Au cours du siècle actuel, la mondialisation a poussé les unités de production traditionnelles à se transformer en réseaux de fabrication. Avec des demandes de marché diverses, des évolutions technologiques et des coûts de main-d'œuvre variables selon les régions, les usines décentralisées offrent une flexibilité pour s'adapter à ces variations et obtenir des avantages concurrentiels. Par conséquent, la littérature sur la gestion de la production distribuée est vaste ; cependant, elle repose sur l'hypothèse que chaque usine du réseau est capable d'effectuer diverses tâches. Cette thèse examine une nouvelle configuration multi-usines dans laquelle chaque usine se voit attribuer une tâche spécifique au sein du réseau. Dans ce scénario, les usines des fournisseurs non identiques produisent différents composants des produits finaux dans la première étape. Chaque fournisseur est qualifié pour fabriquer un ensemble spécifique de composants. Dans la deuxième étape, les composants sont assemblés en produits finaux dans l'usine d'assemblage. Cette configuration des usines peut être observée dans l'industrie électronique comme le processus de fabrication des ordinateurs portables. L'objectif principal de cette recherche est de planifier les tâches dans toutes les usines de manière à minimiser le temps de réalisation de l'ensemble du processus. À cette fin, un modèle de programmation en nombres entiers mixtes est proposé. Pour traiter des instances plus importantes, un algorithme par séparation et évaluation, ainsi que des méthodes heuristiques constructives, sont développés. Les études computationnelles mettent en évidence l'efficacité des méthodes proposées. Le deuxième objectif de cette thèse est de garantir des performances ponctuelles au sein du réseau, dans le but de satisfaire les clients grâce à une livraison juste-à-temps. À cette phase, une fenêtre de temps est considérée pour chaque produit final. Si un produit est terminé plus tôt que sa fenêtre de temps, une pénalité de précocité est imposée. Si un produit est terminé plus tard que sa fenêtre de temps, il y aura une pénalité de retard. L'objectif est de terminer les produits aussi près que possible de leur fenêtre de temps pour minimiser la somme des pénalités de précocité et de retard. Un modèle de programmation linéaire en nombres entiers mixtes est développé pour trouver la solution optimale pour des problèmes de petite taille. Pour traiter des instances plus importantes, une heuristique de recherche locale itérative sont proposées. Les expériences computationnelles montrent que les méthodes de recherche locale itérative sont très efficaces, surpassant la méthode de recherche itérative bien connue dans la littérature. Le troisième objectif de la thèse consiste à intégrer des activités de maintenance préventive et corrective dans le processus de prise de décision. À cette phase, on suppose que les machines chargées de traiter les composants sont susceptibles de tomber en panne, et que leur temps de défaillance suit une distribution de probabilité de Weibull. Face à la complexité des modèles d'optimisation stochastiques résultants, nous proposons un algorithme de décomposition utilisant un solveur exact. Cette approche décompose le modèle principal en sous-problèmes de plus petites tailles, réduisant ainsi les défis computationnels. L'efficacité de cet algorithme est comparée au logiciel CPLEX largement adopté, et ce, en utilisant diverses instances. Dans nos analyses de sensibilité, nous évaluons les performances de notre modèle stochastique intégré par rapport à des travaux issues de la littérature. Les résultats sont discutés de manière approfondie, offrant des éclairages sur les implications des contributions de la thèse en industrie manufacturière. / In the current century, globalization has prompted traditional production units to create a network for manufacturing. With diverse market demands, technological shifts, and labor expenses across regions, decentralized factories offer flexibility to adapt such variations and gain competitive advantages. Consequently, the literature on distributed production management is extensive; however, it relies on the assumption that each factory in the network is capable of performing various tasks. This thesis investigates a new multi-factory configuration in which each factory is preassigned a specific task within the network. In this scenario, the non-identical supplier factories produce different components of the final products in the first stage. Each supplier is qualified to manufacture a specific set of components, hence, there is no decision about assigning the components to potentially suitable factories. In the second stage, the components are assembled into final products in the assembly factory. This configuration of the factories can be observed in electronic industry such as laptop manufacturing process. The primary objective of this research is to schedule the jobs in all factories in a way that minimizes the makespan of the entire process. For this purpose, a mixed integer programming model is proposed. To deal with larger instances, a branch-and-bound algorithm, and constructive heuristic methods are developed. Computational studies highlight the accuracy of the proposed methods. The second objective of this thesis is to ensure timely performance within the network, aiming to fulfill customer satisfaction through just-in- time delivery. In this phase, for each final product a due window is considered. If a product is finished earlier than its due window, an earliness penalty occurs. If a product is finished later than its due window, tardiness