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Impact des contraintes logistiques sur l’échéancier de projets de grande envergure N. H. Takodjou Kengne, R. Pellerin, N. Perrier.

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1 Impact des contraintes logistiques sur l’échéancier de projets de grande envergure
N. H. Takodjou Kengne, R. Pellerin, N. Perrier

2 Chaire de recherche jarislowsky/SNC-Lavalin en gestion de projets internationaux
Équipe Un professeur titulaire, une associée de recherche, 2 étudiants au doctorat, 6 étudiants à la maîtrise et une stagiaire Collaborateurs industriels SNC-Lavalin, Montréal Collaborateurs scientifiques : Pierre Baptiste, École Polytechnique Mario Bourgault, École Polytechnique Michel Gamache, École Polytechnique Rémy Glardon, EPFL Lausanne Alain Hait, SupAéro Adnène Hajji, Université Laval Samir Lamouri, Arts et Métiers Patrice Leclaire, Supméca Pierre-Majorique Léger, HEC Montréal Nadine Meskens, UCL Mons Peter Nielsen, Aalborg

3 Chaire de recherche jarislowsky/SNC-Lavalin en gestion de projets internationaux
Objectifs Étudier les enjeux de la planification des projets internationaux en partenariat avec la Fondation Jarislowsky et la firme SNC-Lavalin Trouver les meilleures façons de planifier et de contrôler les projets d’ingénierie marqués d’une grande complexité Axes de recherche Axe 1 – Planification de projets internationaux Axe 2 – Ordonnancement de projets internationaux Axe 3 – Suivi et ré-ordonnancement de projets internationaux Axe 4 – Systèmes d’information en planification de projets

4 plan 1. Travaux antérieurs 2. Modèles 3. Méthode de résolution
Livraison possible à chaque période et capacité limitée des canaux de livraison Livraison impossible à certaines périodes Nombre maximal de livraisons par période 3. Méthode de résolution 4. Tests et résultats 5. Conclusion

5 Ordonnancement de projets avec contraintes de matériel et de ressources et dates de livraison
Objectif Étudier l’impact des contraintes logistiques sur l’échéancier de projets de grande envergure: Modéliser différentes politiques de livraison sous la forme d’un problème de RCPSP; Fournir des résultats d’étalonnage pour des problèmes de petites tailles; et Proposer des approches de résolution adaptées au contexte de grands projets d’ingénierie.

6 1. Travaux antérieurs Aménagement du site
Gestion des conflits de l’espace de stockage Gestion de l’approvisionnement Algorithmes génétiques Elbeltagi et al. (2001) Mawdesley et al. (2002) Tam et al. (2002) Zouein et al. (2002) Osman et al. (2003) Jang (2004) Colonies de fourmis Ning et al. (2010) Simulation Taghaddos et al. (2010) Visualisation statique Cheng et O’Connor (1996) Jacobus (1997) Riley et Sanvido (1997) Akinci et al. (2002a) Simulation 4D Guo (2002) Akinci et al. (2002b) Winch et North (2006) Bjornfot et Jongeling (2007) Haque et Rahman (2009) Marx et Markus (2011) Méthode améliorative Zouein et Tommelein (2001) Dawood et Sriprasert (2006) Mallasi (2009) Juste-à-temps Bertelsen (1995) Pheng et Chuan (2001) Polat et al. (2007) Stock tampon Ballard et Howell (1998) Horman et Thomas (2005) Ng et al. (2009) Approches proactives Caron et al. (1998) Ala-Risku et Kärkkäinen (2006) Recherche locale Quilliot et Toussaint (2012) Georgy et Basily (2008)

7 Constats Contraintes de livraison et de stockage peu abordées dans la littérature en gestion de projet selon l’angle de la planification. Les contraintes logistiques sont traitées indépendamment des contraintes de ressources et de façon réactive. Ces contraintes sont de plus en plus préoccupantes et marquantes pour les gestionnaires de grands ouvrages d’ingénierie.

8 plan Travaux antérieurs Modèles Méthode de résolution
RCPSP Gestion de l’espace de construction et de l’approvisionnement Modèles Livraison possible à chaque période et capacité limitée des canaux de livraison Livraison impossible à certaines périodes Nombre maximal de livraisons par période Méthode de résolution Tests et résultats Conclusion

9 2. modèles 3 politiques : 3 modèles Hypothèses
livraison possible à chaque période et capacité limitée des canaux de livraison livraison impossible à certaines périodes nombre maximal de livraisons par période Hypothèses Chaque fournisseur peut livrer plusieurs types de matériaux Unités d’un même type livrées par le même fournisseur Contraintes d’entreposage exprimées en surface ( unités de volume)

10 Politique d’approvisionnement :
Modèle 1 : Livraison possible à chaque période et capacité limitée des canaux de livraison Politique d’approvisionnement : Matériaux requis pour une activité : livrés à la date de début de l’activité espace de stockage limité hypothèse : espace d’entreposage occupé par les matériaux du début jusqu’à la fin de l’activité Quantité de matériel utilisé par l’activité Période de livraison Utilisation de la zone de stockage Période Début de l’activité Fin de l’activité

