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16-17 Novembre 2006 Intégration du transport en planification et ordonnancement dans la chaîne logistique Hervé MANIER Université de Technologie de Belfort-Montbéliard.

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1 16-17 Novembre 2006 Intégration du transport en planification et ordonnancement dans la chaîne logistique Hervé MANIER Université de Technologie de Belfort-Montbéliard Laboratoire Systèmes et Transports (S.e.T) Belfort – France Mél :

2 16-17 Novembre 2006 I Présentation des problèmes de transport Facility Location Problem Location-routing Problem Vehicle Routing Problem II Prise en compte du transport en planification et ordonnancement Niveau stratégique Niveau tactique Niveau opérationnel III Analogies et perspectives IV Conclusion PLAN

3 16-17 Novembre 2006 Moyen terme Design du service, planification des opérations La fréquence des opérations de transport Les itinéraires et les modes de transport pour chaque demande La politique de groupage La distribution des ressources vides Court terme, temps réel Gestion et contrôle dynamiques des ressources et opérations: routes, horaires, personnel, incidents Stratégique Tactique Opérationnel Long-terme La configuration du système de transport (position des hubs, des terminaux) Acquisition des ressources majeures (coûteuses) Objectifs réglés et limites Politiques et directives générales * T. G. CRAINIC – A survey of optimization models for long-haul freight transportation, CRT Les niveaux de planification en transport

4 16-17 Novembre 2006 Définir la configuration dune chaîne logistique : - le nombre de sites à utiliser - leur localisation - leurs activités - les volumes échangés entre sites Facility location problem

5 16-17 Novembre 2006 Facility location problem

6 16-17 Novembre 2006 Les contraintes du problème : -répondre aux besoins du client en respectant les capacités de production les capacités de stockage les capacités de distribution des différents sites de la chaîne logistique en minimisant le coût total Facility location problem

7 16-17 Novembre 2006 La classification des modèles : 1. « Covering models » - localiser les installations dans les nœuds dun réseau afin de minimiser le coût de location, tel que tous les nœuds de demande soient couverts ou, dans le cas dun budget fixe, de maximiser la demande couverte par ces installations - associé à la localisation dinfrastructures publiques, tels que les hôpitaux, les postes, les bibliothèques, les écoles. 2. « Center models » - localiser p installations dans les nœuds dun réseau afin de minimiser la distance maximale entre un point de demande et une installation - associé à la localisation des installations durgence tels que les casernes de pompiers, les centres dambulances, etc. 3. « Médian models » - localiser p installations dans les nœuds dun réseau et associer la demande à ces installations afin de minimiser la distance totale parcourue entre les installations et les points de demande. Si les installations ne sont pas capacitées et p est fixé, on obtient le problème « p- médian ». Dans ce cas, chaque nœud est assigné à la plus proche installation. Ce type de problème est utilisé pour le design logistique de services et la distribution de frets. Facility location problem :Modèles

8 16-17 Novembre 2006 Planning horizon CommodityFacility levels Objective function Capacity constraints Transportation Cost function (Eksioglu et al. 2006)D11P/I/T-C (Dohse et al. 1996)SM2T-U (Melo et al. 2005)DMMP/I/TPU (Canel et al. 2001)DM2P/TPU (Holmberg et al. 1997)S11P/TPU (Syam 2002)SM2P/I/H/TP/HS (Melkote et al. 2001)S11P/T-U (Barahona et al. 2005)S11P/TPU (Melkote et al. 2001) (EJOR)S11P/TPU (Ambrosino et al. 2005)S1MP/I/TPU (Martel 2004)DMMP/I/H/TPU Facility location problem : Typologie

9 16-17 Novembre 2006 * T. G. CRAINIC – A survey of optimization models for long-haul freight transportation, CRT le coût pour localiser une installation dans le nœud j - la demande dun produit p dans le nœud i - le coût de transport pour une unité de flux p entre i et j - la capacité dune installation localisée en j - variable logique égale à 1 si on a une installation en j et 0 sinon - la quantité de produit p demandée au nœud i livrée par linstallation j Capacited, multi-products plant location problem*