penalty occurs. The objective is to complete the products as close as possible to their due window to minimize the sum of earliness and tardiness penalty. A mixed integer linear programming model is developed for this problem which can find the optimal solution for small-size problems. To deal with larger instances, iterated local search methods equipped with local search heuristic are proposed. Computational experiments show that the iterated local search methods are very efficient outperforming the well-known iterated greedy method in literature. The third objective of the thesis involves integrating both preventive and corrective maintenance activities into the decision-making process. In this phase, it is assumed that the machines responsible for processing components are susceptible to failure, and their failure time follows a Weibull probability distribution. To navigate the complexity of these optimization models, we propose a decomposition algorithm employing an exact solver. This approach breaks down the main model into smaller subproblems, reducing computational challenges. The effectiveness of this algorithm is compared against the widely adopted CPLEX software, including various instances. In our sensitivity analyses, we assess the performance of our integrated stochastic model against benchmarks from the literature. The findings are comprehensively discussed, offering insights into the implications for manufacturing industries.

Le problème de tournée de véhicules (VRP) est un problème classique d'optimisation en recherche opérationnelle et logistique. Il consiste à concevoir des itinéraires efficaces pour une flotte de véhicules afin de desservir plusieurs clients tout en minimisant les coûts de transport et en respectant la capacité des véhicules. Dans le monde réel, les entreprises font face à des problèmes plus complexes qui nécessitent la résolution de problèmes de tournée de véhicules riches. Ces problèmes sont des variantes du VRP qui intègrent des modèles et des approches de solution adaptés aux contraintes et caractéristiques spécifiques à chaque entreprise. Cependant, la complexité de ces variantes riches augmente significativement par rapport aux VRP traditionnels, ce qui peut entraîner des coûts élevés en termes de puissance de calcul et de temps d'exécution. Il est donc crucial pour les entreprises de logistique d'optimiser efficacement leurs opérations de livraison, de ramassage ou de transport, tout en tenant compte de leurs contraintes spécifiques. Cela nécessite des investissements dans des méthodes avancées d'optimisation pour trouver un compromis acceptable entre l'efficacité opérationnelle, les économies de coûts, la satisfaction client et la réduction de l'impact environnemental. Cette thèse s'intéresse à trois variantes distinctes du problème de tournée de véhicules et propose des modèles mathématiques et des approches de solution utilisant des techniques de recherche opérationnelle. La motivation de cette recherche découle d'une collaboration avec des partenaires industriels et de l'identification de certains aspects à explorer dans la littérature existante. Le premier chapitre de la thèse traite de la résolution d'un problème rencontré par les entreprises de distribution de meubles et d'électronique qui offrent des services d'installation à leurs clients. Ce problème est un problème de tournée de véhicules avec des fenêtres de temps et des contraintes de synchronisation entre deux flottes distinctes de livreurs et d'installateurs. Pour le résoudre, nous avons développé un modèle de programmation linéaire en nombres entiers mixtes et utilisé un algorithme de branch-and-bound ainsi qu'une heuristique de recherche à grand voisinage pour trouver des solutions quasi-optimales. Des expérimentations numériques ont fourni des informations précieuses sur la manière dont une entreprise peut réduire ses coûts liés à son offre de service d'installation tout en minimisant la distance parcourue. De plus, nous avons généralisé deux problèmes existants dans la littérature sur le VRP avec la nouvelle variante étudiée. Cela nous a permis d'utiliser nos algorithmes développés pour résoudre ces problèmes et d'établir de nouvelles bornes inférieures et supérieures pour leurs solutions. Le second chapitre aborde la planification efficace de bétonnières livrant du béton prêt à l'emploi sur des chantiers de construction. Le problème implique de concilier des objectifs contradictoires tels que la minimisation des coûts de transport, la maximisation de la satisfaction du client et le respect des horaires des conducteurs. Il faut également prendre en compte des contraintes réalistes telles que les quarts de travail des conducteurs, les heures minimales de travail et les pénalités pour heures supplémentaires. De plus, la planification devient plus complexe lorsque les clients demandent la livraison de plusieurs types de béton dans la même fenêtre de temps. Pour résoudre ce problème rencontré par un partenaire industriel au Québec, nous proposons une formulation mathématique et une approche de solution heuristique. Nous évaluons notre heuristique en utilisant des données spécifiquement générées pour le problème ainsi que des données de référence d'une autre variante connexe. Le dernier chapitre de la thèse aborde un problème de conception de réseaux de distribution en se concentrant sur le problème de localisation et de tournée de véhicules à deux échelons, en tenant compte de l'incertitude de la demande. Nous concevons un réseau de distribution à deux échelons avec des dépôts et des satellites capables d'accommoder des demandes incertaines des