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Dimensionnement et constitution des plannings journaliers pour un problème de transport hospitalier Virginie André, Nathalie Grangeon, Sylvie Norre, Frédéric.

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1 Dimensionnement et constitution des plannings journaliers pour un problème de transport hospitalier Virginie André, Nathalie Grangeon, Sylvie Norre, Frédéric Philippe* LIMOS - Clermont Ferrand - UMR CNRS 6158 France *CHU Clermont-Ferrand GT2L - 14 juin Paris

2 1. Présentation du problème Contexte GT2L - 14 juin Paris2 Centre Hospitalier Régional Universitaire de Clermont-Ferrand 3 Sites de production : Blanchisserie Pharmacie Restauration 10 Sites de consommation : Hôpitaux internes Hôpitaux externes 1 Dépôt Objectif : organiser les transports de produits entre ces sites

3 1. Présentation du problème Contexte GT2L - 14 juin Paris3 Pour réaliser les transports, de nombreuses ressources sont disponibles : Ressources mobiles Contenants (armoires, rolls, chariots,…), Véhicules (grand véhicule réfrigéré, petit véhicule réfrigéré, véhicule standard ou normal), Chauffeurs avec leur propre planning de travail, Ressources fixes Quais de chargement et de déchargement, Lignes de production avec leur horaire douverture, Aires de nettoyage avec leur horaire douverture.

4 Réseau routier 1. Présentation du problème Activité de transport de contenants propres GT2L - 14 juin Paris4 ATTENTE Site de consommationSite de production Remplissage Contenant ChargementTransport Consom- mation Décharge- ment Ligne de production Véhicule Chauffeur Quai de chargement Quai de dé- chargement Etapes Ressources

5 Réseau routier 1. Présentation du problème Activité de transport de contenants sales GT2L - 14 juin Paris5 ATTENTE Décharge- ment Site de productionSite de consommation Contenant TransportNettoyage Aire de nettoyage Véhicule Chauffeur Quai de chargement Quai de dé- chargement Etapes ATTENTE Ressources RamassageChargement

6 1. Présentation du problème Exemple GT2L - 14 juin Paris6 11h00 07h00 10h00 09h00 11h Hôpital B Hôpital C Hôpital A Sites de consommation Pharmacie Restauration Blanchisserie Sites de production Dépôt 13h00 Demandes de transport de contenants propres Demandes de transport de contenants sales 07h00 15h00

7 1. Présentation du problème Exemple GT2L - 14 juin Paris7 11:00 7:00 10:00 9:0011:00 1:00 pm Tournée avec un véhicule normal Hôpital B Hôpital C Hôpital A Dépôt Date de début au plus tôt Date de fin au pus tard Tournée avec un véhicule réfrigéré 7:00 7:25 7:55 8:15 7:15 8:05 8:25 8:45 8:55 9:15 9:20 9:30 10:55 10:45 11:05 11:20 Pharmacie Restauration Blanchisserie Sites de production Sites de consommation

8 1. Présentation du problème Plannings de travail des chauffeurs GT2L - 14 juin Paris8 6h 11h30 12h30 12h 13h 13h30 11h30 10h30 8h 8h30 9h 10h … … … 14h 19h30 18h30 16h 16h30 17h 18h … … … Construction des plannings : Début de chaque planning entre 6h et 11h30 par pas de 30 minutes Début de chaque pause entre 11h30 et 13h30 par pas de 30 minutes 12 possibilités pour le début du planning 5 possibilités pour le début de la pause 60 plannings possibles 8h

9 1. Présentation du problème Hypothèses GT2L - 14 juin Paris9 ÉlémentsHypothèses Ressources Véhicules Nombre limité Capacité de 1 contenant Transport de contenants et transport à vide ContenantsNombre limité Chauffeurs Nombre limité Autorisés à changer de véhicules Lignes de production Nombre limité Aires de nettoyages Quais de chargement Nombre limité Quais de déchargement Transport ActivitésConnues ÉtapesConnues Durées Matrice des durées de transport Connue et asymétrique Durées des étapesConnues

10 1. Présentation du problème Hypothèses et contraintes GT2L - 14 juin Paris10 ÉlémentsHypothèsesContraintes Ressources Véhicules Nombre limité Capacité de 1 contenant Transport de contenants et transport à vide Respect du nombre de ressources disponibles Incompatibilités entre les véhicules et les contenants ContenantsNombre limité Chauffeurs Nombre limité Autorisés à changer de véhicules 1 Planning pour chaque chauffeur divisé en deux tranches horaires Lignes de production Nombre limitéPlannings Aires de nettoyages Quais de chargement Nombre limité Quais de déchargement Transport ActivitésConnuesContraintes de précédence ÉtapesConnues Date de début au plus tôt de la 1 ère étape Date de fin au plus tard de la 4 ème étape Durées Matrice des durées de transport Connue et asymétrique Durées des étapesConnues

