Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

Dans cette thèse, nous traitons des problèmes d'intégration des décisions prises aux niveaux planification (tactique) et ordonnancement (opérationnel). Que ce soit en théorie ou en pratique, ces deux niveaux sont habituellement traités indépendamment l'un de l'autre. Ainsi, les objectifs de production à réaliser sont souvent incohérents avec la capacité réelle de l'atelier. Cette thèse propose des méthodes de résolution pour des problèmes intégrés de planification et d'ordonnancement. Nous développons un nouveau modèle mathématique qui prend en compte de manière originale les contraintes de séquencement des opérations sur les machines, garantissant ainsi la faisabilité du plan de production. Ce modèle est résolu à l'aide d'une heuristique Lagrangienne pour une séquence des opérations axée. Notre approche est originale à double titre : dans la mise à jour des multiplicateurs Lagrangiens (puisque il existe un nombre exponentiel de contraintes de capacité dans notre modèle), et par la proposition d'une nouvelle procédure de lissage pour la construction d'une solution réalisable. Nous développons ensuite deux approches, basées sur le recuit simulé et la recherche taboue, qui permettent d'améliorer la séquence des opérations sur les ressources et ainsi de chercher un plan de production optimal associé à une séquence réalisable. De nombreux résultats expérimentaux ont été effectués et valident l'efficacité de nos approches.

Dans cette thèse, nous étudions l’optimisation des problèmes de planification et d’ordonnancement des flux, dans une stratégie d’intégration des décisions, pour planifier la chaîne logistique au niveau tactique avec prise en compte de contraintes opérationnelles. Le but de ce travail est de répondre au besoin de cohérence entre les décisions de planification et d’ordonnancement, qui sont souvent prises de manière séquentielle ne garantissant pas la faisabilité des plans de production. Nous proposons une approche intégrée pour résoudre des problèmes mono-niveau et multi-niveaux, dans des systèmes multi-produits et multi-ressources dans des ateliers de type job-shop.Les problèmes de planification avec contraintes de capacité et les problèmes d’ordonnancement dans des systèmes complexes sont des problèmes NP-difficiles. Intégrer les contraintes propres aux deux problèmes engendre un nouveau problème qui est d’autant plus complexe. Nous proposons une décomposition du problème intégré en un ensemble de sous-problèmes de planification avec séquence fixée, résolus par relaxation Lagrangienne. L’amélioration de la séquence est guidée par une recherche taboue. L’efficacité de l’approche intégrée, par rapport à un solveur commercial, a été prouvée en termes de qualité des solutions et d’effort de calcul. Pour les problèmes multi-niveaux, nous proposons une nouvelle formulation basée sur la notion d’échelon stock, ainsi que de nouveaux algorithmes et stratégies de lissage de la production, pour construire des plans de production respectant les contraintes de capacité détaillées et de nomenclature / In this thesis, we study the optimization of flow planning and scheduling, within a strategy to integrate decisions for supply chain planning at tactical level, taking into account operational constraints. The goal of this work is to address the need for consistency between decisions arising from production planning and scheduling. These decisions are often taken in a sequential order, leading most of the time to unfeasible production plans. We propose an integrated approach to solve single-level and multi-level problems in multi-item multi-resource systems configured as job-shops.Both capacitated production planning and scheduling problems, in complex manufacturing systems, are NP-hard. Therefore, integrating constraints of both problems generates a new problem which is even more difficult to solve. We propose a decomposition of the integrated problem into a set of several sub-problems with fixed sequence, solved by Lagrangian Relaxation. The sequence improvement is guided by a Tabu Search. The efficiency of the integrated approach comparing to a standard solver is proved in terms of solution quality and computational effort. In case of multi-level problems, we propose a new mathematical model based on the concept of echelon stock, as well as new algorithms and smoothing strategies to build production plans respecting detailed capacity and bill-of-materials constraints.

Dans un contexte de conception de familles de produits, les industriels sont conduits à concevoir et réaliser une grande diversité de produits pour répondre à des besoins clients di érents et des contraintes spéci ques liées à la chaîne logistique. Cette conception est de type modulaire et permet de générer la nomenclature des produits à partir des modules fabriqués. Conjointement à la dé nition des nomenclatures, le choix des sites de production est également décidé. Souvent, les stratégies adoptées sont extrêmes, et proposent une production pour stock pour anticiper les besoins clients ou une production à la commande pour minimiser les coûts de stockage. L'objectif de cette thèse est d'étudier une stratégie intermédiaire dite d'assemblage à la commande permettant à la fois de réduire les coûts de stockage et les délais de fabrication. La contribution de cette thèse porte sur la proposition d'un modèle servant de support à une approche globale de conception de produits à forte diversité. L'apport essentiel réside plus précis ément d'une part, dans l'intégration des données relatives à la chaîne logistique dans l'opération de conception, et d'autres part dans la proposition d'algorithmes permettant la détermination d'une solution de bonne qualité dans un temps de calcul raisonnable. En outre, les avantages de certaines stratégies telles que la standardisation sont étudiés.