Génération de la nomenclature divergente et vérification post processus

Génération de la nomenclature divergente des produits

En gestion de production, une nomenclature de fabrication est à la fois, la liste de l’ensemble des éléments (articles), sous parties et matières premières, entrant dans la réalisation d’un produit parent ; mais aussi pour chacun d’eux, les quantités respectives nécessaires à la réalisation de l’assemblage (nomenclature convergente) ou extraites d’une unité de matière première (nomenclature divergente) ; et enfin, c’est une représentation du processus de production et des points de stock. Elle met en avant (a minima) trois éléments caractéristiques : les liens de parenté qui existent entre les éléments, la référence des éléments qui sont nécessaires à la fabrication, le nombre de ces éléments pour chaque lien de parenté. Habituellement, les nomenclatures servent à prévoir les besoins pour chaque élément afin qu’il n’y ait pas de manque pour la réalisation de la production (concepts de « besoins dépendants », « d’explosion de la nomenclature » et de « calcul des besoins nets »). Génération de la nomenclature divergente et vérification post processus Chapitre 3 – 137 – Le PDP génère des besoins nets (quantités minimales à produire par période) par références produits sur la base des commandes clients, des stocks et de la nomenclature des produits finis. Dans le cas des processus divergents, la nomenclature n’étant pas connue, il est difficile de prévoir la production. Les entreprises produisent ce qu’ils estiment pouvoir extraire de leur matière en masse, puis constatent les écarts entre la production finale/réelle et les besoins clients initiaux. Cette pratique, dite « fabrication sur stock », induit nécessairement un niveau élevé de stocks de produits finis. Grâce à la méthodologie proposée, nous avons pu extraire les produits et déterminer leurs différentes caractéristiques, en particulier la qualité esthétique. A ce niveau, il est donc possible et nécessaire de déterminer la référence des différents Produits Virtuels afin de pouvoir générer leur nomenclature, les quantités pour chaque référence ainsi que les liens de nomenclature. Les références doivent permettre d’identifier chaque type de produits16 de manière unique. Plusieurs types de références et/ ou de codifications existent [Agard, 2004]. Afin de faciliter la compréhension entre les clients et les scieurs, il apparaît intéressant dans notre cas d’utiliser une référence donnant les caractéristiques du produit (appelée référence significative). Ces références peuvent s’avérer inefficaces si la diversité des produits finis est importante [Maurino, 1994]. Cependant, dans le cas des scieries, cette diversité est restreinte au vu de la variété des besoins clients, ces derniers ne s’intéressant qu’à cinq caractéristiques : l’essence, la longueur, la section (deux caractéristiques) et la qualité esthétique ou mécanique. C’est donc à partir de ces informations que nous avons choisi de référencer les types de produits suivant le schéma de la figure 67 (notons que la définition de la codification optimale utilisable dans ce contexte ne fait pas l’objet de ces travaux). A cette référence, il est possible d’ajouter le code obtenu dans l’étape précédente de marquage dans la masse. Une telle référence garantit ainsi de conserver les origines du produit et ses caractéristiques. Finalement, la concaténation des deux codes permet d’avoir une traçabilité quasi-complète et définitivement liée au produit (pour autant que le marquage dans la masse soit un jour industriellement validé!) 

Détermination de la qualité esthétique optimale à attribuer

Pour la suite du processus de gestion des commandes clients, il est nécessaire de décider de la qualité définitive à attribuer au produit à partir de son degré de possibilité d’appartenance à chaque classe. Nous proposons d’affecter la classe de qualité définitive en combinant le degré de possibilité esthétique avec d’autres informations provenant du PDP pour quelle maximise la rentabilité d’une grume.  Objectif de l’optimisation L’objectif de cette étape est donc d’affecter « on-line » au Produit Virtuel sa qualité esthétique définitive. Cette opération peut être classiquement faite en utilisant l’opérateur maximum. La classe définitive est ainsi celle pour laquelle le degré de possibilité est maximum. La possibilité maximale d’appartenance d’un produit à une classe de qualité peut être considérée comme la qualité la plus « certaine » pour le produit. Or, la qualité esthétique « possible » n’est peut-être pas en concordance avec les besoins nets et peut impliquer que le produit soit stocké. Une autre solution serait d’attribuer au produit la « pire » des qualités sur lesquelles il y a hésitation. Dans ce cas, l’idée est de privilégier la satisfaction client en ne surestimant pas la qualité. Enfin, le produit pourrait être étiqueté avec une qualité supérieure, en prenant un risque de retour client, mais en satisfaisant les besoins nets pour la période considérée. Il peut donc être intéressant d’étudier s’il est plus rentable de vendre le produit dans une qualité moindre (et donc avec un prix de vente plus bas) et en impliquant des coûts de stockage plus faibles, ou de lui attribuer la meilleure des classes de qualité sur lesquelles il y a Chapitre 3 – 140 – une incertitude en prenant le risque que le client ne soit pas satisfait, mais en diminuant le temps de stockage et en augmentant le prix de vente.  Définition des contraintes, variables et fonction objectif de coût Il est donc intéressant de proposer au scieur, une qualité finale du produit qui permette de maximiser les profits de l’entreprise sur une grume tout en respectant au mieux les besoins client. Notre volonté étant uniquement de montrer le principe de cette étape, nous avons choisi d’utiliser un programme linéaire simple permettant de maximiser une fonction coût intégrant les différentes informations relatives à la production (stock, prix de vente, prix d’achat de la grume, …). Nous décrivons, ci-après, les variables, les contraintes et la fonctioncoût permettant de déterminer la qualité optimale à attribuer aux Produits Virtuels d’une grume. Les variables de choix sont l’ensemble des qualités envisageables pour chaque produit. Nous nommons les variables par la matrice xij avec i l’indice des pièces et j l’indice de la qualité. A chaque itération de l’algorithme, une classe de qualité « possible » est testée. Les autres valeurs étant considérées constantes : – Le prix de vente est fonction de la qualité du produit. Les produits ne peuvent pas être affectés à une qualité dont le degré de possibilité est nul. Les valeurs de la matrice Cp prennent comme prix de vente ceux des qualités possibles et la « valeur » -∞ si la qualité est différente. L’introduction de la valeur -∞ empêche donc ces qualités d’être sélectionnées. – A l’inverse, un produit stocké coûte de l’argent à l’entreprise. Ce coût est évalué en fonction de l’espace qu’il occupe et du coût au mètre carré de stockage (impôts, immobilisation financière, assurance …). Les valeurs de la matrice Csij prennent donc en compte le coût de stockage relatif aux caractéristiques dimensionnelles du produit pour une journée. La constante Ti permet d’évaluer le temps que cette dernière reste en stock. – Enfin la demande des produits est fonction de la qualité et de la longueur. Un produit qui n’a pas de demande n’est pas vendu et est stocké pour une durée indéterminée. Afin que le produit ne reste pas indéfiniment dans les stocks, la durée de stockage est limitée dans le temps. Ainsi, si un produit n’a pas de demande, sa durée de stockage est égale à la durée limite de stockage au-delà de laquelle il pourra être utilisé pour autre chose.