art__ 49
3.1
3.1.1
3.1.2
Intensité de l’entente industrielle ______________________________________ 50
Etendue de l’entente industrielle ______________________________________ 52
3.2
Acteurs de la collaboration_____________________________________ 52
3.3
Contexte et environnement collaboratif __________________________ 53
3.3.1
3.3.2
3.4
3.4.1
3.4.2
3.4.3
3.4.4
3.4.5
3.5
3.5.1
3.5.2
3.6
4
Concept et définition de l’entente industrielle _____________________ 49
Facteurs relationnels _______________________________________________ 54
Facteurs organisationnels____________________________________________ 55
Echanges d’informations au sein de la chaîne logistique_____________ 55
Informations sur les produits _________________________________________ 57
Informations sur les ressources _______________________________________ 57
Informations sur les stocks___________________________________________ 58
Informations sur les délais ___________________________________________ 58
Informations sur la demande et la planification___________________________ 58
Impacts de la collaboration sur la performance de la chaîne logistique 58
Impacts sur la chaîne logistique aval ___________________________________ 59
Impacts sur la chaîne logistique amont _________________________________ 59
Chapitre 4 : Modèle d’évaluation de la performance collaborative ____ 63
4.1
Caractérisation de la situation collaborative d’une entreprise ________ 64
4.1.1 Caractérisation du comportement collaboratif d’une entreprise (CC model) ____ 64
4.1.2 Caractérisation de la performance collaborative d’une entreprise (CoP model) __ 73
4.1.3 Caractérisation de la relation entre les pratiques collaboratives et leurs impacts sur la
performance (Matrice de liens « pratiques indicateurs » __________________________ 77
4.2
4.2.1
4.2.2
4.2.3
4.3
4.3.1
4.3.2
4.4
5
Formalisation de la situation collaborative d’une entreprise _________ 83
Formalisation du profil collaboratif d’une entreprise ______________________ 84
Formalisation du profil de performance perçue___________________________ 87
Formalisation des impacts des efforts collaboratifs sur la performance perçue. __ 89
Méthodologie d’analyse de la situation collaborative d’une entreprise _ 90
Analyse à partir des modèles génériques ________________________________ 91
Analyse à partir des modèles particuliers _______________________________ 93
Chapitre 5 : Application industrielle ____________________________ 99
5.1
5.1.1
5.1.2
5.2
5.2.1
5.2.2
5.2.3
5.3
Analyse macroscopique ______________________________________ 100
Tendances générales sur la performance collaboratives perçue _____________ 100
Tendances générales sur le comportement collaboratif ____________________ 101
Analyse détaillée ____________________________________________ 105
Facteurs Clef de Succès ____________________________________________ 105
Facteurs Clef de Performance _______________________________________ 109
Réactivité de la chaîne logistique_____________________________________ 115
Synthèse et Conclusion _______________________________________ 119
3
Chapitre 3 : Collaboration dans les chaînes
logistiques : Etat de l’art
Après avoir défini le concept de collaboration, nous cherchons dans ce chapitre à
identifier l’ensemble des éléments caractérisant une relation de collaboration ainsi que
les facteurs influençant son efficience vis à vis de la performance. Notre objectif est
également de faire émerger de la littérature, les indicateurs de performance impactés par
les pratiques collaboratives. Cette synthèse bibliographique est destinée à identifier les
fondements sur lesquels le modèle d’évaluation de la performance orientée collaboration
s’appuie.
Toute entreprise se situe à l’intersection de plusieurs chaînes logistiques ou supply
chain, chacune finalisée en termes de création de valeur pour un client final, et
partage entre ces chaînes ses ressources afin de respecter les engagements
contractuels concurrents pris auprès de ses donneurs d’ordres. La performance
industrielle d’une entreprise, tant en termes de coût, de qualité et de délai, dépend
dès lors de plus en plus fortement de sa capacité à optimiser ses relations avec ses
partenaires – donneurs d’ordres, fournisseurs ou prestataires, à interfacer et
intégrer ses systèmes d’information et processus décisionnels, à synchroniser ses
flux de produits et ses activités. Ceci lui impose de repenser son organisation,
d’initier de nouveaux types de relations avec ses partenaires, privilégiant la
collaboration, la coordination, la synchronisation. On parle alors généralement de
« chaîne logistique collaborative » dont la gestion ne passe pas uniquement par la
synchronisation des flux matières mais également par la circulation
d’informations telles que les prévisions de la demande, les niveaux de stocks, les
différents plannings d’activité etc. …
3.1 Concept et définition de l’entente industrielle
Une relation de collaboration est caractérisée par la volonté de plusieurs acteurs
de travailler ensemble, de poursuivre des objectifs communs, de partager des
savoirs ou connaissances dans le but d’améliorer la performance globale. Au sein
de la chaîne logistique, la collaboration entre entités peut simplement se
caractériser par une structure ou un cadre permettant de favoriser différents
échanges entre organismes indépendants (Menachof et Son, 2003), ou plus
concrètement, par un échange d’informations dans le cadre d’alliances
coopératives (Cullen, 1999), par un engagement mutuel et des efforts coordonnés
pour résoudre ensemble un problème posé (Dillenbourg et al., 1996), ou encore
par une volonté d’accroître la création de valeur commune (Kalafatis, 2000).
Chapitre 3
3.1.1 Intensité de l’entente industrielle
De nombreux travaux soulignent la gradation ou différence de maturité dans
l’entente industrielle existant entre partenaires d’une même chaîne logistique
(Lauras et al., 2003). Certaines études soulignent l’intensité de la relation
collaborative en distinguant le simple échange d’informations de la réelle relation
de partenariat, en passant par une relation formalisée. Ainsi, selon le caractère de
la relation, certains auteurs préfèrent employer le terme de communication, de
coordination, de coopération, de collaboration ou de partenariat. Même si aucun
de ces termes ne fait encore l’objet d’un consensus pour les définir, il reste
néanmoins intéressant de dégager certaines caractéristiques que la littérature leur
associe.
3.1.1.1
La communication
« La communication correspond au fait de communiquer, d’établir une relation
avec quelqu'un » (Petit Robert).
Le terme de communication correspond généralement à un simple échange
d’information, souvent informel, sans pré requis important, plutôt ponctuel et
circonstanciel mais dont la finalité est clairement précisée (Lauras, 2004 ;
Roboam, 1993 ; Rose et al., 2002). Alors que certains auteurs ajoutent la notion
d’échange de connaissances (Roche, 2000), d’autres associent le terme de
communication à la simple relation donneur d’ordre/sous traitant où les seules
informations échangées sont liées à la commande (Holweg et al., 2005).
3.1.1.2
La coordination
« La coordination correspond à l’agencement des parties d’un tout selon un plan
logique et pour une fin déterminée» (Petit Robert).
L’aspect non formalisé et non structuré très rarement associé au terme de
communication est en revanche systématiquement rattaché à la notion de
coordination. La coordination peut être définie comme l’ensemble des règles et
procédures assurant le fonctionnement cohérent des activités d’un groupe, d’une
organisation ou de plusieurs entités (Rose et al., 2002). (Holweg et al., 2005)
considèrent quant à eux qu’une entreprise assure un rôle de coordinateur au sein
de sa chaîne logistique lorsqu’elle tente de glaner quelques informations et
données opérationnelles (l’état des stocks client, demande client…) et qu’elle en
partage à son tour (politique de stockage, contraintes de tailles de lots…).
3.1.1.3
La coopération
« La coopération correspond à l’action de participer à une œuvre commune»
(Petit Robert).
Chapitre 3
Le sens donné au terme de coopération diffère significativement selon les auteurs.
Certains le placent juste après la coordination dans leur hiérarchisation des
relations collaboratives tandis que d’autres considèrent la coopération comme la
relation la plus aboutie entre deux partenaires. Ainsi, la coopération est entendue
comme une action collective orientée vers une même but (Huget et al., 1996),
permettant d’accroître la pertinence d’une décision (Gavirneni, 1999) et
supportant sa mise en œuvre (Erschler, 1996). (Holweg et al., 2005) considèrent
que deux entités coopèrent lorsqu’elles communiquent leurs plannings d’activité,
leurs événements promotionnels…Pour Hatchuel (1996), la coopération est la
raison d’être des organisations. Au-delà d’un ensemble d’actions, de règles et de
procédures, la coopération s’appuie sur des apprentissages croisés permettant à
chaque acteur de construire ses propres objectifs tout en interagissant avec ses
partenaires ; l’entente est alors régulière et durable dans le temps (Lauras, 2004).
Enfin, Voisin et al. (2000) précisent encore le concept en introduisant le partage
de ressources entre entités. Selon eux, la coopération peut s’analyser comme un
dispositif intentionnel de rapprochement entre des entreprises pour mettre en
commun des ressources financières, humaines et de savoir-faire dans le but de
réaliser conjointement des activités créatrices de valeurs, telle que la Recherche et
le Développement, la production ou encore la commercialisation.
3.1.1.4
La collaboration
« La collaboration correspond un travail commun, à une action de collaborer
avec quelqun» (Petit Robert).
La collaboration est associée à une relation régulière et importante entre les
acteurs d’une chaîne logistique qui partagent une partie de leurs traitements,
fixent des horizons et des fréquences d’approvisionnement d’un commun accord,
décident conjointement des quantités à prévoir en stock, définissent par
anticipation des stratégies à adopter en cas d’imprévus, construisent et exécutent
ensemble leurs plans stratégiques et tactiques (Lauras, 2004). La notion de
collaboration implique nécessairement un cadre prenant la forme d’engagements
(Dillembourg et al., 1996) ou d’alliances (Cullen, 1999) entre les différentes
parties prenantes.
3.1.1.5
Le partenariat
« Le partenariat correspond à une association en vue d’un positionnement
commun» (Petit Robert).
Le partenariat est bien souvent considéré comme le stade ultime de la relation
entre deux acteurs d’une chaîne logistique. S’apparentant à un contrat de travail
(Neuville, 1998), le partenariat est une association de parties, agissant dans leur
intérêt mutuel (Poirier et Reiter, 2001) et dans des conditions permettant une
Chapitre 3
réciprocité des avantages sur le moyen et long terme (De Banville, 1989).
Partageant des risques, des ressources et des bénéfices, les parties peuvent
convenir d’un cadre juridique tel que la co-entreprise par exemple (Monczka et al,
1998 ; Saunders, 1997) mais contrairement à la collaboration, le partenariat doit
se dérouler dans un climat de confiance mutuelle et d’ouverture (Lambert et al.,
2004). L’expression « collaboration » n’impliquerait pas nécessairement un tel
climat, et parfois la relation collaborative pourrait se dérouler dans un climat de
contrainte, l’une des deux parties imposant à l’autre de travailler plus étroitement
avec elle.
3.1.2 Etendue de l’entente industrielle
Au-delà de l’intensité et de la maturité de la relation de collaboration pouvant
exister entre deux partenaires, d’autres travaux insistent d’avantage sur le
périmètre ou l’étendue de la collaboration. Ainsi, certains auteurs distinguent
différents niveaux où la collaboration se concrétise par l’intégration des activités
de la chaîne logistique (Thierry, 2003 ; Steven, 1989). En établissant un parallèle
avec les différents périmètres recouverts le Supply chain Management (chapitre 2,
section 2.1), on distingue :
•
Les relations de collaboration en interne, entre plusieurs ateliers ou
services d’une entreprise.
•
Les relations de collaboration multi-sites entre les différents sites d’une
même entreprise et en intégrant parfois quelques fournisseurs et clients
directs.
•
Une collaboration transverse s’étendant au-delà des frontières de
l’entreprise, et établissant un lien entre l’ensemble des entités de la
chaîne logistique, des fournisseurs des fournisseurs, jusqu’aux clients
des clients. Notons par ailleurs que si l’ensemble de ces acteurs, en
échangeant de l’information, parviennent à développer des capacités
dynamiques et à créer une compétence collective au sein de la chaîne
logistique, source de création de valeur, on parle alors de chaîne
logistique collaborative
3.2 Acteurs de la collaboration
Compte tenu de la multiplicité des acteurs participant à une chaîne logistique, il
n’est pas forcément nécessaire de collaborer de la même manière avec l’ensemble
de ses partenaires. Avoir recours à une segmentation de ses acteurs semble alors
être un exercice préalable avant de distinguer les relations méritant d’être
collaboratives, de celles ne le nécessitant pas forcément. L’enjeu consiste ensuite
Chapitre 3
à structurer de manière avisée un portefeuille de relations, choisir les mécanismes
appropriés pour les gérer et ainsi développer une gestion différenciée des relations
inter-organisationnelles (Fabbe-Coste et al., 1999).
Segmenter les différents acteurs de la chaîne logistique, revient classiquement à
les affecter à l’une des trois catégories identifiées par Merli (1991) ou Le Run
(2003). Ces auteurs considèrent respectivement les clients et fournisseurs
conventionnels ou grand public, importants ou associés et enfin stratégiques ou
partenaires. La relation entre l’entreprise focale et ses partenaires conventionnels
ou grand public se limite bien souvent à une relation de négociation basée sur la
spécification minimale qualitative des besoins et des prix. Les échanges s’opérant
entre les entités correspondent aux commandes simples et à court terme, avec des
tests de qualité réguliers. En revanche, la relation existant avec les fournisseurs ou
clients associés ou importants est une relation à long terme, dont les modalités de
fonctionnement sont revues régulièrement. Les différentes parties prenantes ont
formalisé ensemble des critères de performance liés aux produits et aux services.
La dimension collaborative est réellement présente avec les clients ou
fournisseurs stratégiques ou partenaires avec qui une entreprise coopère dès la
conception des produits en investissant conjointement dans la Recherche &
Développement, en échangeant des informations et/ou des méthodes sur les
produits, sur les processus, en partageant une vision stratégique commune et en
assurant de manière conjointe l’amélioration continue de leurs activités.
La segmentation et l’identification des principaux partenaires doit s’articuler
autour de la satisfaction des besoins du client et se base principalement sur
l’analyse de la valeur ajoutée de chacun par rapport aux compétences d’ores et
déjà existantes dans la chaîne logistique (Poirier et Reiter, 2001). Il est a noter que
cette démarche ne se limite donc pas à de simples critères économiques mais
intègre des besoins d’ordre métier (Arnold et Chapman, 2001), ce qui conduira
l’entreprise à formaliser précisément l’ensemble des critères de choix des
partenaires jugés stratégiques ou importants, qu’ils soient ou non quantitatifs
(Lauras, 2004).
3.3 Contexte et environnement collaboratif
Structurer un portefeuille de relations et gérer de manière différentes ces relations
est une première étape dans la mise en place de relations de collaboration
efficientes au sein d’une chaîne logistique. Néanmoins, cette démarche ne suffit
pas toujours à assurer l’obtention des gains attendus par la mise en place de
pratiques collaboratives. Il existe en effet un certain nombre de facteurs ou de
paramètres, relationnels ou organisationnels, favorisant l’éclosion d’un modèle
collaboratif efficient.
Chapitre 3
3.3.1 Facteurs relationnels
3.3.1.1
La confiance
Il ressort de la littérature que le premier critère relationnel conditionnant une
collaboration réussie, est la confiance. La confiance qu’une organisation a en son
partenaire est définie comme la certitude que chaque action ou décision entreprise
par ce partenaire conduit à une amélioration de l’activité et apporte un gain. A
l’inverse, ce même partenaire refuserait toutes démarches entraînant des résultats
qui se révèlerait être négatifs et perturbateurs pour l’organisation (Anderson et
Narus, 1990). Ces mêmes auteurs, distinguent alors trois types de confiance
pouvant s’instaurer entre deux entités d’une chaîne logistique :
•
La confiance contractuelle, pour laquelle chacune des parties s’attend à
ce que l’autre respectent ses engagements, formalisés ou non.
•
La confiance dans les compétences de son partenaire qui traduit la
croyance que partagent les entités quant à leurs capacités respectives à
s’investir et à réussir une tâche ou à remplir un rôle spécifique.
•
La confiance en la bonne volonté ou l’engagement du partenaire
correspondant au sentiment que l’autre est habité par un engagement
moral le conduisant à tout faire pour que la relation de collaboration soit
pérenne (Fynes et al., 2005). Cette troisième catégorie serait la meilleure
garantie d’une collaboration durable et bénéfique pour chacune des deux
parties.
3.3.1.2
La dépendance
Avoir confiance en son partenaire implique nécessairement l’existence d’une
certaine forme de dépendance. La dépendance envers un partenaire est vue
comme le besoin de maintenir une relation avec lui afin de conserver ou
d’atteindre des objectifs fixés (Frazier, 1983). La dépendance est alors
unidirectionnelle ou bidirectionnelle et il s’agira alors d’une interdépendance.
Selon Fynes et al. (2005) l’interdépendance serait un mal nécessaire à la
concrétisation d’une relation de collaboration. Sans elle, la puissance d’un des
partenaires ne l’inciterait pas à engager une relation de partenariat sur le long
terme.
3.3.1.3
Le Pouvoir
La notion de dépendance est fortement liée à celle de pouvoir et le pouvoir est
l’un des facteurs relationnels majeurs expliquant certaines modalités de
fonctionnement dans une relation de collaboration. Une chaîne logistique peut, en
effet, être considérée comme un réseau de partenaires entre lesquels existent des
relations enchevêtrées, parmi lesquelles les relations de pouvoir vont jouer un rôle
Chapitre 3
fondamental (Thorelli, 1986 ; Croom et al., 2000). Le pouvoir, potentiellement
détenu par l’une des entités peut trouver son origine dans différents domaines
(Consortium COPILOTES, 2004) :
•
Economique : effet de taille, de volume, de chiffre, de contrôle du prix
etc.
•
Technologique : la maîtrise d’un savoir-faire indispensable au
fonctionnement de la chaîne par exemple
•
Liée à l’expertise : connaissance, aptitude à maîtriser un savoir-faire
•
Au statut : visibilité historique ou notoriété de la marque par exemple
•
A la capacité de maîtriser les relations avec l’environnement
•
A la capacité de maîtriser les connaissances de règles régissant les
relations entre les acteurs.
Les analyses montrent que le rôle du pouvoir dans les chaînes logistiques façonne
d’une certaine manière les processus collaboratifs mis en place entre les
partenaires. En fonction de sa structure, de la forme qu’il revêt ou encore de ses
modalités, le pouvoir définit le type de collaboration au sein de la chaîne
logistique sans forcément gêner la qualité du partenariat.
3.3.2 Facteurs organisationnels
La structure organisationnelle d’une chaîne logistique est liée à la position
qu’occupe chacune de ses entités. Les structures fortement hiérarchiques ou les
structures en « silos » limitent la création de relations collaboratives en ne
favorisant pas le partage d’informations et la prise de décision conjointe. De
même, les chaînes logistiques fonctionnant sur la base de relations contractuelles
manquent bien souvent de flexibilité face au caractère imprévisible de
l’environnement et du marché. Ce type de fonctionnement ne favorise guère
l’apparition d’une confiance mutuelle ou la création de mécanismes d’intégration.
Au contraire, une chaîne logistique collaborative est construite autour d’une
structure favorisant les liens transversaux inter-entités afin d’encourager
l’alignement stratégique, la synchronisation des activités, la mise en avant
d’intérêts communs et partagés, le partage des gains mais aussi des risques.
3.4 Echanges d’informations au sein de la chaîne logistique
Informel ou structuré, unidirectionnel ou partagé, interne ou transverse, l’échange
d’informations est à la base de toute relation de collaboration. De nombreux
travaux de recherche portent sur la question du partage d’informations au sein des
chaînes logistiques et cherchent à identifier les informations susceptibles d’être
Chapitre 3
partagées, à évaluer l’impact de cet échange et la répartition du gain attendu ou
encore à discuter des questions techniques et informatiques soulevées par ce
partage.
Un travail sur ces différents aspects a été réalisé dans le cadre du projet
COPILOTES (2005a) et nous nous basons sur cette synthèse, que nous
complétons par d’autres travaux de la littérature (Liu & Kumar, 2003; Laux & al.,
2004 ; Gaonkar & Viswanadham, 2001 ; Sahin & Robinson, 2005 ; Shore, 2001)
pour tenter de dégager les principales informations échangées au sein des chaînes
logistiques (Tableau 3.1).
Information
Structure / caractéristiques produit
Produit
Coût de production
Taille des lots de fabrication
Coûts logistiques
Paramètres qualité
Capacité de production
Ressources
Flexibilité de la capacité
Répartition de la capacité/produit ou client
Niveaux de stocks/inventaires
Paramètres des politiques de gestion des stocks
Encours de production et de livraison
Stocks
Coût de stockage et de rupture
Contraintes d’approvisionnement amont
Disponibilité des produits (critiques)
Chapitre 3
Délais de production
Délais de livraison
Délais
Délais de commande
Délais d’approvisionnement
Retards
Caractéristiques et paramètres de la demande finale
Ventes réalisées / historiques des ventes
Demande
Niveau de reports de la demande
Prévisions des ventes
Campagne de promotion sur le marché finale
Programme de production
Paramètres de la planification des approvisionnements
Programme d’approvisionnement
Planification
Programme de livraison
Suivi des commandes et des ruptures
Règles de priorité appliquées aux commandes
Satisfaction client
Tableau 3.1 : Echanges d’informations dans la chaîne logistique - adapté de
Consortium COPILOTES (2005a)
3.4.1
Informations sur les produits
Les informations échangées le long de la chaîne logistique sur les produits sont
plus spécifiquement liées à leurs caractéristiques technico-économiques et leurs
conditions de production aux différents stades de la chaîne. Ce type d’information
relève donc d’un questionnement sur la constitution de la supply chain et serait
susceptible d’être partagé entre partenaires potentiels au moment de l’élaboration
ou construction d’une chaîne logistique. La notion de coût de production ou de
coûts logistique est quant à elle abordée essentiellement sous l’angle des impacts
que peut avoir l’évolution des coûts sur les politiques de stockage ou les
plannings de production.
3.4.2
Informations sur les ressources
Les échanges d’informations relatives aux ressources sont très fréquemment
échangées au sein d’une chaîne logistique, puisque la connaissance des capacités
de chaque maillon de la supply chain détermine directement sa flexibilité et sa
capacité à s’adapter aux aléas internes (défaillance d’un partenaire) et externes
(demande finale).
Chapitre 3
3.4.3 Informations sur les stocks
Les informations sur les stocks peuvent être regroupées en trois catégories : le
niveau des stocks à chaque niveau de la chaîne logistique, les coûts de stockage
supportés à chaque stade du processus et enfin les paramètres et les politiques de
stocks adoptés par chaque partenaire. Cet échange d’information est bien souvent
au cœur des pratiques collaboratives puisqu’il permet la synchronisation et la
coordination des différents flux physiques entre les entreprises partenaires.
3.4.4 Informations sur les délais
Les délais de production, de livraison et le délai des commandes sont les trois
principales données échangées par rapport aux délais. Ce n’est pas tant les durées
qui sont au centre des échanges d’information mais leurs variations au cours du
temps ou la nature de l’aléa qui pèse sur elles.
3.4.5 Informations sur la demande et la planification
Par rapport aux informations sur la demande ou sur les commandes, on distingue
généralement deux types de données partagées : les informations relatives à la
demande du marché final (prévisions de ventes, caractéristiques de la demande,
paramètres de distribution) et les informations relatives aux commandes des
entités de la chaîne. Cette deuxième catégorie d’information représente en
quelques sortes une transcription de la demande finale par les entreprises aval qui
intègrent leurs propres contraintes et conditions de fonctionnement. Ces
informations renvoient alors aux données produites à partir de cette demande
finale « traduite » : les plannings de production et d’approvisionnement. L’intérêt
de l’échange ne repose pas tant sur l’information elle même mais plus sur la
logique et sur les procédures aboutissant à l’élaboration des différents plans, alors
communiqués le long de la chaîne logistique.
3.5 Impacts de la collaboration sur la performance de la chaîne
logistique
Il est admis de façon classique que le partage d’information a un impact positif
sur la performance de la chaîne, même si la mise en évidence d’un tel impact n’est
pas toujours facile. Plusieurs travaux montrent notamment que les relations
collaboratives améliorent la coordination des activités au sein des chaînes
logistiques et permettent d’atteindre une plus grande performance (Fabbes-costes
et al., 1999). On trouve dans la littérature, des enquêtes, expérimentations ou
simulations qui ont été réalisées dans le but d’identifier (qualitativement ou
quantitativement) les gains engendrés par les différents échanges.
Chapitre 3
3.5.1 Impacts sur la chaîne logistique aval
Une entreprise, lorsqu’elle met en place des relations de collaboration avec ses
clients, est potentiellement en droit d’attendre certaines retombées intéressantes,
d’un point de vue individuel mais également collectif. La majorité des
informations circulant entre une entreprise et la partie aval de la chaîne logistique
est liée à la demande, à la connaissance du marché et à l’estimation de sa
variabilité. Les travaux à ce sujet sont unanimes : connaître la variance de la
demande permet avant tout de réduire le niveau des stocks, ce gain découlant
directement de la réduction de l’incertitude à laquelle les entreprises sont de plus
en plus confrontées (Jason et al., 2004, Barut et al., 2002 ; Sahin et Powell
Robinson, 2005). Pour améliorer la connaissance de la demande finale et
synchroniser les activités de la chaîne logistique, les acteurs (amont et aval)
peuvent travailler de manière conjointe et élaborer des prévisions de ventes
communes et partagées. La formalisation de ce processus collaboratif correspond
au CPFR (Collaborative Planning Forecasting and Replenishment) et est définit
comme un système de pilotage collaboratif aboutissant à l’élaboration des
prévisions de vente ainsi qu’à la construction des plannings d’approvisionnement,
de production et de distribution (Consortium COPILOTES 2005b). Cette pratique
collaborative engage véritablement distributeurs et producteurs dans un véritable
processus de collaboration commerciale et technique. L’amélioration de la
fiabilité des prévisions de vente permet à terme une plus grande réactivité et
fiabilité de la chaîne logistique globale ainsi qu’une diminution de la probabilité
de rupture des stocks, et ce, à tous les niveaux de la chaîne logistique. Connaître
la demande finale permettra également de calculer et partager par anticipation les
plannings de charge mais aussi les contraintes de chacun, pour ainsi gagner en
flexibilité, parvenir à une meilleure synchronisation et donc des délais globaux
raccourcis.
3.5.2
Impacts sur la chaîne logistique amont
Les relations de collaboration ou de partenariat mises en place entre une
entreprise et ses fournisseurs s’inscrivent sur des horizons à plus ou moins long
terme mais d’une manière générale, elles entraînent une réduction des coûts plus
importante que celles engagées avec la partie aval (Jason et al., 2004).
Sur le long terme, la contribution d’un fournisseur peut se concrétiser autour de la
conception et de l’élaboration d’un nouveau produit. Partager les connaissances
ou les expériences permet d’une part d’améliorer les compétences technologiques
et d’autre part d’augmenter la motivation et l’implication des fournisseurs. Plus
concrètement l’intégration des fournisseurs dans les équipes de conception et de
développement aboutit bien souvent à une mise sur le marché plus rapide, une
Chapitre 3
qualité produit améliorée et un coût global plus faible (De Toni et Nassimbeni,
2001).
Sur un plan plus opérationnel, une relation de collaboration entre une entreprise et
ses fournisseurs construite autour des approvisionnements entraîne généralement
une diminution des coûts opérationnels (Sahin et Robinson, 2005) et plus
précisément une baisse des coûts de possession et du niveau des stocks (Barut et
al., 2002 ; Le Run, 2003). Partager ses besoins futurs et ses plannings
prévisionnels d’achat ou d’approvisionnement permet en effet à une entreprise
d’avoir un meilleur taux de service fournisseur et par là même de diminuer les
stocks de sécurité, l’augmentation de la fiabilité des livraisons ne l’incitant plus à
accumuler des stocks supplémentaires (pratiques collaboratives, généralités).
Enfin, la transmission des plans d’approvisionnement permet également
d’optimiser le transport et donc de réduire les coûts de transport (Ayadi, 2005).
Au niveau exécutif, le VMI (Vendor Managed Inventory) ou la GPA (Gestion
Partagée des Approvisionnements) est l’une des pratiques la plus souvent mise en
place entre les entreprises et les fournisseurs. Ce système offre à des fournisseurs
la capacité de visualiser les niveaux d’inventaire de leurs clients et de déterminer
la taille de lot à envoyer tout en synchronisant les ordres basés sur des données
historiques de demande. Le principe du VMI apporte ainsi une vision plus étendue
des localisations des stocks et permet une réduction des délais
d’approvisionnement induite par une plus grande réactivité des fournisseurs.
Ainsi, des industriels de plus en plus nombreux, tels que Coca-Cola (Deblock,
2004), Vico (Tichit, 2006) ou Scapnor (2006) se sont tournés vers la gestion
partagée des approvisionnements pour améliorer la disponibilité des produits en
linéaire en réduisant les coûts et les stocks sur l’ensemble des maillons de la
chaîne d’approvisionnement. Nous citons également le SMI (Supplier Managed
Inventory) qui est une forme proche du VMI permettant aux fournisseurs de voir
le statut de leurs pièces dans les usines clients, de recevoir des alertes
automatiques lorsque les niveaux d’inventaire deviennent bas et de répondre
rapidement par l’intermédiaire du web.
Le tableau 3.2 propose une synthèse des bénéfices, gains et améliorations
susceptibles d’être engendrés par la mise en place de relations collaboratives au
sein d’une chaîne logistique. Nous conservons la même typologie que celle
adoptée dans le Tableau 3.1 pour mettre en évidence les liens existant entre la
nature de l’information échangée et l’impact sur la supply chain.
Chapitre 3
Impacts sur la chaîne logistique
Travaux de la littérature
(De Toni et Nassimbeni, 2001) (Ayadi,
Délai de mise sur le marché des
2005) (Cousins et Spekman, 2003) (Li
nouveaux produits
et al, 2006) (Bernhard et al., 2005)
Produit
(De Toni et Nassimbeni, 2001) (Le
Amélioration de la qualité produit
Run, 2003) (Cousins et Spekman, 2003)
(Bernhard et al., 2005)
Réduction du coût de production et
(Barut, 2002) (Ayadi, 2005)
d’expédition
Développement des compétences
(Le Run, 2003)
Amélioration de
(De Toni et Nassimbeni, 2001) (Li et al,
l’implication/motivation fournisseur 2006)
Ressources
Amélioration de l’exploitation des
(Le Run, 2003) (Bernhard et al., 2005)
ressources et de leur taux
(Gunasekaran et al., 2004)
d’utilisation
Stocks
Réduction du niveau des stocks
(Barut, 2002) (Le Run, 2003)
Réduction du coût de possession
(Ayadi, 2005)
Réduction des coûts d’achat
(Cousins et Spekman, 2003)
Amélioration de la visibilité des
(Daugherty et al., 2006)
stocks
Réduction du délai global supply
(Barut, 2002) (Le Run, 2003)
chain
Amélioration de la réactivité pour le (Barut, 2002) (Le Run, 2003) (Li et al,
Délais
client
2006)
Amélioration de la fiabilité des
délais (taux de service)
(Le Run, 2003) (Bernhard et al., 2005)
prévisions de vente
Amélioration de la flexibilité de la
SC face à la demande
Demande
(Li et al., 2006) (Le Run, 2003)
(Bernhard et al., 2005) (Gunasekaran et
al., 2004)
Amélioration de la fiabilité de la
(Gunasekaran et al., 2004) (Mapes et
distribution et du taux de service
al., 1997) Slack et al., 1995)
client
(Girard et Mendy, 2007)
approvisionnements
Tableau 3.2 : Informations échangées et impacts sur la performance d’une chaîne logistique
Chapitre 3
3.6
Synthèse et conclusion
Dans ce chapitre, nous avons identifié un ensemble de points de vue à partir
desquels une relation de collaboration peut être appréhendée. La littérature
scientifique, riche en travaux caractérisant la notion de collaboration, nous a
montré qu’il était possible de qualifier ou définir ce concept sous un angle
organisationnel, fonctionnel ou encore technique. Nous avons également souligné
certains liens entre des comportements collaboratifs et les effets potentiels sur la
performance locale et globale. A partir de l’ensemble de ces éléments, notre
objectif est de construire un modèle permettant de caractériser la situation
collaborative d’une entreprise avant de la mettre en relation vis-à-vis de sa
performance, cette performance étant orientée collaboration. La formalisation de
ce modèle d’évaluation de la performance collaborative est proposée dans le
prochain chapitre.
Chapitre 4
4
Chapitre 4 : Modèle d’évaluation de la performance
collaborative
Dans ce chapitre, nous présentons un modèle permettant d’évaluer la situation
collaborative d’une entreprise. Ce modèle se décompose en plusieurs sous-modèles
interconnectés permettant de caractériser la performance collaborative d’une entreprise,
son comportement collaboratif et la relation pouvant exister entre les efforts collaboratifs
mis en place et les impacts sur sa performance. A partir d’outils de formalisation
facilitant la lecture des profils collaboratifs de l’entreprise, nous proposons un guide
méthodologique permettant de formuler une analyse quant à sa situation collaborative.
La mise en place de relations de collaboration entre une entreprise et ses
partenaires a été identifiée comme un inducteur de performance impactant
significativement la compétitivité d’une entreprise et l’agilité de sa chaîne
logistique. Pour évaluer et analyser la relation pouvant exister entre les efforts
collaboratifs consentis par une entreprise et les retombées observées au niveau de
sa performance, nous proposons un modèle d’évaluation de la performance
collaborative1 (Figure 4.1).
Ce modèle s’appuie tout d’abord sur la caractérisation de la situation collaborative
d’une entreprise, en modélisant la perception de sa performance collaborative
(CoP model), son comportement collaboratif (CC model) et la relation entre les
pratiques collaboratives mis en place et les impacts sur sa performance (Matrice
de liens « pratiques/indicateurs »). Ces trois outils de caractérisation sont
présentés en section 4.1. A partir de la mise en forme de ces différents résultats
permettant de faire ressortir le profil collaboratif d’une entreprise, son profil de
performance perçue et son profil de cohérence (présentés en section 4.2), nous
proposons un guide méthodologique permettant de formuler une première analyse
quant à la situation collaborative de l’entreprise (section 4.3).
1 Dans la suite de ce mémoire, nous nommerons « performance collaborative » ou « performance
orientée collaboration » , la performance qui peut être mesurée par un ensemble d’ indicateurs
potentiellement impactés par la mise en place de relations de collaboration au sein de la chaîne
logistique.
