Le Rseau de Petri et La Chaine Logistique

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 Le Réseau de Petri et La Chaine Logistique 

• Nom et Prénoms.- DUGUID, Jean Paul
• Professeur.- SOENEN, René
• Date.- 12/12/2006

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Le Plan

• La chaîne logistique
• Les différentes approches
• La BDPSN
• Les Labos et les Chercheurs
• Analyse Personnelle

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La chaîne logistique

• Un réseau dinstallations qui assure les
  fonctions dapprovisionnement en matières
  premières, de transformation de ces matières
  premières en composants puis en produits finis,
  et de distribution du produit fini vers le client

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Problématique globale de la chaîne logistique

• Satisfaction des clients au moindre coût
• Développer des outils de modélisation et
  d'évaluation de performances
• Rechercher des méthodes d'optimisation pouvant
  améliorer les performances

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Logistique

• La logistique cherche gérer stratégiquement
  l'acquisition, le mouvement, le stockage de
  produits et le contrôle d'inventaires, ainsi que
  tout le flux d'information associé, de façon que
  l'organisation et son canal de distribution
  soient acheminée de manière que la rentabilité
  présente et future de l'entreprise soit maximisé
  en termes de coûts et efficacité.

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Chaîne Logistique

• Détermine et coordonne de manière optimale le
  produit correct, le client correct, le lieu
  correct et les temps correct.
• Ne est pas un système statique
• Dois évoluer tous le temps parce que

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Chaîne Logistique

• Augmentation dans des lignes de production
• Faire plus efficace la production
• Diminution continue d'inventaires.
• Développement de systèmes d'information

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Chaîne Logistique

• Une bonne gestion apportera les bénéfices
  suivants

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Chaîne Logistique

• Augmenter la compétitivité et améliorer la
  rentabilité des entreprises
• Coordination optimale de tous les facteurs qui
  influencent la décision d'achat qualité,
  fiabilité, prix, empaquetage, distribution,
  protection et service.
• Extension de la vision administrative pour
  transformer à la logistique en un mécanisme de
  planification des activités internes et externes
  de l'entreprise

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Chaîne Logistique

• Indicateurs de gestion
• Indicateurs de approvisionnement et fournisseurs
• Indicateurs de fabrication 
• Indicateurs de emmagasinage, transporte et
  distribution 

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Chaîne Logistique

• Il est possible d'affirmer qu'une obtention
  satisfaisante d'un grand nombre de dindicateurs
  dépend de la modélisation satisfaisante de la
  chaîne, et est dans ce point où la modélisation
  avec des réseaux de Petri joue un rôle fondamental

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Chaîne Logistique

• Il y a trois niveaux de perception dune chaîne
  et chacun a de ses problématiques associe 
• Le premier niveau la chaîne logistique interne
• Le deuxième niveau la chaîne logistique
  intégrée
• le troisième niveau la chaîne logistique
  globale

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Chaîne Logistique
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Chaîne Logistique

• Par la logistique interne, le plus grand problème
  cest la organisation des flux au sein de
  lentreprise.
• Logistique externe, on a le problème de
  approvisionnement et le problème de distribution
  qui comprend á la entreprise mais aussi à les
  fournisseurs et à les clients

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Les différentes approches

• Les réseaux de Petri ont beaucoup été exploités
  pour la modélisation et lanalyse de performances
  des systèmes dynamiques à événements discrets
  (SDED) tels que les systèmes de production.
  Cependant, peu de travaux se sont intéressés à la
  modélisation de la chaîne logistique globale, en
  prenant en compte tous les aspects dune chaîne.

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Les différentes approches

• Beaucoup de approches où laspect lot est très
  souvent ignoré ou pas très bien modélisé par les
  réseaux de Petri utilisés
• Il y a eu beaucoup de problèmes pour représenter
  ce cas, assez possible de se trouver dans les
  entreprises

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Les différentes approches

• Il n'y a pas réponse à des questions comme,
  comment pouvoir traiter les commandes
  individuellement telles quelles sont commandées
  puisquelles sont toutes représentées par des
  jetons semblables et quaucune information sur
  leurs tailles nest préservée après leur entrée
  dans cette place.

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Les différentes approches

• Un nouveau modèle de réseaux de Petri
  stochastiques nommé,  les réseaux de Petri lots
  déterministes et stochastiques  (BDSPN) peut
  faire la réponse
• Les BDSPNs dérivent de cette classe de réseaux de
  Petri en lui intégrant de nouveaux composants
  lots places lots, jetons lots et transitions
  lots pouvant représenter explicitement les flux
  lots (jetons lots) et les opérations lots
  (transitions lots) qui caractérisent les
  processus lots.

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Comparaison entre le réseau de Petri standard et
la BDSPN

• Dans le BDSPN, des commandes lots de clients
  arrivent et sont enregistrées dans la place lot
  p2 où elles se mettent en attente de traitement
• Trois commandes enregistrées dans la place lot p2
  

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Comparaison entre le réseau de Petri standard et
la BDSPN

• Il y a quun seul produit fini disponible dans le
  stock.
• Traitement des commandes est non validée
• En (b) on na aucune information sur leurs
  tailles hormis la taille totale des commandes
  enregistrées

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Comparaison entre le réseau de Petri standard et
la BDSPN

• Dans ce cas, le traitement des commandes peut
  commencer puisque la transition t2 est validée
  pour le marquage actuel du modèle standard.
• La place p3 dans les deux modèles correspond aux
  commandes des clients prêtes pour la livraison.

