Optimisation des opérations dans une plateforme logistique Prise en compte de l’incertitude sur les flux d’arrivée et de la capacité des ressources internes Anne-Laure Ladier Sous la direction de Gülgün Alpan Séminaire GCSP, 4 novembre 2013

Plan Contexte Flux d’arrivée Ressources internes Vers un méta-modèle Cross-docking: définitions Etat des lieux littérature/industrie Flux d’arrivée Modèle avec fenêtres de temps Incertitude : mesurer la robustesse Des modèles plus robustes? Ressources internes Modèle séquentiel Outil d’aide à la décision Vers un méta-modèle Anne-Laure Ladier | Séminaire GCSP | 4 novembre 2013

Contexte Etat des lieux littérature/industrie Anne-Laure Ladier | Séminaire GCSP | 4 novembre 2013

Cross-docking Mise à quai Déchargement Scan Transfert Chargement Contexte Flux d’arrivée Ressources internes Méta-modèle Cross-docking Moins de 24h de stockage temporaire Mise à quai Déchargement Scan Transfert Chargement Départ Anne-Laure Ladier | Séminaire GCSP | 4 novembre 2013

Etat des lieux Littérature Industrie Objectif: passage à l’échelle Contexte Flux d’arrivée Ressources internes Méta-modèle Etat des lieux Littérature Classifications / caractérisations (Très) petit nombre de portes Fonction objectif variées Industrie Grille d’entretien 50-150 portes Objectifs les plus pertinents? Ladier, Alpan. Cross docking operations: current research vs. industry practice. En préparation. makespan, retard max, total stocké, stock max, coups de fourche, mvts de camions, engorgement … Ponctualité Ressources internes Objectif: passage à l’échelle Anne-Laure Ladier | Séminaire GCSP | 4 novembre 2013

Flux d’arrivée Comment prendre en compte la ponctualité? Anne-Laure Ladier | Séminaire GCSP | 4 novembre 2013

Problème de planification Contexte Flux d’arrivée Ressources internes Méta-modèle Problème de planification Système de réservation: 6h-9h 10h-12h 6h-9h 6h-8h 11h-12h 9h-12h 7h-10h 6h-7h Camions de la première ligne: le camion d’entrée veut livrer ses produits à 10h, mais c’est infaisable car le camion de sortie pour les produits bleus veut partir avant 9h. Minimiser Nombre de palettes mises en stock Insatisfaction des transporteurs Anne-Laure Ladier | Séminaire GCSP | 4 novembre 2013

Programme linéaire Hypothèses Variables de décision Contexte Flux d’arrivée Ressources internes Méta-modèle Programme linéaire Hypothèses Opérations internes en temps masqué, en une unité de temps Pas de prise en compte des distances aux portes pour le transfert Palettes sont déchargées au sol, prélevées en ordre quelconque Variables de décision Nombre d’unité transférées d’un point à un autre (stock inclus) Fenêtre de présence pour les camions min (pénalité sur les fenêtres de temps choisies + # palettes mises en stock) Conservation du flot (par destination) # camions présents ≤ # portes Les camions sortants partent pleins Capacité de transfert Anne-Laure Ladier | Séminaire GCSP | 4 novembre 2013

Limites de l’approche exacte Contexte Flux d’arrivée Ressources internes Méta-modèle Limites de l’approche exacte Anne-Laure Ladier | Séminaire GCSP | 4 novembre 2013

Heuristiques H1 H2 Contexte Flux d’arrivée Ressources internes Méta-modèle Heuristiques H1 H2 (IP1) pour fixer le planning des camions d’entrée (IP*) relaxé sur les contraintes d’entrée (IP2) pour fixer le planning des camions sortants (IP*) relaxé sur les contraintes de sortie Anne-Laure Ladier | Séminaire GCSP | 4 novembre 2013

Résultats Ecart à l’optimal: inférieur à 6% Contexte Flux d’arrivée Ressources internes Méta-modèle Résultats Ladier, Alpan. Scheduling truck arrivals and departures in a cross dock: earliness, tardiness and storage policies. IESM 2013. Ecart à l’optimal: inférieur à 6% Anne-Laure Ladier | Séminaire GCSP | 4 novembre 2013

Et l’incertitude dans tout ça? Contexte Flux d’arrivée Ressources internes Méta-modèle Et l’incertitude dans tout ça? Comment le planning est-il affecté par des événements imprévus? Comment évaluer sa robustesse? Que changer dans le programme linéaire pour le rendre plus robuste? Anne-Laure Ladier | Séminaire GCSP | 4 novembre 2013

Méthodologie Simulation à événements discrets Logiciel: FlexSim Contexte Flux d’arrivée Ressources internes Méta-modèle Méthodologie Simulation à événements discrets Simuler des processus stochastiques complexes Accumuler des données sur un grand nombre de simulations Logiciel: FlexSim (http://www.flexsim.com) Programme d’échange financé par la Anne-Laure Ladier | Séminaire GCSP | 4 novembre 2013

Optimisation-simulation? Contexte Flux d’arrivée Ressources internes Méta-modèle Optimisation-simulation? Simulation Optimisation Simulation Optimisation Hauser (2002) Liu and Takakuwa (2009) Wang and Regan (2008) Optimisation Simulation Simulation Optimisation McWilliams (2005) Aickelin and Adewunmi (2006) Gambardella et al. (1998) Anne-Laure Ladier | Séminaire GCSP | 4 novembre 2013

