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Abstract

This paper deals with the assignment and scheduling problem in a context of a make-to-order environment. A two-level approach based on a time-aggregation is proposed. The upper level (macro-scheduling) roughly schedules production orders over a discretized mid-term horizon and helps the decision-maker to elaborate its plan considering the managerial policy that has been chosen (overtime, subcontracting, tardiness, etc.). The problem is formulated through a mixed-integer programming model (macro-scheduling model). The lower level (scheduling) refines the macro-schedule and accurately places operations on the resources that can be used (time is considered as a continuous parameter at this level). The study focuses on the upper level modeling in a context in which any operation can be performed by one resource of a pool of alternative resources. The assignment model relies on an aggregate view of each pool in order to reduce complexity. Finally the paper focuses as well on both bottom-up interactions (aggregation mechanisms) and top-down interactions (guidance mechanisms and robustness property) between levels.

Abstract

The most challenging issue of today's production management is certainly to manage networked organizations under an uncertain demand so as to provide a good service to the customer at low cost. In this article, a model of the decision making parameters involved in this management process is suggested, on the base of case studies. A mixed integer linear planning model embedded in a framework simulating a rolling horizon planning process is described on the basis of this analysis. The model takes into account the capabilities of reaction of the planned system and of its environment (suppliers, sub-contractors and customers), as well as the corresponding costs. The suggested simulation framework may assist the decision maker for coping with an uncertain or flexible demand, using various planning strategies. Some possible applications of this simulation framework are given in order to illustrate how it can help to solve various types of practical planning problems.

Mots-Clés / Keywords

Résumé

Ce travail propose une approche permettant d'élaborer une planification tactique optimale et réactive d'un maillon d'une chaîne logistique en présence de paramètres incertains. Notre approche se fonde sur une structure à deux niveaux décisionnels. Le premier niveau effectue une planification agrégée en minimisant le coût global de production. Il établit ensuite "un plan de guidage" qui est transmis au niveau détaillé. Ce dernier effectue sa planification en suivant "au mieux" le plan de guidage et en prenant en compte les contraintes et données détaillées ignorées au niveau supérieur. Le niveau détaillé adopte un processus dynamique de planification à horizon glissant qui lui permet de réactualiser ses données à chaque étape de planification afin d'assurer la réactivité du processus décisionnel face à des perturbations ou des incertitudes sur les données ou sur l'état du système de production.

Mots-Clés / Keywords

Abstract

In order to support decision making, this article investigates the planning process of a production unit within a supply chain. The aim is to satisfy the customer demand while respecting the internal constraints of the production unit and those of its supply chain partners. In that purpose, we suggest a mixed-integer linear programming model which is embedded in a dynamic procedure simulating a rolling horizon planning process. A special attention is given to the temporal features of the production unit and of its suppliers (cycle times, anticipation delays) as well as those of the planning process itself (planning horizon, frozen horizons, planning periodicity). Moreover, the proposed framework takes into account flexible demands and to evaluate different planning strategies to face with these flexible demands. Finally, a numerical example highlighting the interest of our approach is given.

Mots-Clés / Keywords

Résumé

Ce travail propose une approche permettant d'élaborer une planification tactique optimale et réactive d'un maillon d'une chaîne logistique. Notre approche se fonde sur une structure à deux niveaux décisionnels. Le premier niveau effectue une planification agrégée en minimisant le coût global de production. Il établit ensuite " un plan de guidage " qui sera transmis au niveau détaillé. Ce dernier effectue sa planification en minimisant les écarts susceptibles d'apparaître entre les données du plan de guidage et ceux trouvées lors de sa planification. Le niveau détaillé adopte un processus dynamique de planification à horizon glissant qui lui permet de réactualiser ses données à chaque étape de planification afin d'assurer la réactivité du processus décisionnel face à des perturbations sur les données ou sur l'état du système de production.

Mots-Clés / Keywords

Résumé

Le contexte industriel actuel implique, pour les entreprises, de grandes capacités d'adaptation à un marché de plus en plus concurrentiel pour satisfaire une demande client personnalisée. Un des objectifs majeurs de notre approche est de fournir aux décideurs des outils permettant d'améliorer leur planification en étudiant des opportunités d'intégrer de la souplesse au niveau des contraintes temporelles liant l'entreprise et ses fournisseurs. Nous nous intéressons plus particulièrement à la prise en compte du besoin d'anticipation d'une décision et aux horizons temporels sur lesquels différents types de demandes d'approvisionnement peuvent être définis. Ce papier présente un cadre de planification dynamique, basé sur un modèle de programmation linéaire en nombres entiers, qui permet d'analyser l'impact sur les coûts, de l'introduction d'un horizon d'approvisionnement flexible. Nous montrons ici que cette approche peut dégager des gains en favorisant la réactivité et en limitant le volume moyen des stocks de composants. Ainsi, notre approche peut constituer le point d'appui d'un dialogue entre une entreprise et ses fournisseurs visant à dégager des gains éventuellement partagés.

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