Chapitre 4
Figure 4.1 : Architecture générale du modèle d’évaluation de la performance collaborative
d’une entreprise
4.1 Caractérisation de la situation collaborative d’une entreprise
Pour caractériser la situation collaborative d’une entreprise, nous proposons trois
sous-modèles. Les deux premiers sont des sous-modèles génériques permettant de
caractériser son comportement collaboratif (CC model), et de caractériser sa
perception quant à son niveau de performance, cette performance étant orientée
collaboration (CoP model). Le troisième est un sous-modèle de référence. Il
permet de mettre en évidence les relations existant entre les pratiques
collaboratives et leurs impacts sur la performance de l’entreprise (Matrice de liens
« pratiques/indicateurs »). Le CC model est
4.1.1 Caractérisation du comportement collaboratif d’une entreprise (CC
model)
4.1.1.1
Introduction et Concepts préliminaires
Pour caractériser le comportement collaboratif d’une entreprise, nous nous
appuyons sur l’identification de « bonnes pratiques collaboratives ». En
positionnant l’entreprise par rapport à ces pratiques, il sera possible de dessiner
son profil collaboratif. Pour favoriser l’identification d’un ensemble pertinent et
complet de pratiques collaboratives, nous avons tout d’abord développé
l’architecture du CC model au sein duquel les pratiques collaboratives viennent
s’intégrer. Cette architecture s’articule autour des quatre questions suivantes :
•
Autour de quels processus les relations de collaboration s’articulent
elles ?
Chapitre 4
•
Quels niveaux de maturité peut on distinguer dans une entente
industrielle ?
•
Existe-t-il différentes manières de collaborer avec les partenaires d’une
chaîne logistique ?
•
Quelles sont les informations échangées dans le cadre d’une
collaboration entre partenaires d’une même chaîne logistique ?
Nous proposons une réponse synthétique pour chacune de ces questions, à partir
notamment de la revue bibliographique proposée dans les chapitres précédents
(chapitre 2 et 3).
4.1.1.1.1
Autour de quels processus une relation de collaboration s’articule-elle ?
Dans la revue de littérature présentée au chapitre 2, nous avons dégagé les
principaux processus caractérisant les éléments de gestion d’une chaîne
logistique. Les mêmes processus étaient parfois nommés différemment selon les
travaux mais une analyse de leur contenu et de leur définition nous a permis
d’établir des rapprochements et d’identifier 10 processus autour desquels des
pratiques collaboratives sont susceptibles d’être mises en place. Pour chacun
de ces processus, nous proposons une définition :
•
Orientation client de la chaîne logistique : désigne le poids ou
l’importance accordé au client dans l’organisation et le fonctionnement
de l’entreprise considérée.
•
Transport et logistique de distribution : désigne les activités liées à
l’entreposage et à la circulation des produits finis, de l’entreprise jusqu’à
son client, ainsi que les règles de gestion associées.
•
Pilotage du planning des activités par la demande : désigne la
connaissance qu’a l’entreprise de la demande de son client et
l’utilisation effective de cette information dans son organisation et son
mode de fonctionnement.
•
Lean manufacturing : désigne toutes les opérations destinées à
améliorer et optimiser l’efficience de l’activité de production de
l’entreprise considérée.
•
Logistique d’achat : désigne les activités relatives à l’achat de
composants ou matières premières de l’entreprise considérée.
•
Logistique d’approvisionnement : désigne les activités liées à la
circulation et à l’entreposage des composants ou matières premières, du
fournisseur jusqu’aux stocks de l’entreprise considérée, ainsi que les
règles de gestion associées.
Chapitre 4
•
Gestion intégrée de la Supply chain : désigne la prise en compte des
activités et des caractéristiques des fournisseurs et des clients dans
l’organisation et le mode de fonctionnement de l’entreprise considérée.
•
Logistique inverse : concerne les activités liées à la logistique inverse,
du client vers l’entreprise ou de l’entreprise vers le fournisseur, ces
retours étant soit de nature défectueuse soit à caractère valorisable
(recyclage…).
•
Conception produit : désigne les activités de prototypage et de
conception d’un nouveau produit
•
Développement et commercialisation produit : désigne les activités
liées aux évolutions et modifications des produits existants, jusqu’à la
phase de mise sur le marché en passant par l’industrialisation.
4.1.1.1.2
Quels niveaux de maturité peut on distinguer dans une entente industrielle ?
Une synthèse des travaux de la littérature présentée dans le chapitre 3 a permis
d’identifier deux principaux aspects qualifiant les niveaux de maturité d’une
entente industrielle entre partenaires d’une même chaîne logistique. Certaines
études vont plutôt souligner la stabilité de la relation collaborative tandis que
d’autres insistent d’avantage sur son périmètre ou son étendue (Figure 4.2).
Nous nous appuyons donc sur ces conclusions pour construire un axe de maturité
définissant quatre niveaux d’intensité de la collaboration. Cette intensité est
qualifiée en croisant la stabilité et l’étendue de collaboration :
•
La stabilité de la relation collaborative désigne la régularité du
comportement collaboratif des entités concernées ; cette relation de
collaboration peut être occasionnelle (selon les opportunités) ou au
contraire régulière et établie entre l’entreprise et ses partenaires.
•
L’étendue de la collaboration désigne le périmètre sur lequel la
collaboration s’étend ; selon les processus, ce périmètre peut s’étendre
des entités internes à l’entreprise, jusqu’à l’ensemble des partenaires
principaux (clients ou fournisseurs), en passant par un périmètre
restreint à quelques partenaires.
Chapitre 4
Figure 4.2 : Axe de maturité d’une pratique collaborative
Au croisement des deux axes « Etendue » et « Stabilité », nous distinguons 4
niveaux de maturité différents, correspondant à différents degrés d’intensité de
collaboration atteints entre une entreprise et ses partenaires. Selon les pratiques
collaboratives, le positionnement des niveaux 1, 2, 3 et 4 peut différer, de manière
à rendre pertinent et adapté ces niveaux de maturité. Par exemple, pour certaines
pratiques collaboratives, il ne serait pas pertinent de positionner le niveau 1 à
l’origine des axes (fonctionnement autonome) car aucune entreprise ne s’y
positionnerait. Au contraire, il ne serait pas justifié de positionner le niveau 4 à
l’intersection « relation régulière » pour « l’ensemble des principaux partenaires »
car aucune entreprise ne pourrait s’y positionner en raison du caractère quasi« inaccessible » de ce niveau de collaboration.
Nous verrons dans la suite de ce mémoire que, pour un même processus, nous
définirons des pratiques collaboratives de niveau stratégique, tactique et
opérationnelle. Notons que nous garderons le même axe de maturité quel que soit
le niveau managérial, même si la collaboration à un niveau stratégique ne
nécessite pas, forcément, la même fréquence de relation qu’au niveau
opérationnel. Le maintien d’un seul et même axe de maturité se justifie par le
caractère générique des termes employés pour décrire la stabilité (« relation
régulière » et « relation occasionnelle »). Selon le niveau managérial considéré, la
fréquence peut changer et s’adapter, passant de la granularité « mois » ou
« année » pour une pratiques collaborative de niveau stratégique à une granularité
« jour » ou « heure » pour une pratique opérationnelle.
Chapitre 4
4.1.1.1.3
Existe-t-il différentes manières de collaborer avec les partenaires d’une chaîne
logistique ?
Alors que la littérature scientifique ne nous a pas fourni de réelles réponses à cette
question, nous nous sommes appuyés sur l’expérience et le recul des partenaires
industriels du projet COPILOTES pour identifier deux grandes catégories de
pratiques collaboratives. Nous posons donc l’hypothèse selon laquelle l’effort de
collaboration n’est pas le même lorsqu’une entreprise collabore en intégrant dans
son fonctionnement des informations ou contraintes provenant de ses partenaires
ou lorsqu’elle collabore en diffusant de l’information au reste de la chaîne
logistique.
Nous distinguerons donc dans le CC model deux types de pratiques
collaboratives, se différentiant par l’intention que peut adopter une entreprise vis à
vis de ses partenaires : une attitude que nous qualifions de proactive et une
attitude réactive; l’objectif étant essentiellement de souligner le facteur
déclencheur, à l’origine de la collaboration.
•
Nous associons à la notion de collaboration réactive, tout comportement
collaboratif résultant d’un stimulus extérieur provenant d’un des
partenaires de l’entreprise. Ce stimulus peut être une information, une
donnée, une contrainte (etc.). L’entreprise sera réactive, si elle réagit à
ce stimulus en déclenchant une action collaborative permettant
d’améliorer la performance globale, sur le processus concerné. Cette
action pourra par exemple être l’intégration d’une contrainte extérieure
dans son fonctionnement interne, une modification interne répondant à
une information externe…
•
La collaboration proactive, sera quant à elle fortement liée à la notion
d’anticipation, d’échange ou de partage d’informations. Ainsi,
l’entreprise sera proactive si elle déclenche, de son propre chef et par
anticipation, une action collaborative avec ses partenaires, dont l’impact
s’apprécie dans et hors des frontières de l’entreprise.
4.1.1.1.4
Quelles sont les informations échangées dans le cadre d’une collaboration ?
La revue de littérature présentée au cours du chapitre 3 (section 5) nous a permis
d’identifier un certain nombre d’informations échangées au sein d’une chaîne
logistique intra ou inter organisationnelle. Ces échanges sont à la base de toute
relation de collaboration et nous nous appuyons sur ces informations partagées au
sein de la supply chain pour identifier et définir les pratiques collaboratives
développées dans le CC model.
Chapitre 4
4.1.1.2
Architecture du CC model
Le CC model se présente sous la forme d’un modèle tridimensionnel (Figure 4.3).
Le premier axe liste l’ensemble des 10 processus permettant de couvrir les
activités internes, amont, aval et transverses de la chaîne logistique. Le deuxième
axe permet de décliner ces processus sous trois dimensions managériales,
stratégie et organisation, planification, et flux produit, s’apparentant
respectivement aux niveaux stratégique, tactique, et opérationnel. Pour chaque
processus et chaque dimension, deux intentions collaboratives sont distinguées :
une pratique collaborative proactive et une pratique collaborative réactive ; ces
pratiques collaboratives se focalisant sur les échanges d’informations et
l’intégration des activités qu’ils induisent1. Le troisième axe permet de décliner
chaque pratique collaborative sur l’axe de maturité à 4 niveaux d’avancement,
considérant conjointement la stabilité et le périmètre de la relation de
collaboration.
Point de synthèse :
Dans le CC model, une pratique collaborative est associée à :
•
Un périmètre de la chaîne logistique : amont, aval, interne ou transverse
•
Un processus (parmi les 10 processus proposés).
•
Une dimension managérial : stratégie et organisation (niveau
stratégique), planification (niveau tactique) et flux produit (niveau
opérationnel).
•
Une intention : proactive ou réactive.
1Les
soixante pratiques collaboratives identifiées sont principalement issues des bonnes pratiques de
supply chain management et de réunion de travail et d’échanges de points de vue avec les partenaires
industriels de COPILOTES. L’ensemble de ces pratiques collaboratives sont reportées en Annexe B.
Chapitre 4
Figure 4.3 : Architecture du modèle de caractérisation de pratiques collaboratives (CC model)
Chapitre 4
Pour illustrer le contenu du CC model, nous choisissons de présenter les six
pratiques collaboratives que nous avons identifié au niveau du processus
logistique d’approvisionnement. Ces six pratiques correspondent aux deux types
de comportements collaboratifs (proactif et réactif), déclinés sous les trois
dimensions stratégie et organisation, planification et flux produit.
Une entreprise aura une attitude collaborative réactive :
•
Au niveau stratégique, si elle prend en compte la stratégie et les
contraintes de son (ses) fournisseur(s) pour construire sa propre
stratégique d’approvisionnement et de stockage
•
Au niveau de la planification, si elle intègre les contraintes de son (ses)
fournisseurs dans son processus de planification de ses
approvisionnements.
•
Au niveau du flux produit, si elle intègre les contraintes de son (ses)
fournisseur(s) dans la conception de son flux produit.
Nous remarquons que le stimulus déclenchant l’action collaborative de
l’entreprise, provient de son fournisseur, et est de type « contraintes ».
Une entreprise aura une attitude collaborative proactive :
•
Au niveau stratégique, si elle communique à son (ses) fournisseur(s)
des informations relatives à sa stratégie et à ses objectifs
d’approvisionnements ou de stockage (coûts, délais, qualité, flux
tendus..).
•
Au niveau de la planification, si elle communique à son (ses)
fournisseurs des informations relatives à ses paramètres de gestion des
stocks ou approvisionnements (taille de lots, points de commande…).
•
Au niveau du flux produit, si elle fournit à son (ses) fournisseurs une
visibilité sur l’état de ses stocks.
Pour illustrer les 4 niveaux de maturité d’une pratique collaborative, nous
choisissons la pratique proactive au niveau de la planification d’une entreprise,
toujours pour le processus logistique d’approvisionnement.
La pratique définie précédemment « l’entreprise communique à son (ses)
fournisseurs des informations relatives à sa stratégie et à ses objectifs
d’approvisionnements ou de stockage (coûts, délais, qualité, flux tendus..) », se
décline alors de la manière suivante (Figure 4.4) :
Chapitre 4
Figure 4.4 : Axe de maturité pour le processus « logistique d’approvisionnement »
•
Niveau 1 : L’entreprise ne communique pas d’informations relatives à
sa stratégie d’approvisionnement ou de stockage à ses fournisseurs.
•
Niveau 2 : Occasionnellement, l’entreprise communique à certains de
ses fournisseurs des informations sur les objectifs et la stratégie de ses
approvisionnements pour les tenir informés de la performance
recherchée (délais / qualité / coûts / flux tendus…) et gagner en
cohérence globale au niveau du processus d’approvisionnement.
•
Niveau 3 : L’entreprise communique de manière systématique à certains
fournisseurs des informations sur les objectifs et la stratégie de ses
approvisionnements pour les tenir informés de la performance
recherchée (délais/qualité / coûts / flux tendus…) et gagner en
cohérence globale au niveau du processus d’approvisionnement.
•
Niveau 4 : L’entreprise communique de manière systématique à
l’ensemble de ses principaux fournisseurs, des informations sur les
objectifs et la stratégie de ses approvisionnements pour les tenir
informés de la performance recherchée (délais/qualité / coûts / flux
tendus…) et gagner en cohérence globale au niveau du processus
d’approvisionnement
Nous soulignons que les 4 niveaux de maturité, pour une attitude collaborative
donnée, ne reflètent aucune hiérarchie. En effet, il n’est pas forcément souhaitable
Chapitre 4
qu’une entreprise soit au niveau 4 pour chaque pratique collaborative. L’impact
d’une pratique collaborative sur la performance est variable d’une entreprise à une
autre et dépend, entre autres, du contexte dans lequel elle évolue. Ainsi, il sera
essentiel de confronter ce modèle de caractérisation au contexte de l’entreprise,
préalablement à tout exercice de diagnostic vis à vis de son comportement
collaboratif et de l’évolution qu’il serait souhaitable de lui préconiser.
A partir du CC model, le profil collaboratif d’une entreprise peut être dessiné et
formalisé comme nous le détaillerons en section 4.4.
4.1.2 Caractérisation de la performance collaborative d’une entreprise
(CoP model)
Les actions collaboratives mises en place au sein d’une chaîne logistique
impactent la performance individuelle d’une entreprise, mais également la
performance globale de la chaîne logistique. Certains indicateurs sont directement
impactés par ces relations de collaboration et permettent d’évaluer,
quantitativement ou qualitativement, cette performance. A partir de la revue de la
littérature (présentée dans les chapitres 2 et 3) et de discussions avec les
partenaires industriels de COPILOTES, un ensemble d’indicateurs
potentiellement impactés par une relation de collaboration a été sélectionné.
4.1.2.1
Architecture du CoP model
Pour construire le modèle de performance « orientée collaboration », ces
indicateurs ont été structurés selon une classification adoptée par de nombreux
modèles de référence, et distinguant les dimensions suivantes : réactivité, fiabilité,
flexibilité, qualité et financier. Ces indicateurs sont également rattachés à un
périmètre de la chaîne logistique et couvrent donc l’amont, l’aval, l’interne ou le
périmètre transverse de la chaîne logistique. Les indicateurs « orientés client » (ou
Facteurs Clef de Succès) ont été distingués de ceux étant « orientés entreprise »
(Facteurs Clef de Performance). Les Facteurs Clef de Succès reflètent un niveau
de performance directement perceptible par les clients et représentent un enjeu
stratégique pour une entreprise. Cette entreprise peut évaluer sa compétitivité par
rapport à sa performance sur ces FCS. Les Facteurs Clef de Performance sont
rattachés à la performance de l’entreprise ou de la chaîne logistique et contribuent
directement ou indirectement à la performance des FCS (Figure 4.5). La
performance des FCP n’est pas directement perceptible par le client (Garibaldi,
2001 ; SCC, 2006).
Chapitre 4
Figure 4.5 : Liens entre FCS et FCP
Les indicateurs retenus pour construire le CoP model sont synthétisés dans le
Tableau 4.1.
Nous illustrons par exemple les liens existant entre le Facteur Clef de Succès
« taux de service client » et un sous-ensemble d’indicateurs « orientés entreprise »
ayant un impact direct ou indirect sur ce Facteur Clef de Succès. La Figure 4.6
souligne ainsi l’importance de la performance des activités intermédiaires le long
de la chaîne logistique sur la performance finale « orientée client », garant de la
compétitivité de l’entreprise.
Figure 4.6 : Illustration des liens entre FCP et FCS
Chapitre 4
Tableau 4.1 : Indicateurs de performance du CoP model
Chapitre 4
Point de synthèse :
Dans le CoP model, un indicateur de performance est caractérisé par :
•
Un type : Facteur Clef de Succès (FCS) ou Facteur Clef de Performance
(FCP)
•
Un périmètre : Amont, Aval, Interne ou Transverse
•
Une nature : Fiabilité, Réactivité, Flexibilité, Qualité ou Financier
Pour caractériser le niveau de performance perçue pour chacun des indicateurs,
nous proposons un axe de satisfaction identique à l’axe de maturité construit pour
le CC model. Ce niveau de satisfaction est qualifié en croisant la stabilité de la
satisfaction vis à vis de l’indicateur et l’étendue de la satisfaction (Figure 4.7).
Comme la maturité, la satisfaction se décline en 4 niveaux d’avancement.
Figure 4.7 : Axe de satisfaction du CoP model
Par exemple, pour l’indicateur taux de service client, les quatre niveaux de
satisfaction sont définis de la façon suivante :
•
Niveau 1 : L’entreprise n’est pas satisfaite de sa performance au niveau
son taux de service client
•
Niveau 2 : Ponctuellement et pour certains de ses clients, l’entreprise est
satisfaite de sa performance au niveau de son taux de service client
•
Niveau 3 : Régulièrement et pour certains de ses clients, l’entreprise est
satisfaite de sa performance au niveau de son taux de service client
•
Niveau 4 : Régulièrement et pour l’ensemble de ses principaux clients,
l’entreprise est satisfaite de sa performance de son taux de service client.
Chapitre 4
D’autre part, selon son contexte ou ses priorités, tous les indicateurs n’ont pas la
même importance. Chaque indicateur est ainsi rattaché à un rang, ce rang étant
déterminé par l’entreprise. Ces rangs reflètent la criticité estimée de l’indicateur
vis à vis de la performance de l’entreprise.
•
Un indicateur sera de rang A s’il est considéré par l’entreprise comme
essentiel au maintien de sa compétitivité sur son marché.
•
Un indicateur sera de rang B si son importance est notable pour la
performance de l’entreprise, sans être essentielle.
•
Un indicateur sera de rang C si son impact sur la performance et la
compétitivité de l’entreprise est moindre.
Notons que tous les indicateurs du CoP model ne sont pas forcément tous suivis
pour toutes les entreprises.
En se positionnant sur l’axe de satisfaction pour chacun des indicateurs du CoP
model qu’elle suit, une entreprise peut dessiner son profil de performance perçue
comme nous le détaillerons en section 4.2.
4.1.3 Caractérisation de la relation entre les pratiques collaboratives et
leurs impacts sur la performance (Matrice de liens « pratiques
indicateurs »
Pour caractériser les relations pouvant exister entre les pratiques collaboratives
mises en place par une entreprise au sein de sa chaîne logistique et les impacts
potentiels sur sa performance, nous nous appuyons sur la mise en relation du CC
model et du CoP model.
Les indicateurs de performance sont le reflet potentiel des efforts collaboratifs
existant le long d’une chaîne logistique. Ainsi, chaque indicateur de performance
du CoP model est connecté à une ou plusieurs pratiques collaboratives identifiées
dans le CC model. Une pratique collaborative est également susceptible
d’impacter un ou plusieurs indicateurs du modèle de performance comme
l’illustre le diagramme entité relation présenté dans la Figure 4.8. Pour identifier
les liens entre les indicateurs et les pratiques, nous nous sommes appuyés sur des
résultats qualitatifs et quantitatifs de la littérature scientifique (cf chapitre 3
section 5) ainsi que sur des réflexions menées avec les partenaires industriels du
projet COPILOTES.
Chapitre 4
Pratique collaborative
Processus
Indicateur de
performance
Figure 4.8 : Détail du lien entre le CC model et le CoP model
L’ensemble des liens « indicateurs/pratiques » est représenté dans la matrice de
liens proposée dans la Figure 4.9. Notons qu’aucune distinction n’est faite au
niveau de l’intention des pratiques. En effet, nous considérons que les pratiques
collaboratives mises en place au niveau d’un même processus et à un niveau
managérial donné ont un impact sur les mêmes indicateurs, quelles soient
réactives ou proactives.
Chapitre 4
Figure 4.9 : Matrice de lien entre indicateurs de performance et pratiques collaborative
Chapitre 4
A partir de cette matrice, nous pouvons observer certaines tendances existant
entre les pratiques collaboratives et leurs impacts sur la performance d’une chaîne
logistique. Pour identifier ces corrélations, nous croisons les attributs des
pratiques collaboratives du CC model (périmètre et niveau managérial) et les
attributs des indicateurs du CoP model (périmètre et nature de l’indicateur). Une
analyse réalisée au niveau de chaque intersection nous permet de souligner les
relations ou corrélations potentielles. Les résultats obtenus sont reportés dans le
Tableau 4.2 :
•
« oui » signifie que nous observons une corrélation entre un certain type
de pratique et un certain type d’indicateur.
•
« non » signifie qu’il n’y a aucun lien entre ces pratiques et ces
indicateurs
•
«- » Signifie qu’aucune tendance franche n’est observée ou que le
croisement ne présente pas d’intérêt particulier pour l’analyse.
•
•
•
•
•
•
•
•
•
Tableau 4.2 : Etude macroscopique de corrélation entre les pratiques collaboratives et leurs
impacts sur la performance
Nous notons que certaines intersections sont partagées en deux parties qui
correspondent à deux points d’entrée de lecture de la matrice. La partie supérieure
correspond à la question « Quels sont les indicateurs particulièrement impactés
par ce type de pratiques ? » (le point d’entrée est la pratique et le tableau se lit par
Ligne) tandis que la partie inférieure correspond à la question « Pour agir sur cet
indicateur, quelles sont les pratiques particulièrement intéressantes à mettre en
place ? » (le point d’entrée est cette fois-ci l’indicateur et le tableau se lit par
colonne). Les cases non partagées correspondent aux cas où la conclusion quant à
Chapitre 4
la relation existant entre le type d’indicateurs et la catégorie de pratiques est
identique quel que soit le sens de lecture.
Nous remarquons d’une manière générale (dans 80% des cas) que les pratiques
collaboratives mises en place sur une partie de la chaîne logistique vont impacter
presque exclusivement les indicateurs reflétant la performance de ce même
périmètre et les indicateurs transversaux. La réciproque est également vérifiée
puisque pour impacter la performance d’un indicateur amont par exemple, il est
pertinent de mettre en place en priorité des pratiques collaboratives avec la partie
amont de la chaîne logistique. Ces premières conclusions peuvent paraître
triviales pour le lecteur mais elles permettent de vérifier une certaine forme de
cohérence de la matrice de lien entre indicateurs de performance et pratiques
collaboratives. D’autre part, même si, pour des raisons de lisibilité, nous n’avons
pas distingué les FCS et les FCP dans le Tableau 4.2, nous observons que 80%
des FCS (directement perceptibles par le client) sont impactés par des pratiques
collaboratives aval ou transverses.
Nous n’observons aucune tendance laissant penser que des actions de
collaboration concentrées sur une partie de la chaîne logistique permettraient
d’agir sur une ou plusieurs nature(s) d’indicateurs en particulier. En revanche, en
réduisant la granularité de l’analyse et en observant les tendances par processus, il
est possible de dégager certains points :
•
Mettre en place des échanges d’informations autour de la demande
(« pilotage du planning des activités par la demande »), permet
significativement d’améliorer la fiabilité et la flexibilité de la chaîne
logistique. Il s’agit d’ailleurs du seul processus pour lequel les pratiques
collaboratives correspondantes impactent des indicateurs tout au long de
la chaîne logisitique (amont, aval, interne et transverse). L’étude de la
propagation ou/et de la non propagation de la demande le long de la
chaîne logistique a fait l’objet de nombreux travaux dans la littérature et
les résultats sont en cohérence avec les observations soulignées ici.
•
De manière assez prévisible, mettre en place des relations de
collaboration avec les clients pour capter leurs attentes et besoins,
permet exclusivement d’impacter des indicateurs orientés clients (FCS).
•
Collaborer au niveau des approvisionnements entraîne principalement
une amélioration de la réactivité mais surtout de la fiabilité de la chaîne
logistique amont. Les pratiques collaboratives mises en place au niveau
des achats impactent quant à elles principalement la performance
financière des activités.
Chapitre 4
•
Les relations de collaboration identifiées au niveau de la chaîne
logistique interne ont des impacts sur l’ensemble des natures
d’indicateurs.
•
Nous observons enfin que les pratiques collaboratives transverses
permettent de manière assez nette d’impacter la flexibilité et la réactivité
de la chaîne logistique globale.
•
L’ensemble des pratiques collaboratives, qu’elles soient rattachées aux
parties amont, aval, interne ou transverse impacte la performance
financière de la chaîne logistique sur un périmètre parfois différent de
leur périmètre d’action.
Si une analyse de corrélation entre le niveau managérial des pratiques
collaboratives et le périmètre auquel sont rattachés les indicateurs n’a pas
vraiment de sens, il est en revanche intéressant de s’interroger sur les liens
pouvant exister entre la dimension managériale des pratiques et la nature
d’indicateurs impactés.
•
Les indicateurs financiers sont majoritairement impactés par des
relations de collaboration mises en place au niveau stratégique. Cette
tendance s’observe pour l’ensemble des périmètres de la supply chain.
La matrice de liens entre indicateurs et pratiques souligne également que
les pratiques collaboratives transverses influencent la performance
financière de la chaîne logistique.
•
La fiabilité de la chaîne logistique amont interne et aval semble être
impactée principalement par des pratiques de niveau tactique
(planification) tandis que les indicateurs de fiabilité transversaux
semblent d’avantage être impactés par des pratiques collaboratives
opérationnelles.
•
Les indicateurs reflétant la réactivité de la chaîne logistique sont liés à
des pratiques aussi bien stratégiques, tactiques ou opérationnelles.
4.2 Formalisation de la situation collaborative d’une entreprise
De l’instanciation des deux modèles génériques de caractérisation (CC model
et CoP model) sur le cas d’une entreprise, nous obtenons deux modèles
particuliers de ces mêmes sous-modèles. Ces deux modèles particuliers
permettent respectivement de dessiner le profil collaboratif d’une entreprise et son
profil de performance perçue. Conjugués avec la matrice de liens
« pratiques/indicateurs », ces deux modèles particuliers permettent également
d’obtenir le profil de cohérence de l’entreprise. Pour préparer la phase d’analyse,
Chapitre 4
nous proposons différentes formalisations ou mises en forme de ces profils. Ces
outils de lecture ont pour objectif de souligner des tendances collaboratives, faire
ressortir la perception d’une entreprise quant à sa performance ou encore mettre
en évidence des points particuliers sur l’efficacité des efforts collaboratifs
existants. Les outils de lecture du CC model, du CoP model et de la matrice de
liens sont présentés respectivement en section 4.2.1, 4.2.2 et 4.2.3.
4.2.1 Formalisation du profil collaboratif d’une entreprise
Pour dessiner son profil collaboratif, une entreprise doit se positionner sur l’axe
de maturité pour chaque pratique collaborative proposée, c’est à dire, pour chaque
processus, chaque intention et chaque dimension managériale. En d’autres termes,
cette entreprise évalue son niveau de collaboration atteint (entre 1 et 4) pour
chaque pratique. Nous soulignons que l’instanciation du CC model correspond
donc à une appréciation subjective du répondant de l’entreprise. Selon le type
d’analyse souhaitée, nous proposerons différentes représentations graphiques du
profil collaboratif obtenu (Tableau 4.3 et Figure 4.10).
4.2.1.1
Tendances collaboratives d’une entreprise
A partir du profil collaboratif d’une entreprise, il est possible de dégager certaines
tendances générales sur son comportement collaboratif au sein de sa chaîne
logistique :
•
L’entreprise a-t-elle tendance à élaborer des relations de collaboration
avec la partie amont de sa chaîne logistique ? Avec la partie aval ? En
interne ? de manière transverse ?
•
L’entreprise collabore t-elle de manière réactive ? Collabore t’elle de
manière proactive ?
•
Ces intentions collaboratives sont elles différentes selon le périmètre de
la chaîne logistique considérée ?
•
A quel niveau managérial l’entreprise met elle en place des relations de
collaboration avec ses partenaires de chaîne logistique ? Ces tendances
sont-elles différents selon le périmètre de la chaîne logistique
considérée ?
Nous choisissons de mettre en évidence ces tendances par l’intermédiaire de
graphiques mettant en perspective la proportion de pratiques situées sur chacun
des 4 niveaux de maturité, selon différents axes d’études (périmètre de la chaîne
logistique, dimension managériale ou intention collaborative). La visualisation
macroscopique du comportement collaboratif d’une entreprise est illustrée dans le
Tableau 4.3.
Chapitre 4
Tableau 4.3 : Graphiques d’analyse des tendances collaboratives
Notons que les graphiques représentés dans le Tableau 4.3 sont donnés à titre
d’exemple et ne correspondent à aucun cas industriel en particulier. Le tableau est
de ce fait partiellement rempli (certains graphiques manquent) et le lecteur
n’accordera aucune attention aux commentaires formulés sur le coté. L’intérêt de
l’analyse sera mis en évidence dans le chapitre 5, lors de l’application du modèle
général à un cas industriel réel.
Chapitre 4
4.2.1.2
Alignement des pratiques collaboratives mises en place
A partir de son profil collaboratif, une entreprise peut également structurer sa
réflexion sur son mode de fonctionnement et sur les relations qu’il entretient avec
les autres entités de sa chaîne logistique. Une lecture différente du profil
collaboratif d’une entreprise permet de confronter pour chaque processus, les
niveaux atteints pour chacune des trois dimensions managériales et ainsi vérifier
la cohérence et l’alignement des actions de collaboration mises en place par
l’entreprise1 (Figure 4.10).
Figure 4.10 : Une seconde représentation graphique du profil collaboratif d’une entreprise
Plus précisément, il est possible d’identifier par exemple, pour un processus, un
décalage entre le niveau stratégique et les niveaux tactique et/ou opérationnel. La
stratégie adoptée est-elle réellement soutenue par des actions terrains ? Les
actions collaboratives existant aux niveaux tactique et opérationnelle
correspondent-elles à une réelle stratégie ? En d’autres termes, existe t-il un
alignement ou une cohérence des actions entre les différentes dimensions
managériales ? L’analyse du profil collaboratif d’une entreprise lui permet de voir
si elle concentre ses efforts, ses ressources, ses moyens, ses actions aux endroits
Le profil collaboratif représenté en Figure 4.10 est donné à titre d’exemple et ne correspond à aucun
cas industriel en particulier.
1
Chapitre 4
qu’elle juge importants et, en cas de décalage, visualiser facilement les zones où
un effort collaboratif serait bénéfique. De plus, redessiner son profil collaboratif
un an plus tard peut permettre à une entreprise de suivre son évolution. Cet outil
peut également servir de moyen de communication transverse puisqu’il synthétise
les actions collaboratives en amont et en aval menée par l’entreprise au sein de sa
chaîne logistique.
4.2.2 Formalisation du profil de performance perçue
Le profil de performance perçue « orientée collaboration » d’une entreprise
s’obtient à partir de l’instanciation du CoP model sur un cas industriel.
L’entreprise se positionne sur l’un des quatre niveaux de performance perçue pour
chacun des indicateurs proposés. Nous soulignons par ailleurs que l’instanciation
du CoP model ainsi que le choix de criticité pour chacun des indicateurs
correspond à une appréciation subjective du répondant de l’entreprise.
Nous proposons en Figure 4.11, une première représentation graphique du profil
de performance perçue1.
Figure 4.11 : Une représentation graphique du profil de performance perçue
Le profil de performance perçue est donné à titre d’exemple et ne correspond à aucun cas industriel
en particulier.
1
Chapitre 4
A partir du profil de performance d’une entreprise, il est également possible de
dégager certaines tendances générales sur sa performance collaborative et celle sa
chaîne logistique :
•
Comment l’entreprise perçoit elle son niveau de performance général ?
•
Cette perception est-elle différente selon le périmètre de la chaîne
logistique (chaîne logistique amont, aval, interne et transverse) ?
•
Comment l’entreprise estime t’elle sa flexibilité ? Sa fiabilité ? Sa
réactivité ? Sa qualité ou sa performance financière ?
Pour que les résultats soient significatifs, nous choisissons de ne pas descendre
d’avantage en granularité au niveau de cette première observation macroscopique
sur la performance de l’entreprise et de sa chaîne logistique. En effet, le nombre
d’indicateurs par nature et par périmètre est parfois trop restreint pour justifier une
analyse croisant la performance perçue par nature d’indicateurs et par périmètre
de la chaîne logistique.
La visualisation macroscopique de la perception d’une entreprise sur sa
performance orientée collaboration est illustrée par le Tableau 4.41.
Tableau 4.4 : Illustration graphique de la performance collaborative perçue d’une entreprise
Notons que le profil de performance obtenu ne permet pas de faire la distinction
entre le résultat et l’objectif, puisqu’il reflète la perception de l’entreprise vis à
Les graphiques représentés dans le tableau 4.4 sont donnés à titre d’exemple et ne correspondent à
aucun cas industriel en particulier.
1
Chapitre 4
vis de sa performance. Une entreprise peut ainsi être satisfaite de son niveau de
performance sur l’un des indicateurs sans que ce niveau soit suffisant (ou vice
versa), compte tenu du contexte industriel dans lequel elle évolue ou du niveau de
la concurrence etc… Pour conserver le caractère générique du CoP model, nous
n’avons pas déterminé de niveau cible ou de niveau minimum à atteindre sur
chacun des indicateurs. Nous considérons que le niveau optimal est propre à
chaque cas industriel et dépendant de son contexte. Ainsi, il n’est pas possible de
déterminer, à partir du profil de performance perçue d’une entreprise seul, si le
niveau atteint sur un indicateur donné est suffisant. Néanmoins, en faisant remplir
le CoP model par un (des) client(s) et/ou fournisseur(s) et en confrontant les
profils obtenus, une entreprise peut identifier des divergences potentielles quant à
la perception de son partenaire sur sa performance, sur ses lacunes. Des
réorientations stratégiques peuvent alors être envisagées pour permettre d’axer les
efforts sur des démarches ayant une véritable valeur ajoutée aux yeux de ses
partenaires, tout en éliminant les actions inutiles.
