Logistique & Transport

Applications :
  • Industrie manufacturière
  • Génie des procédés
  • Production et consommation d'énergie
  • Santé
  • Tournées de véhicules
  • Collecte des déchets
  • Transport à la demande
  • Transport ferroviaire

 
Exemple

Méthodes :

  • Programmation linéaire continue et en nombres entiers 

  • Heuristiques et métaheuristiques

  • Propagation de contraintes, programmation par contraintes 

  • Théorie des files d'attente 

  • Théorie des jeux

  • Génération de colonnes

  • Méthodes d'insertion

  • Optimisation multi-objectif


Dans le domaine de la planification d'activités dans des systèmes complexes comprenant généralement différents centres de décision en interaction mutuelle, le développement d'approches multi-niveaux est un axe de recherche que nous privilégions. Ces approches, basées notamment sur des mécanismes d'agrégation de données, permettent d'associer à chaque centre décisionnel, un modèle d'aide à la décision qui, d'une part, prend en compte les spécificités du centre (granularité des informations manipulées, dynamique de la décision, etc.) et d'autre part intègre les interactions entre centres (notions de robustesse et de cohérence).

Dans le contexte de la gestion de la chaîne logistique, il s’agit de prendre en compte la distribution des centres de décision et d’intégrer le contexte à la fois coopératif et concurrentiel des différentes entités constituant les chaînes.

 
Modèle de gestion de chaînes logistiques

L’approche proposée doit permettre de répondre, d’une part, au besoin de coordination des entités au sein d’une même chaîne logistique et, d’autre part, au besoin d’autonomie de celles-ci pour faire face aux conflits d’objectifs et d’utilisation de ressources générés par leur appartenance à plusieurs chaînes logistiques. Différents modes de pilotage (centralisé, supervisé par chaîne, en point à point) sont mis en évidence. Leur caractérisation, leur formalisation (UML), puis leur modélisation sous forme de programmes mathématiques, permettent d'évaluer leurs performances respectives face à différentes formes d'aléas et d'incertitudes (fréquents dans le fonctionnement de chaînes logistiques). Une attention particulière est donnée aux entreprises communes à plusieurs chaînes logistiques. Dans un tel contexte de partage concurrentiel de capacités, différentes stratégies d'échanges d'informations et de prises de décisions sont étudiées.

Dans cet axe, une première étude a consisté à modéliser et étudier différentes modes de pilotages (distribué, centralisé, mixte) de chaînes logistiques. Un outil de simulation élaboré à partir d’un solveur d’optimisation du marché a permis d’évaluer les propriétés de robustesse et de réactivité des différents modes face à des aléas externes (demandes, approvisionnements) ou internes (capacités des ressources).

Une deuxième étude se focalise sur une relation en point à point entre un maillon de la chaîne et les entités avec lesquelles il est en interaction directe (clients, fournisseurs et sous-traitants, voir figure ci-dessus). Une attention particulière est portée sur la modélisation des caractéristiques temporelles associées aux différents éléments du système étudié (inertie de production, délais de réponse des fournisseurs, fiabilité et rafraîchissement de l’information). Un processus dynamique de planification est proposé pour gérer des demandes fermes et/ou flexibles. Un outil logiciel fournit une aide efficace à la définition de stratégies de planification en présence de demandes incertaines.

La notion de robustesse constitue l’élément central d’un troisième travail basé sur une structure décisionnelle à deux niveaux. Il s’agit d’exploiter des mécanismes d’agrégation temporels pour établir un plan à moyen terme, robuste vis-à-vis de caractéristiques détaillées non connues à ce niveau. Dans un deuxième temps, une désagrégation dynamique, effectuée sur le court terme, permet de réagir aux aléas et incertitudes. Ce type d’approche permet de formaliser la démarche industrielle couramment utilisée d’élaboration successive de plans de granularités différentes (PIC, PDP) et d’évaluer l’influence des différentes formes d’interactions entre niveaux sur la performance globale du processus de planification.

D’un autre point de vue, une approche originale basée sur le formalisme des files d’attente et la théorie des jeux a permis d’établir un cadre formel pour la mise en place de politiques d’approvisionnement dans des systèmes à plusieurs fournisseurs et la définition de politiques de contractualisation entre entreprises adjacentes d’une chaîne logistique, toutes deux dans un contexte incertain.

Une chaîne logistique peut également être vue comme un système où transitent des flux de produits. Ce système est soumis à des contraintes internes qui émanent de la chaîne elle-même (taille des stocks) ou de la nature des produits. Face à ce constat, nous proposons des correcteurs (synthétisés grâce à une approche basée sur l’algèbre (max,+)) afin de respecter les contraintes tout en ralentissant le moins possible le flux des produits dans le système.

Dans le domaine des transports, nos activités applicatives s’articulent autour de plusieurs applications qui sont la collecte des déchets, le transport de passagers à la demande et le transport ferroviaire.

Dans le domaine de la collecte de déchets (figure ci-dessus), nous avons étudié l’aspect dynamique lié aux variations de quantités à collecter ou à l’apparition de nouveaux points de collectes. Afin de limiter les perturbations engendrées par l’apparition de nouvelles informations sur la collecte, nous définissons un critère de stabilité des tournées en plus d’un critère habituel de coût. Nous avons expérimenté différentes méthodes d’insertion de nouveaux points de collecte en nous basant sur des méthodes classiques de tournées de véhicules.

Dans le domaine du transport à la demande, nous avons développé une méthode basée sur la génération de colonnes pour calculer des tournées de véhicules en intégrant différents critères de qualité de service. L’algorithme a été intégré dans un système de réservation de transport à la demande opérationnel dans le pays du Doubs central.

Dans le domaine du transport ferroviaire, nous proposons en collaboration avec la SNCF des méthodes de calcul de tournées d'engins spéciaux d'auscultation des voies.

Nous nous intéressons également à la résolution de problèmes de tournées de véhicules généraux ou théoriques. Nous avons ainsi proposé des méthodes exactes et approchés de résolution de problèmes de tournées de véhicules avec fenêtres de temps définis sur un multigraphe et des méthodes de recherche locale à grands voisinages pour divers problèmes de voyageur de commerce généralisé. En collaboration avec la société MOBIGIS, nous étudions la modélisation et la résolution de problèmes de transport multimodaux.

Nous sommes aussi intéressés par l'étude de problèmes de tournées de véhicules avec objectifs multiples et le développement de méthodes issues de l'optimisation multi-objectif à cette classe de problèmes. Une classification des problèmes existant de la littérature a été proposée ainsi que plusieurs problèmes illustrant l'intérêt de ces approches ou proposant une généralisation de problèmes issus de la littérature. Les aspects pris en compte via ces approches sont par exemple : l'équilibrage entre les tournées, les notions d'accessibilité à une tournée ... Pour faire face aux nouveaux challenges proposés par ces problèmes complexes, nous nous sommes aussi intéressés à fournir de nouveaux mécanismes ou méthodes. Ainsi, une partie de nos travaux portent actuellement sur l'utilisation de mécanismes de mémoire adaptative couplé à la notion de parallélisme dans une utilisation spécifiques à des problèmes de tournées "riches".


Contacts : Christian Artigues, Laurent Houssin, Marie-José Huguet, Nicolas Jozefowiez, Colette Mercé, Sandra Ulrich Ngueveu

Thèses en cours : Hassen Gharbi, Mariem Trojet


Quelques publications  (voir la liste complète sur le serveur du LAAS) :