Modélisation et résolution de problèmes de planification de la chaîne logistique à l’aide du logiciel d’optimisation AIMMS PDF Download
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Author: Christophe Gouin
Publisher: GRIN Verlag
ISBN: 3640918800
Category : Business & Economics
Languages : fr
Pages : 90
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Book Description
Thèse de Bachelor de l’année 2009 dans le domaine Gestion d'entreprise - Achats, Production, Logistique, note: 17,5/20, Hochschule für Technik und Wirtschaft des Saarlandes, langue: Français, résumé: Une entreprise souhaite réorganiser son approvisionnement, ainsi que ca production et ca distribution en visant les la minimisation des coûts totaux. La production est organisée sur trois sites (w1, w2, w3), alimentés en module de création (b) par deux fournisseurs (z1, z2). A l’issue de la production, les produits finaux (p1, p2) sont transportés dans deux entrepôts de transit (l1, l2) qui constituent le point de départ pour la distribution des produits finis aux dix clients (k1,..., k10). On trouve cependant dans la chaîne logistique quelques contraintes devant être prise en compte : Le premier fournisseur (z1) ne livre les modules de qu’à deux sites de production (w1 et w2), le deuxième fournisseur par contre livre à toutes les trois industries. De plus, les deux fournisseurs ont des capacités maximales de module de construction qui peuvent être livrés aux sites de production ainsi qu’une capacité maximale de transport de module de création entre les fournisseurs et les différents sites de fabrication. Les sites de production w1, w2, w3 produisent différentes sortes de produit (p1 et p2) : w1 fabrique le produit p1 et w2 le produit p2. La troisième usine peut fabriquer les deux produits. En outre, les trois sites ont des capacités maximales d’approvisionnement de module de construction. Ceci est lié à la place de stockage, qui est limitée. Le produit p1 se compose de deux modules de création, tandis que le produit p2 consiste en 3 modules de création (c.f Figure 2 : Arborescence de la production, p. 14) Les deux premières usines (w1 et w2) peuvent livrer les produits finis aux deux entrepôts, tandis que le troisième site (w3) fournit uniquement le deuxième stock (l2). De plus, un certain nombre de produits doivent être livrés aux entrepôts quotidiennement. En outre les deux entrepôts ont un débit journalier de 700 unités au maximum. Les entrepôts sont en sous-traitance et n’appartiennent en conséquence pas à l’entreprise. La distribution est faite quotidiennement à partir des deux entrepôts qui sont des entrepôts de transit, et n’ont en conséquence pas de stock. Les poids-lourds quittent les entrepôts à 02 :00 heures et se déplace à la vitesse de 75km/h. Or pour garantir les livraisons le plus vite possibles, les produits finis doivent être arrivés chez les clients à 09 :00 heures au plus tard. L’objectif de planification consiste ici en une minimisation des coûts totaux de la chaîne logistique et en l’organisation de celle-ci.
Author: Christophe Gouin
Publisher: GRIN Verlag
ISBN: 3640918800
Category : Business & Economics
Languages : fr
Pages : 90
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Book Description
Thèse de Bachelor de l’année 2009 dans le domaine Gestion d'entreprise - Achats, Production, Logistique, note: 17,5/20, Hochschule für Technik und Wirtschaft des Saarlandes, langue: Français, résumé: Une entreprise souhaite réorganiser son approvisionnement, ainsi que ca production et ca distribution en visant les la minimisation des coûts totaux. La production est organisée sur trois sites (w1, w2, w3), alimentés en module de création (b) par deux fournisseurs (z1, z2). A l’issue de la production, les produits finaux (p1, p2) sont transportés dans deux entrepôts de transit (l1, l2) qui constituent le point de départ pour la distribution des produits finis aux dix clients (k1,..., k10). On trouve cependant dans la chaîne logistique quelques contraintes devant être prise en compte : Le premier fournisseur (z1) ne livre les modules de qu’à deux sites de production (w1 et w2), le deuxième fournisseur par contre livre à toutes les trois industries. De plus, les deux fournisseurs ont des capacités maximales de module de construction qui peuvent être livrés aux sites de production ainsi qu’une capacité maximale de transport de module de création entre les fournisseurs et les différents sites de fabrication. Les sites de production w1, w2, w3 produisent différentes sortes de produit (p1 et p2) : w1 fabrique le produit p1 et w2 le produit p2. La troisième usine peut fabriquer les deux produits. En outre, les trois sites ont des capacités maximales d’approvisionnement de module de construction. Ceci est lié à la place de stockage, qui est limitée. Le produit p1 se compose de deux modules de création, tandis que le produit p2 consiste en 3 modules de création (c.f Figure 2 : Arborescence de la production, p. 14) Les deux premières usines (w1 et w2) peuvent livrer les produits finis aux deux entrepôts, tandis que le troisième site (w3) fournit uniquement le deuxième stock (l2). De plus, un certain nombre de produits doivent être livrés aux entrepôts quotidiennement. En outre les deux entrepôts ont un débit journalier de 700 unités au maximum. Les entrepôts sont en sous-traitance et n’appartiennent en conséquence pas à l’entreprise. La distribution est faite quotidiennement à partir des deux entrepôts qui sont des entrepôts de transit, et n’ont en conséquence pas de stock. Les poids-lourds quittent les entrepôts à 02 :00 heures et se déplace à la vitesse de 75km/h. Or pour garantir les livraisons le plus vite possibles, les produits finis doivent être arrivés chez les clients à 09 :00 heures au plus tard. L’objectif de planification consiste ici en une minimisation des coûts totaux de la chaîne logistique et en l’organisation de celle-ci.
