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des thèses françaises
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Planification de production par lots avec coûts de reconfiguration dépendant de la séquence
| Auteur / Autrice : | Céline Gicquel |
| Direction : | Yves Dallery, Michel Minoux |
| Type : | Thèse de doctorat |
| Discipline(s) : | Génie industriel |
| Date : | Soutenance en 2008 |
| Etablissement(s) : | Châtenay-Malabry, Ecole centrale de Paris |
| Partenaire(s) de recherche : | Laboratoire : Laboratoire génie industriel (Gif-sur-Yvette, Essonne) |
Mots clés
Résumé
La planification de production par lots vise à déterminer quand et combien produire de façon à réaliser le meilleur compromis entre la minimisation des coûts liés à la production et la satisfaction de la demande des clients. Nous nous intéressons ici au problème connu sous le nom de "Discrete lot-sizing and Scheduling Problem" ou "DSLP". Nous étudions plusieurs variantes de ce problème dans lesquelles les coûts de reconfiguration des ressources dépendent de la séquence de production et proposons diverses extensions d'une méthode disponible dans la littérature pour la résolution exacte du problème mono-niveau, mono-ressource. Nos contributions portent sur la modélisation du problème et sur l'implémentation de méthodes efficaces de résolution. Concernant la modélisation, nous étudions l'intégration de divers aspects opérationnels dans le modèle de base afin d'en améliorer la pertinence industrielle. Ainsi nous considérons les extensions suivantes : la prise en compte d'une structure de produits "multi-attributs", l'intégration de temps de changement positifs et la présence de plusieurs ressources parallèles. Concernant la résolution du problème, nous présentons pour chaque extension une approche de résolution visant à fournir des solutions optimales exactes. Nous proposons une formulation forte du programme linéaire mixte en nombre entiers correspondant au problème et utilisons un solveur commercial pour le résoudre. De plus, les résultats de nos nombreux tests numériques montrent l'utilité pratique de ces algorithmes pour la résolution d'instances de moyenne et grande taille en des temps de calcul compatibles avec une application industrielle.