Le " transshipment (latéral) d'urgence " au sein des réseaux de distribution consiste à organiser les transferts de stocks entre les détaillants pour faire face aux situations de rupture. Sa mise en œuvre amène à arrêter une stratégie appropriée et à harmoniser ses paramètres avec la politique et paramètres de gestion des stocks, dans l'objectif de garantir un taux de satisfaction des demandes clients au moindre coût. Le présent travail se situe dans ce contexte et s'est focalisé sur l'analyse des apports de la mise en œuvre du transshipment d'urgence dans un système de pilotage de flux tirés par des demandes clients probabilistes, avec des politiques locales de gestion de stock du type (R, s, S). Notre étude a porté sur trois structures différentes de réseau : système de stock à deux échelons et à deux détaillants, avec coût unitaire de transshipment ; système de stock à deux échelons et à détaillants multiples, avec coût fixe de transshipment ; système de stock multi échelons à deux détaillants, avec coût fixe de transshipment. Pour chacune de ces structures, nous avons analysé le comportement du système pour différentes combinaisons des paramètres d'entrée (délais d'approvisionnement, écarts types de la demande et nombre des détaillants) et des paramètres de coût (commande, possession, rupture et transshipment). Nous avons visé à déterminer, sur un horizon fini de périodes, les seuils de stocks (s et S chez les détaillants et chez le centre de distribution) qui minimisent le coût total du système tout en garantissant un taux de service désiré. Dans ce cadre, quatre politiques de transshipment (" tout ou rien ", " complete pooling standard ", " complete pooling plafonné " et " complete pooling conditionné ") ont été explorées. L'étude est d'abord ébauchée selon une approche analytique puis approfondie par l'élaboration et l'expérimentation de modèles dont la résolution est basée sur la simulation-optimisation

La distribution de liquide cryogénique en « vrac », ou par camions citernes, est un cas particulier des problèmes d’optimisation logistique. Ces problèmes d’optimisation de chaines logistiques et/ou de transport sont habituellement traités sous l’hypothèse que les données sont connues à l’avance et certaines. Or, la majorité des problèmes d’optimisation industriels se placent dans un contexte incertain. Mes travaux de recherche s’intéressent aussi bien aux méthodes d’optimisation robuste que stochastiques.Mes travaux portent sur deux problèmes distincts. Le premier est un problème de tournées de véhicules avec gestion des stocks. Je propose une méthodologie basée sur les méthodes d’optimisation robuste, représentant les pannes par des scénarios. Je montre qu’il est possible de trouver des solutions qui réduisent de manière significative l’impact des pannes d’usine sur la distribution. Je montre aussi comment la méthode proposée peut aussi être appliquée à la version déterministe du problème en utilisant la méthode GRASP, et ainsi améliorer significativement les résultats obtenu par l’algorithme en place. Le deuxième problème étudié concerne la planification de la production et d’affectation les clients. Je modélise ce problème à l’aide de la technique d’optimisation stochastique avec recours. Le problème maître prend les décisions avant qu’une panne ce produise, tandis que les problèmes esclaves optimisent le retour à la normale après la panne. Le but est de minimiser le coût de la chaîne logistique. Les résultats présentés contiennent non seulement la solution optimale au problème stochastique, mais aussi des indicateurs clés de performance. Je montre qu’il est possible de trouver des solutions ou les pannes n’ont qu’un impact mineur. / The distribution of liquid gazes (or cryogenic liquids) using bulks and tractors is a particular aspect of a fret distribution supply chain. Traditionally, these optimisation problems are treated under certainty assumptions. However, a large part of real world optimisation problems are subject to significant uncertainties due to noisy, approximated or unknown objective functions, data and/or environment parameters. In this research we investigate both robust and stochastic solutions. We study both an inventory routing problem (IRP) and a production planning and customer allocation problem. Thus, we present a robust methodology with an advanced scenario generation methodology. We show that with minimal cost increase, we can significantly reduce the impact of the outage on the supply chain. We also show how the solution generation used in this method can also be applied to the deterministic version of the problem to create an efficient GRASP and significantly improve the results of the existing algorithm. The production planning and customer allocation problem aims at making tactical decisions over a longer time horizon. We propose a single-period, two-stage stochastic model, where the first stage decisions represent the initial decisions taken for the entire period, and the second stage representing the recovery decision taken after an outage. We aim at making a tool that can be used both for decision making and supply chain analysis. Therefore, we not only present the optimized solution, but also key performance indicators. We show on multiple real-life test cases that it isoften possible to find solutions where a plant outage has only a minimal impact.

