Tactical supply chain planning after mergers under uncertainty with an application in oil and gas

Résumé

La baisse du prix du pétrole oblige les sociétés pétrolières à réévaluer leur chaîne logistique pour voir si elles peuvent améliorer leur efficacité et réduire leurs coûts. En conséquence, la gestion de la chaîne d'approvisionnement en pétrole brut (COSC) prend une importance croissante dans le contexte commercial. Il y a eu un intérêt croissant pour la gestion de la chaîne d'approvisionnement (SCM) et l'utilisation de modèles de programmation mathématique au cours des cinq dernières années. Les fusions, si elles sont correctement planifiées, peuvent entraîner une amélioration de l'efficacité et des coûts réduits en raison de la réorganisation interne et des transformations de la chaîne d'approvisionnement. Cependant, les fusions sont complexes et les gains et le succès attendus dépendent fortement de différents facteurs qui affectent l'efficacité de la chaîne d'approvisionnement. Cette thèse traite de la planification tactique du COSC en amont sous les incertitudes causées par la demande et le coût du service partagé après une fusion horizontale. Tout d'abord, un modèle de programmation linéaire mixtes en nombres (MILP) est développé pour aider les décideurs à comprendre où les efforts doivent être concentrés pour obtenir le rendement le plus élevé pendant et après la fusion dans la chaîne d'approvisionnement de pétrole brut. Le modèle a été validé à l'aide d'une étude de cas réel dans un pays du Moyen-Orient. Deuxièmement, pour aborder la planification tactique de la chaîne d'approvisionnement en pétrole brut et en gaz en amont soumise à des incertitudes liées à la demande et aux coûts des services partagés, le problème est formulé sous la forme d'un modèle de programmation linéaire en nombres entiers. Le modèle est utilisé pour évaluer dans quelle mesure l'économie de gamme (d’envergure) et l'économie d'échelle ont un impact favorable sur les fusions potentielles. Aussi, il détermine le niveau d'investissement et la mise en oeuvre efficace des stratégies opérationnelles au niveau des services partagés et de la production et du traitement du pétrole et du gaz. Un exemple de cas réel de l'industrie pétrolière et gazière de la région du Moyen-Orient est utilisé pour valider le modèle. Les études expérimentales examinent trois scénarios : fusion sous économies d'échelle, fusion sous économies de gamme et fusion sous économies de gamme et d'échelle conjointes. Les résultats révèlent l'impact des différentes stratégies opérationnelles sur les gains synergiques potentiels. Pour cette étude de cas, les résultats des calculs montrent que si seules des économies d'échelle sont réalisées, le COSC ne parvient pas à atteindre le coût/baril cible (coût/bbl) après la fusion. La performance conjointe des économies d'échelle et de gamme dans la réduction des coûts des services partagés à différents échelons de la chaîne d'approvisionnement conduit à un gain de synergie substantiel. Il réduit le coût/bbl en dessous de la valeur cible. Enfin, avec l'évolution rapide du marché mondial d'aujourd'hui, il est essentiel d'inclure l'incertitude de manière explicite dans les modèles de planification de la chaîne d'approvisionnement. Par conséquent, nous développons un modèle de programmation stochastique pour la planification tactique du COSC dans des conditions d'incertitude des coûts et de la demande. Le modèle gère une chaîne d'approvisionnement multi-périodes, multiproduits, et multi-échelons. Il intègre des pénalités de retard avec des structures de coûts générales. Nous illustrons comment notre modèle s'applique directement à la planification de la chaîne d'approvisionnement. Nous présentons des résultats numériques qui montrent l'impact de l'incertitude des coûts sur les décisions de planification de la chaîne d'approvisionnement et les gains de synergie. Nous mesurons également la valeur de l'incertitude de modélisation par rapport à la planification déterministe.

Date	19 nov. 2021
langue originale	Anglais américain
Établissement diplômant	École de technologie supérieure
Superviseur	Amin Chaabane (Directeur(-trice)) & Fikri Dweiri (Codirecteur(-trice))