Analyse des facteurs et des évènements de risques liés à la chaîne logistique du secteur automobile au Maroc

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Extraits et sommaire de ce document

En raison de l’évolution des contextes économiques, commerciales et écologiques les chaînes logistiques deviennent plus complexes, plus vulnérables et plus Lean au cours de ces dernières années (Mason-Jones et al., 2000 ; Chen et Paulraj, 2004 ; Craighead et al., 2007 ; Fabbe-Costes, 2007 ; Thun et Hoenig, 2011, Li Zhao et al., 2013). De ce fait il est difficile pour la plupart des chaînes logistique de réagir au changements et sont plus que jamais soumises aux risques liés à la chaine logistique (Tang et Tomlin, 2008).
Plus encore l’externalisation, l’ouverture des systèmes économiques, l’internationalisation des processus de production et la délocalisation des activités ont rendu sûrement difficile la coordination et la collaboration entre les différents partenaires de différentes interfaces, ce qui rendent les chaines logistiques plus susceptibles à des sérieux problèmes dû à l’incertitude lié à leur environnement turbulent, celui de l’offre et de la demande aussi bien que celles des perturbations imprévisibles qui ne cessent de se propager et s’aggraver au cours de ces dernières années (Tang et Tomlin, 2008 ; Hans-Christian Pfohl et al., 2010).
Ces événements imprévisibles ou facteurs de risques logistiques désignent d’après les travaux de (March et Shapira, 1987 ; Craighead et al., 2007) toute variabilité potentielle pouvant affecter ou perturber les flux d’informations, de matières aussi de produits (ou de bien et service) et par conséquent modifiées l’utilisation des ressources dans une chaine logistique. Engendrant certainement de graves conséquences négatives sur la performance financière, commerciale, voir même opérationnelle des partenaires d’une chaîne logistique que celle de leurs intégrations (Hendricks et Singhal, 2003 ; Hendricks et Singhal, 2005 ; Wagner et Bode, 2008 ; Narasimhan et Talluri, 2009 ; O. Lavastre, et A. Spalanzani, 2010).
Dans ces circonstances on aperçoit un intérêt croissant pour la recherche de la flexibilité et de la productivité conduisant souvent à des pratiques de Lean management à différents horizons et niveaux (Fabbe-Costes, 2007 et O. Lavastre, et A. Spalanzani, 2010). A cet égard la réalisation des objectifs, se traduit par des chaines logistiques plus performantes, ou les partenaires mènent des efforts d’optimisation (minimiser les coûts et maximiser la valeur), à travers une collaboration gérée efficacement entre eux (Hallikas et al., 2002 ; Blackhurst et al., 2007 ; Trkman et McCormack, 2009 ; Tuncel et Alpan, 2010).
Cependant et malgré ces progrès, on n’obtient que l’effet opposé à ce niveau on rejoint l’observation des deux auteurs (Tang et Tomlin, 2008) ont constaté que « long and complex global Supply chains are usually slow to respond to changes, and hence, they are more vulnerable to business disruptions ». Dans le même contexte (Kleindorfer et Saad, 2005) ces chaînes, optimisées pour être plus flexibles et moins coûteuses, deviennent plus vulnérables, ceci engendrent des risques et des coûts supplémentaires, qui entravent la performance voire même la réalisation des objectifs à différents horizons (Lavastre., et al 2012).
Bien que la gestion des risques liés à la chaîne logistique repose sur un processus de la gestion des risqués structuré, ou les deux premières étapes à savoir l’identification et l’évaluation sont devenues décisives, pour faire réussir la mise en place de toute dispositif de la SCRM, en mettant tout en oeuvre pour que ces risques ne puissent se matérialiser puisque le risque zéro n’existant pas, et ceci se concrétise selon (Harland., et al 2003) par l’analyse des risques qui s’est associée à la probabilité qu'un événement ou facteur survienne et à l'importance des conséquences ou des effets. C’est pourquoi, une compréhension de la manière dont les entreprises peuvent gérer les perturbations de la chaîne logistique a mis en relief l’importance du sujet tant pour les universitaires que pour les praticiens (Craighead et al., 2007; Blackhurst et al., 2011).