11 1. Présentation du problème Objectif de létude GT2L - 14 juin Paris11 Lobjectif est de : Dimensionner le nombre de chauffeurs nécessaires, Déterminer pour chaque chauffeur son planning journalier, Affecter les activités aux chauffeurs, Ordonnancer les activités affectées à chaque chauffeur, de manière à minimiser le nombre de chauffeurs et réaliser lensemble des activités de transport tout en respectant les contraintes avec un nombre donné de ressources matérielles.

12 Objectifs : Affecter les activités de transport pour chaque tranche horaire, Ordonnancer ces activités, Minimiser le nombre dactivité non réalisée, les retards et les heures supplémentaires Affectation des activités Ordonnance ment des activités Affectation des activités Ordonnance ment des activités Objectifs : Construire NP ensembles de Plannings journaliers pour Nb Chauffeurs Minimiser lécart entre la demande et le nombre de chauffeurs disponibles Données en entrée : Chauffeurs en nombre illimité et sans planning, Liste dactivités triée en fonction des dates de début au plus tôt Objectifs : Construire la demande NbMax t, Déterminer le nombre maximum de chauffeurs Nb 2. Approche proposée Couplage Modèle mathématique-Métaheuristique-Simulation GT2L - 14 juin Paris12 Phase APhase BPhase C Nb = Nb - 1 Couplage Métaheuris tique- Simulation Ensemble de plannings Affectation des activités Ordonnance ment des activités Affectation des activités Ordonnance ment des activités Couplage Métaheuris tique- Simulation Ensemble de plannings Affectation des activités Ordonnance ment des activités Affectation des activités Ordonnance ment des activités Couplage Métaheuris tique- Simulation Ensemble de plannings Modèle mathéma- tique Demande en chauffeurs Nombre maximum de chauffeurs Demande en chauffeurs Nombre maximum de chauffeurs Modèle de simulation

13 2. Approche proposée Phase A : Simulation GT2L - 14 juin Paris13 A A

14 2. Approche proposée Phase A : Simulation GT2L - 14 juin Paris14 Horaire de la journée 6h6h307h7h308h8h309h9h3010h10h3011h… … … A A

15 2. Approche proposée Phase B : Modèle mathématique GT2L - 14 juin Paris15 VariablesDescription DonnéesNotation nombre de périodes de 30 minutes de lhorizon de planification nombre de périodes de 30 minutes successives travaillées (pause repas incluse) ensemble des périodes auxquelles un chauffeur peut commencer son travail ensemble des périodes auxquelles un chauffeur peut prendre sa pause Construction de NP ensembles de Plannings journaliers B B A A

16 2. Approche proposée Phase B : Modèle mathématique GT2L - 14 juin Paris16 Minimisation de lécart à la demande Chaque chauffeur a un planning et réalise une seule pause Variables binaires Écart à la demande Besoin en chauffeurs Nombre de chauffeurs disponibles Nombre de chauffeurs en pause -+ Construction des NP Plannings journaliers B B A A

17 2. Approche proposée Phase C : Couplage Métaheuristique-Simulation GT2L - 14 juin Paris17 Recherche locale itérée Modèle de simulation Solution à évaluer Critères de performances Solution initiale Solution obtenue C C C C C C B B A A

18 2. Approche proposée Phase C : Couplage Métaheuristique-Simulation 18 Données en entrée (1/2) NuméroActivitésOrigineDestination Date au plus tôt Type de camion Date souhaitée Prédécesseur …. 49TCPBlanchNHE6:30Ca_Norm14:30 50TCSNHEUCP13:00Ca_Frigo25 51TCSGMUCP13:00Ca_Iso_gd26 52TCSGMUCP13:00Ca_Iso_gd27 53TCSNHEUCP13:00Ca_Frigo28 54TCSGMUCP13:00Ca_Iso_gd29 55TCSClémBlanch13:30Ca_Norm …. GT2L - 14 juin Paris C C C C C C B B A A

19 2. Approche proposée Phase C : Couplage Métaheuristique-Simulation 19 Données en entrée (2/2) Planning des chauffeurs Affectation des activités 12 6:0012:00 11:3014: GT2L - 14 juin Paris C C C C C C B B A A