4.2.3 Formalisation des impacts des efforts collaboratifs sur la performance
perçue.
En confrontant les deux profils obtenus à partir des deux modèles particuliers du
CC model et du CoP model avec la matrice de liens « pratiques/indicateurs », il
est possible de faire ressortir des corrélations entre les efforts collaboratifs fournis
au sein d’une chaîne chaîne logistique et les impacts observés sur sa performance.
Chaque indicateur du CoP model étant relié à une ou plusieurs pratique(s)
collaborative(s) et l’entreprise s’étant positionnée respectivement sur les axes de
satisfaction et axes de maturité correspondant, la juxtaposition des résultats, pour
un indicateur donné, aboutit à l’un des trois diagrammes représentés en Figure
4.12. Nous avons choisi un indicateur X impactés par les pratiques A B C D et E.
Figure 4.12 : trois scénarios potentiels entre niveau de performance perçue et efforts
collaboratifs associés
Chapitre 4
Nous identifions trois situations potentielles :
•
Situation 1 : Les niveaux de maturité atteints sur les pratiques
collaboratives associées à l’indicateur X sont globalement cohérents
avec le niveau de performance perçue. Vraisemblablement, une manière
d’améliorer la performance sur l’indicateur X serait de progresser sur
l’axe de maturité des pratiques collaboratives correspondantes.
•
Situation 2 : Le niveau de performance perçue au niveau de l’indicateur
X est globalement en deçà des niveaux de maturité atteints sur les
pratiques collaboratives associées. En d’autres termes, les efforts
collaboratifs engagés le long de la chaîne logistique ne semblent pas
porter leurs fruits. L’entreprise doit alors identifier le facteur expliquant
l’inefficacité des pratiques collaboratives mises en place afin
d’améliorer sa performance et profiter des retombées liées aux relations
collaboratives qu’elle entretient avec ses différents partenaires. Ce
facteur peut trouver son origine par exemple, dans son contexte
organisationnel, structurel ou technologique…
•
Situation 3 : Le niveau de performance perçue atteint sur l’indicateur X
est supérieur aux efforts collaboratifs engagés. Cette situation peut par
exemple se rencontrer sur des indicateurs jugés moins stratégiques,
moins importants que d’autres par l’entreprise. Sur ce type d’indicateur,
le niveau d’exigence sera probablement plus faible et par symétrie, le
niveau de satisfaction plus facilement élevé.
En superposant pour l’ensemble des indicateurs du CoP model, les niveaux de
performance perçue et les niveaux de maturité collaboratives correspondantes,
une entreprise peut analyser sa situation collaborative, évaluer son efficience
collaborative et identifier les zones d’amélioration potentielles. Nous notons en
revanche que l’interprétation des résultats nécessite parfois des rapprochements
avec le contexte de l’entreprise notamment pour les situations de type 2. Par
conséquent la phase de diagnostic ou de préconisation ne sera possible qu’avec un
modèle complémentaire caractérisant la situation contextuelle de l’entreprise. Ce
supplément fait l’objet des perspectives de recherche que nous identifions et sur
lesquelles nous reviendrons dans la conclusion générale du mémoire.
4.3 Méthodologie d’analyse de la situation collaborative d’une
entreprise
A partir des outils de lecture permettant de formaliser les différents profils d’une
entreprise s’étant positionné sur le CC model et le CoP model (obtention de sous
modèles particuliers) ou en se basant simplement sur les sous-modèles non-
Chapitre 4
instanciés (sous-modèles génériques), nous identifions plusieurs types d’analyse
réalisables. Nous les détaillons dans les sections suivantes (4.3.1 et 4.3.2) en
proposant pour chacun une méthodologie d’analyse.
4.3.1 Analyse à partir des modèles génériques
A partir du modèle de caractérisation des pratiques collaboratives, nous
identifions une première utilisation que peut en faire une entreprise, avant même
de l’instancier sur son propre cas industriel. Pour chaque processus et chaque
dimension, deux types de collaboration ont été identifiés dans le CC model. Une
entreprise peut ainsi approfondir ses connaissances sur les différentes bonnes
pratiques collaboratives liées au Supply Chain Management. Ce point est
appréciable si l’on en croit Akintoyee et al. (2000) pour qui l’une des causes
d’échec de collaboration au sein des chaînes logistiques prend sa source dans la
méconnaissance des dirigeants, des concepts liés au Supply Chain Management.
Par analogie, le CoP model peut présenter le même type d’intérêt pour une
entreprise désirant connaître les indicateurs de performance qu’elle serait
susceptible d’impacter en mettant en place des relations de collaboration avec ses
partenaires de chaîne logistique.
La matrice de liens entre les pratiques collaboratives du CC model et les
indicateurs du CoP model (Figure 4.9) permet de souligner les impacts des
pratiques collaboratives existantes sur la performance de l’entreprise. A partir de
cette matrice de liens, une entreprise peut alors :
•
Cibler les relations de collaboration à favoriser pour impacter un
indicateur ou une famille d’indicateurs de performance en particulier
(Figure 4.13)
•
Formaliser l’intérêt qu’elle aurait à mettre en place telle pratique
collaborative avec ses partenaires de chaîne logistique (Figure 4.14)
Ces deux points correspondent à deux questions génériques, pouvant chacune se
décliner selon différents niveaux de précision (Figures 4.13 et Figure 4.14) et
nous illustrons chacune de ces questions sur un exemple.
La première question peut se formaliser de la manière suivante :
Æ Quelle(s) pratiques collaborative(s) mettre en place pour améliorer :
•
La fiabilité de ma chaîne logistique ? (niveau 1)
•
La fiabilité de ma chaîne logistique amont ? (niveau 2)
•
La fiabilité de mes plans d’approvisionnement ? (niveau 3)
Chapitre 4
Cet ensemble de questionnement correspond à une lecture de la matrice de lien
par colonne et la réponse se matérialise sous la forme d’un ensemble de pratiques
collaboratives impactant le ou l’ensemble d’indicateur(s), selon le niveau de
granularité considéré.
Figure 4.13 : Quelle(s) pratique(s) mettre en place pour améliorer quel(s) indicateur(s) ?
La seconde question peut se formaliser de la manière suivante :
Æ Quels impacts sur la performance attendre de la mise en place de
pratiques collaboratives au niveau :
•
De la partie amont de ma chaîne logistique ? (niveau 1)
•
Du processus d’approvisionnement ? (niveau 2)
•
Stratégique du processus d’approvisionnement ? (niveau 3)
Cet ensemble de questionnement correspond cette fois ci à une lecture de la
matrice de lien par Ligne et nous identifions à chaque fois le ou les indicateur(s)
impactés par la ou les pratique(s) collaboratives, selon le niveau de granularité
considéré.
Chapitre 4
Figure 4.14 : Quel(s) impact(s) attendre de la mise en place de quelle(s) pratique(s) ?
4.3.2
Analyse à partir des modèles particuliers
En instanciant chacun des sous-modèles de caractérisation proposé (CC model,
CoP model), une entreprise dérive des sous-modèles génériques en sous- modèles
particuliers à partir desquels une analyse macroscopique est possible. En
considérant les résultats fournis par la matrice de liens « pratiques/indicateurs »
formalisant les relations existant entre ses efforts collaboratifs et son niveau de
performance ressentie, une analyse plus détaillée peut être réalisée. Après avoir
schématisé l’ensemble de la démarche permettant d’aboutir à ces deux types
d’analyse (Figure 4.16), nous proposons et formalisons plus précisément une
méthodologie pour chacune d’elles (Figure 4.17 pour l’analyse macroscopique et
Figure 4.17 pour l’analyse détaillée). Notons par ailleurs que c’est en nous
appuyant sur ces différents guides que nous avons construit l’analyse du cas
industriel de l’entreprise Roset, présentée au cours chapitre 5.
Chapitre 4
Figure 4.15 : Méthodologie d’analyse de la situation collaborative d’une entreprise
Chapitre 4
Zoom sur l’analyse macroscopique
Figure 4.16 : Zoom sur l’analyse macroscopique de la situation collaborative d’une entreprise
Chapitre 4
Figure 4.17 : Zoom sur l’analyse détaillée de la situation collaborative d’une entreprise
Chapitre 4
Dans ce chapitre, nous avons proposé un modèle permettant d’évaluer la
performance d’une entreprise à partir de sa situation collaborative. Plus
précisément :
•
Nous avons construit un premier sous-modèle (CoP model) permettant à
une entreprise de formaliser sa perception sur son niveau de
performance collaborative. Le CoP model se base sur l’identification
d’un ensemble d’indicateurs potentiellement impactés par la mise en
place de pratiques collaboratives le long d’une chaîne logistique. Ces
indicateurs reflètent tour à tour la flexibilité, la réactivité, la fiabilité, la
qualité et la performance financière de la chaîne logistique.
•
Nous avons également construit un deuxième sous-modèle permettant à
une entreprise de modéliser son comportement collaboratif (CC model).
Le CC model se base sur l’identification d’un ensemble de pratiques
collaboratives susceptibles d’être mises en place autour des processus
amont, aval, internes et transversaux d’une chaîne logistique
•
Nous avons ensuite mis en relation ces deux sous-modèles, en
identifiant précisément les liens de corrélation existant entre les
pratiques collaboratives et les indicateurs de performance (matrice de
liens).
Après avoir proposé des outils de lecture permettant de formaliser les différents
profils collaboratif issus de ces trois sous-modèles, nous avons finalement montré
que l’ensemble de ces travaux permettait à une entreprise de faire un point sur sa
situation collaborative ou simplement d’approfondir ses connaissances sur la
collaboration dans les chaînes logistique et son impact sur la performance. Ces
différents travaux ont fait l’objet de publications et communications nationales et
internationales (Gruat La Forme et al., 2005 a ; Gruat La Forme et al., 2005 b ;
Gruat La Forme et al., 2006 a ; Gruat La Forme et al., 2007 a ; Gruat La Forme et
al., 2007 d )
Enfin, nous avons noté à plusieurs reprises qu’un modèle caractérisant le contexte
d’une entreprise nous permettra à terme d’approfondir l’étude. La poursuite de ce
travail permettra notamment d’aboutir à une phase d’analyse et de préconisation
quant à la performance collaborative d’une entreprise.
Références bibliographiques
5
Chapitre 5 : Application industrielle
Dans ce chapitre, nous appliquons au cas industriel de Ligne Roset, le modèle
d’évaluation de la performance collaborative présenté dans le chapitre 4. A partir de la
caractérisation de sa situation collaborative et de la formalisation de sa perception quant
à sa performance orientée collaboration, nous proposons une analyse dont l’objectif est
de comprendre l’apport des efforts collaboratifs mis en place sur sa performance.
L’étude permettra également d’identifier des pratiques collaboratives sur lesquelles,
Ligne Roset pourrait s’appuyer pour améliorer certaines aspects de sa performance.
Avec une très large gamme de produits, des processus de fabrication hétérogènes
et un réseau de clients diversifiés, la société Roset fait face depuis plusieurs
années, à une chaîne logistique de plus en plus riche et complexe. Ce contexte
pousse l’entreprise à se lancer dans des projets d’envergure dont la finalité est
d’améliorer sa performance globale, et plus précisément de fiabiliser son activité
tout en favorisant sa réactivité et sa flexibilité. Un pilotage pertinent et efficace de
la chaîne logistique Roset est donc en partie conditionné par une intégration et
une collaboration plus forte entre les usines mais aussi entre les entités externes
de la société. Le succès de cette action est notamment lié à une bonne
compréhension des données pertinentes à partager tout au long de la chaîne
logistique. Ainsi, ces dernières années, l’un des principaux axes de
développement de l’entreprise a été lié à l’harmonisation et à l’intégration de ses
activités et de son système d’information aux différents niveaux de sa chaîne
logistique aussi bien interne qu’externe.
Instancier le modèle d’évaluation de la performance collaborative sur le cas
industriel de l’entreprise Ligne Roset est l’occasion de formaliser sa perception
quant à sa performance orientée collaboration et de la mettre en perspective vis à
vis des efforts collaboratifs mis en place au sein de sa chaîne logistique. L’objectif
est d’une part de comprendre dans quelle mesure ses pratiques collaboratives
contribuent à sa performance et d’autre part de souligner en quoi, de nouvelles
relations de collaboration pourraient améliorer certains points de la performance
de l’entreprise, jugés insuffisamment satisfaisants.
Le modèle a été instancié par le biais d’entretiens avec le directeur industriel de
l’entreprise Ligne Roset. A partir du profil collaboratif et du profil de
performance perçue obtenus, nous dégageons tout d’abord certaines tendances
générales sur le comportement collaboratif de l’entreprise au sein de sa chaîne
logistique ainsi que sur sa perception de sa performance orientée collaboration.
Nous affinons ensuite notre étude en analysant précisément les relations existant
entre la maturité des pratiques collaboratives et le niveau de satisfaction des
indicateurs impactés par ces relations de collaboration.
Chapitre 5
5.1 Analyse macroscopique
5.1.1 Tendances générales sur la performance collaboratives perçue
La visualisation macroscopique de la perception de l’entreprise Ligne Roset sur la
performance orientée collaboration est fourni par le Tableau 5.1.
Tableau 5.1 : Visualisation graphique de la performance collaborative perçue de Ligne Roset
Nous notons tout d’abord une forte disparité des résultats selon la nature des
indicateurs considérés. Le profil de performance perçue montre en effet que
l’entreprise est satisfaite de sa performance « orientée client » puisque plus de
87% des indicateurs reflétant la performance directement perceptible par le client
(FCS) sont estimés à un niveau de 3 ou 4. En revanche, le niveau de satisfaction
exprimé pour les indicateurs de performance rattachés à la performance de
l’entreprise et de la chaîne logistique (FCP) est plus faible puisque 67% d’entre
eux sont positionnés aux niveaux 1 ou 2. Cette observation souligne une première
incohérence puisque, de part la construction du CoP model, les FCP contribuent
directement ou indirectement à la performance des FCS. Nous chercherons donc à
expliquer comment une non-performance perçue au niveau des FCP aboutit
néanmoins à une performance « client » jugée satisfaisante voir très satisfaisante
par l’entreprise.
Chapitre 5
En classant les FCP selon le périmètre de la chaîne logistique couvert, nous
remarquons une différence significative entre la perception liée à la performance
amont ou interne et la performance aval. L’entreprise ne semble en effet que très
faiblement satisfaite par la performance de ses fournisseurs (100% des indicateurs
sont estimés à un niveau de satisfaction compris entre 1 et 2) et dans une moindre
mesure de sa performance interne (71% sont à un niveau 1 ou 2). En revanche, les
conclusions s’inversent pour la performance de la chaîne logistique aval où les
indicateurs atteignant les niveaux 3 et 4 représentent 80% de la totalité. La
performance des FCP de l’aval semble donc soutenir celle des FCS de
l’entreprise, ce qui n’est pas observé pour les FCP reflétant la performance amont
ou interne pour lesquels un fort décalage transparaît. Nous ne dégageons à ce
niveau de l’étude aucune tendance pour les indicateurs transversaux, dont le
niveau de satisfaction semble relativement équilibré entre les niveaux 2 et 3.
La perception qu’a l’entreprise Ligne Roset de sa performance se caractérise
notamment par une très bonne flexibilité de son offre et une bonne réactivité de
service (67% des indicateurs sont partagés entre les niveaux 3 et 4). Au niveau de
la fiabilité, les résultats sont mitigés (selon le périmètre de la chaîne logistique
considérée notamment) et une très forte insatisfaction au niveau de la performance
financière ressort des diagrammes (82% des indicateurs sont positionnés aux
niveaux 1 ou 2).
5.1.2 Tendances générales sur le comportement collaboratif
La visualisation macroscopique des relations de collaboration mises en place par
l’entreprise Ligne Roset au sein de sa chaîne logistique et de leur niveau de
maturité est fournie dans les Tableaux 5.2 et 5.3. Le Tableau 5.2 permet de
dégager des tendances générales quant au(x) périmètre(s) de la chaîne logistique,
à l’intention (réactive ou proactive) ou encore à la dimension managériale
(stratégique, tactique ou opérationnel) sur lequel l’entreprise entretient des
relations de collaboration. Le Tableau 5.3 permet de croiser ces 3 éléments pour
préciser les conclusions générales observées à partir du tableau précédent.
Chapitre 5
Tableau 5.2 : Visualisation graphique du comportement collaboratif de Ligne Roset
Le profil de l’entreprise souligne tout d’abord un effort de collaboration plus
soutenu avec la partie aval et transverse de la chaîne logistique qu’avec la partie
amont puisque respectivement 61% et 71% des points de maturité se situent au
niveau 3 ou 4 pour les deux premiers périmètres et 80% au niveau 2 pour les
pratiques couvrant le périmètre amont. Comme nous le détaillerons par la suite,
cette première observation peut s’expliquer par les données de contexte de
l’entreprise qui est fortement « orientée client », de par sa politique commerciale
et sa stratégie de production (MTO et ETO principalement).
D’une manière générale, l’entreprise semble prendre en compte de manière
systématique les contraintes de ses partenaires dans son mode de fonctionnement
puisque qu’elle s’est positionnée pour 79% des pratiques collaboratives réactives
à un niveau 3 ou 4 sur l’échelle de maturité. En revanche, la société ne semble pas
être enclin aux relations de collaboration proactive (66% des pratiques
collaboratives proactives sont à un niveau de maturité de 1 ou 2). En d’autres
termes, l’entreprise n’a pas pour habitude de diffuser beaucoup d’informations audelà de ses frontières.
En considérant les niveaux managériaux, nous constatons que l’entreprise
collabore avec une maturité quasiment similaire au niveau tactique opérationnel
ou stratégique. Par la suite, nous affinerons cette première observation en étudiant
si cet alignement général des actions de collaboration est également conservé à un
niveau plus fin, au niveau des processus par exemple.
Chapitre 5
En croisant les données de périmètre, d’intention et de dimension managériale
(Tableau 5.3), nous notons pour certains points, des changements quant aux
tendances présentées précédemment. Ces différences s’observent notamment par
rapport à l’alignement du niveau de maturité des pratiques aux niveaux
stratégique, tactique et opérationnel. Selon le périmètre de la chaîne logistique
considéré, cette cohérence n’est plus visible :
•
L’entreprise ne semble pas collaborer de manière régulière avec la partie
amont de la chaîne logistique au niveau stratégique (100% des pratiques
sont positionnées au niveau 2 de maturité) et dans une moindre mesure
au niveau tactique (75% des pratiques sont positionnées au niveau 2 de
maturité). En revanche, au niveau opérationnel, les relations de
collaboration semblent plus établies puisque la moitié d’entre elles est
estimée à un niveau 3 de maturité.
•
Ce décalage est encore plus marqué pour la partie interne de la chaîne
logistique puisque que les entités ne collaborent que faiblement au
niveau de leur stratégie alors qu’au niveau de la planification (tactique),
la collaboration inter ateliers semble nettement plus présente (100% des
pratiques sont au niveau 3).
•
Au niveau de la chaîne logistique aval et transverse, les différences
d’alignement sont moins nettes même si les collaborations stratégiques
et tactiques et transverses sont beaucoup plus matures que la
collaboration au niveau du flux produit (opérationnel).
La considération simultanée des axes «dimension» / «intention » et
« périmètre »/ « intention » n’entraîne quant à elle pas de changements majeurs
par rapport aux tendances collaboratives observées pour chacun des axes analysés
séparément.
Chapitre 5
Tableau 5.3 : Visualisation graphique du comportement collaboratif de Ligne Roset (suite)
Nous pouvons noter dès à présent une certaine forme de cohérence entre les
efforts collaboratifs menés et les résultats observés sur la performance de la
Chapitre 5
chaîne logistique. En effet, alors que les relations de collaboration semblent
relativement faibles avec la partie amont de la chaîne logistique, les indicateurs
susceptibles d’être impactés par un comportement collaboratif à ce niveau ne sont
pas jugés satisfaisants. L’effet contraire s’observe pour la partie aval et transverse
de la chaîne logistique où la performance perçue est bonne ainsi que le niveau de
maturité pour les pratiques collaboratives correspondantes.
Nous avons ainsi dégagé certaines tendances même si ces premières conclusions
générales ne permettent pas encore de fournir des informations précises sur les
relations existant entre des pratiques collaboratives et leurs effets sur la
performance. Nous affinons donc notre analyse dans le but de comprendre
l’apport des efforts collaboratifs entrepris par l’entreprise vis à vis de sa
performance et surtout d’identifier des pratiques collaboratives que la société
Roset aurait peut être intérêt à mettre en place pour améliorer certains points de sa
performance.
5.2 Analyse détaillée
Nous nous appuyons ici sur les résultats issus de la matrice de liens
pratiques/indicateurs. Pour chaque indicateur, nous avons construit un diagramme
retraçant son niveau de satisfaction estimé ainsi que le niveau de maturité de
chacune des pratiques collaboratives associées. Pour des raisons de lisibilité, les
pratiques sont identifiées sous forme d’acronyme sur les schémas. La signification
des acronymes est proposée en Annexe C.
5.2.1 Facteurs Clef de Succès
Pour détailler la première observation faite par rapport à la performance perçue au
niveau de FCS, nous choisissons de présenter dans la Figure 5.1, le profil de
performance pour cette nature d’indicateurs.
Figure 5.1 : Performance collaborative des FCS de Ligne Roset
L’entreprise semble très satisfaite par sa performance directement perceptible par
ses clients (FCS) pour chaque type d’indicateur excepté au niveau du coût. Ces
Chapitre 5
résultats sont le reflet d’une entreprise qui oriente toute sa stratégie vers la
satisfaction du client. Sur un marché haut de gamme, la qualité des produits et la
flexibilité de l’offre apparaissent comme les deux composantes essentielles à la
performance et à la compétitivité de la société Roset. Pour assurer la performance
de ces deux Facteurs Clef de Succès, l’entreprise s’appuie sur des relations
privilégiées avec certains collaborateurs, ces comportements collaboratifs étant
visiblement plus tournées vers l’extérieur que vers l’intérieur de la chaîne
logistique (Figure 5.2).
Figure 5.2 : Performance collaborative de Ligne Roset (Qualité et Flexibilité)
Nous remarquons tout d’abord que l’entreprise se montre collaborative au niveau
de la conception et du développement de ses produits puisqu’elle se positionne au
niveau 3 au niveau stratégique, en attitude proactive tout comme en attitude
réactive (TCSR, TCSP, TDSR et TDSP). En effet, l’intégration systématique des
partenaires ayant un impact fort dans l’innovation de ses articles est l’un des
principes que se fixe l’entreprise pour s’assurer une qualité de produit optimale.
Un partenariat de longue durée avec ses principaux fournisseurs et une écoute
attentive des besoins du marché sont perçus comme des éléments clef de la
réussite de l’entreprise (TGSR et TGSP au niveau 3). En revanche, en interne,
nous notons que les pratiques collaboratives permettant de contribuer à la qualité
des produits ne sont pas réellement mises en place dans l’entreprise Roset (ILSR,
ILSP, ILFR et ILFP) ce qui n’altère pas la performance qualité, évaluée au niveau
4. En interne, l’entreprise Roset ne base en réalité pas sa stratégie qualité sur une
collaboration inter-ateliers mais s’appuie surtout sur ses ressources. Ces
ressources sont essentiellement humaines, avec des corps de métier bien
spécifiques tels que des couturières, des menuisiers et des tapissiers. Ne
délocalisant pas ses activités, l’entreprise assure donc la qualité de sa production
par une main d’œuvre à forte valeur ajoutée, ayant beaucoup de savoir-faire et
Chapitre 5
d’expérience. Dans ce contexte, la mise en place de pratiques collaboratives n’est
alors que secondaire ici vis à vis de la qualité des produits.
Si la flexibilité de l’offre s’appuie en partie sur la forte collaboration existant
entre l’entreprise Roset et l’ensemble des partenaires de la chaîne logistique
autour de la conception et du développement des produits (niveau 3 pour TGSR,
TGSP, TCSR, TCSP, TDSR et TDSP), elle est surtout soutenue par la proximité
et l’écoute client (AvOSR au niveau 4). Travaillant à la commande et à la
contremarque (production discrète), chaque commande lancée en production est
spécifiquement dédiée à un client qui a choisi tous les paramètres de son produit :
le type de recouvrage, sa couleur, le nombre de places, la couleur et matière des
pièces en bois, les accessoires (etc). Pour la collectivité, la stratégie de production
est de type de Engineer-To-Order (ETO) et les articles du catalogue peuvent être
modifiés ou complètement recréés en fonction des besoins spécifiques d’une
collectivité. La flexibilité de l’offre en fonction des attentes client est donc très
forte.
Avoir un produit différentié et compétitif ne suffit plus, c’est pourquoi l’entreprise
met également l’accent sur la compétitivité de son offre, en assurant autant que
possible une bonne réactivité et une bonne fiabilité de service (Figure 5.3 et
Figure 5.4).
Figure 5.3 : Performance collaborative de Ligne Roset (Taux de service et Fiabilité de la
réponse client)
Planifiant ses activités en fonction de son portefeuille de commandes (entre 8 et
12 semaines de portefeuille), l’entreprise intègre les contraintes et besoins de ses
clients dans la planification de ses activités (AvOPR, AvPPR et TGPR au niveau
3 ou 4). En revanche, l’entreprise n’assure pas systématiquement le lien entre
l’aval et l’amont de sa chaîne logistique, en ne retransmettant pas régulièrement
les informations qu’elle a de son marché (niveau 2 pour TGPPP). Ceci pourrait
Chapitre 5
être du au système de planification de l’entreprise qui, n’étant pas suffisamment
intégré, ne lui permet pas de traduire facilement et de manière fiable les données
de marché en besoins prévisionnels d’achat ou d’approvisionnement. Une
meilleure synchronisation transverse au niveau des plannings prévisionnels
notamment pourrait donc sans doute améliorer le taux de service client et le faire
passer du niveau 3 actuel au niveau 4.
Pour la fiabilité de la réponse client dont la performance est évaluée au niveau 4,
nous remarquons que la plupart des pratiques collaboratives associées ont un
niveau de maturité bien inférieur. Néanmoins, l’entreprise a récemment mis en
place des actions permettant de tenir compte de la charge de travail, du niveau de
stock, des encours et des contraintes de l’ensemble de la chaîne logistique (TGPR
et TGFR au niveau 3 et 4 ) pour déterminer le délai client (principale information
communiquée au client). La mise en place de l’ATP/CTP (Available To Promise
et Capable To Promise) a considérablement amélioré la qualité de l’information
transmise pour atteindre un niveau jugé très satisfaisant par l’entreprise aussi bien
au niveau de la fiabilité que de la rapidité de transmission (niveau 4 également
pour le temps de réponse client). Des efforts collaboratifs menés sur les autres
pratiques identifiées par notre modèle, ne seraient donc pas forcément utiles pour
ce point précis de performance.
Figure 5.4 : Performance collaborative de Ligne Roset (Délai commande client et temps de
réponse client)
Au niveau du délai client dont le niveau de satisfaction est évalué à 3, nous
constatons une nouvelle fois que les pratiques proactives associées à l’indicateur
Chapitre 5
ne sont qu’occasionnellement mises en place. Un manque de communication
transverse sur les plannings prévisionnels de la chaîne logistique (TGPP au niveau
2) provoque une certaine désynchronisation, notamment au niveau des
approvisionnements comme nous le détaillerons un peu plus tard dans notre
analyse. Ce dysfonctionnement pénalise notamment les commandes clients
nécessitant des matières premières dont le délai d’approvisionnement est long. Un
effort collaboratif au niveau de la communication transverse devraient donc
améliorer la performance du délai client pour ces commandes en particulier et
ainsi faire passer l’indicateur au niveau 4.
Le temps de réponse client est jugé très satisfaisant (niveau 4) même si l’ensemble
des pratiques collaboratives associées sont positionnées à des niveaux inférieurs,
notamment pour les pratiques proactives. Le système de traçabilité du flux interne
et aval existant permet de capter des données sur l’état du flux et donc de
connaître l’avancement d’une commande. Lors d’une requête client, Ligne Roset
est donc capable de fournir les informations demandées en un délai jugé
satisfaisant. Faire des efforts collaboratifs au niveau de la diffusion systématique
de l’avancement des commandes tout au long de la chaîne logistique (AvOFRP,
TGFRP) ne se justifierait donc que si l’entreprise décidait de proposer ce service
pour l’ensemble des clients de manière systématique sans attendre de demande de
leur part.
Le dernier Facteur Clef de Succès concerne la performance financière de l’offre
Roset, qui n’est pas jugée satisfaisante (cf Figure 5.1). Ce résultat n’est que la
conséquence d’une performance jugée médiocre sur l’ensemble de la chaîne
logistique comme nous le verrons dans la suite de l’analyse.
5.2.2 Facteurs Clef de Performance
Lors de l’analyse macroscopique présentée en section 2, nous avons souligné un
décalage global entre la satisfaction de l’entreprise au niveau de sa performance
client (FCS) et la performance de sa chaîne logistique (FCP). Ce décalage est
d’autant plus surprenant que les FCP et les FCS sont liés puisque la performance
des premiers contribue directement ou indirectement à la performance des
seconds. En analysant les FCP et le niveau de pratiques collaboratives associées,
notre objectif est d’une part d’expliquer ce décalage et d’autre part d’étudier la
possibilité de s’appuyer sur la collaboration pour améliorer la performance de ces
FCP.
5.2.2.1
Fiabilité de la chaîne logistique
Nous regroupons dans la Figure 5.5 l’ensemble des diagrammes sur lesquels nous
appuyons l’analyse concernant la fiabilité de la chaîne logistique de l’entreprise
Ligne Roset.
Chapitre 5
5.2.2.2
Chaîne logistique aval
Au niveau de la distribution, nous notons que les résultats sont en cohérence avec
les Facteurs Clef de Succès, avec un niveau de satisfaction estimé à 3 pour la
fiabilité des plans de distribution et le taux de service de distribution. La
performance observée est sans doute liée aux efforts collaboratifs de l’entreprise
Roset envers ses distributeurs puisque nous observons que la quasi-totalité des
pratiques impactant ces deux indicateurs est positionnée au niveau 3. Le
partenariat existant entre Roset et la plupart de ses principaux transporteurs
s’appuie sur une relation datant de plus de 30 ans et l’entreprise connaît et a
intégré dans son mode de planification leurs contraintes de distribution (date de
départ des containers pour l’export, capacité des camions, contraintes horaires de
ramassage…) (AvTPR au niveau 3). Planifiant son activité de distribution à partir
de son portefeuille de commandes lui offrant une visibilité de 8 à 12 semaines
d’activité (AvPPR au niveau 3), l’entreprise est en mesure de communiquer tous
les mois un planning prévisionnel de distribution fiable (niveau 3) à ses
transporteurs (AvTPP au niveau 3). Ce planning prévisionnel permet aux
distributeurs d’organiser par anticipation leur activité, ce qui se traduit par une
bonne fiabilité du service de distribution.
5.2.2.3
Chaîne logistique interne
En interne, la fiabilité des plans de production est bonne (niveau 3), ces derniers
étant construits à partir du portefeuille de commandes (AvPPR) et intégrant
systématiquement les principales contraintes des ateliers, via l’ERP de l’entreprise
(ILPR et ILPP). Malgré des plannings prévisionnels de production fiables,
l’entreprise n’est pas du tout satisfaite de son taux de service interne (niveau 1)
alors que des efforts collaboratifs sont observés (niveau 3 pour l’ensemble des
pratiques collaboratives associées à l’indicateur). Les pratiques collaboratives
mises en place ne suffisent donc visiblement pas pour assurer un bon taux de
service en production. La cause de cette inefficience pourrait trouver son origine
dans l’organisation des ateliers qui fonctionnent de manière trop indépendante les
uns par rapport aux autres. Aussi, l’entreprise projette de décloisonner les
activités en organisant les flux de production par processus. Cette réorganisation
soutenue par des plannings de conception, de développement et de production
d’ores et déjà cohérents (ILPR, ILPP, TCPR, TCPP, TDPR et TDPP) devrait
permettre d’améliorer le taux de service interne de l’entreprise. Notons que ce
gain pourrait par la même améliorer les coûts de possession de semi-finis (SF)
(niveau de satisfaction estimé à 2). En effet, les mauvais taux de service ateliers
favorisent l’encours et la présence de stocks tampons ce qui a pour conséquence
un niveau de stocks SF trop important. De meilleurs taux de service tendraient les
flux et feraient ainsi automatiquement baisser les coûts de possession SF.
Chapitre 5
Figure 5.5 : Performance collaborative de Ligne Roset (FCP-Fiabilité)
5.2.2.4
Chaîne logistique amont
En amont, les indicateurs de fiabilité ne sont pas jugés suffisamment satisfaisants
puisque la fiabilité des plans d’approvisionnement et le taux de service
fournisseurs sont positionnés au niveau 2 sur l’échelle de satisfaction.
Chapitre 5
Si les prévisions de ventes ne sont pas nécessaires à l’élaboration du planning
prévisionnel de distribution (pour qui la visibilité du carnet de commande est
suffisante), elles pourraient en revanche permettre de construire des plans
prévisionnels d’approvisionnement plus fiables sur un horizon moyen terme.
Cette visibilité serait notamment intéressante pour les composants dont les délais
d’approvisionnement sont supérieurs au délai client et pour lesquels l’entreprise
doit fonctionner « sur stock » (MTS) sans attendre la commande d’un client. Une
adéquation plus forte entre ces stocks et la demande pourrait alors être observée
ce qui améliorerait sensiblement la rotation des stocks (satisfaction actuelle au
niveau 2). L’élaboration systématique d’un Plan Industriel et Commercial
(AvPSR actuellement au niveau 2) présenterait l’avantage de pouvoir traduire les
informations sur le marché au niveau de l’organisation de la chaîne logistique
amont.
Une
transmission
régulière
des
plannings
prévisionnels
d’approvisionnement aux fournisseurs (AmLPP actuellement au niveau 2) leur
permettrait alors d’anticiper et organiser leurs activités et ainsi améliorer leur taux
de service.
Le gain au niveau de la fiabilité amont de la chaîne logistique, pourrait également
permettre des économies au niveau du coût de possession des matières premières
(satisfaction actuellement évaluée à 1). En effet, l’anticipation des retards
d’approvisionnements incite l’entreprise à avancer les commandes
d’approvisionnement, à sur stocker et sur évaluer ses stocks de sécurité. Cette
politique entraîne alors des coûts de stockage MP importants.