10 16-17 Novembre Ambrosino D. and M. G. Scutella, Distribution network design: New problems and related models, European journal of operational research, 2005, 165, p Barahona F. and F. A. Chudak, Near-optimal solutions to large-scale facility location problems, Discrete optimization, 2005, 2, p Canel C., B.M.Khumawala, J. Law and A. Loh, An algorithm for the capacitated, multi-commodity multi-period facility location problem, Computers & operations research, 2001, 28, p Dohse E. D. and K. R. Morrison, Using transportation solutions for a facility location problem, Computers ind. Engng, 1996, 31 (1/2), p Eksioglu S. D., H. E. Romeijn and P. M. Pardalos, Cross-facility management of production and transportation planning problem, Computers & operations research, 2006, 33, p Holmberg K. and J. Ling, A lagrangean heuristic for the facility location problem with staircase costs, European Journal of Operational Research, 1997, 97, p Klose, A. and A. Drexl, Facility location models for distribution system design, European Journal of Operational Research, 2005,162(1), p Martel, A., The design of production – distribution networks: A mathematical programming approach, Working Paper DT-2004-AM-2 Centre de recherche sur les technologies de lorganisation réseau (CENTOR), Université Laval, Québec, Canada, Melkote S. and M. S. Daskin, Capacitated facility location/network design problems, European journal of operational research, 2001, 129, p Melkote S. and M. S. Daskin, An integrated model of facility location and transportation network design, Transportation research part A, 2001,35, p Melo, M.T., S. Nickel and F. Saldanha da Gama, Dynamic multi-commodity capacitated facility location: a mathematical modeling framework for strategic supply chain planning, Computers & operations research, 2005, 33, p Syam S., A model and methodologies for the location problem with logistical components, Computers & operations research, 2002, P Facility location problem : bibliographie

11 16-17 Novembre 2006 Extension du FLP Location-routing Problem

12 16-17 Novembre 2006 Les problèmes de localisation-routage (location-routing problem ou LRP): placer des installations (dépôts, usines) sur un ensemble de sites possibles déterminer des tournées desservant un ensemble de clients à partir des installations construites. L'objectif est de minimiser le coût total du système de distribution (coûts de construction ou d'exploitation des entrepôts + coûts des véhicules + coûts des tournées). Location-routing Problem

13 16-17 Novembre 2006 Location-routing Problem : modèle Sets : I set of all potential DC sites J set of all customers K set of all vehicles Parameters : N number of customers C ij distance between points i and j G i costs of establishing depot i F k costs of using vehicle k V i maximum throughput at depot i d j demand of customer j Q k capacity of vehicle (or route)k Decision v ariables : x ijk =1,if point i immediately precedes point j on route k ;0 otherwise. y i =1,if depot i is established;0 otherwise. z ij =1,if customer j is allocated to depot i ;0 otherwise. U lk auxiliary variable for sub-tour elimination constraints in route k. Min G i y i + C ij x ijk + F k x ijk i I i I J j I J k K k K i I j J s.t. x ijk =1, j J k K i I J d j x ijk <= Q k,k K j J i I J U lk – U jk + N x ljk <= N-1, l,j J, k K x ijk - x jik = 0, k K, i I J j I J j I J x ijk <= 1,k K i I j J d j z ij – V i y i <= 0,i I j J -z ij + (x iuk + x ujk ) <= 1i I, j J, k K

14 16-17 Novembre 2006 Location-routing Problem: bibliographie 1.C. Prins, C. Prodhon, R. Wolfler, "Nouveaux algorithmes pour le problème de localisation et routage avec contraintes de capacités", Actes de MOSIM'04, p , Editions Lavoisier, G. Nagy, S. Salhi, Location-routing: Issues, models and methods, European journal of operational research, 2007, 177, p M. Albareda-Sambola, J. A. Diaz, E. Fernandez,A compact model and tight bounds for a combined location-routing problem, Computers &Operations Research 32 (2005)407 –428 4.C.K.Y. Lin and R.C.W. Kwok, Multi-objective metaheuristics for a location-routing problem with multiple use of vehicles on real data and simulated data, European Journal of Operational Research, Volume 175, Issue 3,, 16 December 2006, Pages Yupo Chan, William B. Carter and Michael D. Burnes, A multiple-depot, multiple-vehicle, location- routing problem with stochastically processed demands, Computers & Operations Research, Volume 28, Issue 8,, July 2001, Pages G. Nagy and S. Salhi, Heuristic algorithms for single and multiple depot vehicle routing problems with pickups and deliveries, European Journal of Operational Research, Volume 162, Issue 1, Logistics: From Theory to Application, 1 April 2005, Pages Wu T.H., C. Low and J.W. Bai, Heuristic solutions to multi-depot location-routing problems, Computers & operations research, 2002, p

