L’impact du Covid 19 sur la gestion des risques de la chaine d’approvisionnement

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Extraits et sommaire de ce document

Malgré la mondialisation, les chaines d’approvisionnement de nombreuses entreprises sont devenues particulièrement sujettes aux épidémies. 94 des sociétés Fortune 1000 ont été signalées comme ayant subi des perturbations provoquées par des coronavirus (Fortune, 2020). Un rapport de la société d'analyse de données d'entreprise Dun Bradstreet indique que 51 000 entreprises dans le monde ont un ou plusieurs fournisseurs directs à Wuhan et qu'au moins 5 millions d'entreprises dans le monde ont un ou plusieurs fournisseurs de niveau 2 dans la région de Wuhan. De plus, 938 des sociétés Fortune 1000 ont des fournisseurs de niveau 1 ou 2 dans la région de Wuhan (Dun et Bradsteet, 2020). Linton et Vakil (2020) montrent sur l'exemple des données obtenues grâce au système Resilinc que les 1000 plus grandes chaines d’approvisionnement au monde possèdent plus de 12000 installations (c.-à-d. usines, entrepôts et autres opérations) dans les zones de quarantaine de COVID-19. Plus défavorablement, le coronavirus provoque des perturbations simultanées de l'offre et de la demande.
Les risques liés à la chaine d’approvisionnement (SC) sont multiformes et classent en risques opérationnels et de perturbation. Alors que les risques opérationnels concernent les perturbations quotidiennes des opérations de la chaine d’approvisionnement telles que les délais et les fluctuations de la demande, les risques de perturbation appartiennent à des événements à basse fréquence et à fort impact.
Parmi les exemples de risques de perturbation, nous pouvons citer les catastrophes naturelles telles que : les tremblements de terre et les tsunamis (comme le tsunami frappant le Japon en 2011 et son énorme impact sur les chaines d’approvisionnement dans le monde) ; les catastrophes d'origine humaine (telle l’explosion à l'usine BASF en Allemagne en 2016). Ces risques se caractérisent par un impact très fort et immédiat sur la structure de conception du réseau de la chaine d’approvisionnement, certaines usines, fournisseurs et contrôleurs de domaine et liaisons de transport devenant en effet, temporairement indisponibles.
Les épidémies représentent un cas spécifique de perturbation de la chaine d’approvisionnement où les risques liés à la chaine d’approvisionnement se caractérisent distinctement par trois composantes. Ces dernières font référence à l'existence de perturbations à long terme et leur évolution imprévisible, à la propagation simultanée des perturbations dans la chaine d’approvisionnement et la propagation des épidémies dans la population, et aux perturbations simultanées de l'offre, de la demande et de la logistique.
Dans un environnement aussi turbulent, les entreprises confrontées aux épidémies sont appelées à s’interroger ainsi : combien de temps une chaine d’approvisionnement peut-elle subir une perturbation ? combien de temps faut-il pour qu'une chaine d’approvisionnement se rétablisse après une épidémie, et que la gestion des risques joue un rôle dans la gestion de la chaîne d’approvisionnement ?
Ce rapport tentera de combler ce manque de cohérence entre les recherches, les études théoriques et l'utilisation pratique par les entreprises. Par conséquent, ce rapport va commencer par expliquer avec une approche simple et directe l'idée et les concepts principaux derrière le risque et la gestion des risques de la chaîne d'approvisionnement (SCRM), suivis de ses objectifs, avantages et défis. Après cela, les principales étapes. Après cela, les principales étapes et outils de la SCRM et les meilleures pratiques pour réaliser une chaîne d'approvisionnement résiliente vont être expliqués, tout en mettant la lumière sur l’impact du covid 19 sur la résilience de la chaine d’approvisionnement.
[…]
Dans ce mémoire, nous avons présenté les résultats d'une étude de simulation rapide mais robuste qui ouvre de nouvelles tensions de recherche sur l'impact de COVID-19 sur les chaines d’approvisionnement mondiaux. Les objectifs de cette étude étaient multiples. Premièrement, nous avons cherché à articuler les caractéristiques spécifiques qui encadrent les épidémies comme un type unique de risques de la chaine d’approvisionnement. Deuxièmement, notre objectif était de démontrer comment une méthodologie basée sur la simulation peut être utilisée pour examiner et prédire les impacts des épidémies sur les performances de la chaine d’approvisionnement en utilisant l'exemple du coronavirus COVID-19 et tout logiciel de simulation et d'optimisation de Logistix .
Concernant notre premier objectif, les résultats de notre étude montrent que les épidémies représentent un cas spécifique de perturbations de la chaine d’approvisionnement. Ce type de risques se caractérise de manière distincte par l'existence de perturbations à long terme et son évolutivité imprévisible,
Ce type de risques est caractérisé de façon distincte par l'existence de perturbations à long terme et son ampleur imprévisible, la propagation simultanée des perturbations (c.-à-d. L'effet d'entraînement) et propagation d'épidémies épidémiques (c.-à-d. effet pandémique) et perturbations simultanées de l'offre, de la demande et des infrastructures logistiques. Contrairement à d'autres risques de perturbation, les épidémies commencent à petite échelle mais rapidement et se dispersent sur de nombreuses régions géographiques créant beaucoup de faits inconnues, ce qui rend difficile de déterminer pleinement l'impact de l'épidémie sur la chaine d’approvisionnement et les bonnes mesures pour réagir.
Dans l'ensemble, les épidémies créent beaucoup d'incertitude et les entreprises ont besoin d'un cadre guidé dans l'élaboration de leurs plans de gestion de risque de pandémie pour leurs chaines d’approvisionnement. En ce qui concerne notre deuxième objectif, j’ai entrepris une tentative pour observer et prévoir les impacts des épidémies sur la chaine d’approvisionnement en utilisant une méthodologie basée sur la simulation et l'exemple du coronavirus COVID-19. Un modèle de simulation de la chaine d’approvisionnement ainsi que des résultats expérimentaux ont été présentés en utilisant une étude de cas construite sur la base de données primaires et secondaires et en utilisant un logiciel de simulation et d'optimisation anylogistix.
Notre analyse offre la possibilité de prédire les impacts à court terme et à long terme des épidémies sur les chaines d’approvisionnement et découvre les scénarios d'épidémie les plus critiques en termes de diminution des performances de la chaine d’approvisionnement. Cette analyse permet d'identifier les éléments réussis et erronés des politiques d'atténuation / préparation et de rétablissement des risques en cas d'épidémie.
Un ensemble d'expériences de sensibilité permet d'illustrer le comportement du modèle, sa valeur pour les décideurs et d'en tirer des informations managériales utiles. Plus précisément, les résultats de cette recherche peuvent être utilisés par les décideurs pour prédire les effets opérationnels et à long terme des épidémies sur les chaines d’approvisionnement.
La principale observation des expériences de simulation est que le moment de la fermeture et de l'ouverture des installations à différents échelons pourrait devenir un facteur majeur qui détermine l'impact de l'épidémie sur les performances de la chaine d’approvisionnement est un facteur majeur qui détermine l'impact de l'épidémie sur les performances de la chaine d’approvisionnement plutôt qu'une durée de perturbation en amont ou la vitesse de propagation de l'épidémie.
D'autres facteurs importants sont le délai d'exécution, la vitesse de propagation de l'épidémie et les durées d'amont et d'aval et de perturbation dans la chaine d’approvisionnement. En particulier, notre analyse a révélé que dans le cas d'une propagation d'épidémie , la performance de la chaine d’approvisionnement dépend du moment et de l'échelle de propagation de la perturbation (c.-à-d. l'effet d'entraînement) ainsi que la séquence de fermeture et d'ouverture des installations aux différents échelons de la chaine d’approvisionnement plutôt que sur la durée de la perturbation en amont de cette dernière.
La baisse la plus faible des performances de la chaine d’approvisionnement peut être observée dans les cas où la récupération de l'installation à différents échelons est synchronisée dans le temps. L'impact le plus négatif sur les performances de la chaine d’approvisionnement est observé dans les cas avec des durées de perturbation de l'installation et de la demande très longues en aval quelle que soit la période de perturbation dans la partie amont.
En tant que tel, il est non seulement important de considérer où commence l'épidémie , et même pas si important quel pourcentage de la base d'approvisionnement est situé dans la région d'origine, mais c'est l'ampleur de l'effet d'entraînement qui doit être particulièrement pris en compte. Nous avons également observé que les perturbations simultanées de la demande et de l'offre pouvaient avoir des effets positifs sur les performances de la chaine d’approvisionnement en réaction à une épidémie.
De manière générale, cette simulation contribue à la littérature existante sur la gestion des risques et la résilience de la chaine d’approvisionnement en positionnant les épidémies comme un type spécifique de risques chaine d’approvisionnement et en offrant une approche qui soutient les managers en période d'épidémie