5.2.2.5
Flexibilité de la chaîne logistique
appuyons l’analyse concernant la flexibilité de la chaîne logistique de l’entreprise
Roset.
Chapitre 5
Figure 5.6 : Performance collaborative de Ligne Roset (FCP-Flexibilité)
5.2.2.6
La flexibilité de la chaîne logistique aval est jugée bonne par l’entreprise Roset
puisque le niveau de satisfaction est au niveau 3 et la maturité des pratiques
collaboratives associées à cet indicateur sont pour la plupart, en cohérence avec le
résultat. Même si l’entreprise ne semble pas partager de manière systématique
avec ses distributeurs des informations sur sa stratégie de distribution (niveau 2
pour AvTSP), elle intègre leurs contraintes dans son fonctionnement (niveau 3
pour AvTSR). Mais c’est surtout le comportement collaboratif existant entre
Ligne Roset et ses distributeurs au niveau opérationnel qui favorise
principalement la bonne flexibilité observée au niveau de la distribution. En effet,
même si l’entreprise communique ses plans de distribution avec un mois d’avance
et confirme ses besoins chaque semaine, les transporteurs ont l’habitude de se
réajuster quotidiennement pour palier les différents aléas et retards de la
production. De plus, la plupart des transporteurs sont équipés d’EDI, ce qui
permet au service transport de visualiser l’état de remplissage des camions et donc
d’adapter et réajuster les livraisons. Une réelle collaboration réactive et proactive
(AvPFR et AvPFP au niveau 3) existe donc au niveau du flux de distribution, ce
partenariat favorisant une bonne flexibilité aval. Cette flexibilité permettrait d’une
certaine manière de compenser le manque de fiabilité constaté au niveau de la
chaîne logistique amont et interne et de maintenir un taux de service client
satisfaisant. Enfin, le niveau de satisfaction de la flexibilité de distribution étant
en cohérence avec le niveau de maturité des pratiques collaboratives associées
Chapitre 5
(niveau 3), un passage au niveau 4 pour l’indicateur pourrait dépendre du passage
au niveau 4 des relations de collaboration. Ces pratiques devraient alors
s’appliquer à l’ensemble des principaux distributeurs de l’entreprise.
5.2.2.7
La flexibilité interne de l’entreprise Roset est jugée bonne puisque sa capacité à
s’adapter à des changements de volume est estimée à un niveau 3 de satisfaction.
A partir de son carnet de commande et de la situation de son flux d’activité,
l’entreprise peut en effet anticiper les variations de charge et planifier en
conséquence ses besoins en ressources (humaines) (AvPFR AvPFP et ILFR au
niveau 3). Un système de modulation horaire haute ou basse permet en effet
d’adapter chaque semaine la capacité de certains ateliers en adéquation avec la
charge de travail planifiée. Néanmoins, de par leur fonctionnement, certaines
entités de production sont moins flexibles en volume en raison de leur politique de
production. Respectant certaines tailles de lots pour assurer des gains et des
rendements suffisants sur les matières travaillées (mousse, cuir, tissus, bois), ils
s’adaptent moins facilement aux variations de volumes. Passer au niveau 4 pour
l’indicateur de flexibilité n’est donc pas forcément l’objectif de l’entreprise
puisque que le manque de flexibilité dans certains ateliers est la conséquence de
leur stratégie de production. Accentuer l’effort collaboratif sur les pratiques
collaboratives associées à l’indicateur n’aurait donc pas d’intérêt immédiat, pour
ce type de performance en particulier.
5.2.2.8
La flexibilité de la chaîne logistique amont ne semble pas suffisamment
satisfaisante puisque l’entreprise Roset la positionne au niveau 2. En considérant
le niveau de maturité des pratiques collaboratives associées, nous notons que
l’une des sources potentielles de progrès consisterait à collaborer plus fortement
au niveau de la stratégie d’achat et d’approvisionnement. Communiquer
régulièrement plus d’informations sur la tendance des marchés, sur la situation
des ventes ou encore partager des objectifs précis donnerait aux fournisseurs une
visibilité plus forte sur l’évolution de leur activité. Grâce à une meilleure
anticipation, leur flexibilité s’en trouverait certainement améliorée, tout comme
leur fiabilité, comme nous l’avons souligné en section 3.2.2.3.
5.2.2.9
Chaîne logistique transverse
Au niveau de la flexibilité-produit de la chaîne logistique, l’entreprise Roset est
satisfaite de sa performance puisqu’elle se positionne au niveau 4 pour
l’indicateur correspondant. Prenant en considération les informations et
contraintes de la chaîne logistique (surtout aval) dans sa stratégie et son
fonctionnement (TGSR) et partageant le maximum d’information sur ses produits
Chapitre 5
(notamment en amont) (TGSP), l’entreprise favorise la flexibilité de sa chaîne
logistique. En revanche, sa flexibilité interne ne semble pas s’expliquer par un
comportement collaboratif inter ateliers puisque les pratiques associées sont
positionnées au niveau 1 ou 2 (ILSP et ILSR). La flexibilité interne repose en
vérité sur la polyvalence des opérateurs de production, dont la couverture de
compétence est suffisamment large pour répondre à des fluctuations au niveau des
profils de charge de travail. Un effort collaboratif en interne n’améliorerait donc
pas significativement la flexibilité des ateliers dans le contexte de l’entreprise.
Si les fournisseurs n’étaient pas jugés comme assez flexibles au niveau des
approvisionnements, leur flexibilité est en revanche plus satisfaisante au niveau
des nouveaux produits (niveau 3). Cette performance est directement liée à la
prise en compte des attentes clients dans l’activité de co-conception et codéveloppement réalisées par l’entreprise avec certains de ses principaux
fournisseurs. Le niveau de satisfaction de la flexibilité pour les nouveaux produits
étant en cohérence avec le niveau de maturité des pratiques collaboratives
associées (niveau 3), un passage au niveau 4 pour l’indicateur pourrait dépendre
du passage au niveau 4 pour les relations de collaboration correspondantes.
Limitée aujourd’hui à certains fournisseurs majeurs, l’entreprise devrait alors
étendre cette implication à l’ensemble de ceux ayant un impact significatif sur la
sortie des nouveaux produits.
5.2.3 Réactivité de la chaîne logistique
Nous regroupons dans la Figure 7 l’ensemble des diagrammes sur lesquels nous
appuyons l’analyse concernant la réactivité de la chaîne logistique de l’entreprise
Roset.
Chapitre 5
Figure 5.7 : Performance collaborative de Ligne Roset (FCP-Réactivité)
5.2.3.1
Comme nous l’avons vu pour la fiabilité ou la flexibilité de la chaîne logistique
aval, les efforts collaboratifs (surtout réactifs) menés aux niveaux stratégique
tactique et opérationnel permettent de bons résultats au niveau de la réactivité du
transport (niveau 3). Nous insistons sur l’apport de la collaboration systématique
au niveau du flux de distribution entre Ligne Roset et certains de ses principaux
distributeurs, notamment permise par un système de type EDI. Cette relation aussi
bien réactive que proactive permet de réagir rapidement à l’avancement et aux
aléas de la production pour les uns et à la situation du remplissage des camions
pour les autres. D’après notre modèle, une amélioration de la réactivité aval
nécessiterait dans un premier un effort de type proactif entre l’entreprise et ses
distributeurs : un échange autour de la stratégie de distribution devrait permettre
d’améliorer encore d’avantage la synchronisation des activités des deux acteurs.
Dans un second temps, l’extension de cette relation de partenariat à l’ensemble
Chapitre 5
des principaux distributeurs permettrait un passage au niveau 4 de satisfaction
pour l’indicateur mesurant la réactivité de la distribution.
5.2.3.2
Concernant la réactivité de la chaîne logistique amont, les conclusions sont bien
différentes puisque la performance n’est évaluée qu’à un niveau 2 de satisfaction.
Ce résultat est d’ailleurs en cohérence avec les pratiques collaboratives associées
et l’analyse rejoint celle faite pour la fiabilité ou la flexibilité observée des
fournisseurs. Un manque de concertation au niveau de la stratégie achat et
approvisionnement entre l’entreprise et ses fournisseurs ressort des diagrammes
(AmASR, AmASP, AmLSR et AmLSP au niveau 2). De plus, au niveau du flux
produit, la visibilité des stocks par exemple (AmLFP) n’est guère possible
puisque la plupart des fournisseurs ne disposent pas de beaucoup d’équipement
informatique (extrêmement peu possèdent un EDI chez eux), ce qui limite la
possibilité des échanges d’information et ralentit leur temps de réponse (dont la
performance est estimée au niveau 2). Manquant de visibilité et d’informations à
tous les niveaux, les fournisseurs ne parviennent pas à anticiper suffisamment
pour maintenir des délais satisfaisants. Nous pouvons également ajouter que, ne
commandant que de petites séries pour certaines pièces, Ligne Roset n’a à faire
qu’à de petites entreprises, peu structurées qui n’ont pas encore intégré dans leur
mode de fonctionnement des règles et normes précises quant à leur délais de
livraison ou leur qualité. Roset subit donc certaines fois les conséquences de ces
imprécisions. Impliquer bien d’avantage ces fournisseurs dans la démarche et le
succès de l’entreprise, en se rapprochant d’eux et en communiquant plus,
permettrait sans doute d’améliorer de nombreux aspects de leur performance,
comme nous l’avons vu à plusieurs reprises dans notre analyse.
5.2.3.3
Chaîne logistique transverse
Les fournisseurs de Ligne Roset sont pour la plupart, des entreprises de la région
et leur proximité géographique permet une grande réactivité, très utile en période
de lancement des nouveaux modèles. En effet, les modifications, les retouches
peuvent alors être effectuées dans de très courts délais sans quoi, des retards en
production pourraient très rapidement voir le jour étant donné le planning très
serré entre la fin des prototypes et les premières commandes lancées dans les
ateliers. Cette organisation mise en place depuis de nombreuses années avec la
plupart des principaux fournisseurs de l’entreprise permet donc de bons résultats
au niveau du délai de conception, développement et mise sur le marché (niveau
3). Nous notons par ailleurs que ce dernier point correspond à un enjeu stratégique
pour l’entreprise qui, pour rester compétitive et précurseur dans son domaine
d’activité, doit proposer régulièrement et rapidement des nouveautés dans sa
collection. Les relations de partenariat sont donc particulièrement soignées sur
Chapitre 5
chacun des niveaux (TCSR, TCSP, TCPP, TCPR, TDSR, TDSP, TDPP, TDPR au
niveau 3) pour la plupart des fournisseurs stratégiques de l’entreprise. L’atteinte
du niveau 4 pour l’ensemble des indicateurs de réactivité (délai de conception,
délai de développement et délai de mise sur le marché) passerait par l’étendue de
ces pratiques à l’ensemble des principaux fournisseurs.
En fonctionnement standard (hors phase de lancement produit), la réactivité de la
chaîne logistique est à améliorer malgré la présence de pratiques collaboratives
assez matures. Conformément à nos observations précédentes, cette inefficacité
des pratiques collaboratives pourrait s’expliquer par la contre performance des
fournisseurs (au niveau délai) qui vient quelque peu altérer l’impact des efforts
collaboratifs opérés au sein de la chaîne logistique. Un gain à ce niveau aura sans
doute des répercussions sur la performance globale de la chaîne.
5.2.3.4
Qualité de la chaîne logistique
appuyons l’analyse concernant la qualité de la chaîne logistique de l’entreprise
Roset.
Figure 5.8 : Performance collaborative de Ligne Roset (FCP-Qualité)
Alors que nous avons vu en section 3.1 que la qualité du produit final proposé au
client était très satisfaisante (niveau 4), la qualité de production et la qualité des
composants approvisionnés semblent médiocres (respectivement estimées au
niveau 2 et 1). Ce décalage est surprenant et l’un des objectifs de l’analyse
présentée ci-dessous est d’apporter d’une part une explication et d’autre part des
pistes d’amélioration.
Chapitre 5
5.2.3.5
Pourtant intégrés dans le processus de conception des produits (TCSP et TSCR au
niveau 3), les fournisseurs ne semblent pas performants sur la qualité des produits
approvisionnés alors que leurs contraintes de fabrication sont prises en compte
dans l’élaboration du cahier des charges et au cours de la phase de prototypage.
Ce problème qualité ne s’expliquerait donc pas par un manque de collaboration au
niveau du produit. Une amélioration doit être davantage recherchée par une
formalisation plus rigoureuse des objectifs qualité demandés ou par des réflexions
communes sur les actions de progrès à engager, lors de la négociation achat
(AvASP actuellement au niveau 2). Nous soulignons par ailleurs qu’une
amélioration de la qualité des composants et des matières premières aurait
également des impacts bénéfiques au niveau du taux de service en production (en
réduisant notamment les retards causés par le retour des pièces chez le
fournisseur).
5.2.3.6
Alors que l’entreprise base la qualité de ses produits sur l’expertise de sa main
d’œuvre, la qualité de production n’est pas satisfaisante (niveau 2). Ceci
s’expliquerait par l’absence d’une stratégie d’amélioration commune entre les
ateliers (ILSR et ILSP au niveau 1 et 2) qui ne communiqueraient pas
suffisamment sur les problèmes rencontrés. Les ateliers fonctionnant de manière
trop indépendante, la non-qualité d’un produit n’est détectée qu’à la fin du cycle
de fabrication, ce qui nécessite bien souvent de recommencer une partie du travail
pour aboutir à la qualité de finition souhaitée par l’entreprise vis à vis de sa
clientèle. Cette étape supplémentaire se traduit par un surcoût de production
important (satisfaction estimée à 2), à des retards en production (satisfaction du
taux de service production estimé à 1), à une augmentation des encours et produits
finis (satisfaction des coûts de possession SF et PF estimée à 2). Des efforts en
termes de collaboration interne au niveau stratégique (ILSR et ILSP) pourraient
ainsi améliorer directement et indirectement de nombreux aspects de la
performance de l’entreprise Roset.
5.3 Synthèse et Conclusion
Dans ce chapitre, nous avons appliqué le modèle d’évaluation de la performance
collaborative au cas industriel de l’entreprise Roset. Une première étape de
caractérisation de sa situation collaborative a permis de souligner que l’entreprise
collaborait beaucoup plus au niveau de sa chaîne logistique aval ou transverse
qu’avec la partie amont ou interne de la supply chain. Ce déséquilibre s’est
matérialisé par une insatisfaction au niveau de la performance de ses fournisseurs
Chapitre 5
et dans une moindre mesure de celle de ses ateliers de production. En revanche,
une perception globalement positive de la performance aval et orientée client a été
observée. Une analyse plus détaillée nous a permis d’identifier certaines actions
de collaboration sur lesquelles l’entreprise pourrait s’appuyer pour améliorer
certains aspects de sa performance lui faisant aujourd’hui défaut. Parmi les
différentes pistes d’actions proposées, nous retiendrons principalement qu’une
visibilité plus importante de l’activité de l’entreprise communiquée aux
fournisseurs pourrait permettre d’améliorer leur fiabilité, leur flexibilité et leur
réactivité. Ces différents gains auraient des répercutions multiples sur l’ensemble
de la chaîne logistique et en particulier au niveau financier qui semble
actuellement être le point défaillant de la chaîne logistique de Roset dans son
ensemble.
Plus généralement, cette étude a permis d’illustrer les apports du modèle
d’évaluation de la performance collaborative. Nous avons pu voir que son
application permettait entre autres d’identifier des dysfonctionnements, d’en
rechercher les causes et de proposer des pistes d’amélioration potentielles. Si nous
avons pu mettre en évidence les apports de la collaboration, l’application du
modèle à l’entreprise Ligne Roset nous a également permis d’en souligner les
limites. En effet, nous avons pu voir que dans certaines situations, les
dysfonctionnements ne peuvent pas toujours trouver d’amélioration par une
augmentation du niveau de maturité de collaboration tant que les problèmes en
amont ne sont pas résolus (organisation, système d’information…).
Partie 3 : Evaluation de la performance et
Gestion des compétences
Dans cette partie, nous présentons les travaux réalisés autour de l’évaluation de
la performance d’une entreprise au sein de sa chaîne logistique, en nous
focalisant plus particulièrement sur la gestion de son capital humain. Notre
objectif est de proposer un modèle permettant de caractériser et d’évaluer les
impacts de la gestion des compétences des opérateurs en planification sur la
performance d’une entreprise.
6
Chapitre 6 : Gestion des compétences : Etat de l’art ............................... 125
6.1
6.1.1
6.1.2
6.1.3
Concept et définition de la Compétence .................................................... 126
Compétence individuelle ...................................................................................... 126
Compétence collective .......................................................................................... 126
Compétence critique ............................................................................................. 127
6.2
Modélisation de la compétence................................................................... 127
6.3
Gestion des compétences............................................................................. 129
6.4
Ordonnancement et gestion des compétences........................................... 130
6.4.1
6.4.2
Généralités sur les problèmes d’ordonnancement................................................. 130
Problème d’ordonnancement avec ressources humaines ...................................... 132
6.5
Gestion des compétences et performance.................................................. 134
6.6
Synthèse et conclusion................................................................................. 136
7 Chapitre 7 : Modèle d’évaluation de la performance et gestion des
compétences en ordonnancement .................................................................... 137
7.1
7.1.1
7.1.2
7.1.3
7.2
7.2.1
7.2.2
7.2.3
7.2.4
7.3
8
Modélisation de la gestion des compétences en ordonnancement........... 138
Modélisation de la compétence............................................................................. 138
Modélisation de la performance............................................................................ 141
Modélisation mathématique.................................................................................. 144
Méthodes de résolution multicritères ........................................................ 149
Identification des bornes pour les critères de performance................................... 151
Approches heuristiques multicritères.................................................................... 152
Approche hybride multicritère.............................................................................. 157
Synthèse des méthodes de résolution.................................................................... 163
Synthèse et conclusion................................................................................. 164
Chapitre 8 : Application industrielle ........................................................ 165
8.1
Caractérisation du cas d’étude................................................................... 165
8.2
Expérimentations et analyse des résultats ................................................ 168
8.2.1
8.2.2
8.2.3
8.3
Indentification des bornes pour les indicateurs MIX TX et PROD ...................... 168
Approches multicritères ........................................................................................ 173
Bilan des expérimentations ................................................................................... 177
Synthèse et Conclusion ............................................................................... 178
6
Chapitre 6 : Gestion des compétences : Etat de l’art
Après avoir défini le concept de compétence, nous analysons dans ce chapitre en quoi
une gestion pertinente des compétences peut contribuer à la performance d’une
entreprise. Nous nous intéressons plus particulièrement à la gestion des compétences
dans le cadre de la planification des activités d’une entreprise et notre objectif est
d’identifier les indicateurs de performance susceptibles d’être impactés. Cette synthèse
bibliographique est destinée à identifier les fondements sur lesquels le modèle
d’évaluation de la performance orientée compétences s’appuie.
La mondialisation de l’offre et des échanges intensifie la concurrence et oblige les
entreprises à intégrer des services complexes et diversifiés (Berrah, 1997). Pour
faire face aux nouvelles exigences du marché, la flexibilité semble de plus en plus
être le maître mot que chaque organisation tente de maîtriser, en mettant en œuvre
des stratégies en interne ou en externe avec ses partenaires de chaîne logistique.
Bien que ce terme ne recouvre pas la même signification selon les auteurs,
beaucoup considèrent l’élargissement de la gamme des produits, l’accroissement
de leur personnalisation et l’innovation comme trois composantes majeures de la
flexibilité sur lesquelles une entreprise peut agir en interne pour assurer la
compétitivité de ses produits (Correa, 1994 ; De Toni et Nassimbeni, 1998 ;
Gerwin, 1993). On parle alors de flexibilité qualitative (Franchini, 2000) et les
leviers d’action souvent associés à cette flexibilité sont la formation,
l’apprentissage, la polyvalence du personnel et surtout la gestion de leurs
compétences.
L’amélioration de la qualité, la diversification et la personnalisation des produits
et services semblent être les pistes d’action choisies par les entreprises
occidentales dont la pérennité dépend dans une large mesure de la façon dont elles
gèrent leur patrimoine. Alors que les équipements matériels évoluent, les
techniques se renouvellent et les méthodes de travail se perfectionnent, les
patrimoines durables que peuvent valoriser ces entreprises sont leur savoir et leur
savoir-faire, surtout face à des pays où la main d’œuvre est bon marché et
faiblement qualifiée (Lebureau, 2004). Ainsi, les compétences clef constituent la
base de la compétitivité d’une entreprise et la gestion des compétences apparaît
aujourd’hui comme l’un des principaux inducteurs de sa performance (Hamel
Prahalad, 1994).
Chapitre 6
6.1 Concept et définition de la Compétence
6.1.1 Compétence individuelle
Dans le langage courant, la compétence correspond à une connaissance
approfondie, reconnue et observable mais également mesurable en situation de
travail et en regard d’un référentiel. Contrairement à la notion de qualification, la
compétence est considérée par la majorité des auteurs, comme une caractéristique
propre à un individu donné (Lévy-Boyer, 1996 ; Lebortef, 1994 ; Michel et
Ledru, 1991 ; Rault-Jacquot, 1993). Dans la littérature, si toutes les définitions ne
convergent pas, il est néanmoins possible de dégager certaines caractéristiques
communes dans la plupart des travaux (Harzallah et al., 99 ; Harzallah, 2000).
•
Il existe deux types de compétences : les compétences nécessaires à la
réalisation d’une tâche, il s’agit des compétences requises, et les
compétences existantes à l’origine de la réalisation d’une activité, ce
sont alors les compétences acquises par un ou plusieurs individus.
(Harzallah et al., 1999 ; Harzallah, 2000).
•
Une compétence se décompose en différentes catégories et peut être
définie comme la mise en œuvre combinée de savoirs (connaissances),
savoir-faire (pratiques maîtrisées) et savoir être (attitudes et
comportements) d’après Bruneau et Pujos (1992), Nzihou (1997), Levyleboyer (1996) et Le Bortef (1994).
•
La compétence se réalise dans un contexte dont elle dépend et dans
lequel elle se concrétise. Cet environnement de travail génère des
contraintes et objectifs spécifiques et impose des conditions particulières
susceptibles d’influencer la performance des résultats (Le Bortef, 1997).
•
La compétence est liée à une action précise à accomplir. Son objectif est
de mener à bien une mission, réaliser une tâche ou résoudre un
problème.
6.1.2 Compétence collective
Si la compétence est une notion propre à l’individu, on parle néanmoins de
compétence collective recouvrant l’ensemble des savoir agir émergeant d’une
équipe et créant des compétences nouvelles issues de combinaisons synergiques
de plusieurs ressources (Amherdt, 2000). Loin de se réduire à la simple somme de
compétences individuelles, la compétence collective intègre des notions
d’interactions, de coordination, de flux d’informations et de réseaux issus de la
combinaison efficiente de différentes ressources (Lebureau, 2004). La notion de
compétence collective est à différencier de la macro-compétence définie par
Boucher et Burlat (2003) comme l’agrégation de compétences individuelles et
Page 126 – Thèse de doctorat – France-Anne Gruat La Forme-Chrétien
Chapitre 6
collectives permettant de décrire macroscopiquement le potentiel interne de
compétence dont dispose une entreprise pour réaliser l’ensemble de ses activités.
Le terme de macro-compétence est à rapprocher du concept de « core
competence » développé par Hamel et Prahalad (1990), caractérisant le noyau de
compétence d’une organisation.
6.1.3 Compétence critique
Le noyau de compétence est souvent à la base du positionnement stratégique
d’une entreprise lorsqu’elle possède des compétences critiques. Une compétence
critique, selon Le Bortef (1998) et Franchini (2000) n’est détenue que par très peu
de personnes et n’existe pas telle qu’elle sur le marché, même si elle peut y
emprunter des ingrédients. Ce caractère de rareté peut générer une source de
compétitivité pour l’entreprise qui lui permet de se distinguer de la concurrence
nationale et internationale. Cette compétence critique a alors un impact fort sur la
réussite d’une ou plusieurs des activités de l’organisation mais plus généralement
est nécessaire à la réalisation de ses orientations stratégiques.
6.2 Modélisation de la compétence
De par la richesse et la variété des concepts associés au terme de compétence, de
nombreux chercheurs ont tenté de formaliser cette notion, en construisant des
modèles de compétences. C’est bien souvent à partir de ces modèles que la
gestion des compétences est rendue possible, au niveau stratégique, tactique ou
opérationnel. Nous retiendrons ainsi différents modèles formels de compétences
proposés dans la littérature (Leburleau, 2004) :
•
Le modèle proposé par Harzallah et Vernada (2002) est fondé sur quatre
caractéristiques liées au type de compétence (acquise/requise), à la
catégorie de compétence (savoir/savoir être/savoir faire), au contexte
dans lequel est utilisée une compétence, et enfin à la mission ou tâche
rattachée à une compétence donnée. Ce modèle a conduit à la définition
du « construct de compétence » selon l’architecture CIMOSA qui
permet d’une part de définir les compétences requises pour un domaine
d’étude ou acquises pour un individu donné et d’autre part de définir le
but de la compétence, c’est à dire la tâche ou la mission à accomplir.
Une utilisation concrète de ce modèle est rendue possible grâce à son
implémentation sur le logiciel de base de données ACCESS. Testé dans
le service de maintenance de l’usine Tremary (sous traitant de PSA),
l’outil informatique a permis de visualiser les compétences
opérationnelles de l’entreprise, de souligner les lacunes de la société
Chapitre 6
pour certaines technologies et ainsi identifier les formations nécessaires
au personnel.
•
Les travaux de Pepiot et al. (2004) se structurent autour de la distinction
de trois types de compétences : la compétence unitaire, la compétence
individuelle et la compétence collective. Les auteurs proposent une
formalisation mathématique très précise de ces concepts, qui pourrait
faciliter leur mise en œuvre dans un milieu industriel. L’objectif est
d’intégrer ce modèle dans le modèle d’organisation pour la gestion et la
maintenance des compétences d’une entreprise. Des perspectives de
travail concerneraient la valorisation des compétences à partir de la mise
en œuvre d’indicateurs et de critères d’évaluation des ressources
humaines. Cette évolution permettrait alors une coordination intra
entreprise ou inter entreprise pour le développement des compétences
d’une chaîne logistique par exemple.
•
Tourné également vers une utilisation industrielle, Dulmet et Bonjour
(2001 et 2003) proposent non seulement une approche bidimensionnelle de la modélisation de compétences mais aussi un métamodèle de pilotage du système de compétences, structuré en cinq
niveaux (pilotage personnel / pilotage opérationnel / gestion des
compétences et de la compétenciation / politique de compétenciation /
stratégie de groupe). La finalité de ce pilotage est d’aider et de
coordonner les décisions en terme d’objectifs et d’actions de
développement à mettre en œuvre. Les lignes directrices de ce pilotage
sont présentées dans les travaux de Bonjour et al. (2004) qui proposent
une approche basées sur la combinaison d’un modèle top-down et d’un
modèle bottom-up. Destinée à être utilisée pour des activités de
conception, ces modèles permettraient d’aider les chefs de projet à
organiser leur système de compétence en fonction des objectifs de leur
mission.
•
La gestion opérationnelle des compétences est également présente dans
les travaux de Letouzey (2001) qui proposent de coupler un modèle de
compétences et un système d’indicateurs pour la gestion des opérateurs
afin de permettre à une entreprise un meilleur ajustement des capacités
en compétences. Le modèle de compétences, orienté objet, prend en
compte les caractéristiques d’un opérateur, ses compétences et son
niveau de compétence, son niveau de compétence dépendant de sa plus
moins grande aptitude à réaliser le type d’activité considéré. Le système
d’indicateurs est composé de quatre critères permettant de décrire la
capacité de l’atelier, cette capacité étant considérée sous un angle de
compétence et la situation de travail, cette situation étant-elle aussi
Chapitre 6
étudiée sous l’angle de charge par type de compétence. Un prototype
expérimental permettant d’instancier le modèle de donnée et le système
d’indicateur a été réalisé sous Access et un algorithme de recherche
d’une adéquation entre la charge de travail et la capacité par compétence
a été implémenté dans la maquette.
•
Nous citerons enfin le modèle qualitatif de Boucher et Burlat (2003) qui
spécifie le concept de compétence en tant qu’émergence de l’interaction
entre trois composantes : la situation, l’acteur et la ressource.
L’estimation quantitative et qualitative de ce triptyque fournit une
première estimation du niveau de compétence d’une organisation et
donc du potentiel de valeur dont elle dispose. A partir de cette
modélisation permettant d’identifier les compétences d’une entreprise,
l’objectif est d’une part de favoriser le développement des compétences
pour augmenter le potentiel de valeur disponible et d’autre part
d’augmenter la création de valeur en utilisant de manière plus pertinente
ce potentiel.
6.3 Gestion des compétences
La modélisation des compétences est alors utilisée dans différents contextes
industriels et pour différents niveaux décisionnels. Harzallah (2000) synthétise les
domaines de gestion des ressources humaines et de leurs compétences en
distinguant le domaine fonctionnel du domaine opérationnel.
•
Le domaine fonctionnel est à rapprocher de l’aspect administratif et
intègre les activités de recrutement, de formation, la gestion des conflits,
la gestion des carrières et des emplois, les plans de départ en retraite et
le suivi des démarches participatives.
•
Le domaine opérationnel est, quant à lui, relié à la gestion des
compétences métiers. Le périmètre d’étude s’étend alors de la gestion du
capital cognitif requis et acquis de l’entreprise, à la conduite du
changement en passant par la planification des opérateurs. Ce dernier
point correspond à des processus de gestion relativement bien structurés
avec prise en compte de leurs compétences.
•
Ce dernier point a fait l’objet de nombreux travaux en planification ou
ordonnancement et c’est cette sur approche opérationnelle de la gestion
des compétences que nous nous focalisons dans la suite de nos travaux.
Chapitre 6
6.4 Ordonnancement et gestion des compétences
6.4.1 Généralités sur les problèmes d’ordonnancement
6.4.1.1
définitions
L’ordonnancement de travaux consiste à affecter des ressources aux opérations
élémentaires en définissant leurs dates d’exécution. Dans un système de
production, les ressources peuvent être des machines, des équipements ou encore
des opérateurs et les travaux sont des opérations ou des ordres de fabrication
(suite d’opérations). Chaque travail peut avoir un niveau de priorité, une date de
début au plus tôt ou encore une date de fin au plus tard (Graves, 1981).
6.4.1.2
contraintes
La solution d’un problème d’ordonnancement doit respecter des contraintes aussi
variées que :
•
la durée d’exécution des travaux,
•
les délais sur les commandes,
•
les ressources nécessaires aux travaux,
•
la capacité ou la disponibilité des ressources,
•
la synchronisation des travaux sur l’axe du temps,
•
la priorité des travaux,
•
l’ordre d’exécution des opérations d’un travail
•
la succession et/ou précédence des opérations…
6.4.1.3
Critères
Le but est alors d’optimiser l’ordonnancement en fonction d’un ou plusieurs
objectifs. Il s’agit généralement d’un compromis entre des attentes conflictuelles
telles que :
•
la maximisation des taux d’utilisation des ressources (personnel,
machines ou équipements).
•
la minimisation des stocks et encours,
•
la minimisation du temps d’exécution,
•
la minimisation du coût d’exécution,
•
la minimisation des retards…
Chapitre 6
5.1.4 Configurations de problèmes d’ordonnancement
Selon l’organisation des ressources, on distingue classiquement différentes
situations. Les configurations les plus connues sont celles à une ressource unique,
avec des ressources parallèles, des ateliers à cheminements uniques ou multiples.
•
Pour les problèmes à une ressource, l’ensemble des travaux est réalisé
sur une seule machine. Les travaux sont composés d’une seule opération
qui nécessite la même machine.
•
Pour les problèmes à ressources parallèles, un ensemble de ressources
sont considérées pour réaliser les travaux. Ces travaux se composent
d’une seule opération et un travail exige une seule machine.
L’ordonnancement s’effectue alors en deux phases : l’une consiste à
affecter les travaux aux ressources et l’autre consiste à établir la
séquence de réalisation sur chaque ressource. Ces ressources peuvent
être différentes, et l’ensemble des opérations qu’elles peuvent traiter
ainsi que les durées de traitement peuvent alors varier d’une ressource à
l’autre.
•
Un atelier à cheminement unique (ou atelier flow shop) est un atelier où
le processus d’élaboration de produits est dit « linéaire », fixé à l’avance
et identique pour tous les travaux. Les ressources peuvent être dédiées à
une opération précise, et sont implantées en fonction de leur séquence
d’intervention dans la gamme de production.
•
Un atelier à cheminements multiples (ou atelier job shop), ont également
des gammes de fabrication linéaires et fixées à l’avance, mais
contrairement aux problème flowshop, l’ordre d’utilisation des
ressources peut varier d’un travail à l’autre.
•
Les problèmes open shop, considèrent les organisations d’atelier où
l’ordre d’utilisation des ressources n’est pas fixé à l’avance.
6.4.1.4
Approches de résolution
Selon le type de problème d’ordonnancement à traiter, il convient de s’interroger
sur le type de méthode de résolution à employer. La méthode de résolution choisie
déterminera la simplicité d’implémentation, la complexité temporelle (ie : le
temps d’exécution) et la qualité des solutions fournies. La littérature propose
différentes typologies permettant de classifier les différentes méthodes de
résolutions (GOThA, 1993). On distingue classiquement les méthodes de
programmation linéaire, les méthodes par construction, les méthodes par
décomposition, les méthodes par voisinage, les méthodes évolutionnistes et les
méthodes issues de l’intelligence artificielle.
Chapitre 6
Les modèles classiques d’ordonnancement sur ressources parallèles supposent que
ces ressources soient identiques et qu’il soit par conséquent possible d’affecter
une tâche à n’importe laquelle d’entre elles. Ces problèmes se résolvent
classiquement par des méthodes de programmation linéaire (simplexe ou méthode
hongroise) pour optimiser le temps de cycle ou le coût (Glover, 1986 ; Gûrsel et
Czajkiewicz, 1993). Ces méthodes deviennent insuffisantes pour résoudre des
problèmes plus complexes considérant des ressources parallèles différentes et des
tâches ne pouvant être réalisées que par des ressources spéciales et/ou dédiées
(Whang et Xing, 2006 ; kellerer et Strusevich, 2004 ; Potts et Van Wassenhove,
1982). La complexité du problème considéré oriente en effet le choix de la
méthode de résolution. Pour les problèmes polynomiaux, il est courant d’utiliser
des méthodes exactes permettant de trouver des solutions optimales. Lorsque les
problèmes d’ordonnancement considérés ne sont pas polynomiaux (NP-difficile,
NP-difficile au sens fort…), on utilise plutôt des méthodes heuristiques ou méta
heuristiques. L’objectif n’est alors pas d’identifier forcément une solution
optimale mais une « bonne solution » ou « solution acceptable » ; le caractère
acceptable étant jugé bien souvent à partir de l’écart à une borne (inférieure ou
supérieure). Pour résoudre des problèmes sur ressources parallèles et différentes,
on citera les travaux de Whang et Xing (2006) qui utilisent des heuristiques et
méta-heuristique, les travaux de Hitoshi et Sannomiya (2001) basés sur des
algorithmes génétiques et enfin les travaux de Gyoung et Lee (1998) proposant
d’autres algorithmes évolutionnistes.