15 16-17 Novembre 2006 Le problème du voyageur de commerce (ou TSP pour Traveling Salesman Problem) est le suivant : un représentant de commerce peut vendre sa marchandise dans un certain nombre de villes, il doit donc planifier sa tournée de manière à passer par toutes les villes en voyageant au total le moins possible. Vehicle routing Problem

16 16-17 Novembre 2006 SDVRP SDVRPTW Problème de base M voyageurs (véhicules) Capacités (Q) Profits (choix des clients intéressants) Pénalités, profits, sélection STSP STSPTW PCTSPTW PCTSP PCVRP PCVRPTW TSP TSPTW M - TSP VRP VRPTW SVRP SVRPTW Travelling Salesman Problem Vehicle Routing Problem Selective…problem Prize Collecting…problem Split and Delivery…problem Time Windows… problem Préemption des demandes Fenêtres horaires Vehicle routing Problem : typologie

17 16-17 Novembre 2006 Min c ij x ijk, s.t. k V i N j N x ijk = 1, i C, k V j N d i x ijk q, k V, i C j N x 0jk = 1, k V, j N x ihk - x hjk = 0, h C, k V, i N j N x i,n+1,k = 1, k V, i N s ik + t ij – K(1- x ijk ) s jk i N, j N, k V, a i s ik b i, i N, k V, x ijk {0,1}, i N, j N, k V. Où n : nombre de clients V : ensemble de véhicules identiques C : ensemble des clients C = {1;…;n} N : ensemble des nœuds c ij : coûts encourus pour circuler du nœud i au nœud j d i : demande du client i q : capacité du camion i : numéro du nœud (arc sortant du nœud i ---i=0=dépôt) j : numéro du nœud (arc entrant du nœud j --- j=n+1=dépôt) k : numéro du camion t ij : temps pour circuler du nœud i au nœud j [a i, b i ] : fenêtre de temps pour livrer au nœud i 1, si le camion k visite le nœud i suivi immédiatement du nœud j x ijk = 0, sinon s ak : ordre darrivée au nœud k avec le camion k Vehicle routing Problem : Le modèle de Kohl et Madsen (1997)

18 16-17 Novembre 2006 Vehicle routing Problem : bibliographie

19 16-17 Novembre 2006 Calcul des charges Macro PIC Plan Industriel & Commercial PDP Plan Directeur de Production CBN Calcul des Besoins Nets ORDO (FCS) Exécution Calcul des charges Détaillé Séquencement Affectation Budget Moyens Ressource Ordres dapprovisionnement Ordres de fabrication Ordres dapprovisionnement Ordres de fabrication Hiérarchie de planification MRP2

20 16-17 Novembre 2006 Liens production – transport Tournées Liste des articles à livrer Design de la tournée Facility location problem La configuration de la chaîne logistique 1.position des sites 2.quantités de production par produit, par site et par période Design du service, planification des opérations La fréquence des opérations de transport Les itinéraires et les modes de transport pour chaque demande PIC Plan Industriel & Commercial PDP Plan Directeur de Production CBN Calcul des Besoins Nets ORDO (FCS) Exécution demandes Groupage Design du service, planification des opérations DRP

21 16-17 Novembre 2006 Distribution Resource Planning Premièrement, DRP reçoit les données d'entrée. Deuxièmement, une fois que toutes ces données sont intégrées, DRP génère une simulation des besoins en ressources (produits, transport, surface,…) dans le temps pour supporter la stratégie logistique. Troisièmement, DRP compare les besoins en ressources aux disponibilités présentes et futures des sources d'approvisionnement. Des actions sont alors recommandées soit pour lancer, soit pour retarder un achat ou une fabrication afin que l'offre soit synchronisée à la demande.

22 16-17 Novembre 2006 Le transport en ordonnancement Le transport étant non critique : ignoré Dans les logiciels d ERP : date de disponibilité des composants temps de transport vers client Dans les logiciels dordonnancement : temps fixe de déplacement entre deux implantations Et si les ressources de transport sont dites critiques ????

23 16-17 Novembre 2006 Nouvelle catégorie de problèmes Problèmes où les ressources de transport sont pris en compte Robotic Scheduling Problem AGVs scheduling Hoist Scheduling Problem …

24 16-17 Novembre 2006 HSP Contraintes temporelles : temps de déplacement non négligeables devant les durées opératoires durées opératoires bornées Contraintes de ressources : capacité limitée robots rail Contraintes d'antériorité : gamme(s) opératoire(s) porteurs Contraintes spatiales : risques de collisions entre robots Ni stock ni attente ni préemption Objectif : Déterminer un ordonnancement qui maximise la productivité, tout en assurant des produits de qualité.

