Efficience et résilience de la planification des opérations de maintenance d'un réseau de distribution d'eau

Efficiency and resilience in planning maintenance operations for a water distribution network

• Auteur / Autrice : Marine Dubillard
• Direction : Xavier Lorca, Matthieu Lauras
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Génie Industriel et Informatique
• Date : Soutenance le 21/12/2023
• Etablissement(s) : Ecole nationale des Mines d'Albi-Carmaux
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Systèmes (Toulouse ; 1999-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Centre de recherche Génie industriel (Albi) - Centre Génie Industriel / CGI
• Jury : Président / Présidente : Caroline Thierry
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Xavier Lorca, Matthieu Lauras, Gülgün Alpan, Jesus González Feliu, Damien Trentesaux, Marie-Ange Manier
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Gülgün Alpan, Jesus González Feliu

Mots clés

Mots clés contrôlés

Plan d'expérience

Eau -- Distribution

Planification

Recherche opérationnelle

Systèmes d'aide à la décision

Mots clés libres

Optimisation sous incertitude

Planification

Infrastructures critiques

Système d'aide à la décision

Recherche opérationnelle

Simulation

Optimization under uncertainty

Planning

Critical infrastructures

Decision support system

Operations research

Simulation

Résumé

La maintenance des réseaux d'infrastructures critiques tels que le réseau de distribution d'eau nécessite des processus complexes de planification. La maintenance préventive, qui consiste à surveiller et assurer le bon fonctionnement des infrastructures et équipements, dans des délais connus à l'avance et à une échelle tactique, est mêlée à la maintenance réactive qui consiste à intervenir au plus tôt face à des perturbations et des dysfonctionnements imprévus, à une échelle opérationnelle. Cette thèse a pour objectif d'apporter un cadre de recherche pour analyser les leviers d'amélioration des processus de planification, au travers d'indicateurs d'efficience et de résilience. Grâce à l'expertise métier apportée par les acteurs du cas d'étude de Veolia Eau Sud-Ouest, les besoins en termes de planification des opérations de maintenance sont définis, modélisés, comparés à des problèmes de tournées similaires dans la littérature, et formalisés dans un modèle de Programmation Linéaire en Nombres Entiers (PLNE). Le problème d'optimisation résultant est une variante du Vehicle Routing Problem (VRP), ou Problème de Tournées de Véhicules, avec de nombreuses contraintes additionnelles, et qui n'est pas encore étudié tel quel dans la littérature. Cette formalisation permet le développement d'approches de résolutions algorithmiques. Ainsi, trois méthodes sont proposées. L'une a pour objectif de reproduire les processus actuels de planification dans un service local de Veolia Eau. Calibrée et validée avec les experts métiers, elle servira de base de comparaison théorique pour les deux autres. La deuxième est une adaptation de la métaheuristique de Système de Colonies de Fourmis, largement utilisée dans la littérature pour résoudre de grands problèmes de tournées. Enfin, la dernière est une nouvelle approche de type Cluster-first, Route-second (CFRS) qui décompose le problème de planification initial en deux sous-problèmes formalisés en PLNE. Dans un premier temps, des clusters sont formés, qui attribuent à chaque agent de maintenance et à chaque jour un ensemble d'interventions à réaliser. Dans un deuxième temps, les tournées précises sont créées au sein de chaque cluster. Plusieurs versions de cette approche sont modélisées, selon l'horizon de planification considéré. Les résultats obtenus sur les différents indicateurs au moyen de différents plans d'expérience montrent qu'un gain substantiel peut être obtenu en utilisant l'approche CFRS, et particulièrement sur la prise en compte des dates butoirs. Ils montrent également qu'il est possible d'utiliser une approche algorithmique qui prend en compte l'ensemble des contraintes du problème industriel, peut être appliqué sur des instances de taille réaliste, et dans un contexte déterministe (définition de plannings prévisionnels) comme dynamique (re-planification lors de l'arrivée d'urgences).

The maintenance of critical infrastructure networks such as water distribution networks requires complex planning processes. Preventive maintenance, which consists in monitoring and ensuring the proper functioning of infrastructure and equipment, within known timeframes and on a tactical scale, is mixed with reactive maintenance, which consists in intervening as early as possible in the face of disruptions and unforeseen malfunctions, on an operational scale. The aim of this thesis is to provide a research framework for analyzing the levers for improving planning processes, through efficiency and resilience indicators.Thanks to the business expertise provided by the players involved in the Veolia Eau Sud-Ouest case study, the requirements in terms of planning maintenance operations are defined, modeled, compared with other routing problems in the literature, and formalized in the form of Mixed Integer Linear Program (MILP). The resulting optimization problem is a variant of the Vehicle Routing Problem (VRP), with many additional constraints, and is not yet studied as such in the literature.This formalization enables the development of algorithmic resolution approaches. Three methods are proposed. One aims to reproduce the current planning processes in a local department of Veolia Eau Sud-Ouest. Calibrated and validated with field experts, it will be used as a theoretical basis of comparison for the other two. The second is an adaptation of the Ant Colony System meta-heuristic, widely used in the literature for solving large routing problems. Finally, the last one is a new Cluster-first, Route-second (CFRS) approach which decomposes the initial planning problem into two sub-problems formalized in PLNE. In the first stage, clusters are formed, assigning each maintenance worker a set of tasks to be carried out on each day. In a second step, precise routes are created within each cluster. Several versions of this approach are modeled, depending on the planning horizon considered.The results obtained on the various indicators using different experimental designs show that a substantial gain can be obtained by using the CFRS approach, and particularly for the consideration of due date compliance. They also show that it is possible to use an algorithmic approach which takes into account all the constraints of the industrial problem, can be applied to instances of realistic size, in a deterministic context (definition of forecast schedules) as well as in a dynamic context (re-planning when emergencies occur).