L'objectif de cette thèse est de fournir des outils d'aide à la décision pour piloter les plateformes logistiques à court et moyen terme. La première partie décrit la problématique concernée et les notions essentielles dans le cadre des chaînes logistiques. Dans la deuxième partie, le problème de la planification est étudiée, nous proposons des modèles linéaires, pour minimiser les coûts de personnel, qui prennent en compte les flux : leurs variations saisonnières, la possibilité de les négocier localement en amont ou en aval, ainsi que leur organisation, et celle du travail. Ainsi, l'outil peut être utilisé dans la coordination des flux entre les partenaires de la chaine logistique; deux types de négociation sont envisagés : la négociation des quantités de produits livrées en amont et en aval de la plateforme et la négociation des dates de livraison. Ces modèles sont testés et validés sur des instances générées aléatoirement, sur des configurations inspirés de problèmes réels. Dans la troisième partie, nous travaillons sur l'ordonnancement des activités de préparation de commandes. Ici, nous combinons deux familles de contraintes difficiles : l'arrivée de composants (ressources consommables) à des dates et quantités connues à l'amont de la plateforme et des tournées de livraison à des dates fixées à l'aval. Trois cas particuliers sont étudiés selon la la façon dont les tournées sont organisées. Nous proposons des procédures par séparation et évaluation pour ces problèmes et un modèle linéaire en nombre entiers pour le cas le plus simple. Des expériences sont faites sur des familles d'instances générées aléatoirement et de manière partiellement hétérogène. Plusieurs perspectives de génération sont proposés.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00606411 |
| Date | 05 November 2010 |
| Creators | Carrera, Susana |
| Publisher | Institut National Polytechnique de Lorraine - INPL |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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