Alors l’objectif de cet article est d’analyser les événements et/ou facteurs de risques liés à la chaine logistique, EIRLs ou FRLs une matrice ou cartographie et hiérarchie des niveaux de criticité seront dressées pour le secteur d’industrie Automobile. Le reste de cet article est organisé comme suit, la section 2 présente une revue de la littérature assez récente sur le management des risques liés à la chaîne logistique, ou on définit le risque d’une manière générale, celui lié à la chaîne logistique ainsi que les typologies et classifications existantes. La section 3 présente les objets de mesures, le terrain d’investigation ainsi que la structure des bases de collecte. La section 4 présente les résultats de notre analyse, en fin la section 5 une conclusion et les recommandations pour des recherches futures sont présentées.
[…]
Dans cet article, nous avons voulu enrichir la littérature récente sur la gestion des risques liés à la chaine logistique via une étude empirique sur les facteurs de risques logistiques en amont, aval et interne dans le contexte d’une chaine logistique d’automobile. De ce fait notre apport consiste d’analyser et d’évaluer les événements imprévisibles pouvant impactés potentiellement la chaine d’automobile, grâce à une panoplie des outils (matrice probabilité-impact et hiérarchie des niveaux de criticité) qui peuvent être utiles pour les professionnelles et les chercheurs engagés dans des études axées sur la gestion des risques liés à la chaine logistique.
Les résultats suggèrent que les gestionnaires doivent veiller sur les sources de risques coté offre, interne et demande à savoir, les FRLs qualité et relation avec les clients et les fournisseurs, structure et fluctuation des prix et des capacités sur les marché d’offre et de la demande, l’intégration logistique et l’échec de la capacité de production et n’oubliant pas l’échec critique de l’infrastructure informatique en terme de cet étude nous avons accordé une intention assez particulière au trois partie de notre chaine logistique, surtout l’effet des événements perturbateurs en interne ou nous avons choisi le risque « échec de l'infrastructure critique et incident massif de fraude ou de vol de données » tiré du rapport Global Risks Report 2017 pour évaluer la gravité de ce genre de risque interne sur toute la chaine logistique, dans ce sens une vague de cyber-attaques de portée mondiale remet en question la vulnérabilité des chaines logistique au niveau nationale, cette attaque a pu arrêter toute la chaine de production du groupe Renault dû à un échec de l’infrastructure informatique donc on parle d’une défaillance de production (mille voiture non produite par journée de production).
Donc à la fin de notre étude, on peut recommander que l’effet des perceptions subjectives pourraient être neutraliser si on accorde pour la probabilité d’occurrence une fréquence par rapport à un intervalle de temps ou espace de temps nécessaire pour qu’au moins le ou les FRLs se manifestent (exemple Ups01 se produise α fois / β mois) et pour le degré d’impact lié la gravité à une perte financière (Ups01 à une gravité de α équivalent à une perte financière de π), et dans le même sens que d’élargir l’échantillon des observations aussi que les FRLs. D’autre part pour y arriver à un certain niveau de finité sur nos analyses de l’impact des événements ou facteurs de risques sur la performance logistique, on suggère de retenir au moins quatre natures d’impacts pour évaluer les risques, ce qui permis d’encadrer la majorité de leurs dimensions.

2- REVUE DE LA LITTERATURE
2-1-Le management des risques liés à la chaine logistique ou SCRM
2-2-DEFINITION DE LA NOTION DU RISQUE
2-3-TYPOLOGIE ET CLASSIFICATION DES RISQUES LIES A LA CHAINE LOGISTIQUE
3- METHODES
3-1- L’OBJET DES MESURES
3-2-TERRAIN D’INVESTIGATION « INDUSTRIE AUTOMOBILE AU MAROC »
3-3-BASE DE DONNEE ET STRUCTURE DE L’ECHANTILLON
4- RESULTAT ET ANALYSE DE L’ENQUETE

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