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Gestion optimale des pièces de rechange dans un réseau logistique multi-échelon flexible

Ce mémoire aborde la problématique de planification et contrôle des inventaires des pièces de rechange pour des systèmes assujettis à des défaillances aléatoires. Nous décrivons une série de modèles de décision pour gérer une gamme de pièces de rechange pour des réseaux constitués de plusieurs équipements en opération. Chaque équipement est composé d’une ou de plusieurs pièces qui sont nécessaires à son bon fonctionnement. Lorsqu’une pièce tombe en panne, elle est remplacée par une rechange, si disponible en stock, elle sera ensuite acheminée vers l’atelier de réparation pour la remettre en état de fonctionnement. Les modèles étudiés dans ce travail sont adaptés à une organisation disposant d’un réseau d’équipements, de canaux de transport, de stocks de pièces de rechange et de plusieurs stations de réparation. Les stocks et les stations sont déployés pour desservir un territoire, une zone ou une région, afin de garantir un niveau de service requis. Les modèles mathématiques proposés, décrivant les processus de défaillance, de réparation et de transport, utilisent la théorie des files d’attente. Celle-ci traduit fidèlement le phénomène de défaillance et de réparation provoqué par la contrainte de capacité des stations de réparation et des canaux de transport. Le processus stochastique qui engendre les arrivées des pièces défaillantes aux stations de réparation est supposé être un processus de Poisson. Les délais de traitement et de transit d’une pièce ne sont pas connus avec certitude, ils sont considérés comme des variables aléatoires qui suivent des distributions générales. Le système de gestion de stock des pièces de rechanges adopte une politique de transaction continue à réapprovisionnement unitaire (S-1, S). Dans ce travail, nous nous intéressons à l’analyse de l’évolution du système dans un régime permanent afin de trouver une politique de contrôle optimale qui dépend essentiellement de la quantité de pièces de rechange à garder en stock et de la capacité de traitement des stations de réparation. Nous développons aussi des modèles approximatifs pour traiter des configurations logistiques multi-échelon, ainsi que des demandes en urgence dans un échelon supérieur, et des transferts latéraux entre magasins de même échelon. Ces modèles sont ajustés pour faire face à des mesures de services différentes et pour traiter plusieurs références de pièces de rechange. Plusieurs algorithmes ont été proposés et implémentés, ils ont donné lieu à des résultats numériques dégageant des courbes d’efficiences (Coût, Niveau de service, Capacité) permettant aux gestionnaires de prendre des décisions éclairées le long du cycle de vie du système. En outre, une étude comparative très poussée a permis de démontrer l’exactitude des résultats obtenus par nos algorithmes avec les meilleures contributions publiées dans la littérature. Mots clés : pièces de rechange, gestion des stocks, politiques de maintenance, politiques de contrôle des stocks, fonction de renouvellement, files d’attente, chaînes logistiques, systèmes multi-échelon. / This paper deals with the problem of planning and control of spare parts inventory for systems subject to random failures. We describe a series of decision models to manage a range of spare parts for networks made up of several equipment in operation. Each equipment is composed of one or more parts that are necessary for its proper functioning. When part breaks down, it is replaced by another, if available in stock., it will then be taken to the repair station to restore it to its working condition. The models studied in this work are adapted to an organization with a network of equipment, transport channels, stocks of spare parts and several repair stations. Inventories and stations are deployed to serve a territory, zone or region to ensure a required level of service. The proposed mathematical models, describing the failure, the repair and the transport processes, use the queuing theory. It accurately reflects the phenomenon of failure and repair caused by the capacity constraints of repair stations and transport channels. The stochastic process that generates the arrival of failure parts at repair stations is assumed to be a Poisson process. The processing and transit times of a part are not known with certainty, they are considered as random variables, which follow general distributions. The spare parts inventory management system adopts a continuous transaction policy with unit replenishment (S-1, S). In this thesis, we are interested in analyzing the evolution of the system in a permanent regime, in order to find an optimal control policy which depends essentially on the number of spare parts to be kept in stock and the processing capacity of repair stations. We also develop approximate models to deal with multi-echelon logistic configurations, as well as emergency requests in a higher echelon, and lateral transfers between stores of the same echelon level. These models are adjusted to deal with different service measures and to handle several spare parts references. Several algorithms have been proposed and implemented, giving rise to numerical results yielding efficiency curves (Cost, Service Level, Capacity) allowing managers to make informed decisions throughout the life cycle of the system. In addition, a very detailed comparative study has been conducted to demonstrate the accuracy of the results obtained by our algorithms with the best contributions published in the literature. Keywords: Spare parts inventory management, maintenance policies, inventory control policies, renewal function, queuing system, supply chains, multi-echelon networks.

Identiferoai:union.ndltd.org:LAVAL/oai:corpus.ulaval.ca:20.500.11794/27626
Date24 April 2018
CreatorsBouzenad, Ahmed
ContributorsDeschênes, Claire.
Source SetsUniversité Laval
LanguageFrench
Detected LanguageFrench
Typemémoire de maîtrise, COAR1_1::Texte::Thèse::Mémoire de maîtrise
Format1 ressource en ligne (xiv, 152 pages), application/pdf
Rightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2

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