L`animation de la performance d`une Supply Chain - LGI
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L`animation de la performance d`une Supply Chain - LGI
L’animation de la performance d’une Supply Chain Pré-soutenance de Mémoire Thématique Master Recherche OSIL – Ecole Centrale Paris Etudiante : Samira Jaï Encadrant : Alain Chapdaniel Plan de la présentation Introduction Performance d’un acteur Animation de la Supply Chain globale Problématique Prochaines étapes Introduction Le contexte économique de concurrence mondialisée complexifie la prise de décisions : Opérations à l’échelle parfois internationale Externalisation des activités non cœur de métier Commerce électronique, vente en ligne (E-commerce) La mesure de la performance d’une Supply Chain est essentielle pour optimiser la gestion des opérations au sein d’une entreprise ou d’une chaîne logistique Une littérature très riche sur les systèmes de mesure de performance d’une SC (1/3) Au niveau d’un acteur : de nombreuses approches développées depuis 1995 Des indicateurs et métriques de mesure de performance catégorisés et priorisés (KPI : key performance indicators) Sept grandes classes de critères de classification étudiées par les chercheurs en génie industriel Une littérature très riche sur les systèmes de mesure de performance d’une SC (2/3) Tableau de bord prospectif / équilibré Organisation du système de mesure Localisation des mesures au sein des phases de la SC Niveaux de décision au sein du système SCM Système de Mesure de la Performance (SPM) au niveau d’un acteur Définition des indicateurs adéquats Éléments constituants des mesures de performance Financières ou non Segmentation MPs Quantitatives ou non Traditionnels ou modernes Une littérature très riche sur les systèmes de mesure de performance d’une SC (3/3) Catégories Critères / Perspectives d’analyse Références Clés Balanced Scorecard Perspective Financier / Clients / Processus internes / Innovation & Amélioration / Employés Kaplan & Norton (1997) Components of performance measure Temps / Utilisation des ressources / Rendement / Flexibilité Beamon (1999) Location of measures in SC links Planification, Design Produit / Approvisionnement / Production / Distribution / Client Gunasekaran (2001) Decision-making levels Stratégique / Tactique / Opérationnel Gunasekaran (2001) Nature of measure Mesures Financières / Non financières De Toni & Tonchia (2001) Measurement base Mesures Quantitatives / Non quantitatives Gunasekaran (2001) Traditional vs. Modern measure Orientations Fonction / Création de valeur Bagchi (1996) Une classification des KPI en logistique et Supply Chain Management Performance de la Supply Chain Performance orientée Client • Lead times • Niveaux de stocks • Taux de service • Valeur perçue Coûts de la Supply Chain Performance processus SC • Production / Assemblage • Transport / Entreposage • Précision des prévisions • Sales & Operations Plan. Une classification des KPI en logistique et Supply Chain Management – Exemple Phases Planification Performance Financière Retour sur investissement Approvisionnement Production Distribution Coût d’obsolescence Coût de transport Prix de vente des biens & services Coûts de garantie Coûts de stocks Valeur ajoutée Frais généraux Performance non Financières Efficacité du travail Valeur perçue du produit Cycles de développement produit et de gestion des appels d’offre Conformité aux régulation Exactitude des prévisions Temps de réponse de la SC Durée de développement produit Durée cycle de production Délai de mise en œuvre Fiabilité des approvisionnements Fiabilité de la distribution Valeur et qualité perçues du produit Valeur ajoutée Variété des produits et services fournis Conformité aux spécifications Capacité de production, flexibilité, précision par rapport au planning NB : La phase « Reverse Logistics » ou « Return » manque à ce modèle SCOR (Supply Chain Operations Reference) Les implications managériales du choix d’un SMP Le choix d’un système de mesure de la performance de la SC a des conséquences cruciales en terme d’animation de l’activité et de gestion des équipes Système établi de façon sur mesure, adapté aux organisations individuelles Niveaux de performance opérationnelle / tactique / stratégique à implémenter et gérer aux niveaux adéquats de management Prise en compte des objectifs et cibles en termes d’organisation Problématique de la collecte de données (Systèmes d’information) Prise en compte des facteurs culturel et politique de l’entreprise – d’où l’implication nécessaire du Senior Management dans le choix de SMP Audits réguliers du SMP Un outil de monitoring efficace : le Corporate Performance Management L’outil CPM (Corporate Performance Management, Steffen Drawert 2006) d’assistance