Conception d’une méthodologie de sélection de logiciels de POA 

Méthode de prise de décision 

Dans la littérature on retrouve plusieurs techniques utilisées pour la prise de décision. Ces méthodes peuvent être regroupées en 4 groupes qui sont (i) les méthodes de prise de décision multi critère (MCDM), (ii) la programmation mathématique, (iii) l’intelligence artificielle et (iv) les approches intégratives (Hanine, Boutkhoum, Tikniouine, & Agouti, 2016). Ces méthodes peuvent aussi être regroupées selon qu’elles utilisent une logique descriptive aboutissant à l’établissement d’un ordre (méthodes ordinales) ou qu’elles utilisent une logique quantitative (méthodes cardinales).

Afin de réduire l’incertitude dans ces différentes méthodes, les nombres réels sont parfois remplacés par les nombres flous (Ayağ & Özdemİr, 2007) qui utilisent les variables linguistiques. On distingue plusieurs types de nombres flous (triangulaire, trapézoïdale, intervalle, intuitionniste, etc.). Dans la littérature on retrouve également les méthodes intégratives qui regroupent différentes méthodes de différentes catégories.

Sélection et implantation de logiciels de gestion manufacturière 

Dans la littérature, les problèmes de sélection et d’implantation des logiciels de gestion manufacturière ont largement été abordés. De façon générale Sen, Baracli, Sen, et Basligil (2009) ont développé un modèle d’aide à la décision pour la sélection de logiciels de gestion manufacturière en considérant des objectifs qualitatifs et quantitatifs dans un modèle de programmation mathématique multiobjectif. D’un point de vue plus spécifique, les logiciels ERP ont particulièrement été étudiés par les chercheurs. Par exemple Torsten et Sven (2013) ont émis des recommandations pour la sélection, la mise en œuvre et l’exploitation durable de systèmes ERP en utilisant le concept ARIS (en anglais Architecture of Integrated Information Systems). Yazgan, Boran, et Goztepe (2009) ont de leur côté mis en place une méthode pour la sélection de logiciels ERP utilisant les réseaux neuronaux artificiels. Concernant l’implantation des systèmes ERP, Gargeya et Brady (2005) se sont intéressés au plus célèbre d’entre eux qui est SAP (en anglais System Application and Product). Gargeya et Brady (2005) ont analysés 44 projets d’implantation du système SAP, documentés dans la littérature et ils ont identifiés six points clés pouvant témoigner du succès ou de l’échec de l’implantation du système SAP dans une entreprise. Comme résultats, Gargeya et Brady (2005) ont trouvé que le manque de culture appropriée et le manque de préparation organisationnelle (interne) étaient les facteurs contribuant le plus à l’échec de l’implantation de SAP dans 15 entreprises. Par contre Gargeya et Brady (2005) ont trouvé que la présence d’approches de gestion de projet, d’une culture appropriée et d’une préparation organisationnelle (interne) est le facteur qui était le plus important à la réussite de l’implémentation de  SAP dans 29 organisations. Ce travail de Gargeya et Brady (2005) pourrait s’étendre à l’ensemble des systèmes ERP, vu leur logique quasi identique.

Concernant les autres types de logiciels de gestion manufacturière tels que le PLM (en anglais Product Lifecycle Management), les logiciels de simulation, on retrouve aussi des travaux qui en parlent dans la littérature. Par exemple Eastham, Tucker, Varma, et Sutton (2014) ont développé une approche pour aider à la sélection du logiciel de gestion du cycle de vie du produit (PLM). Azadeh, Shirkouhi, et Rezaie (2010) ont développé une méthodologie de prise de décision pour l’évaluation et la sélection des logiciels de simulation.

Cependant, très peu d’attention a été accordée dans la littérature à la sélection des logiciels de POA. Comme la plupart des logiciels de gestion manufacturière, il existe un grand nombre de logiciels de POA disponibles sur le marché, chacun avec ses propres forces et faiblesses. Il y a donc un problème de sélection pour les entreprises souhaitant implanter une telle solution. Les principaux travaux qui traitent de la sélection et de l’implantation des logiciels de POA que nous avons trouvée dans la littérature sont Stadtler et Kilger (2005), Sadowski (1998), Hagazi et Guo (2013), et Bożek (2012).