Face à une concurrence féroce par suite de la modélisation économique, les entreprises doivent bien gérer leurs chaînes logistiques afin de réduire leurs coûts d’exploitation tout en améliorant leurs services au client. Un enjeu majeur de cette gestion et la gestion efficace des stocks multi-échelons. Dans cette thèse, nous étudions des systèmes de stocks multi-échelons avec des coûts de passation de commande à chaque stock. En raison de l’existence des coûts de passation de commande, l’optimisation d’un tel système devient très compliquée. Récemment, l’approche de service garanti (GSA) a été utilisée pour déterminer les stocks de sécurité pour les systèmes de stocks multi-échelons, mais sans coûts fixes de passation de commande. Nous généralisons la GSA pour optimiser la politique de stockage (R, Q) d’un système de stocks multi-échelons avec la demande suivant un processus de Poisson et coûts fixes de passation de commande à chaque stock. Nous considérons trois types de systèmes de stocks multi-échelons, et pour chaque type, nous d'abord établissons un modèle mathématique pour le problème d’optimisation. Ensuite, le modèle est résolu par une procédure itérative fondée sur deux algorithmes de programmation dynamique (DP). Un algorithme DP est utilisé pour résoudre le sous-problème de détermination de quantités de commande et l'autre est utilisé pour résoudre le sous-problème de détermination de points de recommande du modèle. Les résultats numériques démontrent l'efficacité des algorithmes et de la procédure / With the increasing complexity of supply chains led by economic globalization, integrated supply chain management has become an important strategy utilized by the firms to reduce the overall cost while meeting the customer service. This change has made academic researchers and industrial practitioners pay more and more attention to multi-echelon inventory management over the last two decades. In this thesis, we study multi-echelon inventory systems with fixed order costs at each stock. Because of the existence of fixed order costs, the optimization of such system becomes very complicated. Recently, Guaranteed Service Approach (GSA) was used to set safety stock for multi-echelon inventory systems, but without fixed order costs. We extend the GSA to optimize (R, Q) inventory policies for multi-echelon inventory systems with Poisson demand and fixed order costs. Our objective is to find optimal (R, Q) policy for such a system so that its total cost is minimized while achieving a service level to customer. Three types of multi-echelon inventory systems, serial systems, assembly systems and two-level distribution systems are considered. For each type, we first establish a mathematical model for the optimization problem. Then, the model is solved by an iterative procedure based on two dynamic programming (DP) algorithms. One DP algorithm is used to solve the order size decision subproblem and the other is used to solve the reorder point decision subproblem of the model. Numerical experiments demonstrate the efficiency of the algorithms and the procedure

Cette thèse considère le problème consistant à intégrer les décisions de routage et stockage lors de la conception de la chaîne logistique. Le but est de sélectionner des dépôts parmi un ensemble de candidats pour desservir un ensemble de détaillants à l’aide d’une flotte de véhicules de capacité permettant visiter plus d’un détaillant par route. On cherche à déterminer la localisation de ces dépôts et les tournées des véhicules afin de maintenir leurs niveaux optimaux de stocks. La demande chez les détaillants est connue à l’avance. Des applications dans les domaines de la logistique humanitaire et militaire sont envisageables. Pour résoudre le problème, deux matheuristiques sont proposées. Dans la première partie, une méthode coopérative qui combine des méthodes exactes pour le problème de conception de la chaîne logistique et des méthodes heuristiques de routage est présentée. Dans la deuxième partie, une méthode de décomposition utilisant une réformulation de Dantzig-Wolf sur les variables de routage est proposée. L’algorithme intègre les concepts de génération de colonnes, relaxation lagrangienne et recherche locale. Les résultats montrent la capacité des algorithmes à trouver des solutions de bonne qualité et nous estimons de façon empirique l’impact de considérer un modèle intégré au lieu d’utiliser une méthode d’optimisation séquentielle. De plus, les résultats des méthodes présentées sur des sous-problèmes sont aussi étudiés. Ces sont: le problème de localisation-routage, le problème de tournées avec gestion de stocks, et le problème de plus court chemin généralisé / The problem of designing a supply chain including simultaneously routing and inventory management decisions is studied in this thesis. The objective is to select a subset of depots to open, the inventory policies for a 2-echelon system, and the set of routes to perform distribution from the upper echelon to the next using a homogeneous fleet of vehicles over a finite planning horizon. Demand is considered to be known. Applications are found in humanitarian logistics and military logistics. To solve the problem, two matheuristic procedures are developed. On the first part a cooperative algorithm combining exact methods for the supply chain design problem and routing heuristics is presented. On the second part, a partition is proposed using a Dantzig-Wolf reformulation on the routing variables. An hybridization between column generation, Lagrangian relaxation and local search is proposed in this part, put together as a heuristic method. Furthermore, results demonstrate the capability of the algorithms to compute high quality solutions and empirically estimate the improvement in the cost function of the proposed model when compared to a sequential optimization approach. Furthermore, results of the proposed methodologies on benchmark instances for subproblems are studied as well. Those are the capacitated location-routing problem, the inventory-routing problem, and the generalized elementary shortest path problem

