Thèse soutenue

Optimisation intégrée des décisions en planification et ordonnancement dans une chaîne logistique
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Auteur / Autrice : Edwin David Gomez Urrutia
Direction : Stéphane Dauzère-Pérès
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Génie Industriel
Date : Soutenance le 12/06/2014
Etablissement(s) : Saint-Etienne, EMSE
Ecole(s) doctorale(s) : ED SIS 488
Partenaire(s) de recherche : Centre de recherche : CRP Henri Tudor
Jury : Président / Présidente : Christelle Guéret
Examinateurs / Examinatrices : Stéphane Dauzère-Pérès, Christelle Guéret, Bernard Penz, Safia Kedad Sidhoum, Jean-Bernard Lasserre, Laurence A. Wolsey, Nabil Absi, Riad Aggoune
Rapporteurs / Rapporteuses : Bernard Penz, Safia Kedad Sidhoum

Résumé

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Dans cette thèse, nous étudions l’optimisation des problèmes de planification et d’ordonnancement des flux, dans une stratégie d’intégration des décisions, pour planifier la chaîne logistique au niveau tactique avec prise en compte de contraintes opérationnelles. Le but de ce travail est de répondre au besoin de cohérence entre les décisions de planification et d’ordonnancement, qui sont souvent prises de manière séquentielle ne garantissant pas la faisabilité des plans de production. Nous proposons une approche intégrée pour résoudre des problèmes mono-niveau et multi-niveaux, dans des systèmes multi-produits et multi-ressources dans des ateliers de type job-shop.Les problèmes de planification avec contraintes de capacité et les problèmes d’ordonnancement dans des systèmes complexes sont des problèmes NP-difficiles. Intégrer les contraintes propres aux deux problèmes engendre un nouveau problème qui est d’autant plus complexe. Nous proposons une décomposition du problème intégré en un ensemble de sous-problèmes de planification avec séquence fixée, résolus par relaxation Lagrangienne. L’amélioration de la séquence est guidée par une recherche taboue. L’efficacité de l’approche intégrée, par rapport à un solveur commercial, a été prouvée en termes de qualité des solutions et d’effort de calcul. Pour les problèmes multi-niveaux, nous proposons une nouvelle formulation basée sur la notion d’échelon stock, ainsi que de nouveaux algorithmes et stratégies de lissage de la production, pour construire des plans de production respectant les contraintes de capacité détaillées et de nomenclature