Management & Data Science

« Supply chain » 4.0, enjeux organisationnels, sociaux et sociétaux

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Informations edited from an announcement Calenda.

Expected response for the 02/04/2021

Response type Contribution complète

Expected contribution type article

Publication name Management & Data Science

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Argumentaire

La supply chain 4.0, issue des transformations provoquées par l’industrie 4.0, entraine une recomposition de la chaine de valeur, renforce le rôle des technologies et fait évoluer le management de cette supply chain (Garay-Rondero et al., 2019 ; Ruel et al., 2020).

Les principaux aspects de cette transformation digitale (Hofman et al., 2019 ; Guenfoudi et al., 2020) rendent la supply chain plus :

  • Centrée sur le client et les services personnalisés : les big data issus des CRM permettent une approche personnalisée des clients et la différenciation du produit se fait en bout de chaine avec des modes de fabrication plus adaptables comme l’impression 3D.
  • Collaborative : la création de plateformes permet la coordination des différents partenaires et le partage d’informations d’un bout à l’autre de la chaine.
  • Automatisée : l’utilisation de la robotique aussi bien dans le processus de fabrication que dans la gestion des entrepôts modifie en profondeur le travail des opérateurs, l’intelligence artificielle facilitant la planification de ces processus.
  • Distribuée : la blockchain et la technologie des objets connectés permettent de développer des réseaux multidimensionnels, éliminant des intermédiaires et permettant les interactions directes comme l’internet physique le préconise.

Il est donc nécessaire pour les chercheurs, les entreprises et les institutions de s’interroger sur les implications managériales et sociétales de ces transformations.

  • Comment la digitalisation peut-elle renouveler les pratiques logistiques et la gestion des supply chains ?
  • Quelles sont les conséquences en termes d’organisation et de localisation de la production ? Comment les métiers de la logistique et de la gestion de la supply chain vont-ils évoluer ?
  • Comment s’assurer que tous les partenaires d’une supply chain soient prêts à s’engager dans ces transformations ? Quelles conséquences inter-organisationnelles en termes de collaboration, d’intégration, de partage de connaissances l’adoption de ces nouvelles technologies entraine-t-elle ? Comment évoluent les rôles des différents partenaires et qui orchestre cette évolution ?
  • La supply chain 4.0 permet-elle des pratiques plus durables ? En quoi le recyclage est-il facilité ? Comment l’empreinte écologique d’un produit peut-elle diminuer ? Quels modes de transport adopter ?
  • Comment accompagner et orienter légalement ces transformations ? Quelles infrastructures est-il nécessaire de développer ? Comment s’assurer de la sécurité des données dans la supply chain 4.0 ?

Voici quelques-unes des interrogations (non exhaustives) auxquelles cet appel à contributions tente d’apporter une réponse.

Le contenu d’un numéro

Un numéro de Management & Data Science comprend :

  • Un éditorial (entre 1000 et 2000 mots)
  • Des avis d’expert (entre 1000 et 2000 mots)
  • Des articles de recherche (2000 mots. une note méthodologique se trouvera à la fin de l’article)
  • Des cas d’application (entre 1000 et 2000 mots)
  • Des actualités (entre 1000 et 2000 mots)
  • Annonce d’événements (à la charge de l’équipe de rédaction)
  • notes de lectures

Soumission d’un article

Les manuscrits doivent être soumis (au format Word) par voie électronique, à l’adresse suivante : soumission@management-datascience.org avant le 2 avril 2021.

  1. Sur réception de l’article complet, un membre du comité de rédaction (qui peut être le rédacteur en chef invité au numéro ou le rédacteur en chef) en fait une lecture pour décider de son acceptabilité.
  2. Un accusé de réception est envoyé à l’auteur afin de l’aviser de la réception de l’article et de son acceptabilité ou non. Dans le cas d’un refus, l’évaluateur interne peut suggérer des modifications souhaitées avant une nouvelle soumission de l’article.
  3. Dans le cas d’une acceptation, l’article est alors soumis (de manière anonyme) à deux évaluateurs scientifiques. En cas de contradiction entre les deux évaluateurs, l’article sera soumis à un membre du comité scientifique. Dans l’éventualité où ce troisième évaluateur ne serait pas disponible, les membres du comité de rédaction trancheront.
  1. Sur réception des recommandations des évaluateurs, le rédacteur en chef prend l’une des décisions suivantes : Publication de l’article, Publication avec corrections mineures, Publication avec corrections majeures, Refus. Un courriel est envoyé à l’auteur afin de lui signifier l’acceptation de son article ou son refus. Une Lettre du rédacteur en chef de la revue informera les auteurs de la décision motivée qui a été prise.
  2. Les auteurs ont un certain délai (variable suivant les dossiers) pour procéder aux corrections.
  3. La nouvelle version est alors transmise au rédacteur en charge de l’article, qui évalue une seconde fois le texte. Les auteurs peuvent alors être invités à procéder à de nouvelles corrections. Si les corrections ne sont pas apportées, le comité de rédaction se donne le droit de ne pas publier le texte concerné.

La revue ne prélève aucun frais de soumission, ni de publication.

Tout article proposé doit respecter les consignes suivantes.

Droits d’auteur

Les articles soumis à la revue ne doivent pas avoir été publiés auparavant dans leur forme actuelle ou sensiblement similaire, ou être à l’étude pour publication au sein d’une autre revue. Les auteurs qui soumettent des articles pour publication garantissent que le travail ne constitue pas une violation de tout droit d’auteur existant et s’engage à indemniser l’éditeur contre toute violation de cette garantie.

Les articles publiés par Management & Data Science sont placés sous licence Creative Commons – Attribution – Pas de Modification(CC BY-ND).

Cette licence autorise la redistribution, à des fins commerciales ou non, tant que l’œuvre est diffusée sans modification et dans son intégralité, avec attribution et citation de votre nom.

Comité de rédaction de Management & Datascience

  • Amélie Clauzel (Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne)
  • Caroline Riché (Université Paris-Sud)
  • Romain Zerbib (ICD Business School)
  • Olivier Mamavi (Paris School of Business)
  • Louis-David Benyayer ( ESCP Business School)
  • Geoffray Martinache (Eductive Groupe)
  • Fabienne Garcia (Université Paul Sabatier – IUT de Tarbes) – coordinatrice du numéro
  • Agathe Fonsagrives (IAE de Paris)

Bibliographie

Garay-Rondero C.L., Martinez-Flores J.L., Smith N.R., Caballero Morales S.O., Aldrette-Malacara A. (2019). « Digital supply chain model in Industry 4.0 », Journal of Manufacturing Technology Management, 31, n° 5, p. 887‑933.

Guenfoudi M., Toumi I., Haouat Y. (2020). « La logistique 4.0 : une réalité », Revue  du  contrôle,  de  la comptabilité et de l’audit, 4, n° 2, p. 732‑749.

Hofmann E., Sternberg H., Chen H., Pflaum A., Prockl G. (2019). « Supply chain management and Industry 4.0: conducting research in the digital age », International Journal of Physical Distribution & Logistics Management, 49, n° 10, p. 945‑955.

Ruel S., Viale L., Zouari D. (2020). « Résilience de la supply chain : digitaliser n’est pas qu’une question de technologie », The Conversation.

Keywords