Modélisation et résolution de problèmes complexes de tournées de véhicules et gestion intégrée des stocks partagés dans les chaines logistiques

Modelling and solving complex vehicle routing problems with integrated management of shared inventories in supply chains

• Auteur / Autrice : Fatima Ezzahra Achamrah
• Direction : Fouad Riane, Evren Sahin
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Génie industriel
• Date : Soutenance le 07/06/2022
• Etablissement(s) : université Paris-Saclay
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale INTERFACES : approches interdisciplinaires, fondements, applications et innovation
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire génie industriel (Gif-sur-Yvette, Essonne)
• Partenaire(s) de recherche : référent : CentraleSupélec (2015-....)
• Partenaire(s) de recherche : graduate school : Université Paris-Saclay. Graduate School Sciences de l'ingénierie et des systèmes (2020-....)
• Jury : Président / Présidente : Marija Jankovic
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Hamid Allaoui, Mohamed Zied Babai, Sabine Limbourg
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Hamid Allaoui, Mohamed Zied Babai

Mots clés

Mots clés contrôlés

Apprentissage automatique

Métaheuristiques

Logistique (gestion)

Mots clés libres

Stocks partagés

Metaheuristiques

Optimisation

Gestion des chaines logistiques

Machine learning

Modélisation

Inventory sharing

Supply Chain Management

Metaheuristics

Optimisation

Machine learning

Modelling

Résumé

La thèse porte sur le développement de modèles de décision pour la gestion des stocks partagés, intégrée à l’optimisation des tournées de véhicules dans les chaînes logistiques. Nous nous concentrons plus particulièrement sur le partage des stocks de produits finis et des supports réutilisables de transport (SRTs) qui circulent en boucle fermée entre les partenaires d’une chaine logistique. Pour mener cette recherche, nous partons d’études de cas pratiques, décrivant la réalité du partage des stocks. Nous nous intéressons particulièrement à la distribution d’articles de mode et de pièces de rechange pour les produits finis et à la gestion des SRTs dans les industries automobile et agroalimentaire tout en exploitant le paradigme de l’Internet Physique. Ce dernier est un concept novateur d’encapsulation des marchandises dans des objets intelligents qui s’inspire de la capacité d’Internet à interconnecter des réseaux hétérogènes pour le transposer aux réseaux logistiques. Nous étudions la littérature connexe pour analyser les travaux existants et mettre clairement en avant nos contributions. Nous développons pour chaque type de stock partagé des modèles mathématiques spécifiques, et des méthodes de résolution originales basées sur l’hybridation de la modélisation mathématique, des algorithmes coévolutifs et de l’apprentissage par renforcement profond. Des expérimentations sont menées pour évaluer la pertinence des modèles proposés, la performance des approches de résolution, et pour analyser les résultats obtenus afin de produire des recommandations pertinentes.

The thesis focuses on the development of decision models for managing inventory sharing, integrated with vehicle routing optimisation in supply chains. Specifically, we focus on inventory sharing of finished products and returnable transport items (RTIs) that flow in a closed loop between partners in supply chains. To conduct this research, we start from practical case studies, describing the reality of inventory sharing. We are particularly interested in the distribution of fashion items and spare parts for finished goods and in the management of RTIs in the automotive and food industries while exploiting the paradigm of the Physical Internet. We review the related literature to analyse existing work and clearly highlight our contributions. We develop for each type of shared inventory specific mathematical models, and original solution methods based on the hybridisation of mathematical modeling, co-evolutionary algorithms and deep reinforcement learning. Experiments are conducted to evaluate the relevance of the proposed models, the performance of the resolution approaches, and to analyse the results obtained in order to produce relevant recommendations.