Production and delivery integrated scheduling problems in multi-transporter multi-custumer supply chain with costs considerations

par Zakaria Hammoudan

Thèse de doctorat en Automatique

Sous la direction de Abdellah El Moudni et de Olivier Grunder.

Soutenue le 25-09-2015

à Belfort-Montbéliard , dans le cadre de École doctorale Sciences pour l'ingénieur et microtechniques (Besançon ; Dijon ; Belfort) , en partenariat avec IRTES. SET (laboratoire) et de Laboratoire Systèmes et Transports / IRTES - SET (laboratoire) .

Le président du jury était Philippe Lutz.

Le jury était composé de Abdellah El Moudni, Olivier Grunder, Philippe Lutz, Lionel Amodeo, Slim Hammadi, Abdelhakim Artiba.

Les rapporteurs étaient Lionel Amodeo, Slim Hammadi.

  • Titre traduit

    Problèmes d'ordonnancement intégré de la production et des livraisons dans des chaînes logistiques multi-transporteur, multi-client avec prise en compte des coûts


  • Résumé

    La coordination des activités dans une chaîne logistique a suscité récemment beaucoup d'attention dans larecherche de gestion. Dans une chaîne logistique typique, des produits finis sont produits et transportés pour êtrestockage temporairement ou arriver directement chez clients. Pour réaliser la représentation opérationnelleoptimale, la coordination et l'intégration de la production, de la livraison, et du stockage devient très importante.L'étude récente a considéré le coût de stockage de client avec le coût fixe de transport ou la taille fixe des lots, cequi est irréaliste.Dans cette thèse, nous étudions la coordination de traitement des produits en lots et l'ordonnancement des lots, quiinclut la coordination du traitement en lots des produits dans les groupes après l'étape de production,l'ordonnancement des lots après les productions exigent la livraison du fournisseur ainsi que le stockage desproduits aux clients. Ce travail focalise sur les cas du simple-fournisseur/plusieurs-clients et le cas de simplefournisseur/plusieurs-transporteurs. Pour le premier scénario avec plusieurs-clients, deux modèles illustrent letransfert des lots aux clients. Dans le premier modèle, nous avons considéré un simple-fournisseur/plusieurs-clientsavec un transporteur disponible pour servir les clients sans considération du problème de tournée de véhicule. Puis,dans le deuxième modèle, nous avons considéré un simple-fournisseur/plusieurs-clients avec plusieurs transportersdisponibles pour servir les clients. Différentes hypothèses sont proposées et comparées dans le dernier chapitre.Pour ce qui concerne le deuxième scénario, nous avons étudié le cas du simple-fournisseur avec plusieurstransporteurs disponibles pour servir un seul client. Dans ce scénario, des modèles avec les véhicules homogèneset hétérogènes sont étudiés. Tout le coût du système est calculé en additionnant de tout le coût de la livraison et destockage pour les différents clients et transporteurs qui se sont dans le système à étudier. Le nombre des produitsdans les lots peut être inégal et les lots sont limités seulement par la capacité du transporteur utilisé. Le coût destockage chez les clients dépend de chaque client, la distance entre le fournisseur et leurs clients dépend del'emplacement de client, qui est le cas du coût de livraison également qui dépend de l'emplacement du client. Dansle cas des multi transporteurs, le coût de livraison dépend du transporteur utilisé.Dans chaque modèle, nous présentons ce qui suit : procédures de solution pour résoudre chaque modèle, plusieursexemples numériques pour soutenir des résultats mathématiques et pour clarifier le problème, et comparaisons desperformances parmi différents résultats. La future extension de cette recherche peut considérer des contraintes detemps et de coût de chargement dans l'étape de production, la considération du tourné de véhicule avec un cout destockage chez les clients.


  • Résumé

    The coordination of logistics activities in a supply chain has recently received a lot of attention in operationsmanagement research. In a typical supply chain, finished products are produced and either shipped to be temporarystorage or arrived directly on time to the customers. To achieve optimal operational performance, the coordinationand integration of production, delivery, and storage is an important consideration. The recent study consideredcustomer storage cost with fixed transportation cost or fixed batch size, which is unrealistic. In this thesis, we studythe coordinate of batching and scheduling activities, which includes the coordination of batching of products inbatches after the production stage, the coordination of scheduling, customer(s) orders which require the deliveryfrom the supplier, and the storage of products at the customer(s). This study focus on single-supplier/multi-customerscenario and single-supplier/multi-transporter scenario. For the first scenario with multi-customer, two modelsillustrate the transferring of batches to the customer. Where in the first model, we considered a singlesupplier/ multicustomerwith one capacitated transporter available to serve the customers without the vehicle routingconsideration. Then, in the second model, we considered a single-supplier/multi-customer with multi-transportavailable to serve the customers. In this case different assumption is proposed and compared in the last chapter.Concerning the second scenario, we studied the case of single-supplier with multi-transporter available to serve asingle customer. In this scenario, models with homogeneous and heterogeneous vehicles are studied. The totalsystem cost is calculated by summing the total delivery and storage cost for different customers and transporters inthe system. The number of products by batch is unequal and they are limited only by the capacity of the transporterused. The storage cost of the customers depends on the customer destination, the distance between the supplierand their customers depends on the customer location, which is the case of the delivery cost also which depends onthe customer¿s location. In the case of the multi-transporters, the delivery cost depends on the transporter used.In each model, we present the following: solution procedures to solve each model, many numerical examples tosupport mathematical findings and to clarify the problem under study, and performance comparisons amongdifferent findings. The future extension of this research may involve considering setup time and cost constraints inthe production stage, the vehicle routing consideration with inventory in the multi-customer case.


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