Modèles et méthodes pour l'optimisation du processus de préparation de commandes dans les entrepôts de type e-commerce.

Models and methods for optimizing the picking process in e-commerce warehouses

• Auteur / Autrice : Mustapha Haouassi
• Direction : Jean-Charles Billaut, Louis-Martin Louis-Martin Rousseau
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Inscription en doctorat le ; Soutenance le 07/07/2022
• Etablissement(s) : Tours en cotutelle avec Ecole Polytechnique de Montréal
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Mathématiques, Informatique, Physique Théorique et Ingénierie des Systèmes (Centre-Val de Loire)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire d'Informatique Fondamentale et Appliquée de Tours
• Jury : Président / Présidente : Nadia Lahrichi
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Jean-Charles Billaut, Louis-Martin Rousseau, Yannick Kergosien, Jorge-Ernesto Mendoza, Richard Gourdeau, Christelle GUéRET, Jean-françois Cordeau
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Christelle GUéRET, Jean-françois Cordeau

Mots clés

Mots clés libres

Préparation de commandes

E-commerce

Optimisation

Order picking

E-commerce

Optimisation

Résumé

Dans les dernières décennies, l'e-commerce a connu un développement considérable à travers le monde donnant place à un environnement compétitif avec des services de plus en plus innovants. La mise en place de ce genre de services passe par une bonne gestion de la politique de stockage et de préparation des commandes à l'intérieur des entrepôts. Ces politiques doivent s'adapter à un nouveau pattern de demande caractérisé par un grand nombre de petites commandes arrivant avec des dates limites de préparation. La majorité des entrepôts suivent des systèmes classiques dans lesquels des préparateurs de commandes démarrent d'un dépôt central, se déplacent à pied dans les allées de l'entrepôt pour récupérer les différents items et les ramènent à l'unité d'assemblage. Afin de s'adapter au pattern de demande associé au e-commerce, ces entrepôts implémentent de nouvelles techniques de stockage et de préparation des commandes à l'échelle tactique et opérationnelle. L'objectif de cette thèse est de proposer des modèles et des méthodes pour optimiser la préparation des commandes dans les entrepôts implémentant ces techniques et d'étudier leur impact. Dans la première partie de cette thèse, nous étudions l'impact d'une pratique émergente dans les entrepôts d'e-commerce, à savoir la division d'une commande (la collecte des items d'une commande est répartie sur plusieurs personnes). Nous considérons un ensemble de demandes avec des dates limites de préparation et un ensemble de préparateurs munis de chariots à capacité limitée. L'objectif du problème est de planifier les tours de chaque préparateur afin de collecter tous les items des commandes à temps et de minimiser le temps total de collecte. Pour résoudre le problème, nous proposons une heuristique basée sur le principe ``route-first schedule-second''. Dans la phase de routage, l'heuristique répartit les items de toutes les commandes en grands lots et construit les tours associés à chaque lot en utilisant une adaptation de la procédure de Split. Dans la phase d'ordonnancement, les tours construits sont affectés aux préparateurs à l'aide de la programmation par contrainte. Dans la partie expérimentale, nous démontrons qu'une réduction du temps total de picking de 30 % en moyenne peut-être réalisée en divisant les commandes. Dans la deuxième partie de la thèse, nous étudions le problème de routage d'un préparateur (i.e. définir la séquence de visite des différents emplacements de stockage lors d'un tour afin de minimiser la distance de parcours) dans un nouveau type d'entrepôt, dits à étagères mélangées (mixtes). Dans ces entrepôts, le stock disponible d'un item est divisé en petites unités qui sont dispersées dans différentes étagères un peu partout dans l'entrepôt. Pour résoudre le problème, nous proposons une méthode exacte de décomposition de type ``Benders Logic-based'' dans laquelle la sélection des emplacements de stockage d'où récupérer les items se fait dans le problème maître et la construction du tour qui visite les emplacements sélectionnés dans le sous-problème. Nous proposons une coupe d'optimalité dont nous prouvons la validité et un ensemble d'améliorations qui jouent un rôle important dans l'efficacité de la méthode. Finalement, une comparaison avec une adaptation d'une méthode exacte, initialement proposée pour un problème de routage classique, au contexte des entrepôts à étagères mixtes démontre la supériorité de notre méthode. À travers le dernier chapitre, nous étendons la méthode proposée dans le chapitre précédent à un problème qui considère la combinaison de deux techniques, à savoir le stockage à étagères mixtes et le découpage de l'espace de ramassage en plusieurs zones disjointes avec un seul préparateur opérant dans chaque zone. Nous démontrons dans la partie expérimentale, que l'implémentation d'une stratégie de zonage dans les entrepôts à étagères mixtes réduit considérablement les temps de collecte par rapport au zonage dans les entrepôts classiques.

In the last decades, e-commerce activities grew up significantly throughout the world leading to an extremely competitive environment with innovative services. The implementation of these services requires a good management of the supply chain, more precisely the storage and order picking policies inside the warehouses. These policies must be adapted to a new demand pattern characterized by a large number of orders to be prepared daily, each composed of few items. Moreover, the orders come with deadlines, and respecting these deadlines is critical to ensure high service quality. Most warehouses still follow classic picker-to-part systems in which order pickers start from a central depot, walk through the warehouse aisles to collect customer orders contained in picklists and bring them back to the assembly unit. In order to adapt to the demand pattern of e-commerce, new storage and picking techniques are implemented in these warehouses at the tactical and operational levels. The general purpose of this thesis is to propose models and methods that optimize the order picking process in warehouses using these techniques and to study their impact. In the first part of this thesis, we study the impact of an emerging practice in e-commerce warehouses, i.e., the possibility of handling an order by several pickers (splitting an order). To this end, we assume a set of orders with preparation deadlines that must be handled by a set of pickers equipped with capacitated carts. We generalize the integrated orders batching, batch scheduling, and picker routing problem by allowing splitting an order. To solve the problem, we propose a route-first schedule-second heuristic. In the routing phase, the heuristic divides the orders into clusters and designs the tours that retrieve the items of each cluster using a split-based procedure. In the scheduling phase, the constructed tours are assigned to pickers (and sequenced) using constraint programming. On a publicly available benchmark, we show that splitting the orders reduces the picking time by 30 % on average. In the second part of the thesis, we study the picker routing problem (PRP) (the problem consists in sequencing the storage locations that must be visited in a single tour such that the total travel distance is minimized) in a new type of warehouses, called mixed-shelves warehouses. Unlike conventional warehouses where all the inventory associated with an item is available on a single shelf in the warehouse, mixed-shelves warehouses break up the total inventory into smaller units that are assigned to different shelves throughout the warehouse. To solve the problem, we propose a logic-based Benders decomposition method in which the storage locations from where to retrieve the items are selected in the master problem and the tour that visits the selected locations is determined in the sub-problem. We design a tailored optimality cut and introduce a set of algorithmic enhancements that significantly improve the method. Finally, a comparison with an adaptation of an exact method, originally proposed for the PRP, to the context of mixed-shelves warehouses demonstrates the superiority of our method. In the last part of this thesis, we adapt the method proposed in the second chapter to solve a problem that combines two techniques, namely mixed shelves storage and zoning (dividing the picking area into disjointed zones with a picker operating in each zone). In our problem, a wave of orders must be prepared by collecting all items of the orders in the next tour of each picker. The objective is to select from where to retrieve each item of the orders and to define the tour associated to each picker such that the makespan is minimized (the longest tour among the pickers). We demonstrate in the experimental part that the implementation of a zoning strategy in mixed-shelves warehouses reduces significantly the makespan compared to zoning in conventional warehouses.