Thèse ou mémoire avec insertion d'articles. / L'intégration des décisions liées à la chaîne d'approvisionnement présente des avantages considérables et constitue une forte motivation pour harmoniser et aligner les différentes fonctions au sein de la chaîne d'approvisionnement, ce qui permet d'améliorer la compétitivité et de bénéficier d'avantages économiques. Parmi ces fonctions, la coordination de la planification de la production et de la gestion des stocks revêt une importance primordiale pour permettre aux entreprises de gérer efficacement leur système de production et de stockage, de répondre aux demandes des clients et de se positionner avantageusement sur le marché. Par conséquent, l'objectif principal de cette thèse est de développer des modèles de prise de décision qui facilitent la coordination des activités de production, de stockage et de distribution, dans des contextes déterministes et stochastiques, et ce, dans un cadre pratique. La première phase de ce projet doctoral repose sur une revue de littérature approfondie, axée sur l'examen des mécanismes et des méthodologies développés dans la littérature existante dans le domaine de la gestion de la production et des stocks. L'objectif est d'identifier et d'analyser les stratégies utilisées pour coordonner les décisions et les opérations liées à la production et aux stocks, afin d'améliorer les performances du système de production et de stockage. Grâce à cette revue de littérature, les articles ont été soigneusement évalués afin de tirer des enseignements précieux sur les domaines spécifiques des problèmes abordés et les méthodologies mises en œuvre. Cette enquête systématique constitue la base fondamentale pour les étapes suivantes, au cours desquelles des modèles de prise de décision sont développés, en s'appuyant sur les connaissances acquises lors de la revue de littérature. La deuxième phase de cette thèse a consisté au développement d'un modèle de programmation linéaire en nombres entiers mixtes, associé à une approche de planification à horizon glissant. L'objectif était de déterminer les stratégies de production et de stockage appropriées, notamment la production sur stock (MTS), la production sur commande (MTO) et la stratégie de réapprovisionnement continu (VMI), puis de coordonner les opérations de production, de stockage et de distribution afin d'optimiser la rentabilité du système. Une étude de cas réelle issue de l'industrie canadienne des pâtes et papier a été utilisée, fournissant des informations pratiques sur l'impact des différents paramètres du problème sur la prise de décision tactique et opérationnelle. Ces résultats offrent des considérations précieuses pour une mise en œuvre dans des contextes industriels similaires. Dans la dernière étape de cette thèse, un modèle de programmation non linéaire en nombres entiers mixtes, à deux étapes et stochastique, a été développé, dans le but d'aborder la coordination des prix de vente et des politiques de production et de stockage sélectionnées afin de répondre aux demandes des clients, en tenant compte de la nature incertaine et sensible aux prix de la demande. La première étape du modèle consiste à prendre des décisions concernant la sélection des stratégies de production et de stockage, ainsi que la tarification, dans le but de maximiser le profit attendu. La deuxième étape englobe les décisions liées à la production, au stockage et à la distribution, qui sont utilisées pour évaluer les décisions de la première étape dans différents scénarios avec différents niveaux de précision. De plus, un algorithme basé sur le recuit simulé a été proposé comme moyen de résoudre le modèle. Dans l'ensemble, les modèles de prise de décision et les approches présentés dans cette thèse sont innovants et applicables aux environnements de production multi-produits qui servent des clients diversifiés avec différentes stratégies de production et de stockage. Ces modèles offrent des solutions pratiques pouvant être mises en œuvre dans des contextes réels pour améliorer l'efficacité opérationnelle et bien répondre aux demandes des clients. / The integration of supply chain decisions presents significant advantages and serves as astrong motivation to harmonize and align various functions within the supply chain, leading to improved competitiveness and economic benefits. Among these functions, the coordination of production and inventory planning holds utmost importance in enabling companies to efficiently manage their production and inventory systems, meet customers' demand, and gain a competitive advantage. Therefore, the primary objective of this thesis is to develop decision-making models that facilitate the coordination of production, inventory, and distribution activities, in both deterministic and stochastic settings within a practical context. The initial phase of this doctoral project involves a comprehensive literature review that focuses on examining the mechanisms and methodologies developed within the existing literature in the field of production-inventory management. The aim is to identify and analyze the strategies employed to coordinate production-inventory decisions and operations, ultimately enhancing the performance of the production-inventory system. Through this literature review, the articles were carefully evaluated to extract valuable insights regarding the specific problem domains addressed and the methodologies implemented. This systematic investigation serves as the fundamental groundwork for the subsequent steps, where decision-making models are developed based on the knowledge gained from the literature review. The second phase of this thesis involves the development of a mixed integer linear programming model, coupled with a rolling horizon planning approach. The objective is to determine appropriate production-inventory strategies, including make-to-stock (MTS), make-to-order (MTO), and vendor-managed-inventory (VMI), and subsequently coordinate production, inventory, and distribution operations to optimize system profitability. A real-case study from the Canadian pulp and paper industry is utilized, providing practical insights into the impact of different problem parameters on tactical and operational decision-making. These findings offer valuable considerations for practical implementation in similar industry settings. In the final stage of this thesis, a two-stage stochastic mixed integer nonlinear programming model is developed to address the coordination of sales price and selected production-inventory policies in meeting customers' demands, taking into account the uncertain and price-sensitive nature of demand. The first stage of the model involves making decisions pertaining to the selection of production-inventory strategies and pricing, with the objective of maximizing expected profit. The second stage encompasses decisions related to production, inventory, and distribution, which are utilized to evaluate the first-stage decisions across various scenarios with different levels of accuracy. Additionally, a simulated annealing-based algorithm is proposed to solve the model. Overall, the decision-making models and approaches presented in this doctoral project are innovative and applicable to multi-product production environments that serve diverse customers with different production-inventory strategies. These models offer practical solutions that can be implemented in real-world settings to improve operational efficiency and meet customer demands effectively.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:LAVAL/oai:corpus.ulaval.ca:20.500.11794/126848 |
| Date | 16 October 2023 |
| Creators | Ghasemi, Elaheh |
| Contributors | Lehoux, Nadia, Rönnqvist, Mikael |
| Source Sets | Université Laval |
| Language | English |
| Detected Language | French |
| Type | COAR1_1::Texte::Thèse::Thèse de doctorat |
| Format | 1 ressource en ligne (xv, 231 pages), application/pdf |
| Rights | http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
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