6.4.2 Problème d’ordonnancement avec ressources humaines
Pendant très longtemps, les industriels et scientifiques ont concentré leurs efforts
et actions sur l’optimisation des ressources matérielles comme l’attestent les
nombreuses études en génie industriel consacrées à l’amélioration des processus
sous l’angle de la productivité, la capabilité et la performance des machines
(Hermosillo, 2003). Les exigences en termes de performance industrielle étant
toujours plus fortes, la gestion du personnel comme ressource de production a pris
de plus en plus d’importance (Zûlch et Vollstedt, 2001). On distingue alors deux
grandes catégories de problématique de gestion quantitatives des ressources
humaines : la planification d’horaires de travail (planification des vacations ou
shift scheduling, positionnement des jours de repos ou Days-off scheduling et
planification des tours ou tour scheduling) et l’ordonnancement et l’affectation
d’OF (Ordre de Fabrication) aux opérateurs. C’est sur ce dernier point en
particulier que nous nous intéressons dans ce mémoire.
L’intervention simultanée des différentes familles de ressources
(machines/outils/opérateurs) est ainsi prise en compte dans les problématiques
d’ordonnancement comme le montrent les travaux de Billaut et al., (1995) et
Chapitre 6
Roubellat et al., (1998). On parle alors d’approches multi-ressources dont
l’objectif est de définir des listes d’opérateurs par machine et de les affecter en
fonction de leur qualification (Jia, 1998). Pour une même liste, les opérateurs sont
indifférenciables et la tâche est affectée à la ressource libre le plus tôt. On
constate l’analogie de cette approche avec l’analyse des « capabilités » utilisée
pour les machines et force est de constater que les performances des ressources
humaines sont encore utilisées a posteriori (après l’affectation tâche/machine) et
non a priori pour optimiser une affectation.
Se pose alors la question du statut accordé aux ressources humaines : doit-on
considérer les opérateurs seulement comme une modalité d’amélioration ou doiton au contraire attribuer une fonction principale et décisive aux ressources
humaines comme moteur de la performance d’entreprise ? Les points ressortant
des travaux actuels soutiennent la seconde alternative. La prise en compte des
personnes intervient en amont de l’ordonnancement (Grabot et Letouzey, 2000 ;
Franchini, 2000 ; Pichot et Baptiste, 2003), et les ressources ne sont plus
compactées en « pool de qualification ». Les opérateurs ne sont plus considérés
comme des ressources anonymes et interchangeables mais au contraire, on tient
compte de la spécificité de chaque ressource humaine dans la gestion de
l’ordonnancement d’atelier (Burns et Carter, 1985 ; Emmons, 1985). Cette gestion
individualisée des opérateurs se visualise par exemple par la prise en compte de
leur rendement ou productivité propre. Alors que la plupart des problèmes
d’ordonnancement classiques posaient l’hypothèse des temps de cycle fixes (ou
durées opératoires), de plus en plus d’auteurs montrent qu’ignorer l’opérateur
comme source de variation, entraîne des erreurs significatives au niveau de la
pertinence des solutions d’ordonnancement. Ainsi de nombreuses études
considèrent que le temps d’exécution d’une tâche dépend de la ressource qui
l’effectue et de son aptitude (Jansen et Mastrolilli, 2004). Certains travaux
considèrent les opérateurs groupés par niveau de productivité (Thompson et
Goodale, 2006), d’autres ont affiné cette approche en considérant des rendements
propres à chaque individu (Brusco et Johns, 1998 ; Easton et Rossin, 1991 ; Li et
al., 1991). Hunter et al., (1990) mettent en évidence que la durée opératoire est
certes liée aux caractéristiques de la ressource mais également au type et à la
complexité de la tâche réalisée. Le caractère évolutif de la productivité des
ressources humaines est évoqué puisque la durée des opérations peut évoluer en
liaison avec l’apprentissage des opérateurs qui répètent le même travail, mais
aussi avec la fatigue ou autres éléments plus difficilement modélisables (Baptiste
et al., 2005).
Plus précisément, la démarche d’affectation opérateurs/tâches est alors
considérablement complexifiée puisque, loin de considérer que les opérateurs ne
peuvent réaliser qu’un seul type de travail (Buffa et al., 1976), les ressources
Chapitre 6
deviennent multi-fonctionnelles et plusieurs qualifications pour une même
ressource sont considérées (Corominas et al., 2005). Lorsque la qualification est
propre à chaque personne et que pour une tâche donnée, l’efficacité ou l’aptitude
à la réaliser varie selon l’opérateur, la simple notion de qualification laisse place à
un concept plus complexe, et l’on parle alors de la compétence de la personne.
« La compétence dépasse largement la seule qualification de l’individu. Elle
englobe notamment l’expérience, l’implication de la personne… » (Hermosillo,
2003). Notons par ailleurs que pour l’ensemble de ces travaux cités, la méthode
approchée proposée est une méthode approchée, de part la complexité induite par
la considération des spécificités des ressources humaines.
6.5 Gestion des compétences et performance
Jusqu’au début des années 90, la performance des entreprises occidentales était
définie par l’optimisation du triptyque bien connu : coût, qualité et délai. Souvent
utilisés pour mesurer l’efficience d’une planification de machines, ces critères ou
indicateurs de performance se sont adaptés à la planification des opérateurs de
production. Les objectifs maintenant visés par la gestion des compétences en
production sont : (Grabot et Letouzey, 2000) :
•
La maximisation de la charge des opérateurs pour maximiser le taux
d’utilisation des ressources
•
La minimisation des heures supplémentaires pour minimiser le coût
d’exécution de la charge
•
Le maintien du savoir-faire individuel et collectif pour maximiser la
polyvalence et la flexibilité de « l’outil de production ».
•
La maximisation de l’efficience dans l’utilisation et l’affectation des
opérateurs pour maximiser la productivité.
Une gestion pertinence des compétences des ressources humaine ne se mesure pas
uniquement par des indicateurs industriels mais et d’autres mesures relatives aux
critères sociaux se sont ajoutées. On citera par exemple le modèle de Partouche
(1998) proposé en Figure 6.1 qui met en évidence l’aspect multicritère de la
planification des opérateurs vis à vis de la performance.
Chapitre 6
Figure 6.1 : Aspect multicritère de la planification des opérateurs
•
Le coût que l’on retrouve également sous l’appellation « productivité »
(Marty, 1991 ; Troussier, 1995) ou encore « indicateur économique »
(Vidal et al., 1999), apparaît sous la forme du coût de la main d’œuvre
directe nécessaire pour réaliser la charge de travail (ie : le nombre d’OF
à réaliser). Il est généralement calculé à partir d’un taux horaire moyen
ou tient compte plus précisément de l’ancienneté des personnes
employées, de leurs qualifications, de leur contrat de travail, des
moments de la journée pendant lesquels ces ressources travaillent etc…
(Franchini, 2000). Il peut également intégrer le coût du travail
réellement effectué et le coût de l’inactivité (Vidal et al., 1999).
•
Le taux de service ou qualité de service correspond à la mesure de
l’efficacité avec laquelle le système de production répond à la demande
des clients.
•
Les critères de satisfaction sociale que l’on trouve également sous
l’appellation « indicateurs modernistes » (Berrah, 1997) concernent la
satisfaction des employés vis à vis de leurs horaires et de leurs
conditions de travail.
D’autres variantes peuvent également être prises en considération, à savoir les
préférences des opérateurs (Abboud et al., 1998), leur motivation au travail, leur
fatigue ou encore leur état de santé (Tharmaphornphilas et Norman, 2004). Ce
point de vue « social » de la performance montre que la compétitivité est basée
sur la performance globale qui résulte d’un compromis entre les besoins des
entreprises et les attentes des salariés. L’objectif est donc de satisfaire à la fois des
objectifs de production et des objectifs sociaux (Franchini, 2000). Dans un
Chapitre 6
contexte où la demande est imprévisible et les produits variés, le maintien de la
polyvalence apparaît de plus en plus comme un critère important à prendre en
compte dans la gestion des ressources humaines. Dans la problématique
d’ordonnancement que se posent Corominas et al. (2005), une hypothèse liée à la
polyvalence du personnel est imposée : les ressources passent un temps équivalent
sur chacune des tâches qu’elles sont capables de réaliser pour préserver leur
polyvalence et entretenir leur entraînement. Une raison d’équité est également
invoquée puisque certains travaux requièrent des niveaux d’attention et de
responsabilité variable.
Dans ce chapitre, nous avons défini le concept de compétence en soulignant
notamment le type d’aptitude sur lequel une entreprise pouvait agir pour améliorer
sa performance : la compétence critique, difficilement imitable par la concurrence
et qui, gérée de manière pertinente et avisée pouvait générer une source de
compétitivité pour l’entreprise et avoir un impact fort sur la réussite d’une ou
plusieurs de ses activités. Parmi les différents domaines d’action où la gestion de
ces compétences critiques pouvait se révéler prometteuse, nous nous sommes plus
particulièrement intéressés à la prise en compte des compétences dans la
planification des opérations d’une entreprise. Nous avons alors cherché à
identifier le type d’indicateurs susceptibles d’être impactés par l’optimisation de
l’utilisation des compétences humaines en production. Des indicateurs industriels
mais également humains ont émergé de la synthèse bibliographique réalisée. A
partir de l’ensemble de ces éléments, notre objectif est de construire un modèle
permettant de modéliser la problématique liée à gestion des compétences et la
performance associée avant de proposer des méthodes de planification assurant un
compromis entre les différents critères de performance identifiés. La formalisation
de ce modèle d’évaluation de la performance s’appuyant sur la gestion des
compétences humaines est proposée dans le prochain chapitre.
Chapitre 7
7
Chapitre 7 : Modèle d’évaluation de la performance
et gestion des compétences en ordonnancement
Dans ce chapitre, nous présentons un modèle permettant à une entreprise d’évaluer et
d’améliorer sa performance grâce à une gestion avisée de ses ressources humaines et
plus particulièrement de leurs compétences. Le modèle proposé répond à une
problématique d’affectation des ressources humaines dans une organisation de type
ressources parallèles différentes. L’objectif consiste tout d’abord à proposer une
modélisation des compétences et de la performance impactée par la gestion de ces
compétences. Nous proposons ensuite des approches de planification permettant
d’améliorer le taux d’utilisation des ressources, de maintenir la flexibilité de production
et d’accroître la productivité d’une entreprise à partir de la gestion des compétences de
ses ressources.
Sur un marché fortement concurrencé, notamment par les pays à faible coût de
main d’œuvre, l’expertise métier et les compétences clef d’une entreprise
constituent bien souvent la base de sa compétitivité. Gérer et exploiter au mieux
ses compétences stratégiques apparaît alors comme l’un des principaux leviers sur
lequel une entreprise peut agir pour impacter significativement sa performance
(Hamel et Prahalad, 1994). Dans ce chapitre, nous nous focalisons sur la gestion
opérationnelle du savoir-faire des ressources humaines dans un atelier de
production et nous proposons un modèle permettant de caractériser et améliorer la
performance d’une entreprise sous l’angle de la gestion des compétences de ses
ressources.
Plus précisément, la problématique étudiée prend la forme d’un problème
d’ordonnancement sur ressources parallèles différentes et l’objectif est d’affecter
des Ordres de Fabrication (OF) à des opérateurs de production, en gérant aux
mieux leurs compétences. Le problème étudié s’apparente donc à une
problématique de bin-packing généralisé ou d’équilibrage des charges si l’on
considère que notre objectif est de répartir des OF sur des ressources de sorte à
optimiser un ou plusieurs critères combinés tout en ne dépassant pas certaines
limites1. Par rapport au problème classique d’équilibrage des charges, nous nous
supprimons certaines hypothèses simplificatrices telles que : les temps opératoires
Un problème de bin-packing, encore appelé problème du sac à dos, est un problème d’optimisation
combinatoire ; il modélise une situation analogue au remplissage d’un sac à dos, ne pouvant
supporter plus d’un certain poids avec tout ou partie d’un ensemble d’objet ayant chacun un poids et
une valeur. Les objets mis dans le sac à dos doivent maximiser la valeur totale sans dépasser le poids
maximum.
1
Chapitre 7
ne sont pas fixes mais dépendent de la ressource, toutes les ressources ne sont pas
capables de réaliser toutes les tâches, toutes les tâches ne peuvent être affectées à
toutes les ressources, le nombre de ressource n’est pas fixe etc (Kim et al., 1996 ;
Rekiek et al., 2000 ; Tonge, 1961). Par les critères de performance à optimiser,
nous nous rapprochons également de plusieurs travaux d’équilibrage de charge
visant à maximiser la productivité (Baybars, 1986), minimiser le coût de
production (Boukchin et Tzur, 2000 ; McMullen et Fraize, 1998), minimiser le
temps de cycle (McMullen et Fraize, 1998), maximiser la charge des ressources
(Minzu et Henrioud, 1997). La minimisation du nombre de postes ou d’opérations
déplacées (Boutevin et Norre, 2002), la minimisation du makespan (Coffman et
al., 1978) ont également fait l’objet de plusieurs travaux dans la littérature mais
ne seront pas considérés dans notre étude.
D’une manière générale, le modèle proposé est susceptible d’intéresser les
entreprises concernées par la gestion de main d’œuvre à forte valeur ajoutée
réalisant des tâches d’une grande diversité. Nous identifions ainsi les secteurs tels
que l’industrie alimentaire haut de gamme, la maroquinerie de luxe, l’industrie du
textile ou de l’horlogerie mais aussi les secteurs du service tels que la restauration
haut de gamme, le milieu hospitalier ou les métiers liés au service informatique.
Les travaux présentés ici sont basés sur le cas d’une entreprise manufacturière
évoluant dans le secteur de l’ameublement haut de gamme mais ils peuvent être
appliqués à l’ensemble des secteurs d’activités cités ci-dessus, moyennant
quelques adaptations propres à chaque domaine.
7.1 Modélisation de la gestion des compétences en
ordonnancement
7.1.1 Modélisation de la compétence
Dans nos travaux, nous proposons un modèle permettant de caractériser les
ressources humaines ainsi que la charge de travail (OF) qui leur sera affectée en
tenant compte de la compétence des premiers et des caractéristiques des seconds.
7.1.1.1
Modélisation des ressources
Dans le modèle proposé, les ressources sont caractérisées par un certain nombre
d’attributs :
•
Une couverture de compétence
•
Une productivité pour chaque type d’opération
•
Une qualité d’exécution pour chaque type d’opération
•
Un régime de paie
Chapitre 7
•
Un taux horaire
•
Un temps de présence
Un opérateur de production j j ∈ 1,.., M est formé sur une partie de l’ensemble des
types d’opérations k, k ∈ 1,.., L pouvant composer la charge de travail ( λ kj =1 si
l’opérateur j est formé sur le type d’opération k, 0 sinon). Pour chaque type
d’opération k réalisable par cet opérateur, un rendement η jk lui est associé. Ce
rendement est calculé à partir de sa propre productivité sur le type d’opération k
considéré et d’un temps standard, considéré comme une référence (temps issu
d’un chronométrage par exemple). Un rendement est un réel compris entre 0 et 2 ;
1.5 signifiant par exemple que l’opérateur a un rendement de 150% et qu’il
réalisera une tâche de durée initiale de 1h en 40 minutes. Pour chaque type
d’opération k, un opérateur j a également une certaine qualité d’exécution µ jk ,
calculée à partir de son taux de non-conformité. Cette qualité d’exécution est un
réel résultant d’un taux de non-conformité par modèle et par opérateur. Un
opérateur j est soumis à un type de régime de paie : à l’heure ou aux pièces ( θj =1
si l’opérateur j est aux pièces, 0 sinon). Etre « à l’heure » signifie avoir une
rémunération fixe et indépendante de l’activité réalisée par l’opérateur. Etre « aux
pièces » signifie avoir une rémunération variable, dépendant directement de la
production de l’opérateur. Les objectifs et intérêts des personnes diffèrent donc
selon le type de paie et il sera important de prendre en compte ce paramètre dans
la distribution et l’organisation du travail notamment. Enfin, à un opérateur j
correspondent un taux horaire spécifique ϑ j exprimé en euro/heure et un temps
de présence Disp j, exprimé en heures.
7.1.1.2
Modélisation des OF
Dans le modèle proposé les OF à affecter aux ressources sont caractérisés par un
ensemble d’attributs :
•
Un type d’opération
•
Un ensemble d’option
•
Un temps d’exécution standard
•
Une pénibilité d’exécution
•
Un gain financier
•
Une date de début au plus tôt
•
Une date de fin au plus tard
A un OF i i ∈ 1,.., N , correspond un type d’opération k ( ϕ ik = 1 si l’OF i correspond
au au type d’opération k, 0 sinon) et une option r r ∈ {1..T } . Le couplage type
d’opération/option détermine un temps d’exécution standard Tstand i (issue des
Chapitre 7
chronométrages) mais son temps réel d’exécution Tij dépendra directement du
rendement de l’opérateur j sur le type d’opération k correspondant à l’OF i. Tij est
défini par la formule Tij = η jk * ϕ ik * Tstand i et est donc directement lié à la ressource
j qui l’exécute. Chaque OF doit être réalisé à l’intérieur d’une fenêtre de temps
bornée par une date de début E i au plus tôt et une date de fin au plus tard d i .
Selon l’option r associée à l’OF i, réaliser l’opération peut représenter une
difficulté variable pour l’opérateur. L’option choisie va donc directement
impacter la pénibilité d ‘exécution d’un OF i. A partir d’une grille de pénibilité
nous associons ainsi à chaque type d’opération k un certain nombre de point de
pénibilité Pe kr dépendant de l’option (entre 0 et 5). Nous distinguons également
trois grandes catégories dans lesquelles se répartissent les types d’opération k .
Nous distinguons tout d’abord les opérations « nouvelles » ( Γ k ), sur lesquelles
les opérateurs ne sont formés que depuis peu et sur lesquelles ils n’ont que peu
d’expérience. Il est nécessaire de favoriser l’entraînement de l’ensemble des
personnes formées, quelle que soit la qualité et le rendement de leur prestation,
qui n’est pas encore révélateur de leur compétence réelle sur ce type d’opération.
Nous distinguons également les opérations apparaissant rarement ( Π k ) ou très
rarement ( Ψ k ) dans la charge de travail. Leur fréquence d’apparition dans la
charge de travail ne suffirait pas à entretenir les savoir-faire de l’ensemble des
personnes formées. Il est alors nécessaire de réduire l’affectation de tout ou partie
des OF i correspondants à ce type d’opération k à un sous-ensemble d’opérateur
clef Λ jk . Enfin, une commande client peut être composée de plusieurs
opérations. Une association ω in commande/OF existe donc lorsque plusieurs OF i
sont associés à une commande n.
L’ensemble des données liées aux opérateurs, aux OF ou au type d’opération est
présenté sous forme d’un diagramme de classe (Figure 7.1)
Chapitre 7
Figure 7.1. Modèle de classes
7.1.2 Modélisation de la performance
Dans le modèle proposé, nous distinguons six critères de performance impactés
par la gestion des compétences des ressources humaines. Selon la stratégie,
l’objectif poursuivi (mono-critère ou multicritères), ces critères de performance
seront à optimiser (fonction objectif) ou à évaluer ou simplement contrôler. Pour
chacun d’eux, nous présentons la modélisation correspondante ainsi que la
fonction objectif appropriée.
•
Le temps d’exécution de la charge
T tot
[1]
•
Le coût d’exécution de la charge
C tot
[2]
•
Le taux d’occupation de l’opérateur j
Tx j
[3]
•
Le mix-modèle de la charge attribuée à Mix j
l’opérateur j
[4]
•
La pénibilité affectée à l’opérateur j
Pen j
[5]
•
La qualité de réalisation de la charge
Q tot
[6]
Chapitre 7
•
Le critère 1 s’écrit sous la forme :
T tot =
i=N j=M
∑ ∑ Tij * xij
i =1 J =1
Le temps d’exécution de la charge dépend directement de l’ordonnancement. Il
est égal à la somme des temps d’exécution de chacun des OF i réalisés par les
opérateurs j. Pour évaluer la performance de l’affectation, nous calculerons PROD
permettant de comparer T tot au temps standard de la charge affectée. Le temps
d’exécution de la charge n’étant pas connu avant l’affectation, il est possible que
certains OF ne soient pas affectés dans la période de temps considérée. Il est donc
indispensable de ne tenir compte que de la charge réellement affectée pour
calculer le niveau de productivité atteint. La modélisation de l’optimisation de ce
critère s’écrit (fonction objectif) : Maximiser (PROD)
j=M i= N
∑ ∑ Tstandi * xij
j =1 i =1
PROD =
•
T tot
Le critère 2 s’écrit sous la forme :
j=M
j=M
j =1
j =1
C tot = ∑ Disp j * ϑ j* ( 1-θ j ) + ∑ ϑ j* T stand i * x ij * θ
j
Le premier membre de l’expression correspond au coût des personnes à l’heure
(taux horaire * temps de présence) et le deuxième membre au coût des personnes
aux pièces (qui sont rémunérés selon leur production). Le coût de revient d’un OF
attribué à une personne aux pièces correspond au produit du temps standard de
l’OF par le taux horaire de la personne considérée. La modélisation de
l’optimisation de ce critère s’écrit (fonction objectif) : Minimiser ( C tot )
•
Le critère 3, pour un opérateur j, s’écrit sous la forme :
i= N
Txj =
∑T
ij *
x ij
i =1
;
∀j ∈ [1..M ]
Dispj
Alors que certains opérateurs peuvent être plus rapides et plus polyvalents que
d’autres, il est important de partager équitablement la charge entre les ressources
de production afin d’éviter de surcharger certains et d’en sous-charger d’autres.
L’objectif est donc de minimiser l’écart entre l’opérateur le plus chargé et
l’opérateur le moins chargé.
Chapitre 7
Soit TX = max j (Txj ) − min j (Txj ) .
L’optimisation du critère TX s’écrit sous la forme : Minimiser (Tx).
•
Mixj
k =L i=N
= min
( ∑ ∑ xij * ϕ ik ; 1) ; ∀j ∈ [1..M ]
k =1 i =1
L’indicateur Mix j veille à ce que la charge de travail affectée à chaque opérateur
soit variée en termes de type d’opération k à réaliser. Ce critère rentre en
contradiction avec un objectif de productivité puisqu’il anéantit le gain de temps
lié à l’effet de série. Néanmoins, c’est un élément essentiel pour une entreprise
évoluant dans un contexte où le marché est imprévisible, la diversité des tâches
importante et les tailles de séries réduites. Le maintien de la polyvalence est
d’autant plus important pour une entreprise fonctionnant « à la commande » par
opposition à une production de masse. Pour pouvoir adapter les ressources au
carnet de commandes différent chaque jour, l’entreprise doit avoir une main
d’œuvre polyvalente sur les différents types d’activité à réaliser. Il est donc
important que les opérateurs puissent entretenir régulièrement leur savoir-faire sur
l’ensemble des opérations pour lesquels ils ont été formés. L’indicateur Mix j est
destiné à évaluer la variété de la charge affectée à chaque opérateur et la méthode
de résolution devra le maximiser de manière à éviter une trop grande
spécialisation des opérateurs de production.
j=M
Soit MIX =
∑ Mixj
j =1
M
L’optimisation du critère MIX s’écrit sous la forme : Maximiser (MIX)
•
Penj
i = N k = L r =T
∑ ∑ ∑ Pe kr * x ij * ϕ ik * Ω ir
i =1 k =1 r =1
∀j ∈ [1..M ]
Nous évaluons la pénibilité Pen j de la charge attribuée à chaque ressource j, en
fonction des points de pénibilité Pe kr associés à chacun des OF i qui lui sont
Chapitre 7
affectés. L’objectif est donc de distribuer le travail aux opérateurs de manière
équitable, sur le plan de la pénibilité, c’est à dire de minimiser l’écart entre
l’opérateur ayant la charge la plus pénible et celui ayant la charge la moins
pénible. Le critère de performance Pen j, à évaluer ou optimiser selon le cas. La
modélisation de l’optimisation de ce critère s’écrit sous la forme :
Minimiser (max j ( Penj ) - min j (Penj )) .
•
Le critère 6 s’écrit sous la forme
Q tot
i=N j=M K =L
∑ ∑ ∑µ
i =1 j =1 k =1
jk * x ij * ϕ ik
Chaque opérateur ayant une qualité d’exécution déterminée pour chacun des types
d’opération qu’il sait réaliser, la qualité de réalisation de la charge totale Q tot est
directement dépendante de l’affectation réalisée. La modélisation de
l’optimisation de ce critère s’écrit (fonction objectif) : Maximiser (Q tot).
7.1.3 Modélisation mathématique
Nous avons proposé une modélisation de la compétence et des critères de
performance impactés par ces compétences. Après une synthèse de l’ensemble des
indices, données et paramètres utilisés pour cette modélisation, nous introduisons
les contraintes qui seront considérées dans le problème d’ordonnancement1.
7.1.3.1
Indices
Dans la formulation du modèle mathématique, nous utilisons les indices suivants :
i :
Indice d’identification d’un OF
i ∈ {1..N }
n : Indice d’identification d’une commande client
n ∈ {1..V }
j : Indice d’identification d’un opérateur
j ∈ {1..M }
k : Indice d’identification d’un type d’opération
k ∈ {1..L}
r : Indice d’identification d’une option
r ∈ {1..T }
l :
l ∈ {1..N }
7.1.3.2
Indice de position d’un OF dans la charge d’un opérateur
Données et paramètres
Le modèle nécessite les données et paramètres suivants :
Le lecteur pourra retrouver l’ensemble des paramètres, données, indices, contraintes et indicateurs
de performance présents dans le modèle mathématique, en Annexe D.
1
Chapitre 7
Disp j
: Temps de disponibilité de l’opérateur j dans l’atelier (en heures)
η
jk
:
µ
jk
: Qualité d’exécution de l’opérateur j pour le type d’opération k
Rendement de l’opérateur j pour le type d’opération k (réel
compris entre 0 et 2)
ϑj
: Taux horaire de l’opérateur j (euros/heure)
Tstand i
: Temps standard de l’OF i (en minute)
Qstand k
: Qualité standard du type d’opération k
Ei
: Date de début au plus tôt de l’OF i
di
: Date de fin au plus tard de l’OF i
ω in
: Matrice de correspondance des OF i à la commande n
ϕ ik
ω in = 1
Si l’OF i appartient à la commande n
ω in = 0
Sinon
: Matrice de correspondance des OF i au type d’opération k
ϕ ik = 1 Si l’OF i correspond au type d’opération k
ϕ ik = 0 Sinon
Tij
: Temps de réalisation de l’OF i correspondant à une opération de
type k par un opérateur j
Tij = η jk * ϕ ik * Tstand i
θj
: Régime de paie de l’opérateur j
θ
j =1
θ
λ kj
j = 0
Si l’opérateur est aux pièces.
Sinon (l’opérateur est à l’heure)
: Matrice de compétence de l’opérateur j sur le type d’opération k
λ kj = 1 Si l’opérateur est formé
λ kj = 0 Sinon
Γk
: Vecteur de cycle de vie d’une opération k
Γk =1
Si le type d’opération k correspond à une nouvelle
opération
Γk
Ψk
= 0
Sinon
: Vecteur de fréquence d’apparition d’une opération k
Ψk
=1
Si le type d’opération k correspond à une opération très
Chapitre 7
rare
Ψk
Πk
Λ
Sinon
= 0
Πk
=1
Si le type d’opération k correspond à une opération rare
Πk
= 0
Sinon
: Matrice de correspondance des opérateurs j aux types d’opération k
jk
Λ jk = 1
Si l’opérateur j est une ressource clef pour le type
d’opération k
Λ
Pe kr
jk = 0
Sinon
: Pénibilité correspondant au type d’opération k et à la matière r
Matrice de correspondance des OF i à la matière r
Ω ir
:
7.1.3.3
Ω ir
=1
Si l’OF i correspond à la matière r
Ω ir
= 0
Sinon
Variables de décision
La résolution du modèle mathématique permet de fixer les valeurs des variables
de décision suivantes :
x ij
: Affectation de l’OF i à l’opérateur j
x ij
=1
Si l’OF i est affecté à l’opérateur j
x ij
= 0
Sinon
Uilj : Positionnement de l’OF i à la place l dans la charge attribuée à
l’opérateur j.
Uilj = 1 Si l’OF i est en position l dans la
charge attribuée à l’opérateur j.
Uilj
= 0
Sinon
Dlj : Date de début d’exécution de l’OF en position l de la charge affectée à
l’opérateur j.
L’objectif est de trouver une solution d’affectation x ij des OF i aux opérateurs j et
un séquencement Uilj de chaque OF i à la place l dans la charge attribuée à
l’opérateur j et une date de début d’exécution Dlj de l’OF i en position l de la
charge affectée à l’opérateur j. Pour modéliser le séquencement, nous avons choisi
une formulation classique utilisant des variables binaires de position ( Uilj ) plutôt
qu’un modèle plus complexe utilisant des variables temporelles. Ce séquencement
Chapitre 7
s’effectue après l’affectation des OF aux opérateurs et permet de déduire les dates
de début d’exécution de chacun des OF ( Dlj ).
7.1.3.4
Contraintes
Nous considérons un certain nombre de contraintes d’affectation notées de [7] à
[18].
j =M
∑x
ij
≤ 1 ; ∀i ∈ [1..N ]
[7]
j =1
x ij ≤ ϕ ik * λ kj ; ∀i ∈ [1..N ] ; ∀j ∈ [1..M ] ; ∀k ∈ [1..L]
[8]
i=N
0 ≤ ∑ xij ≤ N ; ∀j ∈ [1..M ]
[9]
i =1
i= N
∑T
ij
* xij ≤ Disp j ; ∀j ∈ [1..M ]
[10]
i =1
i= N
i= N
i =1
i =1
∑ x ij * ω ip = ∑ ω ip ; ∀p ∈ [1..V ] ; ∀j ∈ [1..M ]
i=N
i=N
∑
i =1
( x ij * ϕ ik * Γ k ) ≤
∑
ϕ ik
∑
λ kj
i =1
j=M
j =1
i= N j=M
∑ ∑ ( x ij * ϕ
i =1 j =1
+ 1 ; ∀j ∈ [1..M ] ; ∀k ∈ [1..L]
∑
i =1
* Ψ k ) = ∑ ∑ ( x ij * ϕ ik * Ψ k * Λ jk ) ; ∀k ∈ [1..L]
i =1 j =1
( x ij * ϕ ik * Λ jk * Ψ k ) ≤
∑
j=M
∑
j =1
i =1
∑ ∑
i =1 j =1
( x ij * ϕ ik * Λ jk * Π k ) ≤
ϕ ik
(λ kj * Λ jk )
i=N
i= N j=M
∑
i =1
ϕ ik
2
∑ ∑
i =1 j =1
+ 1; ∀k ∈ [1..L]
+ 1 ; ∀k ∈ [1..L]
i=N
i= N j=M
[12]
i=N j=M
ik
i=N
i=N
[11]
( x ij * ϕ ik * (1 - Λ jk ) * Π k * λ kj ) ≤
∑
i =1
ϕ ik
2
+ 1; ∀k ∈ [1..L]
[13]
[14]
[15]
[16]
Chapitre 7
i= N
∑
i =1
[ϑj * Tstand i * x ij * θ j]
Disp
≥ ϑj * θ j ; ∀j ∈ [1..M ]
[17]
j
x ij∈ {0;1}; ∀j ∈ [1..M ] ; ∀i ∈ [1..N ]
[18]
Les OF ne sont pas préemptifs et chaque OF i ne doit être affecté qu’à un
opérateur j au maximum [7]1. Cet opérateur j doit être capable de réaliser le type
d’opération k correspondant à l’OF i [8]. Un opérateur j peut réaliser entre 0 et N
OF pendant la période considérée [9], sachant que la charge totale affectée ne doit
pas excéder son temps de présence dans l’atelier [10]. Une contrainte
supplémentaire doit être ajoutée au modèle pour que l’ensemble des OF i
appartenant à une même commande client n soit réalisé par un même opérateur j
[11]. Cette contrainte assure un confort esthétique visuel pour que l’ensemble de
la commande client soit réalisé par la même « main ». L’ensemble des OF d’une
commande client sera donc complètement affecté sur la période considérée ou
alors aucun des OF ne la commande de sera affecté. Par ailleurs, les OF
correspondant à des nouvelles opérations doivent être équitablement répartis entre
l’ensemble des opérateurs formés [12]. Pour chacune des opérations très rares,
l’ensemble des OF doit être affecté exclusivement aux opérateurs identifiés
comme clef sur ce type d’opération [13] et sont répartis équitablement entre ces
opérateurs clef [14]. Pour chacune des opération rares, la moitié des OF a été
affectée aux opérateurs clef [15] et cette moitié a été équitablement répartie entre
eux [16]. Pour chacun des opérateurs aux pièces, la charge qui leur est affectée ne
doit pas les faire descendre en dessous de leur taux horaire [17]. La variable
d’affectation x ij est une variable binaire [18].
La résolution du problème de séquencement correspond à la satisfaction des
contraintes notées de [19] à [25].
l=Nj=M
∑ ∑
l =1 j =1
i=N
∑
i =1
Uilj ≤ 1 ; ∀i ∈ [1..N ]
Uilj ≤ 1 ; ∀l ∈ [1..N ] ; ∀j ∈ [1..M ]
[19]
[20]
1 Certains OF i ne pourront pas être affectés dans la fenêtre de disponibilité des opérateurs, puisque le
temps de réalisation de la charge dépend de l’affectation et n’est donc pas connu en entrée du
problème.
Chapitre 7
Dlj + ∑ [Tij * Uilj ] ≤ Dl + 1 ; ∀l ∈ [1..N − 1] ; ∀j ∈ [1..M ]
i= N
i =1
Dlj + ∑ (Tij * Uilj ) ≤ ∑ (di * Uilj ) ; ∀l ∈ [1..N ] ; ∀j ∈ [1..M ]
i= N
i=N
i =1
i =1
[21]
[22]
Dlj − ∑ [ E i * Uilj ] ≥ 0 ; ∀l ∈ [1..N ] ; ∀j ∈ [1..M ]
i=N
i =1
[23]
Dlj ≥ 0; ∀l ∈ [1..N ]; ∀j ∈ [1..M ]
[24]
Uilj∈ {0;1}; ∀i ∈ [1..N ]; ∀j ∈ [1..M ]; ∀l ∈ [1..N ]
[25]
Chaque OF i ne peut pas avoir plus d’une position [19] et chaque position pour
chaque opérateur j ne peut être occupée que par un seul OF [20]. Remarquons
qu’il est possible qu’un OF n’ait pas de position, dans le cas où, par exemple, il
n’a pas pu être affecté à un opérateur (d’où la non égalité à 1 dans l’équation
[19]). Un OF en position l+1 pour l’opérateur j ne peut commencer son exécution
qu’après la fin de l’exécution de l’OF i en position l pour le même opérateur [21].
l’OF en position l dans la charge de l’opérateur j est réalisé avant sa date de fin au
plus tard [22] mais son exécution ne démarrera pas avant sa date de début au plus
tôt [23]. La variable Dlj est une variable positive [24] et la variable de position
Uilj est une variable binaire [25].
