Article

1 - BUT DU PILOTAGE

2 - PRINCIPAUX MODÈLES DE GESTION DE LA CHAÎNE D’APPROVISIONNEMENT

  • 2.1 - Les modèles de type prévisionnel : principes de base
  • 2.2 - Le modèle réactif : principes de base

3 - CARACTÉRISTIQUES DU PILOTAGE

4 - MISE EN ŒUVRE DU PILOTAGE

5 - MODALITÉS PRATIQUES DU PILOTAGE

6 - CONCLUSION

| Réf : AG5105 v1

Pilotage des flux

Auteur(s) : Guy BALMANA, René BALMES

Date de publication : 10 oct. 2001

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RÉSUMÉ

Cet article a pour objectif de mieux appréhender les notions de pilotage des flux dans le contexte de la chaîne logistique globale. Il aborde les notions essentielles de pilotage prévisionnel et de pilotage réactif. L’article expose comment l’offre de l’entreprise doit être mise sous contrôle pour correspondre à la demande en prenant appui sur les notions systémiques de définition des objectifs, mesure de la performance et pilotage des processus. L’article se situe volontairement dans une vision globale des flux et de performance au-delà des fonctions de l’entreprise. L’objectif est de proposer une évolution vers un pilotage «anticipatif et actif».

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ABSTRACT

This article aims to give the reader a better understanding of flow control concepts in the context of the global supply chain. It addresses the essentials of forecast control and responsiveness control. The article explains how a company's supply must be brought under control to match customer demand through systemic concepts of objectives, performance measurement and process control. The article deliberately takes a global vision of flows and performance, beyond the functions of the company. The objective is to propose a shift toward "active and proactive" control.

Auteur(s)

  • Guy BALMANA : Ingénieur Conseil Organisation et Logistique Certifié Fellows par l’APICS (CFPIM)

  • René BALMES : Ancien Senior Consultant Industrie et distribution. IBM global Services Certifié Fellows par l’APICS (CFPIM)

INTRODUCTION

Le pilotage des flux est une notion récente qui se définit sur la base d’une gestion d’approvisionnement déjà mise en place. On suppose, en effet, que, quelle que soit cette gestion, il convient de vérifier si ses conditions de fonctionnement sont optimales ou pas.

La notion d’optimum pose en soi une première question car, n’étant optimale que par rapport à un objectif, suivant la définition de celui-ci, cette référence change. L’objectif, donc l’optimum, une fois défini, il s’agit alors de mesurer la performance actuelle de la gestion, de la comparer à cet optimum ou de l’évaluer par rapport aux attentes pour en déduire des actions correctrices si nécessaire.

Naturellement, cette évaluation se réfère à une situation qui vient de se réaliser, mais aussi au regard d’une évolution probable d’environnement dont il s’agit de mesurer les conséquences.

Cette interrogation et les actions qui en découlent prennent leur sens au vu des fonctions d’approvisionnement de la GPAO (gestion de production assistée par ordinateur) qui détermine toujours le meilleur fonctionnement possible en fonction de ses propres critères et surtout des contraintes auxquelles elle est soumise. En effet, elle ne peut « imaginer » ce qu’il conviendrait de changer dans ses hypothèses de fonctionnement pour que celui-ci soit plus satisfaisant.

Au total, pour mettre en œuvre cette notion de pilotage, il convient de pouvoir mesurer une performance, d’en juger du résultat et enfin de pouvoir agir pour corriger quand nécessaire un fonctionnement qui pourrait être meilleur ou qui pourrait se dégrader lorsqu’une évolution prévisible doit survenir.

Il s’agit donc simplement de la mise sous contrôle d’un processus suivant une méthode généralement utilisée pour répondre à ce type de problèmes. Mais ce qui en crée le besoin, c’est que les entreprises posent a priori l’hypothèse que le processus dans le cas d’une GPAO est toujours optimal, ce qui est rarement démontré, vérifié et exact. Trop de gestionnaires confrontés au problème de maintenir en fonctionnement leur GPAO, ont déjà suffisamment de mal à assurer cela de façon continue, pour se poser la question de la qualité du résultat.