Le phénomène d'incertitude, dont les sources sont variées, est rencontré dans plusieurs domaines et on devrait y faire face. Cette incertitude est due essentiellement à notre incapacité à prédire avec exactitude le comportement futur d'une partie ou de la totalité d'un système. Dans les dernières décades, plusieurs techniques mathématiques ont été développées pour maitriser cette incertitude, afin de réduire son impact négatif, et par conséquent, l'impact négatif de notre méconnaissance. <br />Dans le domaine du « Supply Chain Management » la source principale d'incertitude est la demande future. Cette demande est, en général, modélisé par des lois de probabilité paramétrées en utilisant des techniques de prévision. L'impact de l'incertitude de la demande sur les performances de la « Supply Chain » est important: par exemple, le taux mondial de rupture de stock, dans l'industrie de distribution était en 2007 de 8.3%. De l'autre côté, le taux mondial de produits invendus, dans la grande distribution, était en 2003 de 1%. Ces deux types de coûts, qui sont dus essentiellement à l'incertitude de la demande, représentent des pertes significatives pour les différents acteurs de la « Supply Chain ».<br />Dans cette thèse, on s'intéresse au développement de modèles mathématiques de planification de production et de gestion de stock, qui prennent en compte ce phénomène d'incertitude sur la demande, essentiellement pour de produits à courte durée de vie. On propose plusieurs modèles de planification de production, à petit horizon de planification, qui prennent en compte les différents aspects de notre problématique, tels que les capacités de production, la remise à jour des prévisions de la demande, les options de réservation de capacité, et les options de retour « Payback » des produits. On souligne, dans ces modèles, un aspect important qui prend de l'ampleur à cause de la mondialisation, et qui est lié à la différence entre les coûts de production des différents fournisseurs. On propose à la fin de la thèse, un modèle généralisé qui pourrait être appliqué à des produits à longue durée de vie, et qui exploite quelques résultats obtenus pour les produits à courte durée de vie. Tous ces modèles sont résolus analytiquement ou bien numériquement en utilisant la programmation dynamique stochastique.