7.2 Méthodes de résolution multicritères
Le modèle mathématique que nous venons de présenter, a la particularité de
considérer la gestion des ressources humaines et de leurs compétences sous deux
angles d’approches complémentaires, avec un point de vue industriel mais aussi
humain. La formalisation des différents indicateurs de performance (section 7.2.2)
montre en effet qu’une gestion pertinente du patrimoine humain d’une entreprise
ne se limite pas à une évaluation purement économique ou industrielle. Au
contraire, la considération de critères spécifiquement liés à la nature des
ressources garantit une cohérence et un alignement entre une stratégie, basée sur
la valeur ajoutée de sa main d’œuvre, et des actions de management ou de suivi de
ces même ressources. Ainsi, la performance d’une entreprise, loin d’être monocritère, doit maintenant satisfaire des objectifs multiples, et la pertinence des
méthodes d’ordonnancement s’évaluera par leur capacité à trouver un compromis
entre des critères de performance bien souvent contradictoires.
Chapitre 7
Dans la suite de ce mémoire, nous considérons principalement trois indicateurs de
performance : la productivité PROD [1], le taux d’utilisation TX [3] et la variété
de la charge MIX [4], définis et formalisés en section 7.2.2. Notre objectif est
alors de proposer un éventail de méthodes exploratoires permettant de trouver des
solutions d’affectation d’un ensemble d’OF i à des opérateurs j, soumis à un sous
ensemble des contraintes modélisées en section 7.2.3.4 [de 7 à 18] et satisfaisant
un objectif multicritère. Nous attirons l’attention du lecteur sur le sens que nous
donnons au terme multicritère. Dans cette thèse, une méthode d’affectation sera
considérée comme multicritère si elle cherche à optimiser plusieurs critères mais
plus particulièrement si elle identifie et se concentre sur un critère principal, tout
en tenant compte des autres critères, considérés alors comme secondaires. Le but
est alors d’optimiser au mieux le critère principal tout minimisant les dégradations
potentielles sur les critères secondaires.
Nous proposons ainsi trois méthodes d’affectation multicritères positionnant tour
à tour PROD, TX et MIX en critère principal et secondaire. Nous nommons ainsi
« A » et « B » deux approches heuristiques multicritères et « H », une approche
hybride croisant des techniques exactes et approchées. Nous proposons également
une approche de résolution monocritère « C » pour les critères PROD, TX et
MIX, destinée d’une part à identifier des bornes vis à vis du problème
d’affectation considéré et d’autre part à caractériser et quantifier les conséquences
entraînées par une résolution monocritère sur les autres indicateurs. Dans le
Tableau 7.1, chaque méthode est positionnée vis à vis de PROD, TX et MIX.
Tableau 7.1 : Approches de résolution et critères de performance
Selon la stratégie de l’entreprise et le contexte dans lequel elle se trouve, les
priorités varient, ce qui peut se caractériser par des changements au niveau du
type de performance recherchée :
•
On peut imaginer par exemple que lorsque l’entreprise accuse un certain
retard dans sa production, son objectif est de rattraper ce retard en
Chapitre 7
maximisant sa productivité d’exécution (le critère PROD est alors placé
en critère principal).
7.2.1
•
En période plus stable, l’entreprise peut choisir de renforcer la flexibilité
de sa main d’oeuvre, en favorisant le maintien de sa polyvalence (le
critère MIX sera alors placé en critère principal).
•
Pour s’assurer de taux d’utilisation homogène entre les ressources,
l’entreprise peut vouloir veiller à ce que toutes soient utilisées
équitablement (le critère TX sera alors placé en critère principal).
Identification des bornes pour les critères de performance
A partir du modèle mathématique présenté en section 7.2, nous proposons une
première approche de résolution monocritère C, pour chaque critère de
performance PROD, TX et MIX. La résolution des programmes linéaires pour
chacun des critères pris individuellement permettra d’obtenir la solution optimale
ou d’évaluer une borne en fonction du temps de calcul nécessaire. Notons en effet
que les problèmes d’affectation étant NP-difficile au sens fort1, les temps de
calcul sont importants et l’obtention d’une solution optimale ne sera pas toujours
possible.
Identifier une borne (supérieure ou inférieure selon le critère) ou trouver une
solution optimale sera nécessaire notamment pour évaluer la qualité des solutions
obtenues à partir des approches de résolution multicritères. Chacun des
indicateurs PROD, TX et MIX sont donc tour à tour placés en fonction objectif et
nous évaluerons simplement les résultats obtenus au niveau de l’ensemble des
autres indicateurs de performance. Le Tableau 7.2 synthétise l’ensemble des
programmes mathématiques C1 C2 et C3 réalisés sur l’approche de résolution
monocritère.
Fonction objectif
Critères évalués
C1 :Maximisation de la
productivité
Coût d’exécution de la charge ( C tot )
Maximise ( PROD )
Taux d’utilisation des opérateurs ( Txj ) et
équilibre des taux d’utilisation (TX)
Variété de la charge attribuée aux opérateurs
(Mix j) et (MIX)
Nous nous basons sur une démonstration de 3-Partition pour prouver la complexité des problèmes
considérés. La preuve est reportée en Annexe E.
1
Chapitre 7
Fonction objectif
Critères évalués
C2 : Maximisation de l’équité
entre les taux d’utilisation des
opérateurs
Temps d’exécution de la charge ( T tot ) et
productivité ( PROD )
Maximise (TX)
Variété de la charge attribuée aux opérateurs
(Mix j) et (MIX)
C3 : Maximisation de la
variété de la charge de travail
affectée aux opérateurs
Maximise (MIX)
Temps d’exécution de la charge ( T tot ) et
productivité ( PROD )
Taux d’utilisation des opérateurs ( Txj ) et
équilibre des taux d’utilisation (TX)
Tableau 7.2 : Approches de résolution monocritères
7.2.2
Approches heuristiques multicritères
L’objectif des approches heuristiques multicritères est de trouver des solutions
d’affectation plus satisfaisantes sur l’ensemble des critères de performance tout en
réduisant les temps de calculs. Dans cette partie, nous présentons donc deux
principales heuristiques multicritères (A et B) qui se déclinent en deux variantes
A1, A2, B1, et B2.
7.2.2.1
Heuristique A
L’idée principale de l’heuristique A se base sur le centrage-réduction des
rendements de chaque opérateur sur chaque type d’opération. Cette opération
permet de standardiser ces valeurs pour faciliter et fiabiliser la comparaison entre
les compétences des ressources. Plus précisément, le centrage réduit pour chacun
des types d’opération k, la moyenne des rendements des opérateurs à zéro et
l’opération de réduction replace pour chaque type d’opération, l’écart type à 1.
Les types d’opération k ayant la même moyenne et écart-type, la comparaison des
performances des opérateurs gagne en pertinence. Nous notons ηcr _ jk le
rendement centré-réduit de l’opérateur j sur le type d’opération k. Le calcul de
ηcr _ jk s’obtient par la formule [26].
j=M
ηcr _ jk
=
η
jk
−m
s
avec
m=
∑η
j=M
jk
j =1
M
et
s=
∑ (η
jk
− m) 2
j =1
M −1
[26]
Chapitre 7
L’objectif est de souligner pour chaque opérateur j les types d’opération sur
lesquels il se distingue le plus, en considérant ses propres compétences mais aussi
celles des autres. C’est donc en considérant le profil de compétence global de
l’atelier que la décision d’affecter un OF à un opérateur est faite. Pour chaque
opérateur, les rendements centrés-réduits sont classés par ordre décroissant, ce qui
hiérarchise les types d’opération à lui affecter en priorité.
Le principe de construction de l’heuristique A positionne PROD comme le critère
principal et MIX et TX comme les critères secondaires. Nous proposons deux
variations de A, A1 et A2 qui ne diffèrent que par leur point d’entrée, mais cette
modification suffit à observer une variation au niveau des résultats obtenus sur les
différents indicateurs.
7.2.2.1.1
Heuristique A1
Basé sur le principe générique de l’heuristique A, le point d’entrée de A1
concerne les OF à affecter. Les OF sont classés par ordre décroissant de leurs
temps d’exécution standard de manière à affecter les OF les plus longs en premier
(et donc favoriser un taux de couverture maximale). Pour chaque OF, il s’agit
d’identifier l’opérateur disponible j le plus « intéressant », c’est à dire celui, dont
le type d’opération k correspondant à l’OF i se situe au plus petit rang d’après la
liste des rendements centrés réduits classés par ordre décroissant.
Le principe de fonctionnement de l’heuristique A1 est proposée en Figure 7.2. et
l’algorithme est reporté en annexe F
Chapitre 7
Figure 7.2 : Principe de fonctionnement de l’heuristique A1
7.2.2.1.2
Heuristique A2
Le point d’entrée du raisonnement A2, au lieu d’être les OF est cette fois ci les
opérateurs. A chaque opérateur est affecté l’OF qu’il est le plus intéressant de lui
faire réaliser (toujours d’après la liste des rendements centrés réduits classés par
ordre décroissant). Le critère principal reste la productivité PROD, mais la
différence entre A2 et A1 est que cette dernière a pour objectif d’améliorer
Chapitre 7
l’équilibre entre les taux d’occupation des ressources mais aussi de leur assurer un
meilleur mix-modèle dans la charge affectée. L’algorithme de A2 est reporté en
Annexe F.
7.2.2.2
Heuristique B
L’idée principale de cette approche heuristique est d’affecter les OF les plus
« critiques » aux personnes les plus « critiques ». Un OF est dit « critique » si peu
d’opérateurs sont formés sur le type d’opération k correspondant. Une personne
est qualifiée de « critique » si elle est peu polyvalente. Il s’agit donc d’une
ressource pour qui la contrainte d’affectation est forte puisque peu d’OF pourront
lui être affectés, en raison de sa spécialisation.
Alors que l’heuristique A plaçait en critère principal un indicateur de type
industriel, l’heuristique B, favorise d’avantage les indicateurs humains. Nous
proposons deux variations de B, B1 et B2 plaçant respectivement en critère
principal les indicateurs MIX et TX.
7.2.2.2.1
Heuristique B1
Le principe de l’heuristique B consiste donc à classer à partir du profil de
compétence de l’atelier, les types d’opération k dans l’ordre décroissant de
criticité. Ce classement permettra ensuite de classer les OF i à affecter, selon
l’ordre défini. Chaque OF i (du plus critique au moins critique) est alors affecté à
la personne la plus critique parmi celles sachant réaliser le type d’opération k
correspondant avec un bon rendement (supérieur à la productivité moyenne sur le
type d’opération correspondant). Le principe de fonctionnement de l’heuristique
B1 est proposé en figure 7.2. et l’algorithme de B1 est reporté en annexe F.
7.2.2.2.2
Heuristique B2
L’heuristique B2 est une variante par rapport au principe de l’heuristique B1. Au
lieu de classer les OF par ordre de criticité décroissante et de les affecter aux
opérateurs, le principe est inversé. Les opérateurs sont classés par ordre de
criticité décroissante. A partir de cette liste, nous affectons à chaque opérateur les
OF les plus critiques qu’ils sont capables de réaliser avec un bon rendement. Cette
variante a pour objectif d’équilibrer encore d’avantage les taux d’occupation des
ressources même si le critère secondaire MIX est un peu plus dégradé qu’avec
l’approche B1. L’algorithme complet de B2 est reporté en annexe F.
Chapitre 7
Chapitre 7
Figure 7.2 Principe de fonctionnement de l’heuristique B1
7.2.3
Approche hybride multicritère
Tout comme les méthodes heuristiques A et B, nous proposons ici une méthode
multicritère mais cette fois-ci hybride, couplant un raisonnement heuristique et
une approche exacte. L’objectif est de tirer profit des avantages de chacune des
deux méthodes précédentes, en termes de temps de calcul pour le raisonnement
heuristique et en termes de performance (sur le critère principal), pour la
démarche monocritère. Par l’insertion de la notion de seuil d’admissibilité pour
les critères secondaires, cette démarche hybride, paramétrable en termes de critère
principal, interdit une trop forte dégradation des critères secondaires. Le principe
de couplage heuristique/optimisation exacte est schématisé dans la Figure 7.3.
Chapitre 7
Figure 7.3 : Principe de fonctionnement de la méthode hybride
7.2.3.1
Détail de la méthode
L’approche hybride H se décompose en plusieurs étapes successives basées sur
des techniques de résolution exactes (étape 1 et 4) ou approchées (étapes 2 et 3).
La première étape est une étape de test et d’analyse tandis que les étapes 2, 3 et 4
sont des étapes d’affectation des OF aux opérateurs. Nous pouvons détailler plus
Chapitre 7
précisément chacune des 4 étapes composant l’approche hybride de la manière
suivante :
Etape 1 : Après avoir choisi le critère de performance principal à optimiser, une
approche exacte et monocritère est utilisée pour obtenir une première affectation
de la charge D. Un test (heuristique) est alors réalisé sur cette affectation pour
identifier le ou les seuils d’admissibilité1 qui ne serai(en)t pas atteint(s) sur les
critères secondaires. En fonction des dégradations identifiées, une ou plusieurs
heuristiques seront utilisées en étape 3 pour assurer l’atteinte des seuils
d’admissibilité. Ces heuristiques sont choisies parmi les heuristiques présentées
en section 7.3.2. Pour chaque critère de performance, nous avons identifié
l’heuristique la plus adaptée, c’est à dire celle donnant les meilleurs résultats pour
ce critère.
Etape 2 : Un partage de la charge D a lieu dans le but d’isoler les OF spéciaux
(rares, très rares et nouveaux) et pénibles. Les OF spéciaux étant affectés selon la
politique décrite en section 7.2.3 et par rapport à la pénibilité des OF, nous nous
limitons à répartir de manière équitable les OF les plus pénibles (ceux dont les
points de démérite sont supérieurs à 4 d’après la grille de pénibilité construite).
Ces OF sont affectés par un raisonnement heuristique. Cette étape aboutit à
l’affectation d’une partie D1 de la charge et il reste la proportion D − D1 à
affecter.
Etape 3 : L’objectif est d’assurer l’atteinte des seuils d’admissibilité pour
l’ensemble des critères secondaires qui ont été identifiés en étape 1 comme étant
trop fortement dégradés par l’optimisation exacte monocritère sur le critère
principal. La charge D − D1 (non affectée) est mise en entrée de l’heuristique la
plus adaptée pour rétablir les seuils minimaux non atteints en étape 1 sur le
premier critère secondaire dégradé. D1 (sous-ensemble de la charge déjà affectée)
est imposé comme contrainte. Lorsque les seuils minimaux sur le premier critère
secondaire sont atteints, l’heuristique est stoppée et le sous-ensemble D2 est alors
affecté. Il reste une partie de la charge non affectée D − ( D1 ∪ D 2) . Ce dernier
sous-ensemble est alors mis en entrée de l’heuristique la plus adaptée pour rétablir
les seuils minimaux non atteints en étape 1 sur le second critère secondaire
dégradé. D1 et D2 sont imposés comme contraintes et l’heuristique est stoppée
lorsque les seuils sont atteints. La charge D3 est alors affectée et il reste le sous
ensemble D − ( D1 ∪ D 2 ∪ D3) à traiter.
Etape 4 : La partie de charge restante D − ( D1 ∪ D 2 ∪ D3) est alors mise en entrée
du programme d’optimisation exacte mono critère sur le critère principal et les
1
Chacun des seuils d’admissibilité est précisé et formalisé dans la section 3.3.2
Chapitre 7
affectations D1, D2 et D3 sont imposées comme contraintes. La charge restante
D4 est alors affectée.
Finalement, l’affectation totale de la charge D se décompose en affectations
partielles D1, D2, D3 et D4.
Comme nous l’avons mentionné un peu plus haut, cette méthode hybride H est
paramétrable en terme de critère de performance principal et de critères de
performance secondaires. Selon les paramètres choisis, nous nommerons :
H1 si le critère principal est PROD et les critères secondaires MIX et TX
H2 si le critère principal est TX et les critères secondaires MIX et PROD
H3 si le critère principal est MIX et les critères secondaires PROD et TX
7.2.3.2
Seuils d’admissibilité des critères de performance
Pour chacun des trois critères considérés (PROD, MIX et TX), nous définissons
des seuils d’admissibilité que la solution d’ordonnancement doit respecter
lorsqu’ils sont placés en critère secondaire. Notons que pour les critères MIX et
TX, les seuils d’admissibilité sont calculés pour chaque opérateur ( Txj et Mix j ).
7.2.3.2.1
Seuil d’admissibilité pour Txj :
Le taux d’utilisation potentiel d’un opérateur dépend d’une part du profil de la
charge de travail, plus précisément de ses aptitudes à réaliser les OF (et donc les
types d’opération k) présents dans la charge, et d’autre part du nombre
d’opérateurs formés sur ces types d’opération1. Ainsi, le seuil d’admissibilité du
taux d’occupation minimal est propre à chaque opérateur et dépend du profil de la
charge. Ce seuil minimal est donc calculé pour chaque opérateur et pour chaque
nouvelle charge D à affecter. Ce seuil d’admissibilité est formalisé par l’équation
[27] et correspond au ratio du nombre d’heures potentielles que peut réaliser
l’opérateur j (ie : pour chaque type d’opération k, le rapport entre le nombre
d’heures de travail présent dans la charge et le nombre d’opérateurs susceptibles
de réaliser le type d’opération et donc le travail) sur son temps de disponibilité
dans l’atelier
i=N
k =L
∑
k =1
Tx _ mini j =
∑ (Tstand i * ϕ
i =1
j=M
∑
j =1
ik *
λ kj )
[27]
λ kj
Dispj
; ∀j ∈ [1..M]
En effet, un opérateur capable de réaliser des types d’opération sur lesquels peu de ressources sont
formées (et si ces types d’opération sont présents dans la charge de travail à affecter) aura
naturellement tendance à avoir un taux d’utilisation plus haut qu’un opérateur sachant réaliser des
modèles que l’ensemble de l’atelier sait faire.
1
Chapitre 7
7.2.3.2.2
Seuil d’admissibilité pour PROD :
Le temps d’exécution de la charge dépend de l’affectation OF/opérateurs et en
particulier des rendements des opérateurs sur les modèles présents dans la charge.
Le seuil de productivité minimal dépend donc du profil de charge et est calculé
pour chaque charge D à affecter. Plus précisément le seuil d’admissibilité pour
PROD correspond au rapport entre le temps moyen de réalisation de la charge
(compte tenu de la productivité des opérateurs sur les modèles présents dans la
charge) et le temps standard de réalisation de la charge [28][29].
k =L i= N
Prod_ min =
∑ ∑ (Tstandi *ηmoy k * ϕ
k =1 i =1
ik
)
i=N
∑ Tstandi
i =1
j =M
ηmoy k =
avec
∑
j =1
j =M
ηjk
∑ λ kj
; ∀k ∈ [1..L]
[28]
[29]
j =1
7.2.3.2.3
Seuil d’admissibilité pour Mix j :
La variété potentielle de la charge attribuée à un opérateur dépend d’une part de
l’étendue de ses compétences (ie : du nombre de type d’opération k sur lesquels il
est formé), d’autre part de la variété de la charge D à affecter (ie : du nombre de
types d’opération différents présents et du nombre d’OF pour chaque type
d’opération) et enfin du profil de compétence des autres opérateurs1. Pour
modéliser le seuil d’admissibilité Mix j pour chacun des opérateurs j, nous avons
recours aux notations et formules suivantes :
k =L
i=N
k =1
i =1
nj = ∑ min( ∑ λ kj * ϕ ik ; 1)
Ij =
[30]
Xjk
∀k ∈ [1..nj ]
Xtot j
[31]
En effet, un opérateur capable de réaliser des types d’opération sur lesquels peu de ressources sont
formées (et si ces modèles sont présents dans la charge de travail à affecter) aura naturellement
tendance à être sollicité sur ces modèles qui ne peuvent être fait par d’autres opérateurs. La variété de
sa charge s’en trouvera automatiquement réduite.
1
Chapitre 7
i= N
k =L
i= N
k =1
i =1
Xtot j = ∑ min( ∑ λ kj * ϕ ik ; 1) *
∑
i =1
ϕ ik * λ kj
j=M
∑
j =1
λ kj
[32]
[31]
i=N
k =L
Xjk = ∑ (
k =1
ϕ
∑ ik *
i =1
j=M
∑
j =1
λ kj
)
λ kj
[33]
Le calcul du seuil d’admissibilité de variété d’un opérateur j est basé sur le
principe de la courbe de Pareto, où les types d’opération réalisables par
l’opérateur j et présents dans la charge D à affecter sont représentés sur l’axe des
abscisses et où les pourcentages cumulés des OF «réalistes » par type d’opération
sont représentés sur l’axe des ordonnées. Plus précisément, pour chacun des nj
types d’opération k qu’un opérateur j sait réaliser, le nombre d’OF réalistes Xjk est
calculé (il est égal au ratio entre le nombre d’OF présents dans la charge et
correspondant au type d’opération k et le nombre d’opérateurs formés sur ce type
d’opération). Les types d’opération sont ensuite triés par valeur décroissante de
Xjk . Le calcul du cumul des valeurs de Xjk est donné par Xtot j et pour type
d’opération, nous calculons le degré d’importance Ij . Après avoir tracé la courbe
des pourcentages cumulés de Xjk , nous déterminons le seuil minimal de variété
pour l’opérateur j et pour une charge D à affecter, en considérant le nombre de
modèles représentés dans 60% de Xtot j .
La Figure 7.4 illustre par l’exemple le calcul du seuil d’admissibilité de Mix j
d’un opérateur.
Chapitre 7
Type d’opération
Ensemble des types d’opération réalisables par
l’opérateur j et présent dans la charge D. Ces
types d’opération sont triés par ordre décroissant
d’OF réalistes.
Figure 7.4. Illustration du calcul du seuil d’admissibilité de Mix j
Tout comme les approches exactes et heuristiques, la méthode hybride présentée
ici a été appliquée et testée sur des échantillons de données de taille différentes,
afin d’analyser son comportement dans différents contextes et comparer ses
performances vis-à-vis des deux premières méthodes. Les résultats de ces
expérimentations sont proposés dans le chapitre 8.
7.2.4
Synthèse des méthodes de résolution
Le Tableau 7.3 propose une synthèse des méthodes de résolution proposées dans
ce mémoire, en soulignant pour chacune d’elles les indicateurs positionnés en
critères principales et secondaires.
Tableau 7.3 : positionnement des méthodes de résolution vis à vis des indicateurs de
performance
Chapitre 7
Dans ce chapitre, nous avons proposé une méthode de modélisation du problème
de gestion des compétences, dans un contexte opérationnel et plus
particulièrement vis-à-vis de la planification des activités de production d’une
entreprise. Ce modèle correspond à un problème d’ordonnancement sur
ressources parallèles, différentes et humaines et considérait notamment le
rendement des opérateurs sur les différentes opérations, leur qualité d’exécution
leurs coûts ou encore la pénibilité d’exécution des opérations. Nous avons
également modélisé les indicateurs de performance industriels et humains,
susceptibles d’être impactés par la gestion des compétences des ressources
considérées. Il s’agissait du taux d’utilisation des ressources, de la productivité
d’exécution de la charge de travail, de la polyvalence du personnel de production,
de la qualité de réalisation de la charge de travail et de la pénibilité de la charge
affectée aux opérateurs. Ces critères de performances, contraintes et paramètres
ont été pris en compte dans des méthodes résolution multicritères visant à
proposer des solutions d’affectation respectant un compromis entre les indicateurs
de performance pour certains contradictoires. Nous avons détaillé l’ensemble de
ces méthodes, et nous les appliquons dans le chapitre suivant au cas industriel de
l’entreprise Roset. L’objectif est d’étudier précisément l’impact des différentes
méthodes de prise en compte des compétences des opérateurs sur un certain
nombre d’indicateurs de performance. Ces différents travaux ont fait l’objet de
publications et communications nationales et internationales (Gruat La Forme et
al., 2006 b ; Gruat La Forme et al., 2006 c ; Gruat La Forme et al., 2007 b ; Gruat
La Forme et al., 2007 c ).
Chapitre 8
8
Chapitre 8 : Application industrielle
Dans ce chapitre, nous appliquons au cas industriel de l’entreprise Ligne Roset, le
modèle proposé dans le chapitre 7. Après avoir présenté et modélisé la problématique de
gestion des compétences de la société, nous expérimentons les différentes méthodes de
résolution multicritères à partir de différents échantillons de données industrielles. Une
analyse des résultats expérimentaux est également proposée.
Ligne Roset appuie une partie de sa stratégie sur la gestion des compétences de
ses ressources humaines pour assurer la compétitivité de ses produits et l’agilité
de sa chaîne logistique. En effet, assurer la flexibilité de son activité, maintenir un
bon niveau de productivité, ou tout simplement optimiser l’utilisation de
l’ensemble de ses ressources sont autant d’éléments de performance sur lesquels
l’entreprise Roset peut agir par l’intermédiaire d’une gestion avisée des
compétences de sa main d’œuvre en production. Optimiser l’exploitation de ces
compétences aussi nombreuses que variées devient alors un enjeu majeur pour la
performance de la société. C’est dans cet objectif que nous avons utilisé le modèle
mathématique et les méthodes d’ordonnancement décrites dans le chapitre
précédent, pour proposer des solutions d’affectation permettant au maximum de
maintenir la polyvalence des opérateurs, répartir équitablement la charge de
travail entre les différentes ressources tout en maintenant de bons rendements en
production.
8.1 Caractérisation du cas d’étude
Fonctionnant en très grande partie à la commande (ATO –Assembly to Order– et
MTO –Make To Order–), Ligne Roset ne décrit pas son offre commerciale sous la
forme d’une liste de produit finis mais sous la forme d’une liste de prestations de
nature diverse. Ainsi, pour un article de type « Sièges », le client choisit un
ensemble de paramètres: le modèle-produit, le type de recouvrage
(cuir/tissus/alcantara), le coloris, le nombre de places ou encore le type de pièces
d’ébénisterie. Certains de ces choix (modèle-produit, type de recouvrage et
nombre de place) impactent directement les paramètres de production à gérer sur
les différents sites de confection (temps / pénibilité / coût / expertise
nécessaire…). Les ressources présentes dans les ateliers sont essentiellement
humaines et appartiennent à des corps de métier bien spécifiques. Il s’agit de
couturières, de tapissiers ou de menuisiers dont le savoir-faire et l’expérience est
le résultat d’une formation relativement longue et pointue sur une partie des
produits proposés à la collection.
Chapitre 8
Nous appliquons le modèle d’ordonnancement avec prise en compte des
compétences, sur l’un des principaux ateliers de l’entreprise Roset. Il s’agit de
l’atelier tapisserie qui comprend 32 opérateurs polyvalents sur les 110 modèlesproduits proposés à la collection et ayant des niveaux de performance
(rendements) propres et connus pour chacun d’eux. La charge de travail à affecter
sur un horizon temporel d’une journée est composée en moyenne de 300 OF ; ces
OF correspondant aux commandes clients d’une journée (une commande est
composée de 1 ou plusieurs OF). Chaque OF a un temps standard issu des
gammes de fabrication de l’entreprise, et chaque opérateur est présent 7h30 mn
dans l’atelier. Plus précisément, pour définir les caractéristiques des OF et des
opérateurs, nous nous appuyons sur l’ensemble des éléments présentés au chapitre
7 et synthétisés dans la Figure 7.1. Une adaptation de ce schéma générique, au cas
spécifique de l’entreprise Roset est proposée dans la Figure 8.1.
Figure 8.1 : Adaptation du modèle de classe au cas industriel ROSET
Pour faciliter la compréhension du lecteur par rapport au cas d’étude considéré,
nous apportons quelques précisions autour des notions de pénibilité :
Chapitre 8
•
Un même modèle peut se décliner selon trois types de recouvrage. Il
peut être en cuir, en tissus ou en alcantara. Selon la forme et/ou la nature
du modèle-produit, tapisser ou housser un type de recouvrage peut
représenter une difficulté variable pour l’opérateur. La nature du
recouvrage va donc directement impacter la pénibilité d ‘exécution d’un
OF. On distingue la pénibilité physique de la pénibilité d’attention. La
première est liée au poids du modèle et à la résilience de la mousse à
compresser qui engendre à la longue une fatigue physique de
l’opérateur. La seconde est liée à la précision et la méticulosité que
nécessitent certaines opérations et a une influence sur la fatigue
nerveuse de l’opérateur. L’expérience montre que pour un opérateur,
une distribution équilibrée de ces deux types de pénibilité permet
d’obtenir une bonne qualité de travail. Le type de recouvrage va
également renforcer le caractère pénible du travail à réaliser. Les tissus
ou microfibres glissent par exemple moins qu’un cuir et sont par
conséquent moins facile à travailler. Mais cette tendance s’inverse par
exemple pour les produits à forme complexes et concaves. La
construction d’un modèle de pénibilité1 nous a permis, pour chaque
modèle-produit, de lui associer un certain nombre de point de pénibilité
dépendant à la fois du type de produit (tout mousse, structure bois ou
chaise) et du recouvrage (cuir, tissus ou alcantara).
Selon la période de l’année, l’entreprise doit gérer trois profils de charge
différents :
•
Le premier profil de charge correspond à une situation standard où la
probabilité de présence est identique pour l’ensemble des modèlesproduits. La charge de travail est donc uniformément répartie selon les
modèles.
•
Le deuxième profil de charge correspond à une situation promotionnelle
où un modèle phare occupe plus de 40% de la charge totale. Il s’agit
d’un modèle sur lequel la plupart des opérateurs sont formés et ont une
performance certaine au niveau de leur productivité.
•
Le troisième profil de charge correspond à une situation de sortie de
collection où la majorité de la charge est composée de nouveaux
modèles sur lesquels très peu d’opérateurs sont formés et où les
rendements sont relativement faibles.
Ce modèle de pénibilité a été construit avec l’aide de responsables d’atelier de Roset et est reporté en
Annexe G de ce mémoire.
1
Chapitre 8
Lors des différentes expérimentations réalisées à partir du cas industriel de
l’entreprise Roset, ces trois contextes seront reproduits à travers des échantillons
de types P1 P2 P3 correspondant respectivement au premier, deuxième et
troisième profil de charge décrits ci-dessus. Notre objectif est d’étudier le
comportement des approches de résolutions multicritères présentées au chapitre 7,
pour ces différentes configurations.
8.2 Expérimentations et analyse des résultats
Pour mémoire, nous avons distingué trois indicateurs de performance MIX, TX et
PROD1 reflétant respectivement la variété du travail attribuée aux opérateurs,
l’équilibre entre les taux d’utilisation des ressources et la productivité d’exécution
de la charge. Les trois approches de résolutions multicritères que nous avons
développées placent tour à tour ces indicateurs en critère principal et secondaire et
le principe consiste à optimiser au mieux le critère principal tout en minimisant
les dégradations potentielles sur les critères secondaires.
A partir d’une série d’expérimentations sur des données de nature industrielle,
nous avons cherché à étudier le comportement des différentes approches de
résolution, pour les trois profils de charge présentés un peu plus haut. Ces
approches comportant pour tout ou partie des méthodes de type heuristique, il est
nécessaire d’identifier au préalable des bornes (inférieures ou supérieures selon le
critère) avant toute étape d’analyse sur la qualité des résultats obtenus.
8.2.1
Indentification des bornes pour les indicateurs MIX TX et PROD
Pour identifier la borne inférieure de TX et les bornes supérieures de PROD et
MIX, nous nous appuyons sur une méthode de résolution monocritère sur chacun
des indicateurs de performance. Cette approche revient à résoudre les différents
programmes linéaires en variables mixtes, développés à partir du modèle
mathématique et présenté en section 3.1 du chapitre 7 :
•
Maximisation de l’indicateur PROD (Productivité d’exécution de la
charge) et évaluation des critères MIX et TX Æ approche C1
•
Minimisation de Tx (Différence entre le taux d’occupation de
l’opérateur le plus chargé et le taux d’occupation de l’opérateur le moins
chargé) et évaluation des critères MIX et PROD Æ approche C2.
Le lecteur trouvera la modélisation détaillée de ces indicateurs de performance dans la section x du
chapitre 7
1
Chapitre 8
•
Maximisation de MIX (nombre de modèle-produit différents présents
dans la charge affectée aux opérateurs) et évaluation des indicateurs
PROD et TX Æ approche C3.
Pour chacun de ces programmes mathématiques, nous avons réalisé 90
expérimentations reprenant les trois profils de charges identifiées en section 1.1
(1/3 : profil de charge standard P1 ; 1/3 : profil de charge promotionnelle P2 ;
1/3 : profil de sortie de collection P3). Nous avons utilisé le solveur d’ILOG OPL
Development Studio 4.2, installé sur un Intel® pentium®, 1.5 GHz et 0.99 Go de
mémoire vive.
Dans le Tableau 8.1, les valeurs obtenues pour la variable optimisée sont
indiquées en blanc sur fond noir ; les autres valeurs (en noir sur fond blanc)
représentent les autres indicateurs évalués pour la solution. Même si l’objectif
premier de ces expérimentations était d’identifier des bornes pour chacun des
indicateurs placés en fonction objectif, nous profitons de ces expérimentations
pour analyser les conséquences observées au niveau des autres indicateurs
simplement évalués. Nous attirons ainsi l’attention du lecteur sur les points autour
desquels l’évaluation de la qualité des solutions proposées par les approches
multicritères sera basée.
Les problèmes étudiés étant NP-difficile au sens fort pour chacun des critères de
performance1, et les expérimentations ayant été réalisées sur des problèmes de
taille industrielle, il n’a pas toujours été possible d’identifier la solution optimale
(arrêt des expérimentations pour cause de dépassement de mémoire). Dans ce cas
ou lorsque les temps de calcul étaient trop longs, nous avons choisi d’arrêter
l’expérimentation lorsque l’écart entre la solution partielle trouvée et la borne
identifiée par le solveur était faible (entre 1% et x% selon le cas). Ces
informations relatives aux écarts « solutions-bornes » et aux temps de calcul
figurent dans le tableau 1. Nous précisons également que l’ensemble des résultats
présentés correspond à la moyenne des valeurs obtenues.
