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Theses Year : 2018

Constraint programming models for conceptual clustering : Application to an erp configuration problem

Modèles de programmation par contraintes pour le clustering conceptuel : Application à un problème de configuration d'ERP

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Abstract

Enterprise Resource Planning (ERP) systems are essential for industrial companies to automatize and monitor their business processes in order to boost their competitiveness. ERP systems are generic software designed to serve a large variety of companies with different business processes. Therefore, they have many configuration options to support various business processes used in different companies. The implementation process of an ERP system consists in assigning values to ERP parameters according to the company requirements: It determines the exact operations and processes supported by the system in the specific company. Infologic is a French company that develops and integrates their own ERP system called Copilote. It has thousands of parameters that are used to adapt it as precisely as possible to customer requirements. However, this flexibility makes the implementation of Copilote a time consuming task that requires a deep knowledge of its functionalities and parameters. Reducing the complexity of the implementation of Copilote is a critical issue for Infologic who needs to integrate efficiently new system integrators to meet the demand of new customers. In this thesis, we study the implementation process of Copilote in order to understand the main issues encountered by Infologic. We propose a new approach for extracting a catalog of configuration parts from existing configurations of Copilote, and each configuration part is associated with the business requirement it fulfills in order to reuse it for next implementations of Copilote. To this aim, we propose to use constraint programming (CP) to easily integrate feedbacks of experts by means of new constraints or criteria. We introduce new CP models to solve conceptual clustering problems and a new global constraint for the exact cover problem with several propagation algorithms. We show it allows to model easily conceptual clustering problems and to solve it more efficiently thant existing delcarative approaches.
Les ERP (Enterprise Resource Planning) sont incontournables dans les systèmes d'information des sociétés industrielles: ils jouent un rôle crucial pour automatiser et suivre leurs processus afin d'améliorer leur compétitivité. Un ERP est un logiciel générique qui est utilisé par plusieurs sociétés industrielles ayant des besoins et des processus différents. C'est pourquoi de nombreux paramètres permettent d'adapter le fonctionnement du système aux besoins d'une société. Le déploiement d'un ERP, qui vise à paramétrer le système en fonction des besoins collectés, est donc une tâche complexe qui requiert une profonde expertise du système mais aussi du métier de l'entreprise industrielle. Infologic est une société qui développe et installe son propre ERP appelé Copilote. La difficulté liée au déploiement de Copilote dans une société industrielle est un réel frein pour la croissance d'Infologic et réduire la complexité du paramétrage de Copilote est un enjeu vital pour Infologic. C'est pourquoi nous avons étudié le processus de déploiement de Copilote et particulièrement la phase de paramétrage du système. Nous proposons une approche visant à extraire, depuis l'ensemble des paramétrages existants, un catalogue de paramétrages correspondant à des besoins fonctionnels précédemment rencontrés afin de les réutiliser lors des prochains déploiements de Copilote. Nous proposons d’utiliser la programmation par contraintes pour cela, afin de pouvoir facilement personnaliser les solutions calculées en ajoutant des contraintes et des critères d’optimisation variés. Nous introduisons de nouveaux modèles à base de contraintes pour résoudre des problèmes de clustering conceptuel, ainsi qu'une contrainte globale pour le problème de couverture exacte avec plusieurs algorithmes de propagation. Nous montrons qu'elle permet de modéliser facilement des problèmes de clustering conceptuel, et de les résoudre plus efficacement que les approches déclaratives de l’état de l’art.
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tel-01963693 , version 2 (09-05-2019)

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  • HAL Id : tel-01963693 , version 2

Cite

Maxime Chabert. Constraint programming models for conceptual clustering : Application to an erp configuration problem. Business administration. Université de Lyon, 2018. English. ⟨NNT : 2018LYSEI118⟩. ⟨tel-01963693v2⟩
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