Un environnement de modélisation et d'aide à la décision pour un problème de livraison - collecte sous incertitudes : application à la PFL de l'AP-HM

• Auteur / Autrice : Quentin Laval
• Direction : Aline Cauvin, Sylvie Norre
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 19/07/2017
• Etablissement(s) : Aix-Marseille
• Ecole(s) doctorale(s) : École Doctorale Mathématiques et Informatique de Marseille (Marseille)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire des sciences de l'information et des systèmes (Marseille ; La Garde, Var ; 2002-2011)
• Jury : Président / Présidente : Didier Gourc
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Sylvie Norre, Patrick Pujo
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Alain Guinet, Bruno Vallespir
• DOI : 10.70675/30242ac4z830fz4715zac5dz1a4a08df6776

Mots clés

Mots clés contrôlés

Modélisation des données (informatique)

Systèmes d'aide à la décision

Hôpitaux -- Planification

Logistique (gestion)

Planification

Mots clés libres

Plateforme logistique

Temps de trajet variable

Planification

Réparation de planning

Logistics hub

Time dependant

Scheduling

Repair planning

Résumé

Ce travail de thèse s’inscrit dans le projet logistique de l’Assistance Publique Hôpitaux de Marseille. En effet l’AP-HM a ouvert une plateforme logistique en avril 2013 afin de centraliser les activités de production de repas, de stérilisation, de stockage de produits hôteliers et de blanchiment de linge. Ces produits finis sont ensuite transportés dans des contenants, grâce à une équipe de transport, vers les quatre centres hospitaliers de Marseille. Le but de cette étude de recherche est de proposer une méthode et un outil permettant d’aider l’équipe de régulation des transports pour la gestion des ressources de transport. Cette étude prend en compte la variabilité des temps de trans- port ainsi que les aléas pouvant intervenir dans le cycle de vie d’une tournée de transport.Pour cela nous commençons par réaliser un modèle de connaissance du système logistique existant grâce à la méthodologie ASCI. Nous proposons ensuite une méthode et un outil permettant la génération de planning de tournées quotidien. Cette méthode est une solution ad-hoc qui intègre la résolution d’un problème de charge- ment, la planification de véhicules et d’équipages, ainsi qu’une représentation et une mo- délisation statistique de la variabilité des temps de transports en milieu urbain. En effet, le taux de congestion quotidien peut faire varier un temps de transport du simple au double. Enfin pour la gestion des aléas, nous proposons une méthode de réparation de planning que nous modélisons grâce aux systèmes multi agents. Ce dernier point de ce travail de thèse permet, en fonction des scénarios de défaillance, de proposer la solution la plus adaptée aux équipes de transport.

This thesis work is part of the logistics project of the Assistance Publique-Hôpitaux de Marseille. Indeed the AP-HM opened a logistics platform in April 2013 in order to central- ize production activities of meals, sterilization, storage product and bleaching of linen. These products are then transported in containers, thanks to a team of transport, to the four hospitals in Marseille. After consumption of the products, by healthcare units, used containers must be re- ported to the logistics platform that they are disinfected and reinstated in the production loop. The purpose of this research study is to propose a method and a tool to help the team of regulation of transport for the management of transport resources. This study takes into account the variability of the transport time and the hazards that could inter- vene in the life cycle of a tour of transport.For this we make a knowledge model of logistics system using the ASCI methodology. This model of knowledge is then validated with a simulation model. We offer then a method and a tool allowing the generation of daily tour schedule. This method is an ad - hoc solu- tion that integrates solving a problem loading, planning for vehicle and crew, as well as representation and statistical modelling of variability in the time of transport in urban areas. Indeed, the daily congestion rate can vary a transport time of one to two. Finally, for the management of the ups and downs, we propose a method of repair of planning that we model with multi agent systems. This last point of this thesis according to failure sce- narios, makes it possible to propose the best solution to the transport staff.