Tableau d'honneur de la Faculté des études supérieures et postdoctorales, 2023 / Les activités de planification et d'ordonnancement sont complexes et leur optimisation est cruciale pour les entreprises, particulièrement dans les réalités économiques et industrielles modernes. En effet, la forte concurrence engendrée par la globalisation du marché, l'exigence croissante des consommateurs en termes de qualité et délais, ou encore l'utilisation d'environnements technologiques fortement connectés (Industrie 4.0), motivent les entreprises à améliorer continuellement leurs approches de gestion tactique et opérationnelle (Lasi et al., 2014; Hozdić, 2015; Alcácer and Cruz-Machado, 2019). C'est particulièrement vrai pour les produits d'ingénierie sur demande, ou Engineer-To-Order (ETO). Ces produits sont souvent très complexes en termes de structure, uniques ou non-standards, et sont fabriqués sur la base de besoins incertains et d'une conception incomplète ou vouée à évoluer (Wortmann, 1983, 1992; Mather, 1999; Little et al., 2000; Jünge et al., 2021; Alfnes et al., 2021). Ils conviennent particulièrement bien aux Petites et Moyennes Entreprises (PMEs) qui voient dans ce service de personnalisation un avantage concurrentiel par rapport aux grandes organisations disposant de capacités de production plus importantes (Little et al., 2000; Kusturica et al., 2018; Zennaro et al., 2019). Cependant, la nature incertaine de ces produits rend plus difficile l'évaluation des prix, la prévision des charges et des durées, engendre du gaspillage (d'éléments achetés ou produits avant d'être modifiés ou annulés) et réduit la robustesse des ordonnancements (par nécessité de réordonnancement) (Gutfeld et al., 2014; Hooshmand et al., 2016; Bhalla et al., 2022). Afin de proposer des décisions pertinentes et de prédire avec justesse les résultats qui en découleront, un système d'aide à la décision pour la planification et l'ordonnancement dédié au contexte ETO se doit de tenir compte des spécificités de ses produits et du processus permettant leur réalisation. Par exemple, les projets ETO sont généralement exécutés en ingénierie concurrente : on produit les pièces validées sans attendre la fin de la conception du projet. De plus, contrairement aux activités de production ou d'assemblage, les étapes d'ingénierie et de design peuvent être répétées jusqu'à la validation du client, ne sont exécutées qu'une fois pour différents éléments identiques du projet, sont souvent mesurées en journées, voire semaines, et sont soumises à des règles de précédence différentes. À cet égard, cette thèse s'articule autour de la question de recherche suivante : "Par quels moyens fonctionnels, méthodologiques, technologiques et architecturaux un système d'aide à la décision pour la planification et l'ordonnancement peut-il répondre aux problématiques des PMEs liées à l'approche ETO ?" Les cinq principales problématiques visées étant (i) l'instabilité des plans et ordonnancement construits, (ii) le gaspillage (de temps, de ressources matérielles ou financières) dû aux révisions de la conception, (iii) la difficulté à satisfaire les attentes des clients en termes de coût et délais, (iv) la forte concurrence du marché industriel moderne ou encore (v) la difficulté à prédire la performance des décisions prises. À travers cette thèse, nous répondons à cette question en proposant un système intelligent de planification et d'ordonnancement dédié au contexte ETO. L'objectif étant d'obtenir un système complet et fonctionnel. Ce dernier est composé d'un modèle de données (comportant les décisions clés, les informations nécessaires à la prise de ces décisions, les métriques d'évaluation et les contraintes d'optimisation), de plusieurs modules fonctionnels reposant sur des algorithmes d'optimisation et d'apprentissage novateurs, ainsi que sur une séquence d'interactions entre ces modules pour accomplir les différents cas d'utilisation. Afin d'appréhender de manière réalisable l'atteinte de cet objectif, nous avons réparti les étapes de création du système en sept contributions scientifiques. Tout d'abord, l'architecture est composée de cinq contributions conceptuelles : (i) la conceptualisation et la modélisation mathématique du problème étudié, (ii) la proposition d'une stratégie d'ordonnancement robuste, (iii) la conception d'une méthode heuristique de résolution (algorithme génétique hybride) du problème de planification et d'ordonnancement, (iv) la conception d'une méthode de construction d'une stratégie qui incorpore les décisions de planification et d'ordonnancement dans une stratégie commerciale et prédit son impact sur plusieurs métriques (à l'aide d'un réseau de neurones artificiels), et finalement, (v) l'architecture qui regroupe ces différents éléments. Ces contributions ont été possibles à la suite de différentes analyses et revues de la littérature scientifique. Ces revues ont permis de détecter des manques à combler et de faire des choix quant aux outils et méthodes à exploiter. La nature complexe, stochastique et combinatoire des problèmes rencontrés nous a motivé à opter pour une utilisation combinée de méthodes issues de l'intelligence artificielle (apprentissage automatique, méthodes d'optimisation combinatoire et simulation). Finalement, nous avons développé un prototype de notre architecture sous la forme d'un logiciel de simulation pédagogique et gamifiée. Nos contributions ont tout d'abord été testées unitairement et quantitativement à l'aide de deux types de métriques : leur performance computationnelle (vitesse d'exécution et mémoire utilisée) et la qualité des solutions proposées (déviation