Personalizing business networks

Authors: Poulin, Marc
Advisor: Montreuil, BenoîtMartel, Alain
Abstract: Depuis quelques décennies, plusieurs compagnies manufacturières font face à la compétition intense due à l'importation. Même en adoptant de nouvelles technologies et processus, les économies en main-d'oeuvre dans les pays émergeants, sont difficiles, sinon impossibles à rivaliser. Une piste prometteuse pour la compétitivité est d'offrir des produits et services personnalisés. La première contribution de la thèse est un modèle de personnalisation à huit niveaux. Dans ce modèle, les manufacturiers offrent aux marchés une combinaison d'options des produits, des délais de livraison, des niveaux de service et des prix. Des manufacturiers voulant présenter des offres personnalisées doivent en analyser l'implication sur leurs processus d'affaires. La deuxième contribution de la thèse indique les impacts que chaque type d'offre personnalisée engendre aux processus clefs d'affaires, soit le marketing, la production ou l'approvisionnement. Une fois que les stratégies de personnalisation sont déterminées, le défi est de planifier les besoins en ressources pour supporter les offres personnalisées. La dernière contribution est une méthodologie qui s'adresse à cette problématique. La méthodologie consiste en un heuristique à deux niveaux appuyés sur la simulation du type Monte-Carlo. Le niveau supérieur considère la chaîne de valeurs en entier et des variables au niveau du réseau sont déterminées. Le niveau inférieur configure les ressources pour chaque centre du réseau. Ceci est accompli en simulant simultanément, des plans de production qui satisfont des profils de demande stochastique. L'approche est incorporée dans un logiciel expérimental qui permet à l'utilisateur de modéliser un réseau de centres, leurs offres personnalisées et leurs marchés, afin de trouver une solution dans un temps rapide. La méthodologie est illustrée par un cas dans l'industrie de fabrication de bâtons de golf et les offres permettent de refléter la complexité de la personnalisation.
Document Type: Thèse de doctorat
Issue Date: 2009
Open Access Date: 16 April 2018
Permalink: http://hdl.handle.net/20.500.11794/21263
Grantor: Université Laval
Collection:Thèses et mémoires

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