l'Agorithme

Algorithme de base

L'algorithme du Calcul des Besoins Nets est le suivant:
début: Calculer les besoins nets du niveau [math]0[/math].

    Tant qu'il reste des niveaux de nomenclature
    faire : prendre le niveau suivant [math]i[/math]
      calculer le début des Ordres du niveau [math]i-1[/math]
      pour chaque ordre de niveau [math]i-1[/math] induire les besoins bruts en composants de niveau [math]i[/math]
      incorporer si nécessaire les besoins indépendants du niveau [math]i[/math]
      Pour chaque composant de niveau [math]i[/math], calculer les besoins nets puis bruts(avec stock initial et ordres déjà passés)
      Pour chaque composant de niveau [math]i[/math] générer les ordres en date de réception
    fin
fin
Dans cet algorithme, la méthode de lotissement utilisée est une donnée du fichier Articles. Autrement dit, la méthode de lotissement peut changer d'un composant à l'autre.
Cet algorithme passe donc tous les ordres de niveau [math]0[/math] et calcul les dates de début des ordres, il en déduit les besoins dépendants pour tous les composants de niveau 1. Il intègre ensuite, si besoin, certains besoins indépendants pour produire les besoins bruts. Ensuite, avec les stocks initiaux et certaines entées prévues (ordres antérieurs que l'on ne souhaite pas modifier), il produit les besoins nets. À partir de ces besoins nets l'algorithme calcule les ordres de fabrication à créer pour satisfaire les besoins nets.

Mode de fonctionnement


Cet algorithme peut fonctionner en mode création. Dans ce cas, on fait fort peu de cas du passé, et essentiellement on ne touche pas aux ordres de fabrication déjà lancés. Pour tous les autres ordres, on utilise au choix l'une des heuristiques vues dans cette partie. Mais dans ce cas, d'une occurrence d'exécution de l'algorithme à l'autre, les ordres sont beaucoup modifiés.
On peut appliquer cet algorithme uniquement sur les écarts de prévision entre le PdP de la période précédente et le PdP courant (principalement si les écarts son positifs). Dans ce cas, on cherche généralement A NE PAS DÉCALER les ordres créés, mais seulement à modifier les quantités requises. Ainsi, on a une solution plus stable.

Limites


La première limite de l'algorithme est évidement qu'il est a capacité infinie, autrement dit qu'il ne calcule pas la charge induite sur les ressources des différentes décisions qu'il prend. Il est clair que si tous les ordres de fabrication sont lancés sur une ressource en même temps, cette ressource va saturer et l'entreprise prendra du retard.
La justification de la capacité infinie, c'est que si le plan de production est bien lissé, alors les niveaux subséquents devraient l'être aussi. C'est en particulier le cas si toutes les désagrégations se font sur une base "régulière" et que l'algorithme de lotissement est "lot pour lot". Dans ce cas, chaque semaine (ou chaque période), on lance un peu de tous les produits. Néanmoins, c'est rarement le cas car cela engendre trop de changements de références sur les machines.
On pourra aussi avoir un résultat "directement équilibré" si l'algorithme de lotissement est "production périodique" et que les phases ont été suffisamment équilibrées. Dans ces cas, on produit toujours les mêmes produits dans les mêmes périodes, et l'équilibre est pratiquement toujours conservé (sauf en cas de changement important de ratio de production).
En revanche, si on cherche à optimiser chaque composant avec un algorithme "localement optimal", on tombe très rapidement dans des solutions ou la charge n'est pas lissée dans le temps.
Le second problème de l'algorithme, c'est qu'il peut générer sans aucune difficulté des ordres de fabrication infaisables (quelques fois placés dans le passé, ou mis de telle manière qu'il est impossible d'approvisionner les composants à temps pour faire le travail). Selon les logiciel, ces ordres sont détruits ou accumulés en semaine "0").
Finalement, le dernier problème reste le lead time` qui est souvent peu pertinent.

References


P.J. Billington, J.O. McClain and L.J. Thomas, Mathematical programming approaches to capacity-constrained MRP systems: review, formulation and problem reduction. Mgmt. Sci. 29 (1983), pp. 1126–1141
J. Orlicky, Material Requirements Planning. , McGraw-Hill, New York (1975).
Anders Segerstedt, Formulas of MRPnext term, International Journal of Production Economics, Volumes 46-47, December 1996, Pages 127-136