Planification et ordonnancement des activités dans un centre de crossdock international

Activity planning and scheduling at an international crossdock center

• Auteur / Autrice : Christian Serrano montero
• Direction : Alexandre Dolgui
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Genie industriel
• Date : Soutenance le 16/10/2017
• Etablissement(s) : Lyon
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences Ingénierie Santé (Saint-Etienne)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : FAYOL-ENSMSE - Département Génie mathématique et industriel
• Jury : Président / Présidente : Samir Lamouri
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Alexandre Dolgui, Samir Lamouri, Gülgün Alpan, Gilles Goncalves, Caroline Thierry, Alain N'Guyen, Xavier Delorme
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Gülgün Alpan, Gilles Goncalves

Mots clés

Mots clés contrôlés

Ordonnancement (gestion)

Programmation linéaire

Automobiles -- Industrie et commerce

Logistique (gestion)

Mots clés libres

Industrie automobile

Logistique internationale

Crossdocking

Ordonnancement de camions

Planification des flux

Programmation linéaire en nombres entiers

Automotive Industry

International Logistics

Crossdocking

Truck Scheduling

Operation Planning

Integer Linear Programming

Résumé

Afin d’accélérer les flux de produits, de réduire les niveaux de stocks et de faire des économies de transport, les entreprises de presque toutes les industries ont mis en place des centres de crossdock. Ces centres sont un point intermédiaire de consolidation dans une chaîne logistique. Les constructeurs automobiles Renault et Nissan s’appuient sur un réseau international de plateformes crossdock pour lier des fournisseurs de pièces de première monte avec des usines de production lointaines, généralement en outre-mer. Dans un cadre d’un partenariat académique-industriel entre le laboratoire LIMOS et Renault, cette thèse est focalisée sur la planification et l’ordonnancement des activités dans ces centres de crossdock. Des études de terrain menées chez Renault et Nissan nous ont permis d’identifier les caractéristiques, les contraintes et les inducteurs de coûts des plateformes de crossdock, ainsi que de cibler notre revue de la littérature. Sur ces bases, nous proposons une approche d’optimisation séquentielle, comprenant deux modèles en programmation linéaire en nombres entiers, implémentés dans CPLEX et testés sur des données industrielles de deux plateformes Renault. Les résultats des expérimentations obtenus sur le premier modèle (planification) ont montré une nette amélioration en termes de coûts, par rapport à la méthode Renault. Fort de ce constat, une implémentation industrielle a été faite, avec des résultats aussi probants. Le deuxième modèle (ordonnancement) s’avère pertinent pour des instances de moyenne taille. L’approche proposée permet de répondre à la configuration actuelle des AILN Renault et nous considérons qu’elle est adaptable à d’autres industries.

In order to accelerate product flow, reduce inventory levels and make economies in transportation, companies in almost all industries have set up cross-dock centres. These centres are an intermediate point of consolidation in a supply chain. Car manufacturers Renault and Nissan rely on an international network of crossdock platforms to link suppliers of OEM parts with overseas production plants. In a framework of an academic-industrial partnership between the LIMOS laboratory and Renault, this thesis focuses on the activity planning and scheduling at these crossdock centres.Field studies conducted at Renault and Nissan allowed us to identify the characteristics, constraints and cost drivers of crossdock platforms, as well as to target our review of the literature. Based on this, we propose a sequential optimization approach, comprising two integer linear programming models, implemented in CPLEX and tested on industrial data of two Renault platforms. Numerical experiments’ results obtained on the first model (planning) showed a significant improvement in cost, compared to the Renault method. In light of this results, an industrial implementation was made, with such convincing results. The second model (scheduling) proved to be relevant for medium-sized instances. The proposed approach fits to the current configuration of AILN Renault and we consider that it is adaptable to other industries.