Une fois ce cap passé, la maîtrise de plus en plus grande des processus de contrôle de la production, de l’approvisionnement et de la distribution étant obtenue, la préoccupation essentielle des dirigeants est de s’assurer maintenant que cette gestion est globalement orientée en fonction de leurs objectifs et qu’elle maintiendra cette orientation même si l’environnement change. Ce n’est donc plus la gestion opérationnelle qui est la préoccupation majeure, mais bien un pilotage global de celle-ci.

D’un autre point de vue, l’optimisation recherchée par les modèles à notre disposition n’est pas toujours la réponse idéale au besoin de réactivité nécessaire. D’une vision locale, on évolue vers une approche plus globale. Les changements rapides, souvent subis, de l’environnement commercial demandent une capacité d’adaptation, une réponse flexible, appropriée dans la durée, par opposition au meilleur comportement à un instant précis face à un environnement maîtrisé. Il y a un changement de cible. Il ne s’agit plus d’être optimum, à l’instant « t », (recherche de précision), mais de définir un scénario qui, peut-être moins performant ponctuellement, assurera la meilleure performance d’ensemble et dans le temps (recherche d’une plage de fonctionnement).

Si on analyse les positionnements possibles pour une entreprise dans la chaîne logistique globale on se rend compte que, de la production à la distribution, les contraintes, les points de vue et les objectifs peuvent être très différents. Cela conduit à une application pratique du pilotage qui peut être très diverse.

On peut même se poser la question de la possibilité du pilotage d’une chaîne d’approvisionnement complète quand elle n’est pas gérée dans sa totalité par une même entreprise.

Piloter un tel ensemble devient pourtant primordial pour obtenir une performance globale qui soit la meilleure possible et adapter ce fonctionnement aux variations prévisibles. À partir d’ajustements obtenus par des méthodes peu explicites, appliqués à l’aide de paramètres, on évolue vers un pilotage direct des opérations. D’un contrôle « explicatif et passif », on évolue vers un pilotage « anticipatif et actif ».

Les différents modèles existants de gestion des flux ont été présentés dans l’article [AG 5100].

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KEYWORDS

pushed flows   |   pull flow

VERSIONS

Il existe d'autres versions de cet article :

DOI (Digital Object Identifier)

https://doi.org/10.51257/a-v1-ag5105


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1 Bibliographie

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HAUT DE PAGE

2 Annexe

Dans les Techniques de l’Ingénieur, traité L’entreprise industrielle

EYMERY (P.) - Enjeux de la logistique - . [A 9 020] (1998).

LAMOURI (S.) - THOMAS (A.) - Flux poussés : MRP et DRP - . [AG 5 110] (2000).

LAMOURI (S.) - THOMAS (A.) - Gestion des stocks dans un contexte de demandes indépendantes - . [AG 5 140] (2000).

LAMOURI (S.) - THOMAS (A.) - Juste à temps et TQM : concepts et outils - . [AG 5 190] (1999).

DUDOUET (C.) - Flux pilotés par l’aval ou flux tirés - . [A 9 033] (1998).

BLACKLOCK (D.) - COTONNEC (G.) - LAMOURI (S.) - Synchronisation des composants par l’approche CDF - . [A 5 160] (1999).

BALMANA (G.) - BALMES (R) - Modèles de gestion de flux : présentation et choix - . [AG 5 100] (2001).

BALESTE (J.).- - Méthodes de prévision. Présentation générale. - AG 5150 (2001).

BALESTE (J.) - Méthodes de prévision. Méthodes par extrapolation. - AG 5151 (2001).

BALESTE (J.) - Méthodes de prévision. Méthodes par intervalle de confiance. - AG 5152 (2001).

HAUT DE PAGE

Livres

APICS - * - APICS Dictionary. APICS 8th edition (1996).

BERANGER (P.) - Les nouvelles règles de la production - . Dunod Entreprise...

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