SCAN: un laboratorio común tiene como vocación poner en marcha soluciones que combinen realidad virtual, inteligencia artificial para mejorar la agilidad y la resiliencia de las cadenas logísticas de las empresas.
El laboratorio SCAN: perspectivas de la temática SC4.0 y colaboración académica
Con el fin de acelerar el avance de nuestros trabajos de I+D para la gestión de las redes de proveedores y aumentar todavía más su pertinencia, hemos decidido crear un programa de investigación dedicado que permita la colaboración de Scalian con socios académicos y privados pertinentes.
El programa SCAN (Sistema de colaboración ágil y digital, por sus siglas en francés) es el fruto de una colaboración entre el IMT Minas de Albi y el Lab Scalian. Este partenariado empezó en octubre de 2019, para una duración de 5 años, renovable.
Tiene como objetivos:
Se trata de dar claves a los responsables, para que consideren mejor los riesgos y oportunidades a los que se somete su actividad y así mejorar la agilidad y la resiliencia de sus cadenas logísticas. Los trabajos se basan en la capacidad de desarrollar modelos que permitan:
En 2021, se realizarán 3 tesis para tratar diferentes aspectos de la problemática:
Eje de investigación 1: Tesis Nafe MORADKHANI
Iniciada a finales de 2019, esta tesis tiene como objetivo definir los conceptos matemáticos necesarios para la modelización y la simulación de redes colaborativas. El principio reposa en una analogía con el mundo físico, donde los actores de una red son sólidos que se desplazan en un espacio eficaz, en función de las fuerzas que se ejercen sobre ellos y del entorno.
A lo largo de 2019 y 2020, se definieron y validaron los conceptos teóricos necesarios para la modelización de sistemas colaborativos. Se realizaron varias simulaciones en sistemas conocidos, con el fin de validar nuestro enfoque (evolución epidémica, organización de colegio electoral en EEUU).
El marco de modelización concebido se basa en leyes físicas. Intenta identificar y modelizar los riesgos y las oportunidades como fuerzas para controlar la trayectoria de un sistema afectado por las mismas.
Así, las redes de colaboración pueden describirse y ponerse en marcha mediante componentes dinámicas llamadas conceptos. La física de la dinámica de las organizaciones (POD) aplica leyes físicas a esos sistemas, para gestionarlos en un contexto dinámico. La POD tiene como papel permitir identificar y modelizar los acontecimientos potenciales negativos (llamados «de riesgos»), así como los acontecimientos potenciales positivos (llamados «de oportunidades»).
Los trabajos se prosiguen en 2021, para establecer una acción que permita identificar las fuerzas que se ejercen en la red a través de Deep Learning (LSTM).
Eje de investigación 2: Tesis Thibaut CERABONA
Iniciada también a finales de 2019, esta tesis pretende aplicar los nuevos conceptos de modelización creados en el ámbito de la gestión estratégica y táctica de las redes de proveedores. Los modelos así realizados, especialmente basados en el framework SCORE, deben permitir evaluar la eficacia de una red de proveedores, su evolución a diferentes plazos y el impacto de los acontecimientos externos o de decisiones internas sobre el alcance de los objetivos.
Paralelamente a las experimentaciones de evaluación de nuestro enfoque sobre el modelo epidemiológico, hemos concebido un caso de aplicación en el contexto de la gestión de las redes de proveedores, más complejo que el modelo epidemiológico de validación.
Hemos decidido modelizar las cadenas de montaje de aviones civiles Airbus en la sede de Blagnac. Este entorno tiene la ventaja de representar un contexto industrial controlado, de producción en pequeña serie, teniendo una complejidad clara, ya que forma parte de una red de aprovisionamiento de varias decenas de miles de empresas de naturalezas muy diversas (materias primas, componentes estándar, sistemas complejos, química, etc.). Nos basamos en los datos propios de la organización de la cadena de ensamblaje de Airbus y de las entrevistas con expertos del ámbito para realizar una representación realista de esta red e identificar los buenos atributos e indicadores.
