Optimisation Multi-échelon du stock avec incertitude sur l'approvisionnement et la demande

Des strategies d'approvisionnement perennes sont necessaires pour les gestionnaires de la chaine d'approvisionnement afin de faire face aux incertitudes d’approvisionnement et de demande. La diminution des niveaux de service et l'augmentation simultanee des couts de stockage sont les impacts les plus importants de ces incertitudes. Les perturbations peuvent etre causees par des discontinuites de l’approvisionnement, de l'instabilite politique, des catastrophes naturelles et des greves des employes. Elles pourraient avoir un effet important sur la performance de la chaine d'approvisionnement. Pour faire face a de telles perturbations, les modeles d'optimisation des stocks doivent etre adaptes pour couvrir une structure de reseau multi-echelons et envisager des strategies d'approvisionnement alternatives telles que le transport lateral (lateral transshipment) et plusieurs sources d’approvisionnement. Dans ce travail, une approche de modelisation basee sur des scenarios est proposee pour resoudre un probleme d'optimisation multi-echelons des stocks. En prenant en compte la demande stochastique et les incertitudes sur les capacites de production, le modele minimise le cout operationnel total (couts de stockage, de transport et de retard) tout en optimisant la gestion des stocks et les flux des marchandises. Afin de faire face aux incertitudes, plusieurs echantillons de scenarios sont generes par Monte Carlo et les exemples correspondants d'approximation (SAA) des programmes sont resolus pour obtenir une politique de reponse adequate au systeme d'inventaire en cas de perturbations. De nombreuses experiences numeriques sont menees et les resultats permettent d'acquerir des connaissances sur l'impact des perturbations sur le cout total du reseau et le niveau de service.