L’objet de cette recherche est la modélisation et l'étude de l'impact de la prise en compte des perturbations et des erreurs sur les politiques de réapprovisionnement pour un e-détaillant. Une des principales incertitudes en gestion de stock est l’écart entre la quantité en stock lue dans le système d’information et la quantité réellement disponible dans le système physique. A travers une étude empirique nous avons montré que l’impact de ce type d’erreurs est important dans le cas du e-détaillant. Dans ce contexte, le système d’information joue le premier rôle dans le processus de satisfaction de la demande puisque c’est sur la confrontation entre la demande du client final et les quantités figurant dans le Système d’Information que repose la promesse de vente. A l’exception de quelques contributions, les perturbations en gestion des stocks ont été principalement étudiées dans le contexte du détaillant. Nous avons étudié l’impact de ces perturbations sur la politique de stockage dans un contexte e-détaillant en faisant l’hypothèse d’une modélisation multiplicative des erreurs afin d’optimiser le profit du e-détaillant, et proposé deux modèles de réapprovisionnement, mono- et deux- périodes. Pour le premier, nous avons proposé une extension du modèle classique de vendeur de journaux au contexte de e-détaillant/fournisseur, avec un processus de demande sujet à des perturbations. Une étude analytique nous a permis de comparer l’impact de deux types de modélisation des erreurs, additive et multiplicative. Le deuxième modèle est une extension du premier au cas deux périodes. Avec sa résolution exacte, nous avons démontré que le comportement des quantités optimales était non monotone et qu’une politique myopique n’est pas optimale pour le cas multi-périodes. Grace à une étude numérique nous avons pu proposer des recommandations pour les managers, quant aux quantités à commander pour les deux périodes. Un troisième modèle de réapprovisionnement étudie l’impact des perturbations pour un problème multi-périodes avec minimisation des coûts et en considérant deux taux de service à atteindre, l’un sur la satisfaction des demandes et l’autre sur la satisfaction des ventes. Dans ce contexte, nous avons étudié et discuté plusieurs stratégies d’alignement dont réalisation d’inventaires et déploiement de technologie RFID. / The aim of this PhD research is to study the impact of the inventory inaccuracy issue on replenishment policies under the wholesaling / e-retailing context. The inventory inaccuracy is defined as a discrepancy between the quantity shown by the Informational System and the quantity actually Physically available for sales. Such discrepancy has as root many sources of errors such as execution, transaction, misplacement, supply unreliability or shrinkage errors. We provide empirical evidence on the wide presence of inventory inaccuracies through one case study of wholesaling organizations. In e-retailing context customers’ demands are remotely satisfied based on the inventory level shown in the information system. The main interest of the research community was about studying the inaccuracy under the retail context. After motivating our research empirically and by the literature review, we develop three inventory frameworks subject to inventory inaccuracies under the wholesaling / e-retailing context with different configurations of the stochastic errors describing the inaccuracy issue. The error configuration could be additive for some sources of inaccuracies such as transaction as well as multiplicative (also known as stochastically proportional) for other sources such as shrinkage. Our first inventory framework aims to extend single-period (Newsvendor) model to the e-retailing/wholesaling context subject to inaccuracy. In Addition, to providing managerial insights, we compare the behavior of the optimal ordering strategies under the additive and the multiplicative error settings. Our second inventory framework is an extension of the former to the case of two selling periods. By solving exactly the two-period problem, we show that the behavior of the optimal ordering quantities is not monotonic, and conclude that a myopic policy could not be optimal. Thanks to a numerical study, we derive some interesting managerial insights about the management of the error risk between the two selling periods. Thanks to the theoretical results of our second inventory framework, we propose a third framework dealing with the inventory inaccuracy issue under a multi-period setting by assuming cost minimizing as a target but also by considering two Cycle Service Level constraints to achieve, the former for the demand satisfaction and the latter for the sales commitment satisfaction. We provide a comprehensive numerical study by comparing several policies as making inspection and RFID deployment.

Le « transshipment (latéral) d’urgence » au sein des réseaux de distribution consiste à organiser les transferts de stocks entre les détaillants pour faire face aux situations de rupture. Sa mise en œuvre amène à arrêter une stratégie appropriée et à harmoniser ses paramètres avec la politique et paramètres de gestion des stocks, dans l’objectif de garantir un taux de satisfaction des demandes clients au moindre coût. Le présent travail se situe dans ce contexte et s’est focalisé sur l’analyse des apports de la mise en œuvre du transshipment d’urgence dans un système de pilotage de flux tirés par des demandes clients probabilistes, avec des politiques locales de gestion de stock du type (R, s, S). Notre étude a porté sur trois structures différentes de réseau : système de stock à deux échelons et à deux détaillants, avec coût unitaire de transshipment ; système de stock à deux échelons et à détaillants multiples, avec coût fixe de transshipment ; système de stock multi échelons à deux détaillants, avec coût fixe de transshipment. Pour chacune de ces structures, nous avons analysé le comportement du système pour différentes combinaisons des paramètres d’entrée (délais d’approvisionnement, écarts types de la demande et nombre des détaillants) et des paramètres de coût (commande, possession, rupture et transshipment). Nous avons visé à déterminer, sur un horizon fini de périodes, les seuils de stocks (s et S chez les détaillants et chez le centre de distribution) qui minimisent le coût total du système tout en garantissant un taux de service désiré. Dans ce cadre, quatre politiques de transshipment (« tout ou rien », « complete pooling standard », « complete pooling plafonné » et « complete pooling conditionné ») ont été explorées. L’étude est d’abord ébauchée selon une approche analytique puis approfondie par l’élaboration et l’expérimentation de modèles dont la résolution est basée sur la simulation-optimisation / The lateral emergency transshipment in distribution systems consists in organizing inventory transferts between retailers to face shortage situations. Its implementation leads to adopt an appropriate transhipment policy and harmonize its parameters with inventory policy parameters and inventory control policy. The objective is to ensure a desired service level at minimum cost. Thie work is situated in this context and focused on the analysis of emergency transhipment benefits in distribution systems faced to random customers demand. Each retailer used an (R,s,S) inventory control policy. Our study is related to three different distribution systems structure : two echelons two retailers inventory system with unit transhipment cost; two echelons multi retailers inventory system with fixed transhipment cost; multi echelons multi retailers inventory system with fixe transhipment cost. For each of these structures we analyzed the sensibility of system behaviour to input parameters. Our objective is to determine on a finite horizon the inventory parameters (s, S) that minimize total cost under service level condition.