de l'optimalité, qualité pratique mesurée à l'aide de scénarios aléatoires d'exécution). Les résultats publiés démontrent ainsi (i) la capacité de nos méthodes à opérer sur des projets de taille réelle et (ii) la qualité des solutions proposées. Ensuite, la réalisation du prototype a permis de tester leur intégration sous la forme d'un système complet et fonctionnel. Ce prototype a par ailleurs été utilisé dans le cadre d'un cours dispensé à l'Université Laval. / Planning and scheduling activities are difficult and significantly impact the performance of manufacturing companies. The latter are therefore forced to constantly search for optimization methods that could help improve their tactical and operational decisions. It is especially true in modern economic and industrial realities characterized by strong competition due to the globalization of the market and growing expectations for quality and short lead times (Lasi et al., 2014; Hozdić, 2015; Alcácer and Cruz-Machado, 2019). Both activities are even more challenging in the Engineer-To-Order (ETO) context. Indeed, ETO products are one-of-a-kind or highly customized and non-standard. They are often composed of a complex structure (BOM/EBOM) and their production is executed based on uncertain needs for features and an incomplete design, intended to evolve over time (Wortmann, 1983, 1992; Mather, 1999; Little et al., 2000; Jünge et al., 2021; Alfnes et al., 2021). The ETO context is very suitable for Small and Medium Enterprises (SMEs) which see this additional service of design and engineering as a competitive advantage over industries with larger production capacities (Little et al., 2000; Kusturica et al., 2018; Zennaro et al., 2019). However, producing a partially unknown product complicates the forecast of costs, workloads, or deadlines (Gutfeld et al., 2014; Hooshmand et al., 2016; Bhalla et al., 2022). ETO projects are also subject to unstable schedules (with frequent rescheduling) and waste of time and resources. To offer appropriate planning and scheduling decisions and precisely forecast their performance, decision support systems dedicated to the ETO context should consider the specificities of typical products and execution processes. For instance, ETO projects are typically executed in concurrent engineering: already validated items are produced without waiting for the complete design of the product. Besides, unlike physical operations (production and assembly), non-physical activities (design and engineering) are repeated until validated by the client; are executed once for several identical items; are measured in days or even weeks; and do not respect the same precedence relations. This thesis intends to answer the following research question: "By what functional, methodological, technological, and architectural means can a decision support system for planning and scheduling address the issues faced by SMEs due to the ETO approach?" The five main issues addressed are (i) the frequent need for rescheduling, (ii) the waste of time and resources (due to items cancellation or modification after their purchase or production), (iii) the difficulty to satisfy the client expectations in terms of cost and lead time, (iv) the strong competition of the modern industrial market, and (v) the inability to forecast the impact of the decisions. Through this thesis, we answer this question by proposing an intelligent planning and scheduling system dedicated to the ETO context. We aim to obtain a complete and operational system. Hence, its architecture is composed of a data model (including the main decisions, the mandatory data to make those decisions, the metrics to evaluate their quality, and the optimization constraints), several business modules based on innovative optimization and learning algorithms, and the sequence of interactions needed to accomplish the different use cases. We then divided the different steps needed to answer the research question into seven achievable scientific contributions. First, the technical components of our architectures represent the five main contributions: (i) a mathematical model representing the studied problem, (ii) a robust planning and scheduling strategy, (iii) a hybrid genetic algorithm able to solve a real-sized instance of the problem, (iv) a prediction model, based on artificial neural networks, to build a complete commercial strategy incorporating the planning and scheduling decisions and forecasting its performance, and (v) the software architecture. Our contributions were possible only after various analyses and literature reviews. Those reviews allowed us to notice gaps regarding our context and make informed choices. To overcome the complex, stochastic, and combinatorial nature of the problems encountered, we opted for a combined use of methods linked to Artificial Intelligence (heuristic optimization, machine learning, and simulation). Finally, we implemented a prototype of our system as a gamified software dedicated to learning purposes. We first tested our contributions separately (unit tests) using two types of quantitative metrics: the computational performance (computing time and memory used) and the quality of the proposed solutions (deviation, impact of randomly generated scenarios). The results highlighted the capacity of our methods to solve realistic instances and the impact of our planning and scheduling strategy. Then, our prototype of implementation allowed us to validate their viable integration as a complete system. Our prototype has also been tested and used as part of a course given at Université Laval.

