Gestion des stocks et de la production intégrant des retours de produits

par Samuel Vercraene

Thèse de doctorat en Sciences et technologie industrielles

Sous la direction de Yannick Frein et de Jean-Philippe Gayon.

Soutenue le 01-10-2012

à Grenoble , dans le cadre de École doctorale Ingénierie - matériaux mécanique énergétique environnement procédés production (Grenoble) , en partenariat avec Sciences pour la Conception, l'Optimisation et la Production de Grenoble (équipe de recherche) .

Le président du jury était Henri Pierreval.

Le jury était composé de Yannick Frein, Jean-Philippe Gayon, Fikri Karaesmen.

Les rapporteurs étaient Jean-claude Hennet, Xiaolan Xie.


  • Résumé

    De nombreux retours de produits dus au recyclage et à la réutilisation des déchets se développent dans le but de préserver les ressources naturelles limitées de notre planète. Ces nouveaux flux interagissant avec les flux de production traditionnels, il est important de les piloter de façon à satisfaire au mieux les demandes des clients et minimiser l'encours dans la chaîne logistique. Nos travaux s'inscrivent dans cette démarche. Nous nous plaçons dans un contexte où la capacité de production est limitée et nous considérons un problème opérationnel de gestion des stocks et de la production intégrant des flux de retours. Nous modélisons trois problèmes de production et de stockage à temps continu, avec des capacités de production limitées, des délais aléatoires et des coûts linéaires. Le premier prenant en compte la probabilité qu'un produit puisse être réutilisé comme produit fini ou seulement comme produit semi-fini (par partie), le deuxième présentant un problème où la réutilisation d'un retour comme produit fini nécessite une étape de remise à neuf et le troisième modélisant un système où les clients préviennent à l'avance du renvoi potentiel de leurs produits. Outre la caractérisation des politiques optimales de gestion, une part importante de nos contributions réside dans l'évaluation des performances de différentes politiques heuristiques et l'étude de l'impact de la capacité de production sur celles-ci. Enfin, nous nous servons dans tout ce document d'outils permettant la caractérisation des politiques optimales. La dernière partie de ce document vise à développer ces outils et à permettre l'étude de l'effet des paramètres d'un système formulé en processus de décision Markovien sur la politique optimale de celui-ci.

  • Titre traduit

    Control of production/inventory systems in reverse logistic context


  • Résumé

    Flows of returns due to recycling and reusing waste are developing in order to preserve the limited natural resources of our planet. These new flows interact with the traditional production flows. Therefore, in order to provide customers with the best service level and minimize the stock in the supply chain, the control of the return flows appears to be of highest importance. We address this problem by modeling a situation with a limited porduction capacity and we consider an operational production/inventory problem that incorporates flows of returns. We model three continuous-time production/inventory problems with limited produc- tion capacities, random lead times, and linear costs. In the first problem we take into account the probability that a product can be reused as a finished product or only as semi-finished product (by parts), in the second problem we include a step of remanufac- turing before reusing the returned product, and in the third problem we consider a system with product returns that are announced in advance by the customers. Apart from the caracterization of the optimal policies for these cases, the performance assessments of some heuristic policies and the study of the poduction capacity effect on these heuristic policies stand as main contributions. Throughout this work we have used existing tools to characterize optimal policies for different Markov decision processes. The last chapter aims to improve these tools and enable us to study the influence of several system parameters on its optimal policy.


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