Author: Christophe Gouin
Publisher: GRIN Verlag
ISBN: 3640918592
Category : Business & Economics
Languages : fr
Pages : 93
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Book Description
Thèse de Bachelor de l'année 2009 dans le domaine Gestion d'entreprise - Achats, Production, Logistique, note: 17,5/20, Hochschule für Technik und Wirtschaft des Saarlandes, langue: Français, résumé Une entreprise souhaite réorganiser son approvisionnement, ainsi que ca production et ca distribution en visant les la minimisation des coûts totaux. La production est organisée sur trois sites (w1, w2, w3), alimentés en module de création (b) par deux fournisseurs (z1, z2). A l'issue de la production, les produits finaux (p1, p2) sont transportés dans deux entrepôts de transit (l1, l2) qui constituent le point de départ pour la distribution des produits finis aux dix clients (k1, ..., k10). On trouve cependant dans la chaîne logistique quelques contraintes devant être prise en compte: Le premier fournisseur (z1) ne livre les modules de qu'à deux sites de production (w1 et w2), le deuxième fournisseur par contre livre à toutes les trois industries. De plus, les deux fournisseurs ont des capacités maximales de module de construction qui peuvent être livrés aux sites de production ainsi qu'une capacité maximale de transport de module de création entre les fournisseurs et les différents sites de fabrication. Les sites de production w1, w2, w3 produisent différentes sortes de produit (p1 et p2): w1 fabrique le produit p1 et w2 le produit p2. La troisième usine peut fabriquer les deux produits. En outre, les trois sites ont des capacités maximales d'approvisionnement de module de construction. Ceci est lié à la place de stockage, qui est limitée. Le produit p1 se compose de deux modules de création, tandis que le produit p2 consiste en 3 modules de création (c.f Figure 2: Arborescence de la production, p. 14) Les deux premières usines (w1 et w2) peuvent livrer les produits finis aux deux entrepôts, tandis que le troisième site (w3) fournit uniquement le deuxième stock (l2). De plus, un certain nombre de produits doivent être livrés aux entrepôts quotidiennement. En o
Author: Nicolas Cossard
Publisher:
ISBN:
Category :
Languages : fr
Pages : 271
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Book Description
Le sujet de cette thèse est la proposition d'un environnement de modélisation et d'optimisation pour la planification de la production. La problématique aborde les cas mono-site et multi-sites. Nous abordons la planification tactique en prenant en compte des contraintes opérationnelles par une approche flux, sur des horizons de planification concernant plusieurs centaines de périodes ( nécessaires afin de garantir des contraintes opérationnelles pertinentes). Il s'agit de résoudre conjointement, dans des délais très courts, des problèmes d'ordonnancement, d'affectation, de dimensionnement de lots et de calibrage des flux sous contraintes techniques et économiques. Le problème est de type MLCLSP, et est abordé par la méthodologie de modélisation ASCI et formalisé avec UML. Plusieurs modèles sont présentés, exploitant les méthodes exactes et approchées (simulation, heuristiques, couplages). Deux applications industrielles sont présentées (Michelin et PSA)
Author: Jean-Michel Réveillac
Publisher: ISTE Group
ISBN: 1784052051
Category : Business logistics
Languages : fr
Pages : 235
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Book Description
Les flux logistiques sont omniprésents et leur maîtrise est devenue indispensable. Nombreux professionnels doivent faire face à de nouveaux défis et résoudre des problèmes d’optimisation toujours plus complexes pour répondre à des contraintes en perpétuelle évolution. Deuxième volume de Modélisation et simulation des flux logistiques, cet ouvrage à vocation pédagogique met en pratique, avec l’aide de logiciels comme le tableur Microsoft Excel, le gestionnaire de projet Microsoft Project et certains simulateurs de trafic routier, les différentes techniques présentées dans le volume 1 en les appliquant sur des cas concrets. Il traite également des évolutions que devraient connaître de nombreux logiciels d’optimisation. Cet ouvrage est destiné à tout lecteur qui rencontre des problèmes d’ordre logistique. Les techniques présentées et leurs domaines d’utilisation multiples trouveront des applications pratiques parfois insoupçonnées dans la vie professionnelle, voire même personnelle, de tout un chacun.