Así, pudimos demostrar que el enfoque de modelización propuesto sigue siendo válido para una aplicación más compleja que la anterior (avance de la epidemia), en el marco de una red de proveedores. Efectivamente, fue posible desarrollar un modelo funcional que permitiese la simulación del funcionamiento de una cadena de aprovisionamiento en varios meses, de forma nominal o perturbada. A continuación, es necesario identificar las fuerzas que se ejercen en el sistema, así como las estrategias que permitirán intervenir en sus resultados.
Proyecto 3: Tesis Mahsa MALEK
Esta tesis empieza en 2021 y trata sobre los modelos de ayuda a la decisión, de optimización de los resultados a nivel estratégico y táctico. Basándose en las modelizaciones realizadas, los resultados de estos trabajos deben permitir guiar las decisiones de los responsables para alcanzar lo más eficazmente posible los objetivos deseados en términos de rendimiento.
La contribución científica
Los trabajos llevados a cabo en el marco de esta temática ya han sido objeto de varias comunicaciones en conferencias y en revistas reseñadas, especialmente las siguientes contribuciones:
Bénaben, Frédérick, Matthieu Lauras, Benoit Montreuil, Louis Faugere, Juanqiong GOU, et Wenxin Mu. « Physics of Organization Dynamics: An AI Framework for opportunity and risk management », 1‑6. Shangai, China, 2019. https://doi.org/10.1109/IESM45758.2019.8948167.
Bénaben, Frédérick, Jiayao Li, Ibrahim Koura, Benoit Montreuil, Matthieu Lauras, Wenxin Mu, et Juanqiong Gou. « A Tentative Framework for Risk and Opportunity Detection in A Collaborative Environment Based on Data Interpretation ». In Proceedings of the 52nd Hawaii International Conference on System Science. Hawaii, 2019. https://doi.org/10.24251/HICSS.2019.369.
Bénaben, Frédérick, Benoit Montreuil, Louis Faugere, Matthieu Lauras, Juanqiong Gou, et Wenxin Mu. « A Physics-Based Theory to Navigate Across Risks and Opportunities tn the Performance Space: Application to Crisis Management ». In Proceedings of the 53rd Hawaii International Conference on System Sciences, 2187‑96. Hawaii, 2020. https://doi.org/10.24251/HICSS.2020.267.
Cerabona, Thibaut, Matthieu Lauras, Louis Faugere, Jean-Philippe Gitto, Benoit Montreuil, et Frédérick Bénaben. « A Physics-Based Approach for Managing Supply Chain Risks and Opportunities Within Its Performance Framework ». In 21st Working Conference on Virtual Enterprises, 418‑27. Valence, Spain, 2020. https://doi.org/10.1007/978-3-030-62412-5_34.
Moradkhani, Nafe, Louis Faugere, Julien Jeany, Matthieu Lauras, Benoit Montreuil, et Frédérick Bénaben. « A Physics-Based Enterprise Modeling Approach for Risks and Opportunities Management ». In 13th IFIP Working Conference on the Practice of Entreprise Modelling, 339‑48. Riga, Latvia, 2020. https://doi.org/10.1007/978-3-030-63479-7_23.
Bénaben, Frédérick, Louis Faugere, Benoit Montreuil, Matthieu Lauras, Nafe Moradkhani, Thibaut Cerabona, Juanqiong Gou, et Wenxin Mu. « Instability is the norm! A physics-based theory to navigate among risks and opportunities ». Enterprise Information Systems, 25 janvier 2021, 1‑28. https://doi.org/10.1080/17517575.2021.1878391.
Perspectivas futuras
En 2021, los trabajos se prosiguen en la continuación directa de las tesis ya iniciadas, especialmente en los aspectos siguientes:
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