au management faciliterait une "gestion globale" de la performance par l’accès simultané : aux statistiques détaillées des activités de son entreprise aux modèles de simulation permettant d’évaluer l’impact des changements envisagés, à la fois en termes d’organisations et de performance Le CPM permet de faire le lien entre le décisionnel et l’opérationnel : entre les outils de Business Intelligence et les progiciels de l’entreprise. Animer la performance d’une Supply Chain dans son ensemble n’est pas aisé Des obstacles s’opposent à la mesure pertinente de la performance d’une SC dans son ensemble : Existence de multiples mesures pour chacun des membres Éventuels conflits entre les membres compromettant la nécessité de transparence Complexité de la gestion et de la prise de décision La plupart des modèles déterministes et stochastiques étudiés traitent de parties isolées du système Supply Chain Système « Approvisionnement – Production » Système « Production – Distribution » Système « Stocks – Distribution » Cela suppose un degré élevé de collaboration entre les membres de la SC Coopération Partage d’informations Relations Long Terme Supply Chain Collaborative Objectifs communs Engagement Proximité Interdépendance Plusieurs modèles permettent de simuler l’animation de la performance d’une SC Deux types d’approches permettent de modéliser l’animation d’une Supply Chain dans son ensemble : Modèles Multi Agents : Oztemel et Tekez (2009); Ahn et Lee (2004); Lin et Lin (2006) Méthodes Conventionnelles : Gunasekaran et al. (2004); Angerhofer et Angelides (2006) ; Kim (2007) Le modèle de Data Envelopment Analysis (DEA) est une approche possible pour estimer les frontières / compromis empiriques d’efficacité – encore sous investigations Problématisation, prochaines étapes Animation de la performance d’une SC Au niveau d’un Acteur Systèmes d’Indicateurs Clés de Performance Corporate Performance Management Pour l’ensemble de la chaîne Modèles Multi Agents Modèles Conventionnels Mots Clés Supply Chain Efficiency Performance measurement Key Performance Indicators Collaborative (SC) Bibliographie (1/3) ARTICLES DE REVUES (1/2) Liang, L., Yang, F. Cook, W.D. and Zhu, Joe, « DEA models for supply chain efficiency evaluation », Annals of Operations Research, Vol. 145,(2006), 35-49 Jian Cai , Xiangdong Liu , Zhihui Xiao , Jin Liu, Improving supply chain performance management: A systematic approach to analyzing iterative KPI accomplishment, Decision Support Systems, v.46 n.2, p.512-521, Janvier 2009 Bernhard J. Angerhofer , Marios C. Angelides, A model and a performance measurement system for collaborative supply chains, Decision Support Systems, v.42 n.1, p.283-301, October 2006 Gunasekaran, A. and Kobu, B. (2007) « Performance measures and metrics in logistics and supply chain management: a review of recent literature (95-04) for research and applications », International Journal of Production Research Gunasekaran, A. and Ngai, E.W.T., “The Successful Management of a Small Logistics Company”, International Journal of Physical Distribution & Logistics Management, Vol. 33, No. 9 (2003), 825-842 Bibliographie (2/3) ARTICLES DE REVUES (2/2) Gunasekaran, A., Patel, C. and McGaughey, R., “A Framework for Supply Chain Performance Measurement”, International Journal of Production Economics, Vol. 87, No. 3 (2004), 333-348 Folan, P. and Browne, J., A review of performance measurement: towards performance management. Comp. Indus., 2005, 56, 663–680 Oztemel, Ercan and Tekez, Esra Kurt, Interactions of agents in performance based supply chain management, Journal of Intelligent Manufacturing vol.20 no.2 (2009), pp. 159 – 168 Shaligram Pokharel, A two objective model for decision making in a supply chain, International Journal of Production Economics, Volume 111, Issue 2, (2008), Pages 378-388 Srinivas Talluri, R. C. Baker, A multi-phase mathematical programming approach for effective supply chain design, European Journal of Operational Research, Volume 141, Issue 3 (2002), Pages 544-558 Bibliographie (3/3) OUVRAGES Caroline Thierry, André Thomas, « Simulation For Supply Chain Management », Gérard Bel (Ed.) (2008) Chapter 1, pp. 1-36 Scheer August-Wilhelm, Steffen Drawert, « Corporate performance management: aris in practice », Springer (2006) Chapter 13. Corporate Performance Management in Logistics and Procurement — Focused Identification of Weak Points with Supply Chain Controlling A. Manzoni and S.M.N. Islam, Performance Measurement in Corporate Governance, Physica-Verlag Heidelberg (2009) Chapter 2. Critical Literature Review: The Roles of Organization Behaviour, Corporate Governance and Supply Chain Management in the Measurement of Performance for Commercial Enterprises in a Global Knowledge Economy