Logistique verte : optimisation mult-critère de la logistique inverse dans l'industrie agroalimentaire

par Yipei Zhang

Projet de thèse en Informatique

Sous la direction de Feng Chu et de Ada Che.

Thèses en préparation à Paris Saclay en cotutelle avec Northwestern Polytechnical University , dans le cadre de Sciences et Technologies de l'Information et de la Communication , en partenariat avec IBISC - Informatique, Biologie Intégrative, & Systèmes Complexes (laboratoire) , AROBAS : Algorithmique, Recherche Opérationnelle, Bioinformatique et Apprentissage Statistique (equipe de recherche) et de université d'Evry-Val-d'Essonne (établissement de préparation de la thèse) depuis le 12-10-2015 .


  • Résumé

    Dans la littérature, des chercheurs et les praticiens ont concentré sur l'étude de la logistique tradictionnelle mais ils ont négligé l'importance de la logistique inverse (Bernon et Cullen, 2007). Mais, la dégradation de l'environnement and l'effet irréversible de l'effet de serre ont obligé les entreprises à accorder plus d'attention aux impacts négatifs de leurs activités. Aujourd'hui, la logistique inverse (RL), comme une partie importante de la chaîne logistique verte, est devenue un sujet de recherche d'actualité et important (Zhou and Zhou, 2015, Tuzkaya, 2014, Wang et al., 2014, Bernon, 2011, Wu and Cheng, 2006, Lau and Wang, 2009). La RL est l'inverse de la logistique traditionnels (logistique avancé), qui vise à collecter les produits utilisés et les matériels de conditionnement depuis les clients vers les usines pour la réutilisation, la réparation, la re-fabrication, le recyclage ou l'élimination (Agrawal et al., 2015). Intégration la gestion de la RL dans celle de la logistique traditionnelle, les entreprises vont améliorer leurs performances économique et environnementale. Depuis la définition de la RL proposé initialement par Murphy et Poist (1989), il a été largement étudié ces dernières années. Govindan et al. (2015) a fait une excellente synthèse inclus 382 articles sur la gestion de la RL et a proposé des perspectives intéressantes. Ils ont indiqué 1) bien que l'optimisation multi critère est très importante comme les problèmes dans le monde réel sont rarement une seule objective, mais il existe un grand écart entre l'optimisation mono critère et multi critère ; 2) les aspects écologiques, durables et l'environnement doivent être étudiés plus largement à l'avenir. Nous avons constaté qu'il n'y pas de papier pour le secteur agroalimentaire a été cité dans leur papier. Cela signifie que la recherche de RL pour ce secteur a été rarement étudiée, peut-être à cause de la complexité du problème. L'industrie agroalimentaire avec des répercussions directes sur la vie quotidienne joue un rôle vital dans l'économie dans le monde entier. Production de l'industrie alimentaire et des boissons de l'UE représente près de 8% du PIB de l'UE (Fonds monétaire international (FMI), Eurostat, 2006 [5]), la Chine compte de l'industrie alimentaire pour 15,8% de son PIB en 2010, et celle de la France est de 10,7% en 2011 [6]. La gestion de la chaîne logistique agroalimentaire est plus compliquée à cause de son caractéristique périssable, critères strictes en qualité et en sécurité, forte consommation d'énergie et émissions à effet de serre pendant la fabrication and la distribution. Par conséquence, sa gestion de RL est beaucoup plus complexe. L'optimisation multi-objective de la logistique inverse pour l'industrie agroalimentaire en considération de l'énergie, d'émissions CO2 et le critère économique est encore un problème ouvert et rarement étudiée.

  • Titre traduit

    Green logistics : multi-objective optimization of reverse logistics for food industry


  • Résumé

    In the literature, both researchers and practitioners focused more on the forward logistics (FL) but losed sight of the importance of the reverse flow (Bernon and Cullen, 2007). But, the environment degradation and irreversible greenhouse effect have forced companies to pay more attention to the negative environmental impacts by their activities. Today, the reverse logistics (RL), as an important part of green supply chain (GSC), has being a hot and an important research topic (Zhou and Zhou, 2015, Tuzkaya, 2014, Wang et al., 2014, Bernon, 2011, Wu and Cheng, 2006, Lau and Wang, 2009). RL is the reverse of traditional logistics (forward logistics), which aims at collecting the used products and package materials from customers to plants for reusing, repairing, re-manufacturing, recycling or disposing (Agrawal et al., 2015). Integrating the reverse logistics management to traditional one, companies will improve their economic and environmental performances. Since the definition of RL initially proposed by Murphy and Poist (1989), it has been widely studied in recent years. Govindan et al. (2015) made a comprehensive review including 382 publications for the RL management and provided important and valuable perspectives. They indicated 1) multi-objective optimization is very important as real world problems are rarely single objective, but there is still a big gap between single and multi-objective researches; 2) Green, sustainable and environmental issues need to be investigated more widely in the future. We observed that there no any paper for food industry was cited in their paper. This means that RL management for food industry was rarely studied, maybe due to the complexity of the problem. Food industry with direct impacts on the daily life plays a vital role in the economy all over the world. EU food and drink industry output represents almost 8% of EU GDP (International Monetary Fund (IMF), Eurostat, 2006[11]), China food industry accounts for 15.8% of its GDP in 2010, and that of France is 10.7% in 2011[12]. Food Supply chain management is more complicated because of its perishable characteristic, strict quality and safety requirements, high energy consumption and greenhouse emissions during production and distribution. Consequently, its RL management is more complex. Multi-objective optimization of reverse logistics for food industry including energy, CO2 emission and economic criterion is still an open and rarely studied problem.