clients. Simultanément, nous nous assurons que les itinéraires planifiés restent réalisables pour toutes les valeurs futures de la demande qui seront à l'intérieur d'un ensemble d'incertitude en utilisant des techniques d'optimisation robuste. Pour résoudre ce problème, nous introduisons une formulation robuste pour un modèle mathématique intégré, et utilisons une heuristique de recherche à grand voisinage ainsi qu'un algorithme de branch-and-cut. De plus, nous proposons quatre approches de solution non intégrées basées sur des formulations robustes des problèmes de tournée de véhicules, de localisation de sites, de localisation et de routage, et de localisation de site à deux échelons. Nous comparons l'approche intégrée aux méthodes non intégrées et évaluons le coût de la robustesse ainsi que le compromis entre des solutions robustes plus conservatrices et plus risquées en effectuant des simulations Monte Carlo. En résumé, cette étude enrichit la littérature sur les problèmes de tournées de véhicules, de livraison de béton, de localisation et de tournées de véhicules à deux échelons, ainsi que sur l'optimisation robuste, en proposant des algorithmes efficaces pour résoudre des problèmes ayant des applications pratiques dans les secteurs de la logistique et de la construction. / The Vehicle Routing Problem (VRP) is a classic optimization problem in operations research and logistics. It involves designing efficient routes for a fleet of vehicles to serve multiple customers while minimizing transportation costs and respecting vehicle capacities. In the real world, companies face more complex issues that require solving rich VRPs. These problems are variants of the VRP that incorporate models and solution approaches tailored to the constraints and specific characteristics of each company. However, the complexity of these rich variants increases significantly compared to traditional VRPs, resulting in high computational cost and execution time. Therefore, it is critical for logistics companies to optimize their delivery, pickup, or transportation operations while taking into account their specific constraints. This requires investing in advanced optimization methods to find an acceptable trade-off between operational efficiency, cost savings, customer satisfaction, and reduced environmental impact. In this thesis, we focus on addressing three distinct variants of the Rich VRP and providing models and solutions using operations research techniques. Our research was motivated by our collaboration with industrial companies and the identification of gaps in the existing literature. We first study a real-world problem faced by companies that provide installation services when distributing furniture and electronics. This problem is a VRP with time windows and synchronization constraints between two distinct delivery and installation fleets. To solve this problem, we develop a mixed-integer linear programming model and employ a branch-and-bound algorithm and adaptive large neighborhood search metaheuristic to find near-optimal solutions. Extensive computational experiments provide valuable insights into how a company can reduce its costs related to its installation service while minimizing the total distance traveled. The variant we studied is a generalization of two existing problems in the VRP literature, so we applied our developed algorithms to solve these problems and provided new lower and upper bounds for their solutions. Next, we address the problem of efficiently scheduling concrete mixers to deliver ready-mixed concrete to construction sites. The problem involves balancing conflicting objectives: minimizing transportation costs, maximizing customer satisfaction, while respecting driver schedules. Realistic constraints must be considered, including driver work shifts, minimum working hours, and overtime penalties. Additionally, scheduling becomes more complex when customers request multiple types of concrete to be delivered within the same time window. To solve this concrete delivery problem faced ivby an industrial partner in Quebec, we propose a mathematical formulation and a heuristic solution approach. We evaluate our proposed heuristic using instances specifically generated for the problem, as well as benchmark instances from another related variant. Finally, we study a problem in the design of distribution networks: the two-echelon capacitated location routing problem under demand uncertainty. We design a distribution network with open depots and satellites capable of accommodating uncertain customer demands at the second echelon. Simultaneously, we ensure that planned routes remain feasible for all values within an uncertainty set using the robust optimization methodology. To solve this uncertain problem, we introduce a robust counterpart for an integrated model and employ an adaptive large neighborhood search and branch-and-cut algorithms to find near-optimal solutions. Additionally, we propose four non-integrated solution approaches based on robust counterparts for the VRP, facility location problem, location routing problem, and two-echelon facility location problem. We compare the integrated approach to non-integrated methods and evaluate the cost of robustness and the trade-off between conservative and riskier robust solutions using Monte Carlo simulations. Overall, this thesis provides valuable contributions to the fields of VRP, Concrete Delivery Problem, Two-Echelon Location Routing Problem, and Robust Optimization by developing efficient algorithms for solving real-world problems with practical applications in the logistics and construction industries.

