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DEMAND DRIVEN
ADAPTIVE ENTREPRISE

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  • Polytech Montreal et le laboratoire Poly-DDMRP

Le programme DDAE évalue scientifiquement les comportements et les niveaux de performance des systèmes de pilotage des flux existants (MRPII, DDMRP, Kanban, ConWIP, etc.) dans un environnement caractérisé par une variabilité élevée.
Sur cette base, il propose des améliorations aux systèmes et méthodes existants et développe des méthodologies et des outils plus adaptés à la réalité du monde économique actuel.

DDAE qu’est-ce que c’est ?

1 programme, 3 travaux de recherche complémentaires

Thèse de Romain Miclo

Challenging the « Demand Driven MRP » Promises : a Discrete Event Simulation Approach

Les principaux enjeux des supply chain d’aujourd’hui concernent l’adaptation à des environnements instables. Demand Driven Material Requirements Planning (DDMRP) est une méthode récente et prometteuse de gestion des flux qui a été conçue pour faire face aux problématiques actuelles.

Le travail de recherche réalisé détaille et positionne DDMRP par rapport aux autres méthodes connues de pilotage de flux. Le but de ce travail était de challenger les principales promesses de DDMRP.
Pour cela, un plan d’expériences a été réalisé sur un cas d’étude pour évaluer le comportement de MRP II, Kanban et DDMRP face à différentes sources de variabilité. Le dimensionnement des buffers DDMRP est un sujet majeur pour la méthode. Il a été traité sur un cas d’étude avec un travail d’optimisation.

Toutes les contributions ont été expérimentées avec l’implémentation de DDMRP sur un cas réel. La thèse permet ainsi de valider certains atouts de DDMRP, tels que l’adaptation du système à différentes formes de variabilités, mais elle permet également de souligner des perspectives majeures de recherche sur ce sujet.

Pour télécharger la thèse de Romain Miclo, cliquez ici.

Références :

Figure 1: Réalisée à partir de l’article de l’International Journal of Production Research

Miclo Romain, Matthieu Lauras, Franck Fontanili, Jacques Lamothe, and Steven A.Melnyk. ‘DemandDriven MRP: Assessment of a New Approach to Materials Management’. InternationalJournal of Production Research, (April 2018): 1–16. https://doi.org/10.1080/00207543.2018.1464230

Miclo Romain. ‘Challenging the “Demand Driven MRP” Promises : A Discrete Event Simulation Approach’. Phdthesis, Ecole des Mines d’Albi-Carmaux, 2016. https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01673811/document

Miclo, R., F. Fontanili, M. Lauras, J. Lamothe, and B. Milian. ‘An Empirical Comparison of MRPII and Demand-Driven MRP’. 8th IFAC Conference on Manufacturing Modelling, Management and Control MIM 2016, 49, no. 12 (January 2016): 1725–30. https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2016.07.831

Miclo, R., F. Fontanili, M. Lauras, J. Lamothe, and B. Milian. ‘MRP vs. Demand-Driven MRP: Towards an Objective Comparison’. In 2015 International Conference on Industrial Engineering and Systems Management (IESM), 1072–80, 2015. https://doi.org/10.1109/IESM.2015.7380288


Thèse de Guillaume Martin

Sous sa forme actuelle, le Demand Driven Sales and Operations Planning peut-il maîtriser l’évolution dans le temps du Demand Driven Operating Model ?

Le Demand Driven Sales and Operations Planning (DDS&OP) est une étape qui appartient au modèle Demand Driven Adaptive Enterprise (DDAE) (Ptak and Smith, 2018). Ce modèle est décomposé en trois étages, chacun correspondant à un horizon de gestion spécifique.

Le Demand Driven Operating Model (DDOM) intègre trois modules (Demand Driven MRP, Planification et Exécution) qui agissent ensemble pour optimiser le flux opérationnel. Le DDS&OP intervient en parallèle pour les décisions à l’horizon tactique. L’Adaptive Sales and Operations Planning (AS&OP) vient ajouter une couche de gestion stratégique au modèle DDAE.

Les activités du DDS&OP incluent trois étapes majeures :
(i) l’analyse des données issues du terrain, souvent nommée analyse de variance ;
(ii) la configuration du modèle de configuration qui sera transmis au DDOM et à l’AS&OP en fonction de l’analyse précédente et des objectifs fixés ;
(iii) enfin, la projection de scénarios de performance pour évaluer l’impact des décisions les plus complexes.

Pour être réellement efficace, le processus DDS&OP doit cependant effectuer ces activités pour l’ensemble des références gérées en Demand Driven. Il s’écarte donc d’un Sales and Operations Planning traditionnel où le niveau de granularité serait celui de la famille de produits. La difficulté réside donc dans la prise de décisions efficaces à partir d’informations pertinentes et ce, pour de nombreuses références, ainsi que de nombreux profils de buffers.

Pour faciliter en même temps la correction des problèmes survenus, ainsi que la détection d’opportunités, nous proposons d’outiller le processus DDS&OP avec une application métier. L’outil permettra, en se basant sur un ensemble de règles métiers, d’analyser automatiquement les alertes et d’informer l’utilisateur sur les récurrences d’évènements spécifiques, puis de proposer un ensemble de décisions. Nous proposons également de valider ou non l’efficacité des décisions métiers actuellement contestées.

Articles :

A process map for the Demand Driven Adaptive Enterprise model: towards an explicit cartography, ILS Lyon, 2018

Vers une cartographie de processus explicite pour le modèle Demand Driven Adaptive Enterprise, MOSIM Toulouse, 2018