Planification et ordonnancement de plateformes logistiques

par Susana Carrera

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Marie-Claude Portmann et de Wahiba Khettaf.

Soutenue le 05-11-2010

à Vandoeuvre-les-Nancy, INPL , dans le cadre de IAEM - Ecole Doctorale Informatique, Automatique, Électronique - Électrotechnique, Mathématiques , en partenariat avec Laboratoire lorrain de recherche en informatique et ses applications (laboratoire) .

Le président du jury était Lionel Amodeo.

Le jury était composé de Marie-Claude Portmann, Wahiba Khettaf, Lionel Amodeo, Marie-Ange Manier, Aziz Moukrim, El Houssaine Aghezzaf, Zineb Habbas.

Les rapporteurs étaient Marie-Ange Manier, Aziz Moukrim.


  • Résumé

    L'objectif de cette thèse est de fournir des outils d'aide à la décision pour piloter les plateformes logistiques à court de moyen terme. La première partie décrit la problématique concernée et les notions essentielles dans le cadre des chaînes logistiques. Dans la deuxième partie, le problème de la planification est étudié, nous proposons des modèles linéaires pour minimiser les coûts de personnel, qui prennent en compte les flux : leurs variations saisonnières, la possibilité de les négocier localement en amont et en aval, ainsi que leur organisation et celle du travail. Ainsi, l'outil peut être utilisé dans la coordination des flux entres les partenaires de la chaîne livrées en amont et en aval de la plateforme et la négociation des dates de livraison. Ces modèles sont testés et validés sur des instances générées aléatoirement, sur des configurations inspirées de problèmes réels. Dans la troisième partie, nous travaillons sur l'ordonnancement des activités de préparation de commandes. Ici, nous combinons deux familles de contraintes difficiles : l'arrivée de composants (ressources consommables) à des dates et en quantités connues à l'amont de la plateforme, et des tournées de livraison à dates fixées à l'aval. Trois cas particuliers sont étudiés, selon la façon dont les tournées sont organisées. Nous proposons des procédures par séparation et évaluation pour ces problèmes, et un modèle linéaire en nombres entiers pour le cas le plus simple. Des expériences sont faites sur des familles d'instances générées aléatoirement et de manière partiellement hétérogène. Plusieurs perspectives de généralisation sont proposées

  • Titre traduit

    Logistic platform planning and scheduling


  • Résumé

    The aim of this thesis is to provide decision support systems to control logistic platforms at the mid-term and short-term levels. Several problems and main notions concerning logistic platform context are described in the first part. In the second part, planning problems are studied. Two linear programming models are proposed to minimize the workforce costs. These models take into account several characteristics : seasonal flow variations, work and flow organization in the platform, and local negotiations of the upstream and downstream flows. In consequence, our decision support system can be used in the flow coordination between supply chain partners. Two types of negotiations are considered : negotiations of upstream and downstream delivered quantities and negotiation of delivery dates. These models have been tested on pertinent randomly generated instances inspired from concerete problems. In the third part of the thesis, the external flows of the platforme are assumed to be fixed. Orders preparation scheduling problem inside the platform is considered. Two families of strong contraints are combined : staircase availability of components (consumable resources) and dixed delivery dates. According to the way the downstream deliveries are organized and penalised, three different cases (based on industrial applications) have been studied. We proposed three branch and bound procedures for these problems, and an integer linear program for the easiest problem. Experimental analysis has been done over heterogeneous randomly generated instance families. In the last part, a series of perspectives for this work are proposed


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