La preuve de la complexité du problème étudié s’appuie sur un problème de 3-Partition et est
reportée en Annexe G.
1
Chapitre 8
Tableau 8.1 : résultats expérimentaux des approches monocritères C1 C2 et C3
8.2.1.1
•
Guide d’interprétation des résultats obtenus
Pour le critère PROD : les résultats sont donnés en pourcentage. Une
productivité de 126 % signifie par exemple qu’une charge de travail de
240 h (temps standard) est réalisée en 190 heures avec la solution
d’affectation OF/opérateurs trouvée. Une productivité supérieure à 100
signifie donc que le temps réel d’exécution de la charge est inférieur au
temps d’exécution standard. Au contraire, une productivité inférieure à
100 signifie que les opérateurs mettent plus de temps pour réaliser la
charge que le temps standard prévu.
Æ Plus le résultat sur PROD est élevé, meilleure est la solution
d’affectation sur ce critère.
•
Pour le critère TX : Les résultats sur TX correspondent à la différence
entre le taux d’utilisation de l’opérateur le plus chargé (en temps de
travail par rapport à sa disponibilité) et le taux d’utilisation de
l’opérateur le moins chargé. TX=0.02 signifie donc par exemple que
l’opérateur le plus chargé est occupé à 100% de sa capacité (en temps)
et que l’opérateur le moins chargé est occupé à 98% de son temps.
Æ Plus le résultat sur TX est faible, meilleure est la solution d’affectation
sur ce critère.
•
Pour le critère MIX : Les résultats sur MIX correspondent au nombre
moyen de modèle-produits différents affectés à un opérateur j. MIX =
5.45 signifie par exemple que sur l’ensemble des OF affectés à un
Chapitre 8
opérateur j, il y a en moyenne 5.45 modèles-produits différents
représentés.
Æ Plus le résultat sur MIX est élevé, meilleure est la solution d’affectation
sur ce critère.
8.2.1.2
Remarques préliminaires
Une première analyse des résultats nous permet de dégager deux observations
communes à l’ensemble des expérimentations, quel que soit le critère de
performance optimisé.
Les résultats obtenus pour l’indicateur de productivité PROD sont plus élevés
pour le profil de charge P2 que pour les profils P1 et P3. Cette observation est
justifiée par le profil de compétence des opérateurs de l’atelier. Une très grande
majorité d’entre eux est en effet formée sur le modèle présent dans plus de 40%
de la charge de travail et la plupart le réalisent avec un rendement de production
plus élevé que pour les autres modèles de la collection.
Les résultats obtenus pour l’indicateur MIX sont plus faibles pour le profil de
charge P3 que pour le profil P2, qui sont eux même plus faibles que pour le profil
P1. Cette tendance est expliquée par la différence de diversité de la charge selon
les profils. En effet, en situation standard (P1), la charge de travail est plus variée
que lors d’une période de promotion où plus de 40% de la charge est réservée à un
modèle (P2). D’autre part, en période de sortie de collection où la charge est
presque exclusivement composée de nouveaux modèles, la variété de la charge est
considérablement réduite et limitée à 17 modèles-produits différents sur les 110
existants.
Nous approfondissons maintenant l’étude en détaillant les résultats obtenus pour
chacun des critères optimisés selon les différents profils de charge
8.2.1.3
Bornes supérieures de PROD
Les résultats des expérimentations montrent que la productivité maximale s’élève
à 126% pour le profil P1, 139% pour le profil P2 et 122% pour le profil P3. Sur
l’ensemble des profils, l’optimisation de la productivité entraîne inévitablement
des résultats moins performants sur les critères MIX et TX qui entrent directement
en conflit avec PROD. Maximiser la productivité revient en effet à choisir pour
chaque OF, l’opérateur ayant le meilleur rendement sur le modèle-produit
correspondant. Ce mode d’affectation entraîne une spécialisation extrême des
opérateurs sur un panel très réduit de modèles-produits pour lesquels ils sont les
plus rapides de l’atelier. Le maintien de la polyvalence n’est donc pas du tout
favorisé, avec des résultats sur MIX très faibles (MIX=3 pour P1, MIX=3 pour
P2, MIX=1.36 pour P3). Nous notons également que certaines ressources sont
pleinement exploitées alors que d’autres n’ont aucune charge de travail affectée
Chapitre 8
(TX=1) et ce, quel que soit le profil de charge. Les premiers sont bien souvent des
opérateurs aux pièces qui ont développé une efficacité élevée pour certains
modèles leur assurant de bons revenus tandis que les seconds sont plutôt des
opérateurs moins expérimentés et ne faisant jamais partie des plus rapides sur les
modèles représentés dans la charge.
8.2.1.4
Bornes inférieures de TX
L’optimisation de TX aboutit à un très bon lissage de la charge de travail entre les
opérateurs de l’atelier puisque la ressource la plus chargée est occupée à 100% de
son temps tandis que la ressource la moins chargée est occupée à 98% ou 99% de
son temps pour les profils de charge P1 et P2 (TX=0.02 et TX=0.01). L’équilibre
entre les ressources est donc quasiment parfait. Le très bon résultat du profil P2
s’explique par le fait qu’une très grande majorité des opérateurs sont formés sur le
modèle phare représenté dans plus de 40% de la charge. Il est donc relativement
aisé de fournir du travail à des opérateurs correspondant très bien au profil de
charge. En revanche, nous notons une performance moindre de TX pour le profil
P3 (TX=0.2). Ceci peut s’expliquer par la présence de ressources très peu formées
sur les nouveaux modèles. Il s’agit des opérateurs aux pièces qu’il est donc plus
difficile d’occuper. Nous notons par ailleurs que l’équilibrage du travail entre
opérateurs entraîne une bonne performance au niveau de la variété de la charge
affectée aux ressources, notamment pour les profils P1 (MIX=6.09) et P2
(MIX=5.45).
8.2.1.5
Bornes supérieures de MIX
L’objectif est de proposer une charge aussi diversifiée que possible pour chaque
opérateur de production afin de favoriser le maintien de leur polyvalence. Cette
approche dégrade inévitablement la productivité qui ne dépasse alors que très
légèrement les 100% (PROD=102% pour P1, PROD=113% pour P2,
PROD=105% pour P3). Les opérateurs ont presque 9 modèles différents dans leur
charge pour le profil P1, ce qui assure une très riche variété dans leur travail
puisque chaque ressource a entre 8 et 12 OF à réaliser dans sa journée (300 OF
pour 32 opérateurs). Par ailleurs, la charge de travail est également très bien
répartie (TX=0.08), ce qui reflète une très bonne adéquation entre le profil de
charge d’une période standard et la répartition des compétences (et donc des plans
de formation) dans l’atelier. Cette dernière remarque ne se vérifie pas pour les
profils P2 et P3 pour lesquels la valeur de TX est élevée (TX=0.47 et TX=0.7). En
étudiant plus précisément les ressources à l’origine de l’augmentation de TX,
nous notons qu’il s’agit des opérateurs dont le profil de compétence ne correspond
pas au profil de la charge. Pour le profil P2, les quelques personnes n’étant pas
formées sur le modèle phare sont faiblement chargées car une partie importante du
travail leur est interdite. Même si ces personnes sont polyvalentes sur de
Chapitre 8
nombreux autres modèles présents dans la charge, l’optimisation du mix-modèle
interdira de cumuler beaucoup d’OF d’un même modèle. Il s’agit par exemple des
nouveaux opérateurs qui ne sont pas formés en priorité sur le modèle phare mais
davantage sur les modèles sur lesquels moins de ressources sont formées. Pour le
profil P3, les opérateurs sous occupés sont ceux étant peu formés sur les nouveaux
modèles. Comme nous l’avons souligné un peu plus haut, il s’agit des opérateurs
aux pièces.
8.2.2
Approches multicritères
La première phase d’expérimentation présentée ci-dessus a permis d’identifier les
bornes sur chacun des trois critères MIX, TX et PROD mais elle a également mis
en évidence la limite d’une approche monocritère. Nous avons en effet souligné la
très grande dégradation de certains indicateurs, allant à l’encontre de quelques
objectifs fondamentaux d’une entreprise évoluant dans un contexte de production
de plus en plus diversifié, à évolution permanente et où le cycle de vie des
produits se raccourcit de plus en plus. Nous appliquons maintenant les approches
multicritères détaillées au cours du chapitre 7, sur les mêmes 90 jeux de données
utilisés pour déterminer les bornes des indicateurs MIX, PROD et TX. L’objectif
est de trouver des solutions d’affectation plus satisfaisantes sur l’ensemble des
critères de performance.
Pour chacun des indicateurs positionnés en critère principal, nous proposons le
même formalisme pour présenter les résultats (Tableau 2, Tableau 3 et Tableau 4).
Chaque tableau présente les résultats détaillés par profil pour chacune des
approches multicritères. Les résultats de l’indicateur positionné en critère
principal sont indiqués en blanc sur fond noir, les résultats des autres indicateurs
(en noir sur fond blanc) représentent les critères secondaires. Nous faisons
également figurer en gras, pour chacun des profils, les bornes obtenues par
l’approche monocritère sur le critère principal ainsi que les résultats obtenus pour
les autres indicateurs, simplement évalués.
8.2.2.1
Critère principal : PROD
Le Tableau 8.2 synthétise l’ensemble des résultats obtenus par les approches
multicritères plaçant PROD en critère principal et MIX et TX en critères
secondaires. Il s’agit de H1 pour la méthode hybride et A1 et A2 pour les
méthodes heuristiques. Les résultats de l’optimisation monocritère de PROD (C1)
sont également reportés dans ce tableau.
Chapitre 8
Tableau 8.2 : Résultats expérimentaux
Nous avons vu que l’optimisation de la productivité entraînait inévitablement des
résultats moins performants sur les critères MIX et TX qui entrent directement en
conflit avec PROD.
Les résultats de l’approche hybride, lorsque PROD est placé en critère principal,
semblent proposer un compromis intéressant puisqu’une perte de 8% sur la
productivité par rapport à la borne permet de gagner 60% sur l’indicateur TX et
90% sur l’indicateur MIX pour le profil P1. Les résultats observés sur les profils
P2 et P3 sont également prometteurs même si la perte de productivité entraînée est
plus importante pour le profil P2. Dans ce dernier cas, certains opérateurs ont
développé une productivité extrêmement élevée, avoisinant un rendement de 1.8 ;
moins solliciter ces opérateurs sur ces modèles (pour rééquilibrer les taux
d’occupation) provoque irrémédiablement une baisse importante sur l’indicateur
PROD.
L’approche hybride peut être jugée meilleure que les approches heuristiques, sur
les profils P2 et P3 car même si sur le critère PROD, A1 et A2 obtiennent de
meilleurs résultats (gains respectifs de 7% et 4% pour P2 et 3% et 5% pour P3),
leurs résultats sont nettement moins bons sur les autres critères MIX
(dégradations respectives de 38% et 27% pour P2 et 29% et 0% pour P3) et TX
(dégradations respectives de 56% et 41% pour P2 et 11% et 0% pour P3). En
revanche, pour le profil P1, les conclusions sont un peu différentes. L’approche
hybride se révèle être, sans conteste, plus performante que l’heuristique A1 même
si le résultat obtenu sur PROD est meilleur pour A1 que pour H1. En effet, à
performance égale au niveau de TX, les résultats de H1 sur MIX (gains de 24%)
compensent largement la perte sur la productivité (4%) surtout pour un profil de
type P1 reflétant un profil de charge standard et par conséquent très fréquent.
Assurer une bonne flexibilité de l’atelier en favorisant le maintien de la
polyvalence des opérateurs est un point certainement plus rentable à long terme
par rapport à un gain (relativement minime) en productivité. En étudiant les
résultats de A2, nous constatons que les conclusions restent vraies pour les
critères PROD et MIX. En revanche, la performance de A2 sur TX par rapport à
H1 est bien supérieure (gain supérieur à 200%). En période stable (P1), il est
important que les ressources soient occupées de manière équivalente les unes par
rapport aux autres (TX=0.13 pour A2), ainsi, au risque de perdre un peu de variété
Chapitre 8
dans la charge attribuée aux opérateurs (MIX=4.4), A2 semblerait être la
meilleure alternative pour le profil P1.
8.2.2.2
Critère principal : TX
multicritères plaçant TX en critère principal et MIX et PROD en critères
secondaires. Il s’agit de H2 pour la méthode hybride et B2 pour les méthodes
heuristiques. Les résultats de l’optimisation monocritère de TX (C2) sont
également reportés dans ce tableau.
Nous avions vu que l’optimisation de TX permettait un très bon lissage de la
charge de travail entre les opérateurs de l’atelier mais également une bonne
performance au niveau de la variété de la charge affectée aux ressources (MIX),
pour l’ensemble des profils. On observait en revanche sur le critère PROD une
dégradation au niveau de sa performance, PROD entrant directement en
contradiction avec MIX et TX.
Les résultats de l’approche hybride H2 pour le profil P1 montrent une
amélioration de la productivité (gain de 4%) par rapport au résultat obtenu par C2,
sans dégrader l’équilibre de la charge de travail entre les opérateurs et à niveau de
variété légèrement supérieure pour H2. D’autre part, sur l’ensemble des critères,
l’approche hybride H2 et plus performante ou équivalente à celle de l’heuristique
B2.
En revanche, si l’approche hybride H2 obtient des performances équivalentes à
C2 sur les critères secondaires MIX et PROD pour le profil P2 et une performance
légèrement supérieure sur MIX pour le profil P3, elle dégrade de manière assez
significative l’équilibre de la répartition du travail entre les opérateurs (TX=0.2
pour P2 et TX=0.5 pour P3). La contre-performance de l’approche hybride
lorsque TX est placé en critère principal, s’explique directement par les résultats
de l’étape 11. En effet, les critères secondaires ne sont que faiblement dégradés
par l’optimisation de TX, puisque très peu d’opérateurs sont en dessous de leurs
Nous invitons le lecteur à se reporter à la section 7.3.3.1 du chapitre 7 pour plus de détail sur le
contenu des étapes de l’approche hybride.
1
Chapitre 8
seuils d’admissibilité de MIX (les indicateurs TX et MIX ne sont pas en
contradiction) et la productivité n’est que très légèrement en dessous de son seuil
d’admissibilité. Les heuristiques n’interviennent alors que très peu au cours de
l’étape 3, les résultats de la méthode hybride sont alors assez semblables aux
résultats de la méthode exacte sur les critères secondaires et relativement dégradés
sur le critère principal. En considérant maintenant les résultats obtenus à partir de
l’heuristique B2 et en les comparants à ceux de H2, nous constatons une
amélioration au niveau de la productivité (gain de 2 % pour les deux profils) en
revanche, la méthode hybride se comporte mieux sur TX et MIX et les gains sur
ces deux derniers critères compensent largement la perte sur le premier. En
conclusion, la méthode C2 garantit le meilleur compromis sur l’ensemble des
critères de performance.
8.2.2.3
Critère principal : MIX
multicritères plaçant MIX en critère principal et TX et PROD en critères
secondaires. Il s’agit de H3 pour la méthode hybride et B1 pour les méthodes
heuristiques. Les résultats de l’optimisation monocritère de MIX (C3) sont
également reportés dans ce tableau.
Nous avons vu que l’optimisation de MIX dégradait inévitablement la
productivité qui ne dépassait alors que légèrement les 100% et que selon le profil
de charge, la performance sur TX restait très bonne pour P1 (TX=0.08) mais la
répartition du travail entre les opérateurs n’était pas équilibrée pour les profils P2
et P3 (TX= 0.47 et TX=0.7).
Pour le profil P1, nous constatons que les résultats obtenus à partir de la méthode
hybride H3 sur le critère principal se rapprochent très fortement de la borne
identifiée par l’approche monocritère C3 (écart inférieur à 1%). La performance
sur l’indicateur TX est également bonne (TX=0.1) et équivalente aux résultats
proposés par C3. Un léger gain (2%) au niveau de la productivité est également
noté avec H3 même si l’amélioration au niveau du temps d’exécution de la charge
est plus nette avec la méthode B1 (PROD=110%). Néanmoins, ce gain au niveau
de la productivité, s’accompagne d’une dégradation importante sur les indicateurs
Chapitre 8
MIX et dans une moindre mesure, sur TX pour B1. L’approche hybride H3
semble donc proposer le meilleur compromis sur l’ensemble des critères qu’ils
soient principaux ou secondaires.
Pour le profil P2 et dans une moindre mesure pour le profil P3, l’intérêt de
l’approche hybride est net puisque des gains respectifs de 40% et 11% sont
observés sur TX, tout en maintenant une bonne performance sur les indicateurs
MIX (écart de 10% pour P2 et 4% pour P3 par rapport à la borne) et PROD. Au
niveau de l’indicateur MIX, l’heuristique B1 est toujours moins performante que
la méthode hybride et les résultats, même meilleurs au niveau de la productivité,
ne compensent pas les pertes au niveau de TX.
8.2.3
Bilan des expérimentations
Nous avons expérimenté sur des données industrielles les approches multicritères
détaillées dans le chapitre 7, avec l’objectif de trouver des solutions d’affectation
respectant un compromis entre des indicateurs industriels et humains parfois
contradictoires. L’identification de bornes nous a permis d’évaluer la qualité des
solutions sur le critère principal de chacune des expérimentations. Selon le profil
de charge et selon la position (principale ou secondaire) des indicateurs MIX, TX
et PROD, nous avons identifié la méthode proposant le meilleur compromis entre
les trois critères de performance. Une synthèse par profil et par type
d’expérimentation est proposée dans le Tableau 8.5.
Tableau 8.5 : Synthèse des expérimentation par type et par profil de charge
Nous pouvons souligner que nous n’envisagions pas au départ, l’approche de
résolution monocritère comme une méthode d’affectation à part entière mais
simplement comme un moyen d’identifier des bornes et évaluer la qualité des
solutions multicritères. Cette approche s’est avérée néanmoins performante
Chapitre 8
lorsque le critère optimisé n’entrait pas directement en contradiction avec tout ou
partie des autres critères (notamment dans le cas de l’optimisation de TX).
8.3 Synthèse et Conclusion
Dans ce chapitre, nous avons appliqué le modèle de gestion des compétences
présenté au cours du chapitre 7, au cas industriel de l’entreprise Roset. Les
expérimentations menées ont eu pour objectif d’étudier les impacts des approches
de résolution multicritères sur des critères industriels et humains (productivité,
taux d’utilisation et polyvalence des ressources). Une analyse détaillée a permis
de mettre en évidence les méthodes de résolution les plus satisfaisantes dans
différents contextes (selon le critère principal optimisé et le profil de charge
notamment). Si les approches de résolution ne sont pas aujourd’hui implémentées
dans l’entreprise, elles n’en restent pas moins compatibles avec le système de
planification et ordonnancement de la société. Nous notons néanmoins que la
mise en œuvre des approches hybrides (H) demeure encore un peu fastidieuse, en
raison notamment de la non-automatisation des 4 étapes de la démarche.
Chapitre 8
Conclusion Générale et Perspective de
Recherche
Pour rester compétitive, toute entreprise cherche à construire une stratégie lui
permettant de se placer dans les meilleures conditions face aux forces
concurrentielles présentes au sein de son secteur d’activité. Pour soutenir sa
stratégie, une entreprise va alors chercher à identifier des inducteurs de
performance qui vont directement contribuer à l’atteinte de ses objectifs
stratégiques et sur lesquels elle va pouvoir agir. C’est autour de ces inducteurs de
performance que va s’organiser toute l’activité de suivi, de pilotage et de contrôle
de performance puisque leur maîtrise est un gage de compétitivité.
Dans cette thèse, nous nous sommes placés dans le contexte d’une entreprise
ayant identifié comme avantages compétitifs majeurs, la différentiation de ses
produits et l’agilité de sa chaîne logistique. Parmi les différents inducteurs de
performance potentiels et guidés par le contexte industriel et académique dans
lequel nos travaux se sont déroulés, nous en avons sélectionné deux en particulier.
Le premier est rattaché à l’axe organisationnel de l’entreprise et consiste à mettre
en place des relations de collaboration au sein de la chaîne logistique afin
d’accroître sa réactivité, sa flexibilité, sa fiabilité (etc.). Le second est lié à la
gestion des ressources humaines de l’entreprise et plus spécifiquement à la gestion
de leurs compétences. S’appuyer sur une main d’œuvre fortement qualifiée pour
proposer un produit différentié peut en effet constituer une source de compétitivité
intéressante, sur des marchés où la concurrence des pays à faible coût de main
d’œuvre est de plus en plus agressive.
L’objectif de nos travaux a été de construire un référentiel d’évaluation de la
performance s’appuyant sur ces deux inducteurs et mettant en évidence leurs
impacts sur la compétitivité d’une entreprise (Figure 9.1).
Figure 9.1 : Bilan des impacts des deux inducteurs de performance sélectionnés sur la
performance de l’entreprise et de sa chaîne logistique
Conclusion générale
Concernant l’inducteur relatif à la mise en place de pratiques collaboratives, nous
avons proposé un modèle permettant de caractériser et évaluer la situation
collaborative d’une entreprise.
-
En évaluant son niveau de maturité sur quelques 60 pratiques
collaboratives rattachées à l’un des quatre périmètres de la chaîne
logistique (amont, aval, interne, transverse), à l’un des trois niveaux
managériaux (stratégique, tactique, opérationnel) et à l’une des deux
intentions (proactive, réactive), nous avons vu qu’il était possible de
dessiner le profil collaboratif d’une entreprise.
-
En évaluant son niveau de satisfaction sur une sélection d’indicateurs
potentiellement impactés par les relations de collaboration et rattachés à
un périmètre de la chaîne logistique (amont, aval, interne, transverse), à un
type (orienté client ou orienté entreprise) et à une nature (flexibilité,
fiabilité, réactivité, qualité, financier), nous avons vu qu’il était possible de
formaliser la perception d’une entreprise quant à son niveau de
performance collaborative.
-
Nous avons ensuite mis en relation ces deux états pour d’une part, voir
dans quelles mesures les efforts collaboratifs consentis par une entreprise
contribuaient à sa performance et d’autre part, pour faire ressortir les
pratiques collaboratives sur lesquelles un effort particulier pourrait être
fait afin d’améliorer certains axes de la performance jugés insatisfaisants
par l’entreprise.
Une application de ces travaux sur le cas industriel de l’entreprise Roset a permis
d’illustrer les apports du modèle d’évaluation de la performance collaborative
mais a également permis d’en souligner les limites. Nous avons en effet pu
constater que dans certaines situations, la collaboration seule n’était d’aucun
secours si des problèmes d’ordre organisationnel ou technologique par exemple,
en annulaient les retombées bénéfiques potentielles. C’est à partir des limites
actuelles du modèle que nous identifions certaines perspectives de recherche.
Nous décrivons ci-dessous brièvement quelques pistes qui nous semblent
intéressantes :
-
Nous envisageons tout d’abord de développer un modèle de contexte dont
l’objectif est de caractériser les environnements interne et externe dans
lesquels évolue une entreprise (stratégie de production, position dans la
chaîne logistique, pouvoir, concurrence, secteur, organisation, système
d’information existant…). Ces paramètres contextuels, reliés aux CoP
model et au CC model permettront à terme d’affiner l’analyse et le
diagnostic sur la performance collaborative d’une organisation.
-
Nous envisageons également d’instancier le modèle d’évaluation de la
performance collaborative sur un échantillon significatif de cas industriels.
D’un outil d’auto-analyse ou d’auto-diagnostic, le modèle d’évaluation de
la performance collaborative sera à l’origine d’une étude de
benchmarking. Notre objectif est d’une part d’aboutir à une analyse sur le
comportement collaboratif des entreprises, en croisant des données
contextuelles, organisationnelle et technologiques et d’autre part de
permettre à des entreprises d’évaluer leur situation et leur performance par
rapport à celles d’autres industriels. Cet axe de travail est d’ores et déjà
initialisé, de par la présence du modèle sur le site Internet du projet
COPILOTES (www.copilotes.eu). Nous espérons pouvoir récupérer par ce
biais, les informations nécessaires à la poursuite de notre travail de
recherche sur la collaboration dans les chaînes logistiques.
Concernant le second inducteur de performance, nous avons dans un premier
temps défini et formalisé le concept de compétence des opérateurs de production
avant de traduire celle-ci en terme d’indicateurs de performance potentiellement
impactés par la gestion de ces compétences pour la planification des activités de
production. Pour qualifier les compétences des opérateurs, nous avons introduit
les notions de productivité, de qualité de production, de coût de réalisation, de
polyvalence ou encore de criticité du savoir-faire. Comme indicateurs de
performance, nous avons identifié le temps de production, le coût de production,
le taux d’utilisation des ressources, le maintien de la polyvalence de ces
ressources, l’équité de pénibilité dans la charge attribuée aux opérateurs et la
qualité de production.
Pour agir sur ces indicateurs de performance à partir de la gestion des
compétences, nous avons considéré une problématique d’affectation du travail
aux opérateurs, dans une organisation de type ressources parallèles différentes.
Nous avons ainsi proposé plusieurs méthodes de résolution multicritères basées
sur les compétences des ressources, l’objectif étant de planifier les activités d’une
entreprise en maintenant un niveau de performance satisfaisant sur un ensemble
de critères parfois contradictoires (productivité, équilibre entre les taux
d’utilisation des ressources et maintien de la polyvalence des opérateurs de
production). Nous avons ensuite expérimenté ces différentes méthodes sur des
données industrielles afin de déterminer les méthodes les plus pertinentes selon le
profil de charge considéré et la position des critères (principal ou secondaire).
Le travail réalisé ouvre la voie à plusieurs perspectives de recherche, que nous
listons brièvement ci-dessous :
-
Les approches de résolution multicritères présentées dans ce mémoire
n’ont intégré qu’une partie des attributs de compétences et des indicateurs
Conclusion générale
de performance modélisés. Il serait ainsi intéressant de compléter ces
approches en ajoutant les concepts de qualité et de coût d’exécution de la
charge.
-
Nous avons testé nos approches de résolution sur des données
industrielles, avec une taille d’échantillon fixe. Il serait intéressant de faire
varier le nombre d’OF, le nombre d’opérateurs ou le nombre de types
d’opération au cours d’expérimentations supplémentaires et d’analyser
l’impact de ces variations sur les résultats obtenus. Nous pourrions alors
peut être constater que les méthodes se révélant les plus pertinentes dans
un contexte donné, pourraient varier selon la taille du problème considéré.
-
Une étude de la robustesse des approches développées suite à différents
types d’aléas, comme par exemple l’absence d’un opérateur provoquant un
manque au niveau de la couverture de compétence globale de l’atelier,
pourrait venir compléter nos travaux.
-
Nous dégageons enfin une dernière piste de travail concernant la gestion
des compétences des opérateurs, au niveau stratégique. Sur un horizon
long terme, les modèles proposés pourraient fournir une aide à la décision
en simulant l’adéquation des compétences requises et acquises pour
répondre à de nouveaux projets, contextes ou problématiques de travail.
L’objectif consisterait à comprendre l’évolution favorable à donner au
profil de l’atelier pour répondre de manière plus efficace à la demande; les
compétences n’étant cette fois-ci plus considérées comme statiques mais
au contraire dynamiques. Considérée sous cette angle, la gestion des
compétences permettrait alors d’impacter d’autres indicateurs, à définir,
situés à un niveau stratégique pour l’entreprise.
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Annexes
9
Annexe A : Glossaire
Dans cette annexe, nous rappelons la définition de quelques notions principales
utilisées au cours de la présentation du modèle d’évaluation de la performance
collaborative (Partie 2, chapitre 4).
Processus du CC model
Orientation client de la chaîne logistique : désigne le poids ou l’importance
accordé au client dans l’organisation et le fonctionnement de l’entreprise
considérée.
Transport et logistique de distribution : désigne les activités liées à
l’entreposage et à la circulation des produits finis, de l’entreprise jusqu’à son
client, ainsi que les règles de gestion associées.
Pilotage du planning des activités par la demande : désigne la connaissance
qu’a l’entreprise de la demande de son client et l’utilisation effective de cette
information dans son organisation et son mode de fonctionnement.
Lean manufacturing : désigne toutes les opérations destinées à améliorer et
optimiser l’efficience de l’activité de production de l’entreprise considérée.
Logistique d’achat : désigne les activités relatives à l’achat de composants ou
matières premières de l’entreprise considérée.
Logistique d’approvisionnement : désigne les activités liées à la circulation et à
l’entreposage des composants ou matières premières, du fournisseur jusqu’aux
stocks de l’entreprise considérée, ainsi que les règles de gestion associées.
Gestion intégrée de la Supply chain : désigne la prise en compte des activités et
des caractéristiques des fournisseurs et des clients dans l’organisation et le mode
de fonctionnement de l’entreprise considérée.
Logistique inverse : concerne les activités liées à la logistique inverse, du client
vers l’entreprise ou de l’entreprise vers le fournisseur, ces retours étant soit de
nature défectueuse soit à caractère valorisable (recyclage…).
Conception produit : désigne les activités de prototypage et de conception d’un
nouveau produit.
Développement et commercialisation produit : désigne les activités liées aux
évolutions et modifications des produits existants, jusqu’à la phase de mise sur le
marché en passant par l’industrialisation.
Pratiques collaboratives réactives
Nous associons à la notion de collaboration réactive, tout comportement
collaboratif résultant d’un stimulus extérieur provenant d’un des partenaires de
l’entreprise. Ce stimulus peut être une information, une donnée, une contrainte
(etc.). L’entreprise sera réactive, si elle réagit à ce stimulus en déclenchant une
action collaborative permettant d’améliorer la performance globale, sur le
processus concerné. Cette action pourra par exemple être l’intégration d’une
contrainte extérieure dans son fonctionnement interne, une modification interne
répondant à une information externe…
Pratiques collaboratives proactives
La collaboration proactive, sera quant à elle fortement liée à la notion
d’anticipation, d’échange ou partage d’informations. Ainsi, l’entreprise sera
proactive si elle déclenche, de son propre chef et par anticipation, une action
collaborative avec ses partenaires, dont l’impact s’apprécie dans et hors des
frontières de l’entreprise.
10 Annexe B : Pratiques collaboratives
Dans cette annexe, nous détaillons l’ensemble des pratiques collaboratives
présentes dans le CC model. Ces pratiques sont classées par processus et nous
distinguons pour chaque dimension managériale, les pratiques collaboratives
réactives et les pratiques collaboratives proactives (Partie 2, chapitre 4).
Réactive
Dans la mesure où je reçois des informations sur les besoins et attentes de mes
clients, j’adapte mon offre pour y répondre.
Proactive
J’entretiens une activité de veille et je partage avec mes clients les informations
susceptibles d’impacter leur demande pour définir une stratégie commerciale en
cohérence avec mes clients.
Réactive
Lorsque mes clients me le demandent, je prends en compte leurs besoins et
attentes dans mon processus de planification (production / distribution /
approvisionnement...)
Proactive
Je communique à mes clients des informations sur le processus de planification
de l’entreprise pour une meilleure synchronisation des activités commerciale (ex :
capacité, charge, calendrier d’activité).
Réactive
La traçabilité de mon flux produit me permet, lorsque que mes clients m’en font
la demande, de leur fournir des informations sur l’avancement de leur commande.
Proactive
De manière anticipée, je mets à disposition de mes clients la traçabilité de mon
flux produit pour à rendre visible à tout moment l’état d’avancement de leur
commande.
Stratégie et
organisation
Orientation
Client de la
chaîne
Planification
logistique
Flux Produit
Transport
et logistique
de
distribution
Réactive
Dans la mesure où je connais des contraintes ou des informations sur le
fonctionnement de mes partenaires aval (prestataires logistiques + clients), je
tiens compte de ces données pour construire mon réseau et définir ma stratégie de
distribution.
Proactive
Je partage avec mes partenaires aval (prestataires logistiques + clients) des
informations sur le fonctionnement et l’organisation de la logistique pour
élaborer une stratégie de distribution cohérente avec celle des mes partenaires et
pour une meilleure synchronisation des activités de distribution (ex : nouvelles
plateformes, nouvelles contraintes, évolution de la stratégie…)
Réactive
Lorsque je les connais, je prends en compte les contraintes de distribution et de
stockage de mes partenaires aval (prestataires logistiques + clients) pour
construire mon planning de distribution.
Proactive
Je communique à mes partenaires aval (prestataires logistiques + clients) mes
plannings prévisionnels de distribution dans l’optique d’une validation commune.
Réactive
Lorsque mes partenaires aval (prestataires logistiques + clients) me le
demandent, je suis capable de leur fournir des informations sur l’état de mon flux
physique.
Stratégie et
organisation
Planification
Flux Produit
Proactive
Je partage avec mes partenaires aval (prestataires logistiques + clients), des
informations sur mon flux produit pour coordonner et optimiser la distribution
(état du flux, disponibilités, contraintes, aléas).
Réactive
Je me sers des informations que j’ai sur la demande prévisionnelle de mes
clients pour définir l’organisation et la stratégie mon entreprise (ex :
construction du PIC)
Pro-active
Je vais chercher des informations sur le marché aval et sur son évolution
dans le but d’organiser mes activités en cohérence avec la demande.
Réactive
Je prends en compte les informations que j’ai sur la demande, pour
planifier mes activités.
Pro-active
Je communique à mes clients mes plannings prévisionnels de vente dans
une optique de validation commune.
Réactive
Je réagis à l’évolution de la demande en gérant au coup par coup mes écarts
de vente avec les partenaires concernés.
Pro-active
J’anticipe l’évolution de la demande en ayant une visibilité de mon flux
d’activité suffisante me permettant de faire de l’ATP et/ou du CTP.
Stratégie et
organisation
Pilotage du
planning des
activités par Planificatio
la demande
n
Flux Produit
Réactive
En réponse à une demande, une consigne ou un problème, les entités
fonctionnelles de mon entreprise (ateliers ou sites de production) développent
une stratégie d’amélioration permanente
Proactive
Les processus opérationnels sont mis sous contrôle, de manière à mettre en
place une stratégie lean (basée sur une démarche d’amélioration continue)
globale à l’ensemble des entités fonctionnelles de mon entreprise.
Réactive
Dans la mesure où une entité fonctionnelle de mon entreprise (atelier ou site)
a connaissance d’une contrainte particulière provenant d’une autre entité, elle
l’intègre dans la construction de son propre planning d’activité.
Proactive
Les entités fonctionnelles de mon entreprise (ateliers ou sites de production)
construisent ensemble et de manière cohérente leurs plannings d’activité afin
de synchroniser au mieux l’activité globale de l’entreprise.
Réactive
Les activités de chaque entité fonctionnelle (atelier ou site de production)
sont mises sous contrôle et gérées (traçabilité du flux, suivi des aléas au sein
de chaque atelier …)
Proactive
L’ensemble de mes entités fonctionnelles (ateliers ou sites de production) ont
une visibilité permanente sur la totalité du flux produit dans l’entreprise, cette
mise sous contrôle du flux permettant une meilleure flexibilité et la mise en
place d’une démarche d’amélioration permanente.