Author: Stefan Voß
Publisher: Springer Science & Business Media
ISBN: 3540247645
Category : Business & Economics
Languages : en
Pages : 239
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Book Description
An easy-to-read introduction to the concepts associated with the creation of optimization models for production planning starts off this book. These concepts are then applied to well-known planning models, namely mrp and MRP II. From this foundation, fairly sophisticated models for supply chain management are developed. Another unique feature is that models are developed with an eye toward implementation. In fact, there is a chapter that provides explicit examples of implementation of the basic models using a variety of popular, commercially available modeling languages.
Author: Michael Comelli
Publisher:
ISBN:
Category :
Languages : fr
Pages : 197
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Cette thèse se concentre sur deux problèmes tactiques de gestion des chaînes logistiques, la planification tactique et la gestion de stock à demande différenciée. Ainsi, le premier objectif de ce travail est de proposer un modèle de planification tactique générique pour les chaînes logistiques dites à "nomenclature convergente". Une méthode d'optimisation à base de recuit simulé dédié à ce modèle est également proposée. De récents travaux ont montré la pertinence de générer les plans tactiques non plus à partir de ces coûts mais à partir d'indicateurs financiers tels que la la valeur dégagée, etc. Le second objectif de ce mémoire est donc d'étudier les liens entre flux physiques et flux financiers afin de définir des modèles de planification tactique optimisant une fonction financière. La problématique de la répartition de la valeur au sein de la chaîne logistique est également étudiée et nous proposons un modèle mathématique répondant à cette dernière thématique. Une approche intégrée pour la planification tactique d'une chaîne logistique articulée autour d'un chaînage de modèles mathématiques (planification / partage de la valeur) est alors proposée .La deuxième partie de ce mémoire présente l'étude d'un problème de gestion de stock dit à demande différenciée. Une comparaison de plusieurs solutions de gestion est proposée à partir d'un modèle de simulation à événement discret
Author: Laurent Deroussi
Publisher: ISTE Group
ISBN: 178405058X
Category : Logistics
Languages : fr
Pages : 213
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Les métaheuristiques sont utilisées pour résoudre des problèmes d’optimisation complexes, à chaque fois que l'on veut identifier, avec un temps de calcul raisonnable, des solutions efficaces. Il s’agit donc d’une approche pragmatique, qui a des sources d'inspiration multiples. La série Les métaheuristiques a pour objectif d'étendre leur champ d’application, en proposant des approches transversales du domaine, des études centrées sur des applications spécifiques ou encore des analyses consacrées à des familles de métaheuristiques particulières. De par leur diversité et leur difficulté, les problèmes logistiques sont, pour la recherche opérationnelle, un sujet d’étude à l’intérêt constamment renouvelé. Alors que les mathématiques semblent à court d’arguments pour les résoudre, une famille de méthodes appelées métaheuristiques permet d’apporter des réponses en proposant une approche à la fois flexible, robuste et efficace. Pour illustrer ces méthodes, ce livre s’appuie sur l’étude de nombreux problèmes logistiques concrets : voyageur de commerce, sac-à-dos, ordonnancement, planification, localisation… Ces problèmes, aussi différents qu’ils puissent paraître, peuvent tous être résolus avec un recuit simulé, une recherche locale itérée, un algorithme génétique ou des essaims particulaires. La présentation d’approches simples et générales aidera les étudiants à programmer leurs premières métaheuristiques, tandis que la description de techniques plus élaborées (implémentation de Taillard, chaînes d’éjection) permettra aux ingénieurs plus aguerris d’approfondir leurs connaissances.