Stadtler et Kilger (2005) posent les bases des processus de planification et d’ordonnancement et définissent en cinq étapes le processus de validation ou d’analyse d’un système de planification et d’ordonnancement. En d’autres termes, Stadtler et Kilger (2005) définissent la façon dont devraient être déployés les systèmes de planification et d’ordonnancement.

Cartographie des processus 

La cartographie des processus est une manière graphique de représenter l’activité d’une entreprise, d’une partie d’une entreprise ou de tout type d’organisation. C’est également un outil essentiel à la réingénierie des processus qui permet à l’utilisateur d’avoir une vue d’ensemble du processus (Higson, 2007), (Hunter, 1994). Elle est principalement destinée à l’amélioration continue au sein des entreprises. Hunter (1994) souligne d’ailleurs l’erreur commise par plusieurs entreprises lorsqu’elles limitent la cartographie des processus à des documents de l’ISO-9000 au lieu de l’utiliser pour ce qu’elle est, à savoir un puissant outil d’amélioration. Quelques fois, elle peut être combinée aux technologies de simulation pour une intégration globale des technologies d’ingénierie de l’entreprise (Harrell & Field, 1996).

La littérature est très étoffée en ce qui concerne la cartographie des processus, souvent nommée sous le thème modélisation de processus. On dénombre plusieurs modèles développés, parmi lesquelles les plus connues et utilisées sont le SIPOC (en anglais Supplier, Inputs, Process, Outputs, Customers), le diagramme de flux simples et de flux croisés et le VSM (en anglais Value Stream Mapping), le DSM (en anglais Design structure Matrix).

Le SIPOC 

Le SIPOC désigne les fournisseurs, les entrées, le processus, les sorties et les clients d’un système. Le SIPOC est une méthodologie d’amélioration des processus s’appuyant sur la représentation schématique des éléments clés d’un processus, nommément qui sont notamment les fournisseurs, les intrants du processus, le processus lui-même et les extrants du processus et les clients (ceux qui reçoivent les extrants du processus) (Parkash & Kaushik, 2011). Cet outil analytique est utilisé principalement pour la compréhension et l’amélioration d’un processus particulier au sein d’une entreprise. Le SIPOC est un outil d’amélioration continue, très utilisé dans la littérature en raison du fait qu’il est relativement simple à déployer comparativement au VSM ou au DSM. Quelques fois, il est combiné à d’autres outils tels que la méthode six sigma pour l’amélioration des processus (Tetteh & Uzochukwu) (Pratima & Rajiv Kumar, 2014).

Le VSM 

Le VSM est une technique d’amélioration d’entreprise permettant de visualiser l’ensemble du processus de production et d’identifier les pertes et leurs origines à travers la représentation du flux d’informations et de matières (Rother & Shook, 2003). Elle diffère des autres techniques de représentation de processus du fait qu’elle permet de modéliser en plus du flux d’informations, le flux de matières. Elle est plus adaptée au processus de production (processus débouchant sur un produit fini) qu’au processus de service. De plus elle demande plus d’effort dans sa mise en œuvre ainsi qu’une certaine expertise. Le VSM est utilisé très souvent dans le but d’identifier les pertes de production et leurs origines (Ayman & Safwan, 2017). D’après Sullivan, McDonald, et Van Aken (2002), le VSM crée un langage commun à propos d’un processus de production, permettant ainsi de prendre des décisions justifiées pour l’amélioration du système. Cette technique a été utilisée dans plusieurs secteurs d’activités à l’instar du secteur aérospatial (Browning & Heath, 2009), du secteur manufacturier (Singh, Choudhury, Tiwari, & Maull, 2006) ou encore du secteur de l’automobile (Lander & Liker, 2007). Le VSM est très souvent couplé à la simulation, permettant ainsi d’avoir une approche plus holistique de gestion des processus (Mohamed, Khaled, & Aziz, 2011).