Thèse ou mémoire avec insertion d'articles / La compétition dans le milieu des affaires devient de plus en plus féroce, poussant les entreprises à faire face à plusieurs enjeux qui menacent leur prospérité ou même leur survie. Élaborer une stratégie concurrentielle devient alors une nécessité. L'industrie de la construction est un parfait exemple de secteur très compétitif, dans lequel les petites et moyennes entreprises (PME) ont une mission ardue pour garder leur position concurrentielle. Ces entreprises sont déjà restreintes par leur capacité limitée. Si en plus elles décident de construire des maisons préfabriquées en utilisant un système de production « configurer à la demande » (CTO), leur situation devient encore plus complexe. Ainsi, ces PME doivent mettre au point une approche structurée qui non seulement devra répondre aux enjeux du marché, mais qui devra aussi prendre en considération la particularité de leur contexte spécifique. Ce projet doctoral a pour but d'aider les PME de la construction préfabriquée à élaborer une stratégie concurrentielle en vue d'améliorer leur avantage compétitif, et donc, leur position dans le marché. Un monde aussi connecté que celui d'aujourd'hui fait en sorte que les réseaux d'entreprises sont devenus un centre d'intérêt aussi bien pour la communauté scientifique que pour les praticiens dans diverses industries. Progressivement, ces réseaux ont gagné plus de valeur dans les industries de telle sorte qu'actuellement, ils sont devenus indispensables. C'est ainsi que les dernières décennies ont connu l'émergence du concept des relations interentreprises. Beaucoup d'auteurs de milieux différents, y compris celui de la construction, ont vu dès lors que la collaboration entre des entreprises pourrait les aider à faire face aux enjeux qui les entourent. Considérant cette prémisse comme point de départ, cette thèse a tout d'abord cherché à investiguer comment les relations interentreprises collaboratives sont structurées dans le secteur de la construction. À cet égard, les différentes formes de ces relations ont été explorées, à travers une revue systématique de la littérature. Au total, douze formes de relations ont été identifiées : le partenariat, l'alliance, les modes de réalisation, l'intégration de la chaîne logistique, les co-entreprises, l'exécution intégrée du projet, la gestion collective des risques, la conception collaborative, la collaboration contingente, le réseau quasi-défini, le partage de ressources et la planification collaborative. Cette revue a aussi couvert les éléments ayant une incidence sur ces interactions interentreprises, notamment les éléments moteurs, barrières, facilitateurs et résultats. La multitude d'éléments trouvés a pu être classée en différentes catégories grâce à l'analyse qualitative du contenu. Ainsi, les éléments moteurs et résultats économiques, les barrières culturelles et les facilitateurs du type comportemental ont été les plus mentionnés. L'analyse du contenu a également été employée pour créer des dimensions permettant de décrire la relation interentreprises, et ce, en se basant sur les caractéristiques des formes et les barrières. Ceci a mené à l'élaboration d'un profil multidimensionnel comme étant une nouvelle manière de définir et d'organiser les relations interentreprises collaboratives. Un cadre d'implantation a été proposé afin de faciliter la mise en pratique du profil. Avant de pouvoir collaborer, les entreprises doivent estimer l'étendue de leur besoin en collaboration. Il est donc nécessaire d'évaluer leurs forces et faiblesses en rapport à leur marché d'activités, c'est-à-dire le secteur de la construction. À cette fin, la deuxième phase de la thèse a porté sur l'étude de la compétitivité dans l'industrie de la construction. Au début, onze appels d'offres pour des projets de construction de bâtiments ont été analysés. 233 exigences de participation ont été extraites de ces appels et groupées en trois catégories en utilisant l'analyse du contenu. En parallèle, 54 atouts pour gagner ces appels ont été identifiés dans la littérature. Par la suite, ces exigences/atouts ont été formulés de sorte à évaluer la difficulté de les satisfaire/acquérir via une échelle linguistique. Afin de pouvoir transformer cette évaluation qualitative en des scores unifiés et quantifiables, les nombres flous ont été considérés. C'est ainsi qu'une approche systématique permettant de déterminer le niveau de compétitivité des entreprises de construction a été développée. De là est née la matrice de compétitivité (CRM), un outil visuel qui illustre d'une manière pratique et claire l'indicateur de compétitivité. Une fois que l'étalonnage concurrentiel est réalisé, les entreprises ont besoin de connaître comment elles peuvent surmonter leurs lacunes de performance à travers les ressources internes et/ou externes. À cet égard, un modèle de programmation linéaire mixte structuré en deux étapes a été développé. Dans un premier temps, le modèle a cherché à minimiser les coûts liés au travail régulier et à son ajournement. Le plan de production qui en résulte propose un nombre optimal d'ouvriers pouvant réaliser un ensemble de projets sur une période prédéterminée. Le modèle prend ensuite ce nombre et génère un nouveau plan en minimisant les coûts associés au travail régulier, son ajournement et aux options de planification ajoutées, soit les heures supplémentaires et la sous-traitance. Un cas d'étude d'un manufacturier de maisons modulaires en bois utilisant le système CTO a été considéré pour le développement du modèle. Enfin, des tests ont été réalisés pour examiner le comportement du modèle en termes de solutions