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