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Conception et planification stratégique des réseaux logistiques complexes
Dans un contexte de forte concurrence, les entreprises cherchent à améliorer la performance de leur réseau logistique. Des changements deviennent nécessaires en cas d'obsolescence de la chaîne logistique, mais aussi à l'occasion d'événements comme des fusions ou acquisitions, des délo...
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| Auteurs principaux : | , , , |
|---|---|
| Collectivités auteurs : | , , |
| Format : | Thèse ou mémoire |
| Langue : | français |
| Titre complet : | Conception et planification stratégique des réseaux logistiques complexes / Phuong Nga Thanh; sous la direction de Christelle Guéret; co-encadrants Nathalie Bostel et Olivier Péton |
| Publié : |
[S.l.] :
[s.n.]
, 2008 |
| Description matérielle : | 1 vol. (150 f.) |
| Condition d'utilisation et de reproduction : | Publication autorisée par le jury |
| Note de thèse : | Thèse doctorat : Automatique. Robotique : Nantes : 2008 |
| Sujets : | |
| Documents associés : | Reproduit comme:
Conception et planification stratégique des réseaux logistiques complexes |
| Particularités de l'exemplaire : | BU Sciences, Ex. 1 : Titre temporairement indisponible à la communication |
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| 330 | |a Dans un contexte de forte concurrence, les entreprises cherchent à améliorer la performance de leur réseau logistique. Des changements deviennent nécessaires en cas d'obsolescence de la chaîne logistique, mais aussi à l'occasion d'événements comme des fusions ou acquisitions, des délocalisations ou un changement de conjoncture. Le but de cette thèse est de modéliser et résoudre un problème de conception et de planification stratégique des réseaux logistiques. Nous développons à cet effet des algorithmes de recherche opérationnelle. Les principales variables de décision concernent l'ouverture, l'agrandissement ou la fermeture de sites, la planification des capacités dans le temps ainsi que la gestion des flux physiques. L'objectif est de minimiser le coût total du système sur un horizon de plusieurs années, tout en satisfaisant les prévisions de demande. Plusieurs contraintes additionnelles sont prises en compte. Citons à titre d'exemple la possibilité de sous-traitance de la production ou la possibilité d'augmenter la capacité des sites au cours du temps. Le problème est modélisé par un programme linéaire en variables mixtes avec notamment des variables de décisions binaires. Trois méthodes de résolutions approchées sont développées. La première est une heuristique basée sur la relaxation linéaire et des règles d'arrondi. Une amélioration est proposée en remplaçant la relaxation linéaire par l'approche D.C. (Difference of Convex Functions). La dernière méthode est une décomposition du problème utilisant les principes de la relaxation Lagrangienne. Les résultats obtenus avec ces méthodes sont comparés aux résultats de référence obtenus avec le solveur Xpress-MP | ||
| 330 | |a In a context of strong competition, many companies will seok to improve the performance of their supply chain. Changes are necessary when the supply chain becomes obsolete or in case of signicative changes like mergers, outsourcing or substantial variations of the demand. This research aims at modelling and solving a supply chain design and planning problem over a strategic horizon with some operations research algorithms. The main decision variables concern the facilities that may be opened, expanded or closed, as well as capacity planning and the management of material flow along the supply chain. The objective is to minimise the total logistic cost while satisfying the demand. Additional options include, among others, the possibility to subcontract a part of the production, the possibility to increase the capacity of some facilities. The problem is modeled by a mixed-integer linear program where the integer variables are binary. Three resolution methods are developed. The first is a heuristic based on linear relaxation and some rounding procedures. An improved version of this method is developed by replacing the linear relaxation with the Difference of Convex Functions (D.C.) approach. The last method is a decomposition method based on Lagrangean relaxation. The results of these methods are compared with the ones obtained with the solver Xpress-MP | ||
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