1 Concept et outils relatifs à la gestion du risque de la chaîne logistique
1.1 Le risque
1.1.1 Définition du risque
1.1.2 Le management du risque
1.1.3 L’importance du risque management sur la prise de décision
1.2 La chaine d’approvisionnement
1.2.1 La gestion de la chaine d’approvisionnement
1.2.2 Les nouvelles tendances de la chaine d’approvisionnement
1.3 La gestion du risque dans la gestion de la chaine d’approvisionnement
1.3.1 Les différents risques de la chaine d’approvisionnement
1.4 Les étapes de la gestion du risque
a. Identification du risque
b. Analyse du risque
c. Stratégies d'atténuation des risques
d. Contrôle du risque
1.5 La résilience de la chaine d’approvisionnent face au risque
1.6 Les meilleurs pratiques
2 Etude de Cas : Simulation de l’impact de Covid 19 sur la chaine d’approvisionnement et la gestion du risque
2.1 Introduction de l’étude de cas
2.2 Le modèle de simulation
2.3 Méthodologie de recherche
2.4 Le design de la simulation
2.5 Résultats expérimentaux, analyses et perspectives managériales
2.6 Conclusion et limites
2.7 Limites et perspectives futures
2.8 L'impératif d'un nouveau modèle de chaîne d'approvisionnement

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