20 2. Approche proposée Phase C : Couplage Métaheuristique-Simulation 20 Données en sortie Pour chaque activité : La date de début et de fin de chaque étape, Les numéros du contenant et du camion, Les numéros du quai de chargement et de déchargement, Le numéro de la ligne de production ou de laire de nettoyage, Le retard de chaque activité, Pour chaque chauffeur : Le taux doccupation de chaque chauffeur, Le nombre dheures supplémentaires pour chaque chauffeur, Le nombre dactivités non réalisées. GT2L - 14 juin Paris C C C C C C B B A A

21 2. Approche proposée Phase C : Couplage Métaheuristique-Simulation GT2L - 14 juin Paris C C C C C C B B A A

22 2. Approche proposée Phase C : Couplage Métaheuristique-Simulation 22 GT2L - 14 juin Paris C C C C C C B B A A

23 2. Approche proposée Phase C : Couplage Métaheuristique-Simulation GT2L - 14 juin Paris23 Avec 1 et 2 choisis en fonction de limportance accordée aux coefficients H2( ) et H3( ). C C C C C C B B A A

24 Si des solutions admissibles sont obtenues pour un effectif donné, alors, Le nombre de chauffeurs Nb est diminué, Sinon, Le processus de résolution est interrompu. 2. Approche proposée Processus itératif GT2L - 14 juin Paris24 C C C C C C B B A A C C C C C C B B A A

25 Activités de transports : 22 transports de repas, 37 transports de linge, 2 transports de médicaments. Résultats : Nombre de chauffeurs maximum : 10 Demande de chauffeurs sur la journée 3. Résultats Etude réalisée avec 61 activités de transport GT2L - 14 juin Paris25 Horaire de la journée 6h6h307h7h308h… 13h13h3014h14h3015h … 12345… … …810657… A A

26 3. Résultats Etude réalisée avec 61 activités de transport GT2L - 14 juin Paris26 NP06:0006:3007:0007:3008:0008:3009:0009:3010:0010:3011:0011: ……. B B A A

27 3. Résultats Etude réalisée avec 61 activités de transport GT2L - 14 juin Paris27 EffectifNbSA*RetardHeures supplémentaires De 10 à 20 Total50 Résultats obtenus avec 50 ensembles de plannings journaliers *NbSA : Nombre de solutions admissibles C C C C C C B B A A

28 3. Résultats Etude réalisée avec 61 activités de transport GT2L - 14 juin Paris28 NP06:0006:3007:0007:3008:0008:3009:0009:3010:0010:3011:0011: ……. C C C C C C B B A A

29 3. Résultats Etude réalisée avec 61 activités de transport GT2L - 14 juin Paris29 Résultats obtenus avec 50 ensembles de plannings journaliers NbSA : Nombre de solutions admissibles EffectifNbSA*RetardHeures supplémentaires De 0 à De 10 à De 0 à De 5 à 15 Total44 C C C C C C B B A A

30 3. Résultats Etude réalisée avec 61 activités de transport GT2L - 14 juin Paris30 Résultats obtenus avec 50 ensembles de plannings journaliers NbSA : Nombre de solutions admissibles EffectifNbSA*RetardHeures supplémentaires 830De 25 à De 40 à De 30 à De 15 à De 45 à Total22 C C C C C C B B A A

31 4. Conclusions et perspectives GT2L - 14 juin Paris31 Pour lhôpital : La méthode de résolution permet de proposer plusieurs solutions au managers; Une des solutions proposée avec 8 chauffeurs a été mise en œuvre en mars 2010; Le retour dexpérience montre que certaines livraisons présentent des retards liés à une durée de transport plus importante.

32 4. Conclusions et perspectives GT2L - 14 juin Paris32 Approche innovante basée sur un chainage composé dun modèle de simulation, dun modèle mathématique et dun couplage métaheuristique-simulation Notre proposition de couplage Modèle mathématique- Métaheuristique-Simulation nous permet : Dobtenir des solutions avec un nombre limité de chauffeurs, De proposer un large panel de solutions aux responsables Perspectives : Prise en compte de durées de transport variables en fonction de lheure de la journée.

33 Merci pour votre attention GT2L - 14 juin Paris33

34 Merci pour votre attention GT2L - 14 juin Paris34

35 1. Présentation du problème Exemple GT2L - 14 juin Paris35 Exemples de plannings : De 6h à 11h30, de 12h à 14h; De 6h30 à 12h, de 12h30 à 14h30; De 7h à 12h30, de 13h à 15h; … De 9h à 12h30, de 13h à 16h; … De 11h30 à 13h30, de 14h à; Construction des plannings : Début de chaque planning entre 6h et 11h30 par pas de 30 minutes Début de chaque pause entre 11h30 et 13h30 par pas de 30 minutes


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