Concevoir l'avenir des systèmes hiérarchiques de planification de la chaîne logistique // Designing the future of Hierarchical Supply Chain Planning Systems

L'industrie aérospatiale connaît actuellement une montée en puissance de la production sans précédent, qui exerce une pression extrême sur les chaînes d'approvisionnement, lesquelles doivent simultanément faire face à la variabilité de la demande, aux perturbations de l'approvisionnement et aux contraintes de capacité. Dans ce contexte, la capacité à planifier et à coordonner la production de manière efficace et efficiente (depuis l'exécution quotidienne jusqu'aux décisions d'investissement à long terme) est devenue un facteur de différenciation stratégique entre les fabricants capables de soutenir leur croissance et ceux qui peinent à respecter leurs engagements.

Les systèmes de planification actuels, qui reposent principalement sur la logique MRP II, n'ont pas été conçus pour faire face à un tel niveau de volatilité et d'interdépendance. Leurs limites sont largement documentées dans la littérature scientifique : une instabilité excessive des plannings, une amplification de l'effet coup de fouet à tous les niveaux de la chaîne d'approvisionnement, ainsi qu'une faible réactivité face aux perturbations imprévues. D'autres méthodologies, notamment le DDMRP, proposent une logique de flux tiré en fonction de la consommation réelle plutôt que des prévisions. Si les premiers résultats industriels sont encourageants, les performances du DDMRP dans des contextes d'entreprise étendue à plusieurs sites restent insuffisamment caractérisées, et des questions plus larges concernant la conception d'un système de planification hiérarchique cohérent (à la fois robuste, agile et résilient) couvrant plusieurs horizons et impliquant de multiples acteurs restent largement en suspens.

Ce projet vise directement à combler ces lacunes. Son objectif est de repenser la configuration des systèmes de planification hiérarchiques pour un industriel du secteur aéronautique et ses partenaires, en couvrant de manière intégrée les horizons à court, moyen et long terme. L'approche combine un diagnostic structuré de l'état actuel des pratiques de planification, une revue systématique de la littérature sur les méthodologies existantes et une modélisation par simulation sur la plateforme Anylogic, permettant ainsi une comparaison rigoureuse et fondée sur des données des différentes configurations de planification dans des conditions d'incertitude réalistes.

Le travail s'organise en trois phases successives. La première se concentre sur la planification à court terme, en comparant les approches MRP II, DDMRP et d'autres méthodes de contrôle des flux (KANBAN, CONWIP, ordonnancement dynamique) par le biais d'une simulation calibrée, et en formulant des recommandations de reconfiguration opérationnelle. La deuxième étend l'analyse aux horizons à moyen et long terme, en modélisant les processus S&OP, les routines de planification des capacités et les flux d'informations entre les acteurs, afin d'assurer la cohérence des décisions entre les horizons lors de la montée en cadence. La troisième phase conçoit une nouvelle méthodologie de planification intégrant explicitement des critères de robustesse, d'agilité et de résilience, avec des capacités de construction de scénarios pour soutenir la prise de décision tant tactique que stratégique en situation d'incertitude.
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The aerospace industry is currently undergoing an unprecedented production ramp-up, placing extreme pressure on multi-echelon supply chains that must simultaneously absorb demand variability, supply disruptions, and capacity constraints across multiple sites and actors. In this context, the ability to plan and coordinate production efficiently and effectively (from day-to-day shop floor execution through to long-term capacity investment decisions) has become a strategic differentiator between manufacturers capable of sustaining growth and those who struggle to meet commitments.

Current planning systems, predominantly based on MRP II logic, were not designed for this level of volatility and interdependence. Their limitations are well-documented in the scientific literature: excessive schedule nervousness when parameters are updated, bullwhip effect amplification across supply chain tiers, and poor reactivity to unforeseen disruptions when lead times are long and variable. Alternative methodologies, notably Demand-Driven MRP (DDMRP), propose a buffer-based, demand-pull logic that decouples segments of the supply chain and replenishes based on actual consumption rather than forecast. While early industrial evidence is encouraging, the performance of DDMRP in multi-site, extended enterprise contexts remains insufficiently characterized, and broader questions around how to design a coherent hierarchical planning system (one that is simultaneously robust, agile, and resilient) across multiple horizons and multiple actors remain largely open.

This project directly addresses these gaps. Its objective is to rethink the configuration of hierarchical planning systems for an aerospace manufacturer and its supply chain partners, covering short, medium, and long-term horizons in an integrated manner. The approach combines a structured AS-IS diagnostic of current planning practices, a systematic literature review of existing methodologies, and discrete-event simulation modelling on the Anylogic platform, enabling rigorous, data-grounded comparison of alternative planning configurations under realistic uncertainty conditions.

