Les modules complémentaires

Vous pouvez acquérir séparément des matériels pédagogiques complémentaires. Nous consulter.

Vous pouvez également nous proposer des matériels que vous avez développé.

Ces applications fonctionnent indépendamment de l'ERP.

Contactez-nous pour faire l'essai de ces modules.

Le jeu Planet

PL@NET est un support pédagogique développé par le Centre International de la Pédagogie d'Entreprise.

Pl@net, le jeu de la Supply Chain, est un jeu de développement des connaissances.

Les participants, répartis en 4 équipes concurrentes, doivent conquérir les six domaines de la Supply Chain : Produit, Achat, Planification, Production, Distribution et Ventes, en répondant à des questions. Chaque domaine pourra être amélioré par la mise en place de "progrès" : il y a 5 progrès par domaine.

Ils prennent ainsi conscience de l'ampleur d'une démarche Supply Chain.

Chaque équipe joue à son tour, et une "roue de la fortune" pilotée par le logiciel, est lancée.

En fonction de la position de la roue, l'équipe à l'opportunité d'acquérir un progrès sous réserve de répondre correctement à une question relative à ce progrès.

Le déroulement standard du jeu est de 3 heures ; la durée de son débriefing est d'environ 2 heures.

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Le jeu BeerGame

Ce jeu a pour objet de mettre des acteurs d’une chaîne logistique en situation de décision de réapprovisionnement. Chaque entreprise de la chaîne reçoit des commandes de son client et doit se réapprovisionner auprès de son fournisseur.

Ce jeu démontre l'effet "Coup de fouet" (Bullwhip) dans une chaîne logistique.

Quatre équipes se passent tous les jours des commandes en remontant la chaîne d'approvisionnement.

On voit souvent apparaître une phénomène d'amplification des fluctuations.

Ce jeu ne demande aucune connaissance des manipulations de l'ERP et aucun matériel pédagogique particulier.
Il peut être mis en oeuvre très simplement pour tout public dans un temps limité (3 heures).

Il est possible de faire fonctionner simultanément jusqu'à 4 "tables" de 4 entreprises (soit jusqu'à 48 participants).

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Le module Pédagogie

Ce module propose des outils pédagogiques pour aider à l'animation.

Des corrigés détaillés d'exercices et de cas sous forme de présentations pour l'enseignement des concepts :

• Charge et capacité : le cas Metalarm
• DRP : le cas Equip'Hotel
• Gestion de projets : le cas Toukilui
• Gestion des stocks : 8 exercices (Codis, CPC, Garobag, Paretor, Sanitaire, Securix, Vacli, Verindus)
• Jat Lean : le cas Logisa
• Logistique - conception d'entrepôt : le cas Dourlat
• Logistique - tournées de prélèvement en entrepôt : le cas Picking
• Logistique - choix du mode de transport : le cas Caskex

Un simulateur de gestion de stock qui permet de tester l'effet des divers paramètres.

Le simulateur de stock a pour objectif d’illustrer la mise en œuvre des méthodes de gestion de stock enseignées de façon théorique.

Le système simule la demande (aléatoire) pour un article géré sur stock sur un grand nombre de périodes.
Il applique les règles de gestion dont on spécifie les paramètres.
Il calcule les performances en termes de
- Stock moyen
- Ruptures
- Coût total de gestion

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Le simulateur de prévision a pour objectif d’illustrer la mise en œuvre des méthodes de prévision enseignées de façon théorique.

Le système permet de calculer des prévisions à partir de séries chronologiques de ventes passées.

On peut l’utiliser soit sur des périodes hebdomadaires, soit sur des périodes mensuelles.

Il utilise les méthodes de
Moyenne mobile
Lissage exponentiel
avec correction de tendance et correction de saisonnalité.

L’historique de la demande doit être saisi.

Il calcule l'écart algébrique moyen, l'écart absolu moyen et l'écart quadratique moyen.

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Le calcul du barycentre a pour objectif de déterminer la position optimale d'un entrepôt central pour alimenter des points de livraison.

Les distances entre le barycentre et les points de livraison sont calculées à vol d'oiseau.

On entre les quantités à transporter vers chaque point de livraison dont on précise l'adresse pour calculer ses coordonnées géographiques.

Le critère d'optimisation est le poids multiplié par la distance.

Le point optimal calculé peut tomber dans une zone quelconque, éloignée des axes de circulation.

Il peut être déplacé avec la souris vers un lieu plus accessible.

Le système calcule alors l'augmentation de coût.

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L'optimisation des flux a pour objectif d'allouer les capacités de production d'un ensemble d'usines à un ensemble de points de livraison distants en minimisant le coût total de transport.

Celui-ci est supposé être proportionnel au poids transporté x la distance à parcourir.

On entre les adresses des usines et des points de livraison pour calculer leurs coordonnées géographiques.

Le système batit un problème de programmation linéaire pour calculer les flux optimaux.

Le moteur de programmation linéaire intégré est lancé.

Les flux optimaux sont représentés sur la carte.

Le système calcule le coût réduit de contrainte de capacité de chaque usine qui indique l'économie réalisable si l'on deserre la contrainte d'une unité.

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L'équilibrage de chaîne consiste à affecter des opérations à une succession de postes de travail de telle sorte que les temps de travail de chaque poste soient les plus égaux possible.

Le cycle de la chaîne (donc son taux de production) est conditionné par le poste qui a le temps le plus long.

Les opérations peuvent être soumises à des contraintes d'antériorité : on ne peut réaliser une opération sur un poste que si une autre a été déjà réalisée soit sur le poste soit sur un des postes précédents de la chaîne.

Les participants peuvent procéder à l'affectation de chaque opération à chaque poste en recherchant la perte d'équilibrage minimum.

On peut rechercher l'affectation optimale par la programmation linéaire en nombres entiers.

Les temps de calcul étant exponentiels, cette solution n'est possible que pour des problèmes de petite taille.

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Le simulateur d’atelier vous permet de :
- créer les matières premières et les produits finis
- créer les machines et les opérations de production
- modéliser votre réseau d’opérations

Les étudiants piloteront ce système pendant la durée de la simulation avec l’objectif de maximiser le profit en faisant circuler les flux.

L’animateur peut configurer un système de production selon ses objectifs pédagogiques ; 6 simulations sont préétablies.

Les étudiants apprennent :
- Quoi fabriquer ? (produits générant le plus de Valeur Ajoutée Directe)
- Combien fabriquer ? (exploitation de la contrainte)
- Comment déterminer la marge maximale
- Comment approvisionner les postes et opérations pour y parvenir

L’ensemble permet d’illustrer les règles de la « Gestion par les contraintes » (les règles OPT).

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Le simulateur de files d'attente vous permet de :
- procéder au calcul théorique des files d'attente à un ou plusieurs serveurs
- simuler le comportement du système
- évaluer les coûts associés

Les étudiants apprennent :
- Comment mettre en oeuvre les modèles théoriques
- Comment ajuster le nombre de serveurs
- Comment évaluer le coût global

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