Plusieurs problématiques de gestion d’opérations peuvent être formalisées avec un problème d’optimisation discret. Ces modèles d’optimisation sont traditionnellement développés sous l’hypothèse que les données d’entrée sont déterministes, non impactées par des changements inattendus ou des incertitudes. Au cours des dernières années, le besoin en modèles performants, incluant des outils efficaces et permettant de réagir de manière optimale aux imprévus (perturbations), n’a cessé de croitre. En phase d’exécution d’un système, plusieurs événements imprévus (incertitudes) peuvent le perturber et le faire dévier de son parcours original voire rendre son exécution impossible. Il est vrai que ces incertitudes peuvent être considérées de manière proactive par le biais d’une optimisation stochastique ou des modèles d'optimisation robustes. Mais même avec des solutions robustes, des événements inattendus peuvent encore se produire nécessitant de revoir le plan robuste en cours d’exécution. Dans cette thèse, l’objectif est de prendre en compte ces incertitudes de manière réactive dans les modèles. Ainsi, une nouvelle méthodologie générique est proposée pour les problèmes d'optimisation de réparation / récupération. En considérant les solutions réparées / récupérées fournies par cette méthodologie appliquée à un plan initial en cours de mise en oeuvre, un décideur peut vouloir minimiser les coûts d'exploitation, mais aussi limiter les changements par rapport au plan initial. Le problème de réparation / récupération est formulé comme un problème d'optimisation multiobjectif, qui minimise des fonctions spécifiques relatives à divers critères de réparation (pilotés par les choix du décideur). / A wide variety of operations management problems can be formulated and solved as discrete optimization problems. Traditionally, these models have been mostly developed and used under the assumption that the input data are known in advance, not subject to unexpected changes, nor impacted by uncertainty. In recent years, the need for improved models providing efficient tools for quickly and optimally reacting to the occurrence of unexpected events (disruptions) has become a more and more important issue. In the execution phase, various unanticipated events will disrupt the system and make the plan deviate from its intended course and even make it infeasible.Uncertainty can be taken into account in a proactive way with stochastic optimization or robust optimization models. However, even with robust solutions, unexpected events can still occur requiring to reconsider the robust plan under execution. In this thesis, we are interested to cope with uncertainty in a reactive way. We propose a new generic methodology for repair/recovery optimization problems. When considering repair/recovery solutions for the initial plan under implementation, the decision-maker may want to minimize operating costs, but also limit the changes with respect to the initial plan. We formulate the repair/recovery problem as a multiobjective optimization problem minimizing specified functions for various repair criteria.

Die Arbeit widmet sich der Einsatzplanung von Luftfahrzeugen (LFZ) und fokussiert dabei auf die herausfordernde Thematik des Verschleißes, der zu einer Heterogenität in der Brennstoffeffizienz innerhalb der Flotte führt. Dieser heterogene Effekt wird durch den sogenannten 'Performance Factor' (PF) quantifiziert, der den Verbrauch im Vergleich zu einem nicht verschleißbehafteten Referenz-LFZ adjustiert. Trotz der nachgewiesenen Auswirkungen auf die Effizienz wird der PF bisher in der Einsatzplanung weitgehend vernachlässigt. Das Ziel dieser Forschungsarbeit besteht in der systematischen Untersuchung des Potenzials zur Reduzierung des Brennstoffbedarfs und der damit verbundenen CO2-Emissionen durch eine effizienzorientierte Einsatzplanung mittels Berücksichtigung des PF. Zu diesem Zweck wird ein taktisches Modell, das sogenannte 'TARP-Modell,' entwickelt. Es ermöglicht eine integrierte Lösung der Phasen des Aircraft Routings und des Tail Assignments, wodurch individuelle Flugdurchführungskosten unter Berücksichtigung der Heterogenität der Flüge und der PF-Verteilung in der Flotte ermittelt werden können. Die erzielten Ergebnisse verdeutlichen, dass eine effizienzorientierte Einsatzplanung eine Senkung der Brennstoffkosten um etwa 0,25% bis 0,5% ermöglicht. Selbst bei unvorhergesehenen Flugplanstörungen und der vermehrten Nutzung von sogenannten Aircraft Swaps (TARP-R-Modell) bleibt das Potenzial weitestgehend erhalten, sofern der PF angemessen in die Entscheidungsfindung integriert wird. Es ist jedoch zu beachten, dass das Potenzial mit zunehmender Komplexität in der Flug- und LFZ-Zuordnung durch verstärkte Restriktionen abnehmen kann. Die vorliegende Arbeit leistet somit einen Beitrag zur Ressourcenschonung und zur Verringerung der Klimawirksamkeit des Luftverkehrs. Es ist anzunehmen, dass zukünftige technologische Fortschritte im Bereich des digitalen Zwillings die Berechnung des PF noch präziser gestalten werden, wodurch dessen Bedeutung sowohl wissenschaftlich als auch operationell weiter an Bedeutung gewinnen dürfte. / The thesis is dedicated to the aircraft rotation and assignment and focuses on the challenging issue of aircraft performance degradation, which leads to heterogeneity in fuel efficiency within the fleet. This heterogeneous effect is quantified by the so-called 'Performance Factor' (PF), which adjusts fuel consumption in comparison to a non-worn reference aircraft. Despite its proven impact on efficiency, the PF has largely been disregarded in aircraft planning practices. The main objective of this research is to systematically investigate the potential for reducing fuel consumption and associated CO2 emissions through an efficiency-oriented aircraft planning approach, incorporating consideration of the PF. To achieve this goal, a tactical model, referred to as the 'TARP model,' is developed. The model facilitates an integrated solution to the aircraft routing and tail assignment phases, enabling the determination of individual flight execution costs while accounting for the heterogeneity of flights and PF distribution in the fleet. The results obtained underscore that an efficiency-oriented aircraft planning approach can yield a reduction in fuel costs of approximately 0.25% to 0.5%. Even in the presence of unforeseen flight schedule disruptions and increased utilization of aircraft swaps (TARP-R model), the potential remains largely preserved, provided the PF is adequately integrated into the decision-making process. Nevertheless, it should be noted that the potential may diminish with growing complexity in flight and aircraft assignment, stemming from heightened restrictions. Consequently, this study contributes to resource conservation and the mitigation of the aviation industry's climate impact. Anticipated advancements in digital twin technologies are expected to further refine PF calculations, enhancing its significance both from a scientific and operational standpoint.