11 Modèle RCPSP de base (Pritsker et al., 1969)
Minimiser (1) sous les contraintes (2) (3) (4) (5) (6) (7)

12 Contraintes logistiques supplémentaires : (8)
Modèle 1 : Livraison possible à chaque période et capacité limitée des canaux de livraison Contraintes logistiques supplémentaires : (8) (9) (10) (11)

13 Modèle 2 : Livraison impossible à certaines périodes
Exemple : régions du grand Nord période de dégel impraticabilité des routes Contraintes d’entreposage Figure 1. Utilisation de la zone de stockage pour une activité débutant à une période où la livraison est permise Figure 2. Utilisation de la zone de stockage pour une activité débutant à une période où la livraison est interdite

14 Modèle 2 : Livraison impossible à certaines périodes
Contraintes logistiques supplémentaires : (12) (13) (14) (15) (16) (17) Lf Ensemble des dates où la livraison est impossible pour le fournisseur f f,t Prochaine date de livraison possible du fournisseur f à partir de la date actuelle t Wf Ensemble des périodes avant la première livraison du fournisseur f

15 Modèle 3 : nombre maximal de Livraisons par période
Politique d’approvisionnement : contraintes de la seconde politique nombre maximal de livraisons par période Contraintes logistiques supplémentaires contraintes (12)(17) et (18) (18)

16 plan Travaux antérieurs Modèles Méthode de résolution
RCPSP Gestion de l’espace de construction et de l’approvisionnement Modèles Livraison possible à chaque période et capacité limitée des canaux de livraison Livraison impossible à certaines périodes Nombre maximal de livraisons par période Méthode de résolution Tests et résultats Conclusion

17 3. Méthode de résolution Méthode exacte (Piveteau et al., 2011) basée sur la méthode de Séparation et d’Évaluation Progressive. La méthodecomprend deux phases : 1) recherche d’une solution admissible au PLNE; 2) amélioration de la valeur de cette solution. Dans cette approche, une coupe introduite dans le PLNE force la valeur de la solution à être au moins plus grande ou égale à une borne inférieure qui est réduite progressivement à chaque itération jusqu’à la détection d’un critère d’arrêt. AMPL CPLEX (version ) Temps de résolution limite : 7200 sec. AMD Athlon 64 X2 Dual Core Porcessor 4200+, 2.20 GHz, 3 Go de RAM

18 3. Méthode de résolution Itération k : Itération k + 1 : Cas 1 – solution optimale Itération k + 1 : Cas 2 – solution optimale ZLP Zone de recherche Zone à vérifier Zone rejetée ZPLNE = optimum = optimum global

19 3. Méthode de résolution Itération k + 1 : Cas 3 - temps limite atteint Itération k + 1 : Cas 4 – temps limite atteint Zone de recherche Zone à vérifier Zone rejetée laisser plus de temps pour la résolution

20 3. Tests Instances de PSPLib Paramètres : 4 réseaux de 30 activités
entreposage : 5 niveaux de sévérité livraison : 3 niveaux de sévérité 60 instances Paramètres : network complexity : nc = 1.8 resource factor : RF = 0.5 resource strength : RC = 0,5 nombre moyen de types de matériaux requis par activité : RFN = 0.5 surface maximale d’entreposage : RSN1 = capacité des canaux de livraison : RSN2 =

21 3. résultats sévérité * solution optimale Exemplaire J3022_5 Livraison
Entreposage Modèle 1 Modèle 2 Modèle 3 RSN2 RSN1 Z BI T 0.3 0.1 68* - 5666 73 72 7200 76* 2246 58* 236 64* 119 54 0.5 54* 59* 42 63* 127 0.7 52* 33 55 130 0.9 34 55* 39 28 80 79 85 84 83* 4054 57* 1298 996 65* 765 56* 244 60* 47 50 53* 29 32 37 41 25 71 77 76 78 60 59 66 65 69* 4173 26 389 802 62* 132 83 sévérité * solution optimale

22 3. résultats * solution optimale Exemplaire J3025_8 Livraison
Entreposage Modèle 1 Modèle 2 Modèle 3 RSN2 RSN1 Z BI T 0.3 0.1 95 94 7200 96 90 89 80 79 78 81 0.5 72 71 76 75 0.7 74 73 0.9 74* - 88 87 93 70 69 68 77 105 104 97 102 101 * solution optimale

23 4. conclusion Contribution Travaux futurs
modèles intégrant les contraintes de ressources et logistiques approche de résolution prometteuse mais qui ne permet pas une convergence rapide vers la solution optimale pour des projets fortement contraints ou de grande taille. Travaux futurs heuristiques pour résoudre des problèmes réels avec temps de calcul raisonnable.

24 remerciements Chaire de recherche Jarislowsky/SNC- Lavalin en gestion de projets internationaux Conseil de recherche en sciences naturelles et en génie du Canada


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