Author: Wanpracha Chaovalitwongse
Publisher: Springer
ISBN: 9781489983480
Category : Mathematics
Languages : en
Pages : 0
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Book Description
In a world with highly competitive markets and economic instability due to capitalization, industrial competition has increasingly intensified. In order for many industries to survive and succeed, they need to develop highly effective coordination between supply chain partners, dynamic collaborative and strategic alliance relationships, and efficient logistics and supply chain network designs. Consequently, in the past decade, there has been an explosion of interest among academic researchers and industrial practitioners in innovative supply chain and logistics models, algorithms, and coordination policies. Mathematically distinct from classical supply chain management, this emerging research area has been proven to be useful and applicable to a wide variety of industries. This book brings together recent advances in supply chain and logistics research and computational optimization that apply to a collaborative environment in the enterprise.
Author: Pierre Desport
Publisher:
ISBN:
Category :
Languages : fr
Pages : 0
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Book Description
La gestion de chaîne d'approvisionnement est un élément essentiel à la performance des entreprises et fait l'objet d'une attention particulière depuis plusieurs décennies. Dans le domaine des télécommunications, cette gestion inclût généralement des activités de réparation et prend alors place sur une chaîne d'approvisionnement en boucle fermée. Dans ce contexte, la gestion de la chaîne d'approvisionnement vise à la planification optimale des mouvements de pièces saines et défaillantes basée sur une prévision des défaillances futures et fait face à différents objectifs conflictuels (rupture de stock, stockage, réparation,transfert). Le travail présenté dans cette thèse s'intéresse à ce problème d'optimisation et s'appuie sur un cas réel. Spécifiquement nous proposons un système d'aide à la planification tactique. Ce système est centré sur une modélisation générique du problème d'optimisation applicable à une grande variété de chaînes d'approvisionnement. Nous présentons particulièrement une approche exacte et une méta-heuristique pour résoudre ce problème et évaluons ces approches sur une variété d'instances de différentes tailles avec plusieurs niveaux et distributions du stock initial dans la chaîne d'approvisionnement. Nous étudions également la possibilité de mener des politiques de gestion particulières (e.g., juste-à-temps, réparations minimales) en pondérant les différents objectifs étudiés. Nous nous intéressons également à l'application de plans successifs produits par le système et, particulièrement, nous étudions la capacité du système à faire face aux incertitudes pouvant apparaître dans les prévisions.
Author: Mariem Trojet (Docteur en génie industriel)
Publisher:
ISBN:
Category :
Languages : fr
Pages : 0
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Book Description
Le sujet de thèse porte sur la planification tactique et opérationnelle d'une chaîne logistique dans un contexte dynamique. Nous proposons un modèle de planification basé sur une structure décisionnelle à deux niveaux. Adoptant un processus dynamique permettant d'actualiser les données à chaque étape de planification, le premier niveau planifie la production en recherchant le meilleur compromis entre les leviers décisionnels disponibles liés aux aspects capacité et coût de production. Le deuxième niveau établit un ordonnancement agrégé des opérations de fabrication en minimisant les en-cours. Le recours à une structure décisionnelle intégrée nous a conduit à établir une interaction entre les niveaux supérieur et inférieur de décision, mise en oeuvre par des contraintes dites de conservation d'énergie. Notre approche est modélisée sous la forme d'un problème de satisfaction de contraintes (CSP, Constraint Satisfaction Problem) et évaluée par simulation dans un contexte de données incertaines. Nous avons mené différentes expérimentations portant sur la variation de la demande, la variation de la capacité et la re-planification de la demande. Toutes les expérimentations sont réalisées par deux méthodes de résolution différentes : une méthode basée sur un CSP statique et une méthode basée sur un CSP dynamique. La performance d'une solution de planification/ordonnancement est renseignée par l'ensemble des mesures de la stabilité et de la robustesse. Les expérimentations réalisées offrent une démonstration de la performance de la méthode de résolution basée sur un CSP dynamique par rapport à la méthode statique.