25 16-17 Novembre 2006 Analogie HSP – TSP Mouvements d un robot: hypothèse: les cuves sont numérotées suivant l ordre des opérations de la gamme (cas mono-produit) => les transports se font de la cuve i à la cuve i+1 i+1ijj+1 transport (mouvement en charge) mouvement à vide Analogie CHSP/ m-TSPTW: * CHSP* TSP * robot* voyageur * cuve* ville * pas de temps d attente * les temps opératoires sont bornés => variables* TW

26 16-17 Novembre 2006 Perspectives Tournée : soft windows Ordonnancement de la production et ensuite on organise la tournée de livraison Et si on inversait ? Optimisation de tournée et ensuite ordonnancement de la production => Définir des fenêtres temporelles sur la date de fin de fabrication

27 16-17 Novembre 2006 Bibliographie Rizk, N., Martel, A., and DAmours, S., Synchronized production-distribution planning in a single- plant multi-destination network, working paper DT-2005-AM-2, Network organization technology research center (CENTOR), Université Laval, Québec. Tang, J., Yung, K. and Liu, S., Lagrange relaxation decomposition for synchronized production and transportation planning with flexible vehicles Sarmiento, A.M. and Nagi, R., a review of integrated analysis of production-distribution systems Stecke, K.E. and Zhao, X., Production and transportation integration for a make-to-order manufacturing company with a commit-to-delivery business mode,2004 Ertogral, K., Wu, S.D. and Burke, L.I., Coordination production and transportation scheduling in the supply chain, technical report #98T-010, Department of indutial & Mfg. Systems engeniering, Lehigh University,1998 M.A. Lejeune, A variable neighborhood decomposition search method for supply chain management planning problems, European Journal of Operational Research, Volume 175, Issue 2,, 1 December 2006, Pages

28 16-17 Novembre 2006 conclusions Un certain nombre de travaux existent sur des problèmes dordonnancement simples Développement de nouvelles thématiques : Lacomme P., 2005, HDR, Méthodes exactes et approchées pour loptimisation des systèmes à moyen de Transport, Université Blaise Pascal (Clermont-ferrand II), LIMOS. Manier, M.A., 2006, HDR, Planification et ordonnancement des tâches de transport, Université de technologie de Belfort-Montbéliard, SeT.

29 16-17 Novembre 2006 Bibliographie Mahalean, Maria, Manier, Hervé, Manier, El Moudni, Abdellah et Marie-Ange, Manier. Intégration du transport dans la conception des chaînes logistiques. Actes de la Sixième conférence francophone de Modélisation et SIMulation (MOSIM06), Rabat (Maroc), 3 au 5 avril 2006, p Mahalean, Maria, Manier, Hervé, Manier and El Moudni, Abdellah.. Consolidation in a Multicommodity Network, IEEE International Conference on Service Systems and Service Management (SSSM2006), Troyes, France (25-27 october 2006). Mahalean, Maria, Manier, Hervé, Manier, Marie-Ange, and Bloch, Christelle. Approche évolutionniste pour le Cyclic Hoist Scheduling Problem avec ressources complexes. Actes du Sixième Congrès de la Société Française de Recherche Opérationnelle et dAide à la Décision (ROADEF05), Tours (France), 14 au 16 février 2005, p Mahalean, Maria, Manier, Hervé, El Moudni, Abdellah. Lintégration du transport dans la conception des chaînes logistiques. Journées du 31 mars et 1 avril 2005, Clermont-ferrand, 31 mars Mahalean, Maria, Manier, Hervé, Manier, Marie-Ange, and Bloch, Christelle. CHSP: extension of an evolutionary approach to multifunction tanks. Bulletin de liaison n°30, groupe de travail HSP/FMS/FSHP…du GDR CNRS MACS, Nancy, 11 juin Manier, Hervé, Manier, Marie-Ange, and Bloch, Christelle, "Une approche évolutionniste du problème de HSP : une proposition d'un nouveau codage issu de l'analogie avec le problème du M-STSPTW", Bulletin de liaison n 26, groupe de travail HSP/FMS/FSHP…, Clermont- Ferrand, pp (13 juin 2003).


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