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Usage Des Pénalités Dans Les Modèles Économiques De Management Industriel

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  • Najat Bara
  • Frédéric Gautier
  • Vincent Giard

    (LAMSADE - Laboratoire d'analyse et modélisation de systèmes pour l'aide à la décision - Université Paris Dauphine-PSL - PSL - Université Paris Sciences et Lettres - CNRS - Centre National de la Recherche Scientifique)

Abstract

La prise de décision en management industriel fait un appel croissant à des modèles d'optimisation compor-tant un éclairage économique, et donc privilégiant une performance définie en termes d'efficience. Cet éclairage éco nécessite le recours à un modèle de coûts qui doit être compatible avec l'impact dans le temps et dans l'espace des décisions envisagées. Les conséquences des décisions proposées peuvent compromettre le respect de certains critères d'efficacité du système productif étudié ou de systèmes clients. Pour éviter ces impacts indésirables, de nombreux modèles décisionnels introduisent, dans la fonction économique, des coûts de pénalité qui ne peuvent être obtenus par la compta-bilité de gestion. Cet article tente de décrire le rôle et la détermination des pénalités dans ces modèles. MOTS-CLÉS : Gestion de production, Gestion de performance, Recherche opérationnelle, Modélisation des systèmes, Comptabilité de gestion, Pénalité. 1 REMARQUE PRÉALABLE Cet article présente quelques observations sur le rôle et la définition des pénalités dans les modèles d'optimisation économiques de management industriel que proposés dans de nombreux articles et manuels de management in-dustriel. Il n'est pas question ici de s'interroger sur la per-tinence de ce type d'approche d'aide à la décision, ni de produire un état de l'art fondé sur une large revue de litté-rature. Nous visons plus modestement à formuler quelques remarques méthodologiques et typologiques auxquelles conduisent ces observations. Toutefois, le lec-teur est renvoyé à quelques articles illustrant l'usage de quelques types de pénalités peu fréquentes. 2 INTRODUCTION On s'intéresse ici à un système productif fournissant des produits (terme générique que l'on utilisera ici pour dési-gner aussi bien des produits que des prestations de service) à des clients, par l'intermédiaire d'un ensemble de ressources matérielles, humaines et informationnelles. Cette définition générale permet d'inclure, notamment, les systèmes dédiés à la production de biens ou de services , et à l'approvisionnement ou la distribution de biens. La modélisation du processus de production d'un système productif est une description formelle des relations entre l'utilisation des ressources de ce système et la fourniture des produits demandées. Le niveau de détail du modèle-sa granularité-varie selon que le modèle vise une prise de décisions opérationnelles, tactiques ou stratégiques. Dans cette description formelle, que l'on qualifie ici de modèle physique (voir figure 1), les décisions sont repré-sentées par des variables quantitatives (quantité à com-mander…) ou des variables qualitatives (itinéraire de transport, configuration d'investissement…) transcrites par des variables binaires dans certaines modélisations. Ces variables, qualifiées de variables de commande, in-fluencent le fonctionnement du système productif étudié par un ensemble de relations causales plus ou moins complexes qui sont au coeur de la modélisation retenue. Ces mécanismes conditionnent la valeur prise par certains pa-ramètres physiques (niveau de stock, kilométrage par-couru…) retenus en raison de leur impact sur la performance du système de production étudié. Ces paramètres sont généralement qualifiés de variables d'état dans les modélisations peu complexes qui mobilisent un nombre restreint de paramètres physiques ; on gardera ici ce vo-cable quelle que soit la complexité de la modélisation. Le modèle décisionnel peut s'appuyer uniquement sur le modèle physique en cherchant à optimiser un indicateur d'efficacité, calculé à partir d'une ou plusieurs variables d'état et, dans certains problèmes décisionnels, de variables de commande binaires. Le plus souvent, cette ap-proche de la performance est considérée comme insuffi-sante car elle ne tient pas compte du coût des ressources mobilisées pour satisfaire la demande et qu'il existe sou-vent plusieurs solutions alternatives ayant la même effica-cité mais pas le même coût. Cette vision économique de la performance est qualifiée d'efficience et, parmi toutes

Suggested Citation

  • Najat Bara & Frédéric Gautier & Vincent Giard, 2020. "Usage Des Pénalités Dans Les Modèles Économiques De Management Industriel," Post-Print hal-03005697, HAL.
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    1. Ahlam Azzamouri & Mouna Bamoumen & Hajar Hilali & Vincent Hovelaque & Vincent Giard, 2021. "Flexibility of dynamic blending with alternative routings combined with security stocks: a new approach in a mining supply chain," International Journal of Production Research, Taylor & Francis Journals, vol. 59(21), pages 6419-6436, November.
    2. repec:dau:papers:123456789/14495 is not listed on IDEAS
    3. Hamza Bouzekri & Gülgün Alpan & Vincent Giard, 2019. "Integrated Laycan and Berth Allocation Problem," Post-Print hal-02342441, HAL.
    4. Mustapha Sali & Vincent Giard, 2015. "Optimal stock-out risk when demand is driven by several mixed-model assembly lines in the presence of emergency supply," Post-Print hal-01508405, HAL.
    5. Mustapha Sali & Vincent Giard, 2015. "Optimal stock-out risk when demand is driven by several mixed-model assembly lines in the presence of emergency supply," International Journal of Production Research, Taylor & Francis Journals, vol. 53(11), pages 3448-3461, June.
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    1. Hamza Bouzekri & Gülgün Alpan & Vincent Giard, 2020. "Modélisation du problème de l'allocation des planches et des postes à quai dans les ports vraquiers," Post-Print hal-03005639, HAL.

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