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Modèles de réapprovisionnement de stocks sous incertitudes et perturbations dans le contexte d’un e-détaillant

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Doctorant : KHADER Selma Afakh

  • Directeur : BOTTA-GENOULAZ Valérie
  • Laboratoire : DISP

L’objet de cette recherche est la modélisation et l’étude de l’impact de la prise en compte des perturbations et des erreurs sur les politiques de réapprovisionnement pour un e-détaillant. Une des principales incertitudes en gestion de stock est l’écart entre la quantité en stock lue dans le système d’information et la quantité réellement disponible dans le système physique . Cette différence peut provenir d’erreurs d’exécution, de transaction, de vol,… A travers une étude empirique nous avons montré que l’impact de ce type d’erreurs est important dans le cas du e-détaillant. Dans ce contexte, le système d’information joue un premier rôle dans le processus de satisfaction de la demande puisque c’est sur la confrontation entre la demande du client final et les quantités figurant dans le Système d’Information que repose la promesse de vente. Cette promesse de vente ne pourra par la suite être honorée que si, au moment de la livraison, la quantité disponible est supérieure ou égale à la quantité dans le système d’information. A l’exception de quelques contributions, les perturbations en gestion des stocks ont été principalement étudiées dans le contexte du détaillant. Nous avons étudié l’impact de ces perturbations sur la politique de stockage dans un contexte e-détaillant en faisant l’hypothèse d’une configuration multiplicative des erreurs afin d’optimiser le profit du e-détaillant, et proposé deux modèles de réapprovisionnement, mono- et deux- périodes. Le premier modèle de réapprovisionnement est un modèle mono-période dont le but est d’étendre le modèle classique de vendeur de journaux au contexte de e-détaillant/fournisseur, avec un processus de demande sujet à des perturbations. Après avoir effectué une étude analytique, nous avons comparé l’impact de deux types de modélisation des erreurs, additive et multiplicative. Il en est ressorti qu’une modélisation multiplicative est moins pénalisante qu’une modélisation additive. Notre deuxième modèle est une extension de ce premier modèle au cas deux périodes. En faisant une résolution exacte de ce modèle nous avons démontré que le comportement des quantités optimales était non monotone et qu’une politique myopique n’est pas optimale pour le cas multi-périodes. Grace à une étude numérique nous avons pu proposer des recommandations pour les managers, quant aux quantités à commander pour les deux périodes. Un troisième modèle de réapprovisionnement étudie l’impact des perturbations pour un problème multi-périodes avec minimisation des coûts et en considérant deux taux de service à atteindre, l’un sur la satisfaction des demandes et l’autre sur la satisfaction des ventes. Nous comparons aussi plusieurs politiques d’inventaire afin d’aligner le niveau de stock dans le IS sur le stock PH.