Stratégie et
organisation
Lean
manufacturin
g
Planificatio
n
Flux Produit
Réactive
Dans la mesure où je connais des contraintes ou des informations sur la stratégie
de mes fournisseurs, je les prends en compte pour définir les modalités relatives
à mon processus d’achat (au niveau de ma stratégie et de mon organisation).
Pro-active
Je partage des informations stratégiques avec mes fournisseurs pour mettre en
place des actions d’amélioration au niveau de mon processus achat (partage
d’objectifs, de risques, actions d’améliorations, situations des ventes, stratégie
commerciale, tendances du marché, engagement)
Réactive
Je prends en compte les contraintes connues de mes fournisseurs pour construire
mon planning prévisionnel d’achat.
Pro-active
Je partage mon planning prévisionnel d’achat avec mes fournisseurs dans une
optique de validation commune.
Stratégie et
organisation
Logistique
d’achat
Planificatio
n
Réactive
Flux Produit
Pro-active
Dans la mesure où je les connais, je prends en compte les caractéristiques et la
Réactive
stratégie de mes fournisseurs pour construire mon réseau d’approvisionnement
et définir ma stratégie d’approvisionnement et de stockage (ex : taille de lot,
localisation des sources d’approvisionnement…).
Stratégie et
Organisation
Je
Pro-active
partage
des
informations
sur
ma
stratégie
et
mes
objectifs
d’approvisionnement et de stockage avec mes fournisseurs, afin d’améliorer la
performance de mon processus d’approvisionnement (ex : coût, délais, qualité,
flux tendus).
Logistique
d’approvisio
nnement
Réactive
Planification
Je prends en compte les contraintes connues de mes fournisseurs pour construire
mon planning d’approvisionnement.
Je partage mon planning prévisionnel d’approvisionnement avec mon
Pro-active
fournisseur et prestataires d’approvisionnement dans une optique de validation
commune.
La traçabilité de mon flux produit me permet, lorsque mes fournisseurs m’en
Réactive
font la demande, de leur fournir des indications sur l’état de mon flux ou de mes
stocks…
Flux produit
Je partage systématiquement avec mes partenaires amont (prestataires
Pro-active
logistiques + fournisseurs), des informations sur mes stocks pour coordonner et
optimiser le flux d’approvisionnement.
Stratégie et
organisation
Gestion
intégrée de la
chaîne
Planification
logistique
Réactive
Dans la mesure où mes partenaires amont et aval me communiquent des
informations sur leur stratégie, j’en tiens compte pour élaborer ma propre
stratégie et mettre en place mon organisation.
Pro-active
J’échange avec mes partenaires amont et aval, des informations sur le
produit et le marché dans le but de construire une stratégie et organisation
cohérente avec celles le fonctionnement global de ma chaîne logistique.
Réactive
J’élabore mon planning d’activité en fonction des contraintes connues de
mes partenaires amont et aval.
Pro-active
Je partage mon planning prévisionnel d’activité avec mes partenaires amont
et aval de manière à synchroniser et coordonner les activités le long de la
chaîne logistique.
Réactive
Lorsque mes partenaires amont et aval me le demandent, je suis capable de
leur fournir des informations sur l’état de mon flux physique.
Pro-active
Je partage systématiquement avec l’ensemble de mes partenaires amont et
aval, une visibilité sur la traçabilité du flux (produit + commande + aléas…)
pour coordonner et optimiser les activités le long de la chaine logistique
globale.
Flux Produit
Réactive
Dans la mesure où mes partenaires me communiquent des informations sur
leur flux retours, j’en tiens compte dans la gestion de ma logistique inverse
Pro-active
Une étude et analyse sur la gestion des retours, menées avec mes partenaires
(internes, amont et aval) me permet d’organiser ou de dimensionner mon flux
retour et d’élaborer une stratégie de logistique inverse cohérente avec le
fonctionnement globale de la chaîne logistique.
Réactive
En cas de retours, je suis capable d’intégrer la logistique inverse dans mon
planning d’activité.
Pro-active
J’établis par anticipation un planning prévisionnel de retour et je le
communique à mes partenaires (interne, amont ou aval) de manière à
synchroniser et optimiser la logistique inverse.
Réactive
En cas de besoin je suis capable de fournir à mes partenaires internes, amont
ou aval des informations sur l’état du flux retour.
Pro-active
Mon système de traçabilité me permet de donner une visibilité par défaut du
flux retours à mes partenaires internes, amont et aval.
Stratégie et
organisation
Logistique
inverse
Planificatio
n
Flux Produit
Stratégie et
organisation
Conception
produit
Réactive
Pour concevoir un nouvel article, j’intègre les contraintes ou informations
que me communiquent mes partenaires amont ou aval.
Pro-active
Je partage avec mes partenaires amont et aval des connaissances, ou des idées
autour de la conception d’un nouveau produit pour mutualiser les
compétences (ex : co-conception, veille, risques, innovation..)
Réactive
J’élabore le planning de conception produit en fonction de la situation du
marché et des contraintes que me communiquent mes partenaires amont ou
aval.
Planificatio
n
Pro-active
Réactive
Flux Produit Pro-active
Je communique à mes partenaires amont ou aval mon planning de conception
du nouveau produit pour le valider et mieux synchroniser les différentes
étapes de conception le long de la chaîne logistique.
Développement
produit/
Evolution
produit
Réactive
Dans la phase de développement ou de modification d’un produit, j’intègre
les informations que me communiquent mes partenaires amont ou aval pour
construire ou modifier le flux produit correspondant.
Pro-active
Je partage avec mes partenaires amont et aval des connaissances, ou des
idées autour du développement ou évolution d’un produit pour mutualiser
les compétences (ex : co-conception, veille, risques, innovation..) et
élaborer une stratégie cohérente avec le fonctionnement de la chaîne
logistique.
Réactive
J’élabore mon planning en intégrant les activités liées au développement ou
aux évolutions d’un produit et les contraintes que me communiquent les
partenaires extérieurs impliqués.
Pro-active
Je construis avec mes partenaires amont ou aval le planning de
développement ou d’évolution du produit afin de synchroniser et optimiser
les différentes étapes le long de la chaîne logistique.
Réactive
En cas de besoin, je suis capable de donner à mes partenaires de chaîne
logistique des informations sur l’état d’avancement de mes produits en
phase de développement ou d’évolution.
Stratégie et
organisation
Planificatio
n
Planificatio
n
Flux Produit
Pro-active
Mon système de traçabilité s’étend au niveau des activités liées aux produits
en phase de développement ou d’évolution, ce qui me permet de donner une
visibilité du flux à mes partenaires de chaîne logistique.
11 Annexe C : Acronymes des pratiques collaboratives
12 Annexe D : Modèle mathématique de gestion des
compétences
12.1 Indices
i :
Indice d’identification d’un OF
i ∈ {1..N }
n : Indice d’identification d’une commande client
n ∈ {1..V }
j : Indice d’identification d’un opérateur
j ∈ {1..M }
k : Indice d’identification d’un type d’opération
k ∈ {1..L}
r : Indice d’identification d’une option
r ∈ {1..T }
l :
l ∈ {1..N }
Indice de position d’un OF dans la charge d’un opérateur
12.2 Données et paramètres
Disp j
: Temps de disponibilité de l’opérateur j dans l’atelier (en heures)
η
jk
:
µ
jk
: Qualité d’exécution de l’opérateur j pour le type d’opération k
Rendement de l’opérateur j pour le type d’opération k (réel
compris entre 0 et 2)
ϑj
: Taux horaire de l’opérateur j (euros/heure)
Tstand i
: Temps standard de l’OF i (en minute)
Qstand k
: Qualité standard du type d’opération k
Ei
: Date de début au plus tôt de l’OF i
di
: Date de fin au plus tard de l’OF i
ω in
: Matrice de correspondance des OF i à la commande n
ϕ ik
ω in = 1
Si l’OF i appartient à la commande n
ω in = 0
Sinon
: Matrice de correspondance des OF i au type d’opération k
ϕ ik = 1 Si l’OF i correspond au type d’opération k
ϕ ik = 0 Sinon
Tij
: Temps de réalisation de l’OF i correspondant à une opération de
type k par un opérateur j
Tij = η jk * ϕ ik * Tstand i
θj
: Régime de paie de l’opérateur j
θ
j =1
θ
λ kj
j = 0
Si l’opérateur est aux pièces.
Sinon (l’opérateur est à l’heure)
: Matrice de compétence de l’opérateur j sur le type d’opération k
λ kj = 1 Si l’opérateur est formé
λ kj = 0 Sinon
Γk
: Vecteur de cycle de vie d’une opération k
Γk =1
Si le type d’opération k correspond à une nouvelle
opération
Γk
Ψk
Πk
Λ
jk
= 0
Sinon
Ψk =1
rare
Si le type d’opération k correspond à une opération très
Ψk
Sinon
= 0
Πk
=1
Si le type d’opération k correspond à une opération rare
Πk
= 0
Sinon
: Matrice de correspondance des opérateurs j aux types d’opération k
Λ jk = 1
Si l’opérateur j est une ressource clef pour le type
d’opération k
Λ
Pe kr
jk = 0
Sinon
: Pénibilité correspondant au type d’opération k et à la matière r
Matrice de correspondance des OF i à la matière r
Ω ir
:
Ω ir
=1
Si l’OF i correspond à la matière r
Ω ir
= 0
Sinon
12.3 Variables de décisions
x ij
: Affectation de l’OF i à l’opérateur j
x ij
=1
Si l’OF i est affecté à l’opérateur j
x ij
= 0
Sinon
Uilj : Positionnement de l’OF i à la place l dans la charge attribuée à
l’opérateur j.
Uilj = 1
Si l’OF i est en position l dans la
charge attribuée à l’opérateur j.
Uilj
Sinon
= 0
Dlj : Date de début d’exécution de l’OF en position l de la charge affectée à
l’opérateur j.
12.4 Critères de performance
•
Le temps d’exécution de la charge
T tot
[1]
•
Le coût d’exécution de la charge
C tot
[2]
•
Le taux d’occupation de l’opérateur j
Tx j
[3]
•
Le mix-modèle de la charge attribuée à Mix j
l’opérateur j
[4]
•
La pénibilité affecté à l’opérateur j
Pen j
[5]
•
La qualité de réalisation de la charge
Q tot
[6]
Avec :
T tot =
i=N j=M
∑ ∑ Tij * xij
i =1 J =1
j=M i= N
∑ ∑ Tstandi * xij
j =1 i =1
PROD =
T tot
j=M
j=M
j =1
j =1
C tot = ∑ Disp j * ϑ j* ( 1-θ j ) + ∑ ϑ j* T stand i * x ij * θ
i= N
Txj =
∑T
ij *
x ij
i =1
Dispj
;
k = L i= N
∀j ∈ [1..M ]
Mixj = min(∑ ∑ xij * ϕ ik ; 1)
; ∀j ∈ [1..M ]
k =1 i =1
j
j=M
∑ Mixj
Soit MIX =
j =1
M
i = N k = L r =T
∀j ∈ [1..M ]
∑ ∑ ∑ Pe kr * x ij * ϕ ik * Ω ir
Penj
i =1 k =1 r =1
i=N j=M K =L
∑ ∑ ∑µ
Q tot
i =1 j =1 k =1
jk * x ij * ϕ ik
12.5 Contraintes
j =M
∑x
≤ 1 ; ∀i ∈ [1..N ]
ij
[7]
j =1
x ij ≤ ϕ ik * λ kj ; ∀i ∈ [1..N ] ; ∀j ∈ [1..M ] ; ∀k ∈ [1..L]
[8]
i=N
0 ≤ ∑ xij ≤ N ; ∀j ∈ [1..M ]
[9]
i =1
i= N
∑T
ij
* xij ≤ Disp j ; ∀j ∈ [1..M ]
[10]
i =1
i= N
∑x
i =1
i= N
ij
* ω ip = ∑ ω ip ; ∀p ∈ [1..V ] ; ∀j ∈ [1..M ]
i=N
i=N
∑ ( x ij * ϕ
i =1
ik
*Γ k ) ≤
∑
ϕ ik
∑
λ kj
i =1
j=M
j =1
i= N j=M
∑ ∑
i =1 j =1
+ 1 ; ∀j ∈ [1..M ] ; ∀k ∈ [1..L]
[12]
i= N j=M
( x ij * ϕ ik * Ψ k ) = ∑ ∑ ( x ij * ϕ ik * Ψ k * Λ jk ) ; ∀k ∈ [1..L]
i =1 j =1
[13]
i=N
i=N
∑ ( x ij * ϕ
i =1
[11]
i =1
ik
* Λ jk * Ψ k ) ≤
∑
j=M
i =1
∑ (λ
j =1
ϕ ik
kj *
Λ jk )
+ 1; ∀k ∈ [1..L]
[14]
i=N
i= N j=M
∑ ∑ ( x ij * ϕ
i =1 j =1
ik
* Λ jk * Π k ) ≤
∑
i =1
ϕ ik
2
+ 1 ; ∀k ∈ [1..L]
i= N
i= N j=M
∑ ∑
i =1 j =1
i= N
∑
i =1
( x ij * ϕ ik * (1 - Λ jk ) * Π k * λ kj ) ≤
[ϑj * Tstand i * x ij * θ j]
Disp
∑
i =1
ϕ ik
2
+ 1; ∀k ∈ [1..L]
≥ ϑj * θ j ; ∀j ∈ [1..M ]
∑ ∑
l =1 j =1
[16]
[17]
j
x ij∈ {0;1}; ∀j ∈ [1..M ] ; ∀i ∈ [1..N ]
l=Nj=M
[15]
[18]
Uilj ≤ 1 ; ∀i ∈ [1..N ]
[19]
i=N
∑ Uilj ≤ 1 ; ∀l ∈ [1..N ] ; ∀j ∈ [1..M ]
i =1
Dlj + ∑ [Tij * Uilj ] ≤ Dl + 1 ; ∀l ∈ [1..N − 1] ; ∀j ∈ [1..M ]
[20]
i= N
i =1
Dlj + ∑ (Tij * Uilj ) ≤ ∑ (di * Uilj ) ; ∀l ∈ [1..N ] ; ∀j ∈ [1..M ]
i= N
i=N
i =1
i =1
[21]
[22]
Dlj − ∑ [ E i * Uilj ] ≥ 0 ; ∀l ∈ [1..N ] ; ∀j ∈ [1..M ]
i=N
i =1
Dlj ≥ 0; ∀l ∈ [1..N ]; ∀j ∈ [1..M ]
Uilj∈ {0;1}; ∀i ∈ [1..N ]; ∀j ∈ [1..M ]; ∀l ∈ [1..N ]
[23]
[24]
[25]
13 Annexe E : Etude de complexité
Notre objectif est de montrer que le problème d’affection que nous considérons
dans ce mémoire est un problème NP-difficile au sens fort. Pour le démontrer,
nous allons transformer une instance du problème de 3-partition connu pour être
NP-Complet au sens fort en une instance de notre problème [Garey et Johnson,
79]
Instance du problème de 3-partition :
Soit A un ensemble de 3m éléments de Ν, Β une limite appartenant à Ν et pour
3m
tout j∈{1…3m}, sj∈Ν tels que Β/4< sj<Β/2 et tel que ∑ sj = mB
i =1
Problème :
Peut on partitionner A en m ensembles disjoints (A1, A2, …, Am) tels que, pour
1 ≤ i ≤ m, ∑j∈Ai sj = B. Ce qui implique que chaque ensemble Ai , i∈{1…m},
contient exactement 3 éléments. En effet, il ne peut ni en contenir moins car
sj<Β/2 et ni en contenir plus car Β/4< sj.
A partir d’une instance de 3-partition, nous construisons une instance de notre
problème d’affectation de la manière suivante :
-
3 m OF à réaliser
-
m opérateurs pour réaliser les 3 m OF
-
Chaque opérateur a une disponibilité B
-
Chaque OF a une durée sj
Nous construisons ici un cas particulier de notre problème d’affectation puisque
nous considérons que tous les opérateurs peuvent réaliser les OF et que leur temps
de réalisation correspond à au temps standard sj.
Nous allons maintenant prouver qu’une solution pour le problème de 3-partition
existe si et seulement si il existe une solution réalisable tel que l’ensemble des OF
soit affectés aux opérateurs sans dépasser leur temps de disponibilité.
Nous allons aborder notre démonstration en deux parties :
-
S’il existe une solution telle que l’ensemble des OF à réaliser soient
affectés aux opérateurs sans dépasser leurs temps de disponibilité, alors il
existe une solution pour le problème de 3-partition.
-
Si une solution existe pour le problème de 3-partition alors il existe une
solution telle que l’ensemble des OF à réaliser soient affectés aux
opérateurs sans dépasser leurs temps de disponibilité.
Si nous considérons qu’il existe une solution telle que l’ensemble des OFj à
réaliser soient affectés aux opérateurs sans dépasser leurs temps de disponibilité,
nous considérons que nous avons affectés la charge totale de travail correspondant
3m
à la somme des durées des OF soit ∑ sj . Comme nous avons posé l’hypothèse de
i =1
départ que la charge de travail était équivalente à la somme des disponibilités des
3m
opérateurs, on a ∑ sj = mB. Tous les opérateurs sont donc saturés (ils n’ont plus
i =1
de disponibilité) ce qui signifie que chaque opérateur réalise exactement une
quantité de travail égale à B. Chaque opérateur a donc exactement 3 OF d’affectés
puisque si il en avait moins, il ne serait pas saturé (il aurait encore de la
disponibilité) et si il en avait plus, son temps de disponibilité serait dépassé. Nous
obtenons donc une configuration où chaque opérateur exécute 3OF et la somme
de la durée des OF affectés à l’opérateur correspond à sa disponibilité B. En terme
mathématique, on obtient une partition de A (ensemble des OF) en m sousensembles Ai de trois éléments tels que ∑j∈Ai sj = B, pour tout j∈{1…3m}, ce
qui définit une solution de 3-partition
Réciproquement, il est facile de se convaincre que la connaissance d’une 3partition permet de construire une solution d’affectation valide.
En conclusion, nous venons de prouver qu’un cas particulier du problème
d’affectation sur lequel nous travaillons est au moins aussi difficile que 3partition, considéré comme étant NP-difficile au sens fort. Une généralisation de
ce cas particulier (tous les opérateurs ne sont pas capables de réaliser tous les OF,
tous les opérateurs n’ont pas la même disponibilité et le temps de réalisation d’un
OF dépend de l’opérateur qui le réalise) sera forcément NP-complet au sens fort.
14 Annexe F : Algorithmes
Algorithme A1
Données préliminaires
Pour chaque OF i à affecter :
•
Nbk : Nombre d’opérateurs formés sur le type d’opération k correspondant à l’OF i
•
BZ i : Liste des opérateurs formés sur le type d’opération k correspondant à l’OF i mais
éliminés de la procédure d’affectation pour l’OF i (l’élimination d’un opérateur est du à
un manque de disponibilité pour réaliser l’OF i)
1. Classer les N OF dans l’ordre décroissant de temps d’exécution standard ( Tstand i )
Æ Obtention de la séquence Is
2. A partir du rendement des opérateurs par type d’opération ( η
jk
), calculer les rendements centrés
réduit
Æ Obtention du rendement centré réduit ( ηcr _
d’opération.
jk
)pour chaque opérateur et chaque type
3. Pour chaque opérateur j , classer les rendements centrés réduits ( ηcr _ jk ) par ordre décroissant
et associer à chaque rendement centré réduit le type de tâche correspondant.
Æ Obtention de la séquence Sj correspondant pour chaque opérateur j à l’ordre (décroissant)
des types de tâches sur lesquelles il est le plus intéressant de l’employer vis-à-vis de ses propres
compétences et de celles des autres opérateurs de l’atelier.
4. Pour chaque OF i de la séquence Is : Identifier le type de tâche k correspondant à l’OF i
Æ Selection d’un OF i
Tant que l’OF i n’est pas affecté à un opérateur j et si il reste des opérateurs potentiels pour
réaliser cet OF ( card(BZ) ≺ Nbk )
4.1 Considérer toutes les séquences Sj et identifier l’opérateur j (ne figurant pas dans la
liste BZ ) pour qui le type de tâche k correspondant à l’OF i apparaît le plus tôt dans sa liste Sj .
Æ Sélection d’un opérateur j potentiel pour l’OF i
4.2 Calculer le temps réel que mettrait l’opérateur j sélectionné ( T
de son rendement pour le type d’opération correspondant à l’OF i
ij
) pour réaliser l’OF i à partir
Æ Obtention du temps réel d’exécution pour réaliser l’OF i par l’opérateur j
4.3 Vérifier que le temps réel d’exécution de l’OF i, ajouté au temps correspondant à la charge
déjà affectée à l’opérateur j n’est pas supérieur à son temps de présence dans l’atelier.
Si l’opérateur a encore assez de disponibilité pour réaliser l’OF i,
4.4 (Affecter l’OF i à l’opérateur j ) et (retourner à l’étape 4) et (Réinitialiser à zéro la liste BZ)
Sinon (Eliminer l’opérateur j de la liste potentielle d’opérateur susceptible de réaliser l’OF i en le
plaçant dans la liste BZ) et (retourner à l’étape 4.1)
Sinon Si il n’y a plus d’opérateurs potentials pour réaliser l’OF i, ( card(BZ) = Nbk ), il ne sera
pas affecté.
Algorithme A2
Données préliminaires
•
Lop : Liste des opérateurs j
•
p : Pointeur parcourant la liste des opérateurs j. On cherchera à affecter un OF i à
l’opérateur j situé à la pième place de la liste. p est initialisé à 0 et pointe donc sur le
premier opérateur de la liste
1. Classer les N OF dans l’ordre décroissant de temps d’exécution standard ( Tstand i )
Æ Obtention de la séquence Is
2. A partir du rendement des opérateurs par type d’opération ( η
jk
), calculer les rendements centrés
réduit d’après la formule [27]
Æ Obtention du rendement centré réduit ( ηcr _
d’opération.
jk
)pour chaque opérateur et chaque type
3. Pour chaque opérateur j , classer les rendements centrés réduits ( ηcr _ jk ) par ordre décroissant
et associer à chaque rendement centré réduit le type de tâche correspondant.
Æ Obtention de la séquence Sj correspondant pour chaque opérateur j à l’ordre (décroissant)
des types d’opération sur lesquelles il est le plus intéressant de l’employer vis-à-vis de ses propres
compétences et de celles des autres opérateurs de l’atelier. On note g le pointeur parcourant la
séquence Sj .
Tant qu’il reste des OF i à affecter et qu’il reste des opérateurs j disponibles et capables de les
réaliser
4. Considérer l’opérateur j à la p ième place de la liste Lop.
Æ Sélection d’un opérateur j et g est (ré)initialisé à 0 (g pointe donc sur le premier type
d’opération de la séquence Sj de l’opérateur j considéré.
Tant que l’opérateur j n’a pas eu d’OF i affecté et qu’il lui reste du temps disponible :
4.1 Considérer le type d’opération k de la séquence Sj située à la g ième place
Æ Sélection d’un type d’opération k
4.2 Parcourir la liste d’OF Is et sélectionner le premier OF i non affecté dont le type d’opération
k correspond au type de tâche à la g ième place.
Æ Selection d’un OF i
ij
4.5 (Affecter l’OF i à l’opérateur j ) et (Incrémenter p de 1 si p<M sinon réinitialiser à zéro p) et
(Réinitialiser à zéro g) et (Retourner à l’étape 4)
Sinon ( incrémenter g de 1) et (retourner à l’étape 4.2)
Algorithme B1
1. Pour chaque type d’opération k, calculer le rendement moyen ηt _ k
Æ Obtention du rendement moyen ( ηt _ k ) chaque type d’opération k .
2. Pour chaque type d’opération k , attribuer chaque opérateur j à l’une des classes A B C selon les
règles suivantes :
Pour le type d’opération k , l’opérateur j est classé en A si η
jk
ηt _ k
Pour le type d’opération k , l’opérateur j est classé en B si η
jk ≤
ηt _ k
Pour le type d’opération l’opérateur j est classé en C si η
jk
=0
3. A partir des temps standards de l’ensemble des OF i présents dans la charge à affecter, sommer
pour chaque opérateur j le nombre d’ heures potentielles qu’il est capable de réaliser dans chacune
des 3 catégories A B et C.
Æ Obtention pour chaque opérateur j : A ( HAj ) B ( HBj ) et C ( HCj )
4. Pour chaque type d’opération k , définir deux sous-ensembles KA et KB tel que :
KA = { j/ j is in class A for the model k} , KB = { j/ j is in class B for the model k }
Trier KA (respectivement KB ) par HAj ( HBj )croissant.
Æ Obtention de KAs ( KBs ) pour chaque type d’opération k , correspondant respectivement aux
opérateurs j triés par ordre d’heures potentielles, en classe A et B.
5. Pour chaque type d’opération k, le nombre d’opérateurs j présents en classe A et B correspond
respectivement à card(KAs)
et
card(KBs)
Classer les types d’opération k par ordre de card(KAs) croissants et par card(KBs) décroissant
en cas d’égalité au niveau de la classe A.
Æ Obtention de la séquence Ks , correspondant à la liste des types d’opération k triées par ordre
croissant de criticité (cette criticité étant jugée d’après le nombre d’opérateur j formées sur k).
6. A partir de Ks , trier l’ensemble des OF i
Æ Obtention de la séquence d’OF Is
7. Pour chaque OF i, , considérer le type d’opération k correspondant et considérer les deux
séquences KAs et KBs correspondantes
7.1 Tant que l’OF i n’est pas affecté à un opérateur j
Tant que tous les opérateurs j des KAs n’ont pas été considérés
ij
7.4 (Affecter l’OF i à l’opérateur j ) et (retourner à l’étape 7) et (Passer à l’OF suivant)
Sinon (Répéter les étapes à partir de 7.1 jusqu’à 7.4 en considérant KBs )
15 Annexe G : grille de pénibilité
Cette annexe présente le modèle de pénibilité construite en collaboration avec des
personnes de terrain de l’entreprise Ligne Roset.
Le schéma ci-dessous modélise l’ensemble des combinaisons auxquelles peut être
associé un OF. Un OF peut correspondre à une structure de canapé entièrement en
mousse (« tout mousse »), une structure de canapé en bois ou à une chaise. Pour
une structure en bois, nous distinguerons les modèles-produits avec coussins et
sans coussin. Un OF est également associé à l’un des trois types de recouvrage
(cuir, tissus ou alcantara). On distinguera les combinaisons qui entraînerons une
pénibilité physique (souligné en rouge) ou une pénibilité de concentration
(souligné en jaune).
Figure F.1. : attributs à prendre en compte pour évaluer la pénibilité d’un OF
Pour formaliser la pénibilité du travail, nous avons tout d’abord chercher à établir
quelques grandes règles générales :
Règle N°1 : Influence du recouvrage
La nature du recouvrage influence la pénibilité d’exécution
Æ Pour les chaises et les « tout mousse » : Cuir < Tissus < Alcantara
Æ Pour les « structures bois » : : Cuir < Alcantara < Tissus
Règle N°2 : Influence de la forme
Pour l’alcantara, on note une contrainte de comportement, notamment pour les
produits avec des « formes ».
Æ Le critère « Forme » est un critère qu’il faut prendre en compte pour pondérer
la pénibilité d’un OF.
Règle N°3 : Influence du poids
La gestion du poids d’un modèle est liée à la méthode de travail.
Æ Le poids ne rentrera donc pas en compte dans l’évaluation de la pénibilité d’un
OF.
Remarque
Æ Pour certains modèles et pour certains recouvrages, une évaluation spécifique
de la pénibilité est nécessaire
Æ L’objectif est donc d’attribuer pour un OF donné une « note de pénibilité »
Attribution de point de pénibilité en fonction du type de structure
Avec coussin (assise
et/ou dos)
« Tout mousse »
« Chaises »
Structure bois
2 pts
Structure bois
1 pts
Fauteuil
Sans coussin
Banquette lit
Fauteuil
Banquette lit
Attribution de point de pénibilité en fonction du recouvrage
Remarque préalable : l’influence du recouvrage est plus forte pour les chaises que
pour les autres types de modèle.
Cuir
Tissus
« Chaises »
1 pts
Sans coussin
Avec
coussin
(assise ou
dos)
0 pts
0.5 pts
Alcantara
2 pts
3 pts
1.5 pts
1 pts
1 pts
1.5 pts
Structure bois
Fauteuil
Banquette lit
« Tout mousse »
0 pts
0 pts
Illustration sur 2 exemples
Annaba en tissus : Un Annaba est un modèle de type structure bois et il n’y ni
coussin d’assise ni coussin de dos en mousse. D’après le modèle d’attribution de
pénibilité, on lui affecte 1.5oint ( 0 + 1.5)
Chaise Finn en alcantara : Une Finn est une chaise. D’après le modèle
d’attribution de pénibilité, on lui affecte 5 points ( 2 + 3 )
En appliquant ce raisonnement à l’ensemble des modèles-produits et pour chaque
recouvrage possible, on obtient :
modèle
Cuir
Tissus
Alcantara
A FORTIORI
0
1.5
1
ANNABA
0
1.5
1
1.5
2.5
2
CORTO
0
1.5
1
E-DAY
0
1.5
1
FACETT
0
1.5
1
1.5
2.5
2
0
1.5
1
1.5
2.5
2
0
1.5
1
1.5
2.5
2
GELATO
0
1.5
1
GLÜP
0
1.5
1
1.5
2.5
2
KALI
2
3
3.5
MENDO
0
1.5
1
NEO
0
1.5
1
NOMADE
1.5
2.5
2
NOMADE-EXPRESS
1.5
2.5
2
OUTDOOR
0
1.5
1
PETIT MATIN
0
1.5
1
POP
0
1.5
1
PRANA
1.5
2.5
2
PRESTA
1.5
2.5
2
RIAD
1.5
2.5
2
0
1.5
1
CITTA
FENG
FLEXUS
FLEXUS CHAUFFEUSE
FRENCH LINE
FUGUE
JONATHAN
SNOWDONIA
SOFT MACHINE
0
1.5
1
1.5
2.5
2
THETA
0
1.5
1
TOGO
2
3
3.5
TOGO : BANQUETTE-LIT
0
1.5
1
TOLOZAN
0
1.5
1
TRAVERSALE
0
1.5
1
1.5
2.5
2
XL1
0
1.5
1
FINN
3
4
5
FRENCH LINE - chaise
3
4
5
GINA
3
4
5
LIBRA
3
4
5
Ö TABOO
3
4
5
PATIO
3
4
5
SCARLETT
3
4
5
THETA-chaise
3
4
5
VALENTINE
3
4
5
ABACA
1.5
2.5
2
ANGIE
1.5
2.5
2
ARIK
0
1.5
1
BALTO
0
1.5
1
CALIN
0
1.5
1
CALIN : CANAPE LIT
0
1.5
1
CASSATA
0
1.5
1
CUDDLE
0
1.5
1
DESSAU
0
1.5
1
DIXIT
0
1.5
1
DOWNTOWN
0
1.5
1
EASY CALIN
0
1.5
1
EVERYNIGHT
0
1.5
1
HAVANA
1.5
2.5
2
KOURO
1.5
2.5
2
KOURO-2
1.5
2.5
2
LE DIVAN
1.5
2.5
2
LE PARESSEUX
0
1.5
1
LOVER
0
1.5
1
1.5
2.5
2
0
1.5
1
TENDERO
WICKY
LUCA
MULTY
MYO
0
1.5
1
1.5
2.5
2
0
1.5
1
1.5
2.5
2
2
3
3.5
1.5
2.5
2
0
1.5
1
SOHO
1.5
2.5
2
STRICTO SENSU
1.5
2.5
2
TAZIA
0
1.5
1
TEA
0
1.5
1
TRAIT D'UNION
0
1.5
1
TWEED
1.5
2.5
2
ULTIMUM
1.5
2.5
2
0
1.5
1
1.5
2.5
2
ZOA
0
1.5
1
CALIN chaise
3
4
5
CUDDLE chaise
3
4
5
GUEST
3
4
5
LUNA
3
4
5
SALA
3
4
5
TAN
3
4
5
TANIA
3
4
5
ZOA chaise
3
4
5
OPIUM
PREMIUM
RIVE-GAUCHE
SAKE
SKETCH
SMALA
URBI
YANG
Référentiel d’évaluation de la performance d’une chaîne logistique
Application à une entreprise de l’ameublement
Résumé : Pour rester compétitive, toute entreprise cherche à construire une stratégie lui
permettant de se placer dans les meilleures conditions face aux forces concurrentielles
présentes au sein de son secteur d’activité. Sur des marchés où la concurrence des pays à
faible coût de main d’œuvre devient de plus en plus forte, beaucoup d’entreprises
occidentales se réorganisent pour proposer des produits différentiés tout en améliorant
leur réactivité et leur flexibilité. Pour soutenir leur stratégie, ces entreprises vont alors
chercher à identifier des inducteurs de performance qui vont contribuer à l’atteinte de
leurs objectifs stratégiques et sur lesquels elles vont pouvoir agir. C’est autour de ces
inducteurs de performance que ces organisations vont organiser leur activité de suivi, de
pilotage et de contrôle de performance puisque leur maîtrise est un gage de compétitivité.
Dans le cadre de cette thèse, nous sélectionnons en particulier deux inducteurs de
performance sur lesquels une entreprise va pouvoir s’appuyer pour soutenir la
compétitivité de ses produits et l’agilité de sa chaîne logistique : la gestion des
compétences de ses ressources humaines et la mise en place de pratiques collaborative au
sein de la chaîne logistique. L’objectif de nos travaux est donc de développer un
référentiel d’évaluation de la performance basée sur ces deux inducteurs. Ce référentiel
est composé de deux modèles.
-
Le premier modèle permet de caractériser la performance collaborative et le
comportement collaboratif d’une entreprise. La mise en relation des efforts
collaboratifs et du niveau de performance observée permet de dégager des pistes
d’amélioration potentielles.
-
Le second modèle permet à une entreprise d’évaluer et d’améliorer sa
performance grâce à la gestion des compétences de ses ressources. Le modèle
proposé répond à une problématique d’affectation des ressources humaines dans
une organisation de type ressources parallèles, différentes. Nous proposons une
modélisation des compétences et de la performance impactée par la gestion de ces
compétences avant de développer des approches de planification permettant
d’impacter certains indicateurs de performance.
Ces deux modèles sont appliqués au cas industriel de l’entreprise Ligne Roset et nous
présentons dans ce mémoire les résultats des différentes instanciations réalisées.
Mots clefs : Evaluation de la performance, Chaînes logistiques, collaboration,
gestion des compétences

Référentiel d`évaluation de la performance d`une chaîne logistique

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