Optimisation intégrée des décisions en planification et ordonnancement dans une chaîne logistique

par Edwin David Gomez Urrutia

Thèse de doctorat en Génie Industriel

Sous la direction de Stéphane Dauzère-Pérès.

Soutenue le 12-06-2014

à Saint-Etienne, EMSE , dans le cadre de ED SIS 488 , en partenariat avec CRP Henri Tudor (Centre de recherche) .


  • Résumé

    Dans cette thèse, nous étudions l’optimisation des problèmes de planification et d’ordonnancement des flux, dans une stratégie d’intégration des décisions, pour planifier la chaîne logistique au niveau tactique avec prise en compte de contraintes opérationnelles. Le but de ce travail est de répondre au besoin de cohérence entre les décisions de planification et d’ordonnancement, qui sont souvent prises de manière séquentielle ne garantissant pas la faisabilité des plans de production. Nous proposons une approche intégrée pour résoudre des problèmes mono-niveau et multi-niveaux, dans des systèmes multi-produits et multi-ressources dans des ateliers de type job-shop.Les problèmes de planification avec contraintes de capacité et les problèmes d’ordonnancement dans des systèmes complexes sont des problèmes NP-difficiles. Intégrer les contraintes propres aux deux problèmes engendre un nouveau problème qui est d’autant plus complexe. Nous proposons une décomposition du problème intégré en un ensemble de sous-problèmes de planification avec séquence fixée, résolus par relaxation Lagrangienne. L’amélioration de la séquence est guidée par une recherche taboue. L’efficacité de l’approche intégrée, par rapport à un solveur commercial, a été prouvée en termes de qualité des solutions et d’effort de calcul. Pour les problèmes multi-niveaux, nous proposons une nouvelle formulation basée sur la notion d’échelon stock, ainsi que de nouveaux algorithmes et stratégies de lissage de la production, pour construire des plans de production respectant les contraintes de capacité détaillées et de nomenclature

  • Titre traduit

    Integrated optimization of planning and scheduling decisions in a supply chain


  • Résumé

    In this thesis, we study the optimization of flow planning and scheduling, within a strategy to integrate decisions for supply chain planning at tactical level, taking into account operational constraints. The goal of this work is to address the need for consistency between decisions arising from production planning and scheduling. These decisions are often taken in a sequential order, leading most of the time to unfeasible production plans. We propose an integrated approach to solve single-level and multi-level problems in multi-item multi-resource systems configured as job-shops.Both capacitated production planning and scheduling problems, in complex manufacturing systems, are NP-hard. Therefore, integrating constraints of both problems generates a new problem which is even more difficult to solve. We propose a decomposition of the integrated problem into a set of several sub-problems with fixed sequence, solved by Lagrangian Relaxation. The sequence improvement is guided by a Tabu Search. The efficiency of the integrated approach comparing to a standard solver is proved in terms of solution quality and computational effort. In case of multi-level problems, we propose a new mathematical model based on the concept of echelon stock, as well as new algorithms and smoothing strategies to build production plans respecting detailed capacity and bill-of-materials constraints.


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