La coordination des flux physiques au sein des chaînes logistiques est une tâche difficile à cause du caractère aléatoire des variations dues au marché et aux partenaires commerciaux et des antagonismes existants entre les objectifs économiques des partenaires. Les travaux développés dans cette thèse s'intègrent dans le cadre de pilotage de flux inter-organisationnelle dans les chaînes logistiques. Nous analysons deux approches ayant le but d'améliorer les performances des systèmes de production/stockage pilotés par des politiques de pilotage flux du type stock nominal. Dans la première approche, nous étudions les effets des stratégies multi-fournisseurs sur les performances des chaînes logistiques. Nous montrons que le délai moyen d'approvisionnement et les coûts moyens de stockage et de rupture de stock peuvent être réduits en optant pour une stratégie multi-fournisseurs. Dans la deuxième approche, nous analysons la dégradation de performances due à la décentralisation des décisions dans une chaîne logistique à deux niveaux en définissant un jeu de Stackelberg entre les partenaires. Nous proposons un contrat de coordination et montrons que le contrat proposé ramène les performances du système décentralisé vers les performances optimales du système centralisé.

Les problèmes d'optimisation en variables mixtes sont souvent résolus par décomposition quand ils sont de grande taille, avec quelques inconvénients : difficultés de garantir la qualité voire l'admissibilité des solutions et complexité technique des projets de développement. Dans cette thèse, nous proposons une approche directe, en utilisant la recherche locale, pour résoudre des problèmes d'optimisation mixte. Notre méthodologie se concentre sur deux points : un vaste ensemble de mouvements et une évaluation incrémentale basée sur des algorithmes approximatifs, travaillant simultanément sur les dimensions combinatoire et continue. Tout d'abord, nous présentons un problème d'optimisation des stocks de banches sur chantiers. Ensuite, nous appliquons cette technique pour optimiser l'ordonnancement des mouvements de terre pour le terrassement d'autoroutes et de voies ferrées. En n, nous discutons d'un problème de routage de véhicules avec gestion des stocks. Les coûts logistiques sont optimisés pour livrer un produit fluide par camion dans des zones géographiques d'une centaine de clients, avec la gestion de l'inventaire con ée au fournisseur.

L'objet de cette recherche est la modélisation et l'étude de l'impact de la prise en compte des perturbations et des erreurs sur les politiques de réapprovisionnement pour un e-détaillant. Une des principales incertitudes en gestion de stock est l'écart entre la quantité en stock lue dans le système d'information et la quantité réellement disponible dans le système physique. A travers une étude empirique nous avons montré que l'impact de ce type d'erreurs est important dans le cas du e-détaillant. Dans ce contexte, le système d'information joue le premier rôle dans le processus de satisfaction de la demande puisque c'est sur la confrontation entre la demande du client final et les quantités figurant dans le Système d'Information que repose la promesse de vente. A l'exception de quelques contributions, les perturbations en gestion des stocks ont été principalement étudiées dans le contexte du détaillant. Nous avons étudié l'impact de ces perturbations sur la politique de stockage dans un contexte e-détaillant en faisant l'hypothèse d'une modélisation multiplicative des erreurs afin d'optimiser le profit du e-détaillant, et proposé deux modèles de réapprovisionnement, mono- et deux- périodes. Pour le premier, nous avons proposé une extension du modèle classique de vendeur de journaux au contexte de e-détaillant/fournisseur, avec un processus de demande sujet à des perturbations. Une étude analytique nous a permis de comparer l'impact de deux types de modélisation des erreurs, additive et multiplicative. Le deuxième modèle est une extension du premier au cas deux périodes. Avec sa résolution exacte, nous avons démontré que le comportement des quantités optimales était non monotone et qu'une politique myopique n'est pas optimale pour le cas multi-périodes. Grace à une étude numérique nous avons pu proposer des recommandations pour les managers, quant aux quantités à commander pour les deux périodes. Un troisième modèle de réapprovisionnement étudie l'impact des perturbations pour un problème multi-périodes avec minimisation des coûts et en considérant deux taux de service à atteindre, l'un sur la satisfaction des demandes et l'autre sur la satisfaction des ventes. Dans ce contexte, nous avons étudié et discuté plusieurs stratégies d'alignement dont réalisation d'inventaires et déploiement de technologie RFID.