The work is organized in three successive phases. The first focuses on short-term planning, comparing MRP II, DDMRP, and alternative flow-control approaches (KANBAN, CONWIP, dynamic scheduling) through calibrated simulation, and producing operational reconfiguration recommendations. The second extends the analysis to medium and long-term horizons, modelling S&OP processes, capacity planning routines, and inter-actor information flows, to ensure cross-horizon decision coherence during the ramp-up. The third phase designs a novel planning methodology explicitly embedding robustness, agility, and resilience criteria, with scenario-building capabilities to support both tactical and strategic decision-making under uncertainty.
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Début de la thèse : 01/09/2026
WEB : https://institutminestelecom.recruitee.com/o/phd-proposal-designing-the-future-of-hierarchical-supply-chain-planning-systems

Programmes ministériels spécifiques

IMT Mines Albi

309 SYSTEMES

Profil du candidat : - Formation : - Master ou diplôme d'ingénieur dans une des disciplines suivantes : génie industriel, gestion de la chaîne logistique, mathématiques appliquées, recherche opérationnelle, sciences de la décision, informatique, ou domaine similaire. - Une expérience en gestion de la production et de la chaîne logistique sera fortement appréciée. - Compétences techniques : - Simulation à événements discrets, simulation à base d'agents, sciences de la décision, sciences des données, mathématiques. - Programmation et logiciels : - Maîtrise des langages de script (Python, Java, etc.) et connaissance des plateformes de simulation telles que AnyLogic. - Une expérience en simulation à événements discrets ou à base d'agents sera fortement appréciée. - Compétences transversales : - Capacité à structurer des situations opérationnelles complexes en questions de recherche, modèles, scénarios et indicateurs de performance. - Aptitude à interagir avec les acteurs industriels, comprendre les contraintes terrain et les traduire en hypothèses de modélisation. - Rigueur analytique, autonomie, curiosité, esprit de synthèse et intérêt pour la recherche appliquée. - Capacité à communiquer les résultats aussi bien auprès d'un public scientifique qu'industriel. - Motivations : - Motivation pour contribuer à un projet de recherche appliquée au sein d'un laboratoire de recherche et en partenariat avec des industriels. Appétence pour la conception de modèles de simulation et de plans d'expériences (DoE) associés. - Langues : - Une bonne maîtrise de l'anglais tant à l'écrit qu'à l'oral est requise ; la maîtrise du français constitue un atout certain pour la collaboration avec les partenaires industriels. Dossier de candidature : CV, lettre de motivation, relevé de notes de master, mémoire de master ou travaux de recherche antérieurs, copies de publications, lettres de recommandation (notamment issues du milieu professionnel et de l'expérience en recherche), et tout autre document susceptible d'aider à évaluer le niveau et les motivations du candidat. Site de candidature : https://institutminestelecom.recruitee.com/o/phd-proposal-designing-the-future-of-hierarchical-supply-chain-planning-systems Date limite de candidature : Les candidatures doivent être envoyées avant le 14 juin 2026. Contact: - Raphaël OGER : raphael.oger@mines-albi.fr - Jacques LAMOTHE : jacques.lamothe@mines-albi.fr
Candidate Profile: - Education: - Master's degree or engineering degree in one of the following fields: industrial engineering, supply chain management, applied mathematics, operations research, decision sciences, computer science, or a related field. - Experience in production and supply chain management is highly desirable. - Technical skills: - Discrete-event simulation, agent-based simulation, decision sciences, data science, mathematics. - Programming and software: - Proficiency in scripting languages (Python, Java, etc.) and knowledge of simulation platforms such as AnyLogic. - Experience in discrete-event or agent-based simulation is highly desirable. - Cross-functional skills: - Ability to structure complex operational situations into research questions, models, scenarios, and performance indicators. - Ability to interact with industry stakeholders, understand on-the-ground constraints, and translate them into modeling assumptions. - Analytical rigor, autonomy, curiosity, ability to synthesize information, and interest in applied research. - Ability to communicate results to both scientific and industrial audiences. - Motivation: - Motivation to contribute to an applied research project within a research laboratory and in partnership with industry partners. Interest in designing simulation models and associated experimental designs (DoE). - Languages: - Proficiency in written and spoken English is required; proficiency in French is a definite asset for collaboration with industry partners. Application materials: CV, cover letter, master's transcript, master's thesis or previous research work, copies of publications, letters of recommendation (particularly from professional and research backgrounds), and any other documents that may help assess the candidate's qualifications and motivations. Application website: https://institutminestelecom.recruitee.com/o/phd-proposal-designing-the-future-of-hierarchical-supply-chain-planning-systems Application deadline: Applications must be submitted by June 14, 2026. Contact: - Raphaël OGER: raphael.oger@mines-albi.fr - Jacques LAMOTHE: jacques.lamothe@mines-albi.fr