OPTIMIZATION AS A SERVICE

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1 OPTIMIZATION AS A SERVICE
rostudel.com ROSTUDEL OPTIMIZATION AS A SERVICE LA RO EN ENTREPRISE, POINT DE VUE ET RETOUR D’EXPERIENCE D’UN CONSULTANT INDEPENDANT

2 OR en entreprise kezako?
rostudel.com OR en entreprise kezako? OR : modèles + outils pour décrire la complexité OR : Théorie + code (librairies+ éventuellement modeleurs) Architecture Consulting R&D : Séminaires, Universités, Thèses, PostDoc Anglo-saxons : Management Sci. + Stats + Simulation + optimisation Stratégie / conseils /excel / modeleurs (on livre les résultats) France : Approche plus formelle : Optimisation Combinatoire (méthodes exactes et approchées), algorithmique, P vs NP Progiciel (on livre l’algo enfoui dans du code)

3 OR CRISIS ? 4 cas clients concrets La RO outil de la relation client :
rostudel.com OR CRISIS ? 4 cas clients concrets La RO outil de la relation client : démo ODM

4 CAS 1 : Emplois du temps rostudel.com

5 Planifier des personnes
rostudel.com Planifier des personnes Grande distribution, restauration, aérien 20 -> personnes Règles métiers (35 heures, annualisation, repos compensateurs, pairing, équité…) Granularités : de l’année au ¼ heure. Exemple du Semaine/JOUR/ ¼ heure (congés+jour+ ¼) PL pour couvrir la charge, mais durées d’activités liées à des choix de modèles de jour : PLNE (Balas) Les modèles (patterns) de jour sont des assemblages complexes (pauses, début , fin, durée des plages) : PPC ou PLNE pour générer les plages et Programmation dynamique pour déterminer le meilleur choix d’activité (règles de dominance) Branch and Price car il faut générer un nombre de patterns raisonnable (dynamiquement en fonction des duaux de charge)

6 CAS 2 : ACHAT DE VEHICULES
rostudel.com CAS 2 : ACHAT DE VEHICULES Lisser la livraison des voitures chez un loueur. Arbitrage coût de détention et couverture de la demande journalière JAN JUN

7 rostudel.com Demande constante de 96 véhicules par jour couverte par deux batchs: une arrivée de 43 véhicules un départ de 12 véhicules une partie fixe de 63 véhicules 10 12 21 Le lot entrant le dernier jour est nécessaire pour atteindre la taille du lot 85

8 La RO sans peine Résolu à l’optimal avec un bon modèle MIP
rostudel.com La RO sans peine Résolu à l’optimal avec un bon modèle MIP Analyse comparative immédiate Facile à vendre (itératif) « Facile » à étendre : traiter plus de batchs, sur une fenêtre de temps plus grande

9 rostudel.com CAS 3 : USINE NUMERIQUE Un “job shop” avec des machines, des zones de stockage, des personnes et des charriots Semi-conducteurs : Investissements Md €, peu d’optimisation de la chaîne de production avant “FAB300”

10 Scenario :déroulement processus (1 lot, 1 niveau)
TM7 13 TM7 12 TM7 11 TM7 14 LE3 ST108 ST107 TM7 15 TM7 01 TM7 02 TM7 03 TM7 04 TM7 05 TM7 06 TM7 07 TM7 08 TM7 09 TM7 10 CD1 OV1 CD5 ST114 PRI_RS203 CD2 OV2 CD6 CD3 OV3 CD7 ST? CD4 OV4 CD8

11 NP-TRES DUR ! => CRM  Sur-couche PPC ILOG SCHEDULER LNS
rostudel.com NP-TRES DUR ! => CRM  Sur-couche PPC ILOG SCHEDULER LNS On ne sait résoudre que de petites instances (le client pas mieux) Améliorer la LNS Brancher des heuristiques clients Rescheduling (flux continu, encours, incidents)

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13 CAS 4 : Habillage d’horaires de chemin de fer
rostudel.com CAS 4 : Habillage d’horaires de chemin de fer TRIPS/TIMES O-D 05:00 06:00 07:00 08:00 09:00 10:00 11:00 12:00 13:00 14:00 15:00 16:00 17:00 18:00 19:00 20:00 21:00 22:00 23:00 TRIP OD224 LON-YOR TRIP OD225 TRIP OD226 LON-LEE TRIP OD227 TRIP OD228 TRIP OD229 TRIP OD230 YOR-LEE TRIP OD231 TRIP OD232 TRIP OD233 TRIP OD234 TRIP OD235 LIV-LEE TRIP OD236 TRIP OD237 TRIP OD238 TRIPS MAY REQUIRE A SPECIFIC SET OF SKILLS

14 VRO-1 : Duties rostudel.com Base 1 Base 1 Base 2 Base 2 LEE-YOR 0D242
LEE-YOR 0D242 LON-YOR 0D224 Base 1 Base 1 YOR-BIR 0D289 Base 2 Base 2

15 Théorie des graphes Le graphe original contient des cycles (les plannings se répètent de jour en jour) : un diagramme réalisable ne contient pas de cycle. Le modèle PPC de génération de diagramme doit casser les cycles ! nbLegs[Source] == 0; forall(c in CaBMovesSource : c!=Source) { prev[c]!=c => nbLegs[c] == 1+nbLegs[prev[c]] prev[c] == c => nbLegs[c] == 0 }

16 Le modèle plutôt que l’architecture
rostudel.com Le modèle plutôt que l’architecture Solver Component Simplex (LP) MIP Constraint Programming (CP) Specific constraints Ilog Cplex, COIN CLP, LP-Solve, XPress Ilog Solver, CHOCO OPL-ODM, MOSEL, AIMMS Column Generation « Shortest path » Algorithm

17 OAAS => partenariats
EURODECISION+TELASIDE pour l’affectation de matériel radio à des pions communicants ED : modèle MIP  compétences : J2EE + DB TELASIDE : SPRING + HIBERNATE (MySQL...) ROSTUDEL : CPLEX JAVA Formations et conseils autour des librairies Applications à la demande pour non spécialistes RO via la plateforme ODMS Investment management Railway Supply-chain

18 Demain ? “Les opérationnels” n’ont jamais été aussi proches des applications RO/AD Des nouveaux clients, friands d’applications qui « parlent leur langage » (n’oubliez pas UML,UP) Supply Chain => Data Mining + ARIMA . Et maintenant l’aide à la décision ? Secteur de la publicité : TV Add Campaign MIP : 100,000 rows 155,000 variables (100,000 booleans) 2 millions Non Zeros rostudel.com

19 Et vous ? Questions ? Recherche -> Thèse+post Doc
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