et de résilience de l'entreprise, entre autres concernant la pénurie de main-d'œuvre. Les idées acquises à travers ces tests contribuent à une meilleure compréhension du système CTO et ses problèmes de planification et à la discussion sur la gestion des ressources sujettes à des restrictions. Il s'en est suivi des recommandations pour la communauté scientifique et les praticiens du domaine. / Competition in the business world is becoming increasingly fierce, forcing companies to face several challenges, which threaten their prosperity or even their survival. Devising a competitive strategy becomes then a necessity. The construction industry is a perfect example of a highly competitive field, where small and medium sized enterprises (SMEs) have the arduous mission of protecting their competitive position. These companies are already restricted by their limited capacity. If, in addition, they decide to build prefabricated houses using a configure-to-order (CTO) production system, their situation becomes even more complex. Thus, these SMEs need to work out a structured approach, which not only should respond to market challenges, but also take into account the idiosyncrasy of their specific context. This doctoral project aims to assist SMEs of the industrialized construction to develop a competitive strategy in order to improve their competitive advantage and their position in the market. Our connected world ensures that business networks have become a focal point for both researchers and practitioners in various industries. Gradually, these networks have gained so much value in the industries, so that currently they become essential. As such, the last decades saw the emergence of the concept of interorganizational relationships. Therefore, many authors from different backgrounds, including that of construction, believed that collaboration between companies could help them deal with the challenges surrounding them. Considering this premise as a starting point, this thesis firstly sought to investigate how collaborative interorganizational relationships are structured in the construction field. In that regard, the different relational forms were explored by means of a systematic literature review. In total, twelve relational forms were identified: partnering, alliancing, project delivery methods, supply chain integration, joint ventures, integrated project delivery, joint risk management, collaborative design, contingent collaboration, quasi-fixed network, resource sharing, and collaborative planning. This review also covered elements having an impact on these interorganizational interactions, i.e., drivers, barriers, facilitators, and outcomes. The plethora of elements found were grouped into different categories using the qualitative content analysis. Thereby, the economic drivers and outcomes, the cultural barriers, and the behavioral facilitators were the most mentioned by authors. The content analysis technique was also employed to create dimensions enabling the description of interorganizational relationships based on the characteristics of the forms and the barriers. This led to the multidimensional profile as a novel way to define and organize collaborative interorganizational relationships. To facilitate the implementation of the profile, a framework was suggested. Before they are able to collaborate, companies have to estimate the extent of their collaboration need. As such, it is necessary to assess their strengths and weaknesses in relation to their market, i.e., the construction field. To this end, the second phase of the thesis sought to study the competitiveness in the construction industry. At first, eleven calls for tenders for buildings construction projects were analyzed. 233 participation requirements were extracted from these calls and grouped into three categories via the content analysis. At the same time, 54 assets needed to win these calls were identified from the literature. Afterwards, these requirements/assets were phrased in a way to evaluate the difficulty to satisfy/acquire them using a linguistic scale. To transform this qualitative assessment into unified quantifiable scores, fuzzy numbers were considered. Thus, a systematic approach allowing to determine the competitiveness of construction companies was developed. The competitiveness readiness matrix (CRM) was then created to illustrate in a practical and clear manner the competitiveness indicator. Once the benchmarking was performed, the companies need to know how they can overcome their performance shortcomings through the internal and/or external resources. In that regard, a mixed linear model structured in two steps was developed. The first step sought to minimize the costs related to regular work and postponing it. The resulting production plan suggests an optimal number of workers to deliver a set of projects over a predetermined planning horizon. This number serves then as an input for the second step, whose objective is to minimize the costs linked with regular work, postponing it, and added planning options (overtime, outsourcing). A case study of a company manufacturing wood modular houses using the CTO system was considered for the development of the model. Finally, tests were performed to examine the model's behaviour in terms of solutions and the resilience of the company regarding labor shortage. The gained insights from these tests contribute to a better understanding of the CTO system and its planification issues as well as the discussion on managing restricted resources. This was followed by recommendations for researchers and practitioners of the field.