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Comparaison entre le réseau de Petri standard et
la BDSPN

• La livraison dans le BDSPN, va seffectuer par
  lot. Le client recevra sa commande en une fois
  telle quelle est commandée
• Ceci nest pas le cas dans le modèle standard où
  les livraisons seffectuent franchissement par
  franchissement de t2

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Comparaison entre le réseau de Petri standard et
la BDSPN

• En conclusion, les deux modèles se comportent
  différemment et par conséquent nauront pas les
  mêmes performances. Le modèle BDSPN a permis de
  modéliser le flux lot et les opérations lots
  correctement alors que le modèle standard nous
  donne un comportement qui ne correspond pas au
  système réel

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La BDSPN

• Prendre en compte la optimisation de la décision,
  puisque elle être associé à des politiques qui
  gèrent, ça veut dire, le choix dun jeton lot
  dans chaque place lot qui franchira une
  transition lot validée sélectionnée pour le
  franchissement et la sélection de la transition à
  franchir dans un marquage donné lorsque plusieurs
  transitions sont validées dans le même marquage
  et ainsi les horloges des transitions

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La BDSPN

• Une transition lot peut avoir plusieurs indices
  de franchissement à un instant donné dont il faut
  choisir un seul indice pour effectuer un
  franchissement.
• Quel indicateur de franchissement faut il choisir
  à cet instant précis ou bien quelle est la
  commande doit on traiter en premier
• Quel client doit on servir le premier, quel stock
  doit on approvisionner en premier

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La BDSPN

• Propose 2 politiques à prendre en compte
• Politique par ordre darrivée
• Politique aléatoire

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La BDSPN

• Premier politique est la plus envisagée dans la
  pratique et consiste à classer les jetons lots
  dans chaque place lot par leurs ordres darrivée.
  Le premier jeton lot arrivé dans une place lot
  donné est considéré comme le premier jeton lot
  candidat pour la validation et le franchissement
  de la transition de sortie

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La BDSPN

• Le deuxième politique il consiste en ignorer
  lordre darrivée des jetons lots dans une place
  lot. Dans ce cas tous les jetons lots dune place
  lots sont tous candidats pour le franchissement
  de la transition de sortie. Chaque jeton lot
  validant la transition peut franchir la
  transition de sortie avec la même probabilité

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Les Labos et les Chercheurs

• Laboratoire GILCO (Gestion Industrielle,
  Logistique et Conception).
• LAG (Laboratoire dAutomatique de Grenoble)
• LAMIH (Laboratoire dAutomatique, de Mécanique,
  et dInformatique industrielles et Humaines)
• LAP/GRAI (Laboratoire dAutomatique et de
  Productique), Université Bordeaux1
• LICIA (Laboratoire d'Ingénierie de Conception,
  Cognition et Intelligence Artificielle), INSA de
  Strasbourg
• LIMOS (Laboratoire inter-établissement
  dInformatique pour la Modélisation et
  lOptimisation des Systèmes), CLERMONT-FERRAND,
  équipe IFMA

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Les Labos et les Chercheurs

• LISMMA (Laboratoire d'Ingénierie des Structures
  Mécaniques et des Matériaux), Institut Supérieur
  de Mécanique de Paris, Supméca
• LISTIC (Laboratoire dInformatique, Systèmes,
  Traitement de lInformation et de la
  Connaissance), Université de Savoie, Annecy
• Laboratoire PRISMA (Productique et Informatique
  des Systèmes Manufacturiers), INSA de Lyon
• LGI2A Laboratoire Génie Informatique et de
  Automatisation de lArtois

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Les Labos et les Chercheurs

• Quelques de les chercheurs plus importants sont
  Sirinavasa, Viswanadham, Van der Aalst, Balduzzi,
  Dong, Chen, Amodeo, Labadi, Demongodin, Murata,
  Furcas et Riera, entre autres.

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Analyse Personnelle

• Les BDSPNs ont une grande efficacité pour la
  modélisation des chaînes logistiques. Le modèle
  permet non seulement de prendre en compte
  correctement laspect lot qui caractérise les
  différents flux et les activités de ces systèmes,
  mais également lintégration dans le modèle des
  différentes phases, telles que le transport, la
  livraison, les politiques de gestion des stocks,
  entre autres.

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Analyse Personnelle

• Le réseau Petri standard ne prendre pas en compte
  le aspect de lot, car elle perd de
  l'applicabilité dans la réalité, puisque la
  majorité des étapes de la chaîne logistique est
  effectuée dans des lots, alors avec le réseau
  Petri sans modification, on ne peux pas atteindre
  des niveaux optimaux.

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Analyse Personnelle

• La mesure de performance dune chaîne logistique
  est très souvent liée à son niveau de service à
  la clientèle et les demandes ou les commandes des
  clients sont généralement faites par lots