L’industrie de la construction est l’un des secteurs vers lesquels se tournent les pays pour stimuler la création d’emplois dans les moments les plus difficiles. Important moteur dans la croissance économique de la province de Québec et du Canada, l’industrie de la construction recherche constamment des mesures lui permettant d’éliminer toute forme de gaspillage dans ses activités, dès la conception jusqu’à l’achèvement d’un projet. C’est dans cette optique que s’intègre cette maîtrise, dont le but est d’étudier la philosophie du juste-à temps (JAT) en vue d’application dans le domaine de la construction. Pour ce faire, une revue systématique de la littérature a été faite afin d’établir un état de l’art sur le JAT et les modalités de son application dans la construction. Ensuite, la simulation de la construction d’un bâtiment multi-étages en bois a été réalisée afin de tester les possibilités d’implantation du JAT pour un projet de construction réelle tout en faisant varier différents paramètres clés. Des analyses statistiques ont par la suite été effectuées afin de déterminer l’impact et les interactions de ces paramètres sur la productivité du projet de construction. Finalement, l’étape de synthèse et de recommandations a permis, grâce à l’analyse des résultats, de mettre en lumière le meilleur scénario d’implantation du JAT pour le projet à l’étude. En effet, le meilleur scénario s’est avéré réduire la durée de la construction de 26,09 à 22,31 semaines, en plus d’éliminer les risques de ruptures et d’augmenter le taux d’utilisation des travailleurs. Somme toute, l’étude a permis d’expliciter les concepts essentiels à la mise en application du JAT dans la construction tout en démontrant, au moyen de la simulation, les retombées possibles d’une telle application dans un projet de construction réelle. En effet, peu d’études discutent du sujet et encore moins démontrent les bénéfices quantitatifs liés à son implantation. Cette étude en fait l’illustration et par conséquent contribue respectivement à la science et à l’industrie en rapportant clairement les avenues d’implantation du JAT dans la construction et en déterminant la mesure dans laquelle les livraisons JAT, les méthodes Lean, et la préfabrication pourraient être mis en oeuvre en vue d’en retirer des bénéfices sur les chantiers de construction. / As a driving force in the economic growth of the province of Quebec and Canada, the construction industry is constantly looking for measures to eliminate all forms of waste in its activities, from the design stage to completion of a project. This research aims to study the philosophy of just-in-time (JIT) for application in the construction field. To do so, a systematic literature review was conducted to establish a state of the art on JIT and the modalities of its application in construction. Afterward, a simulation model was developed to test different possibilities of JIT implementation for a real construction project with different key parameters. Statistical analyzes were then executed to determine the impact and interactions of these parameters on productivity in the construction project under investigation. Finally, the synthesis and recommendations step highlighted, through the analysis of the results, the best scenario to implement. Indeed, the best scenario allowed to reduce the construction duration from 26.09 to 22.31 weeks, to eliminate the risk of shortages and to increase workers utilisation rate. In sum, the study has provided thorough enlightenments on concepts essential to JIT implementation in construction. Few studies discussed the subject and even less demonstrated the quantitative benefits of its implementation. This study therefore contributes to science and the industry by reporting pathways of JIT implementation in construction while determining the extent to which JIT deliveries, Lean methods, and prefabrication could be implemented to derive benefits on construction sites.