Principe z Sorties du programme linéaire Modèle de simulation Contexte Flux d’arrivée Ressources internes Méta-modèle Principe Sorties du programme linéaire Ladier, Greenwood, Alpan, Hales. Issues in the Complementary use of simulation and optimization modeling. The OR Society 7th Simulation Workshop, 2014. Planning des camions d’entrée Détail mouvements de palettes Planning des camions de sortie Arrivée Départ Détails/palette Capacité de transfert Arrivée Départ z Modèle de simulation Anne-Laure Ladier | Séminaire GCSP | 4 novembre 2013

Allouer les camions aux portes Contexte Flux d’arrivée Ressources internes Méta-modèle Modèle de simulation Ajouter de la logique pour faire face aux imprévus Allouer les camions aux portes Router les palettes Anne-Laure Ladier | Séminaire GCSP | 4 novembre 2013

Démonstration Contexte Flux d’arrivée Ressources internes Méta-modèle Anne-Laure Ladier | Séminaire GCSP | 4 novembre 2013

Mesurer la robustesse %age hors-limites Contexte Flux d’arrivée Ressources internes Méta-modèle Mesurer la robustesse Indicateurs Nombre de palettes transitant par le stock Erreur sur l’heure de mise à quai en entrée Erreur sur l’heure de mise à quai en sortie Erreur sur le temps passé à quai en entrée Erreur sur le temps passé à quai en sortie Tolérance 1 pal 5 min 20 min %age hors-limites (20 réplications, 21 instances) Anne-Laure Ladier | Séminaire GCSP | 4 novembre 2013

Résultats / temps de transfert Contexte Flux d’arrivée Ressources internes Méta-modèle Résultats / temps de transfert Temps de transfert stochastique Anne-Laure Ladier | Séminaire GCSP | 4 novembre 2013

Résultats / arrivée des camions Contexte Flux d’arrivée Ressources internes Méta-modèle Résultats / arrivée des camions Arrivée des camions en avance / en retard, suivant une loi exponentielle de paramètre d Ici: 60% en retard, 33% à l’heure, 7% en avance d Anne-Laure Ladier | Séminaire GCSP | 4 novembre 2013

Résultats / arrivée des camions Contexte Flux d’arrivée Ressources internes Méta-modèle Résultats / arrivée des camions Arrivée des camions en avance / en retard, suivant une loi exponentielle de paramètre d d Donc on peut utiliser cette grandeur comme mesure de robustesse. Anne-Laure Ladier | Séminaire GCSP | 4 novembre 2013

Observations sur la simulation Contexte Flux d’arrivée Ressources internes Méta-modèle Observations sur la simulation Erreur sur le temps passé à quai Erreur sur l’heure de mise à quai Ladier, Alpan, Greenwood. Cross-docking operations: a simulation model to assess the robustness of an IP-based truck schedule. ISERC 2014 Corrélation Des camions restent à quai + longtemps, les suivants ne sont pas affectés Entre 0 et 1 1 Des camions restent à quai + longtemps, les suivants sont décalés d’autant ISERC: Industrial Engineering Research Conference Aucun camion critique Certains camions sont critiques Tous les camions sont critiques Anne-Laure Ladier | Séminaire GCSP | 4 novembre 2013

Proposer des PL plus robustes Contexte Flux d’arrivée Ressources internes Méta-modèle Proposer des PL plus robustes « Robust proactive scheduling » Redondance temporelle: Période tampon entre 2 camions à une porte Redondance des ressources: Porte « tampon » en entrée et en sortie, ou une porte variable Une partie des portes dispo à chaque instant - %age fixe ou fonction du volume d’activité prévu « Robust optimization » Min pire cas / les contraintes sont respectées pour toutes les valeurs possibles des données Article de revue en projet Anne-Laure Ladier | Séminaire GCSP | 4 novembre 2013

Ressources internes Comment prendre en compte le personnel de la pf? Anne-Laure Ladier | Séminaire GCSP | 4 novembre 2013

Un autre problème de planning Contexte Flux d’arrivée Ressources internes Méta-modèle Un autre problème de planning Volume d’activité donné comment gérer les ressources internes? Contraintes RH variées Compétences Manut CACES1 CACES3 Cariste Préparateur … Disponibilités 4h min 10h max 35h en moyenne sur l’année 44h/sm max Embauche d’intérimaires Coût variable selon le profil de l’intérimaire Autres facteurs Capacité machines Equité Régularité Pénibilité … Anne-Laure Ladier | Séminaire GCSP | 4 novembre 2013

Un sujet peu étudié en logistique Contexte Flux d’arrivée Ressources internes Méta-modèle Un sujet peu étudié en logistique Aviation/Personnel naviguant Dimension géographique Santé/Personnel infirmier Profils de qualification plus simples Objectif de permanence ≠ adaptation à une demande fluctuante Services/Centres d’appel Main d’œuvre homogène, pas de différences de qualifications Logistique [Günther et Nissen] Planification quotidienne pour 65 employés Méthodes de résolution approchées: heuristiques et recherche locale Anne-Laure Ladier | Séminaire GCSP | 4 novembre 2013

Enjeux Résoudre le problème: Contexte Flux d’arrivée Ressources internes Méta-modèle Enjeux Résoudre le problème: avec les contraintes propres à la logistique à l’échelle hebdomadaire et quotidienne en évitant les méthodes de recherche locale 3 PLVEM appelés séquentiellement Anne-Laure Ladier | Séminaire GCSP | 4 novembre 2013

Principe Étape 1 Étape 2 Étape 3 Multi-objectif avec pondérations Contexte Flux d’arrivée Ressources internes Méta-modèle Principe Planning hebdo Planning du jour Nombre d’heures Jour Heures de début et fin par employé Une à deux semaines Horaires exacts Heure & plage horaire Affectation aux postes ¼ d’heure E. travaille 8 heures jeudi E. travaille de 9h à 17h jeudi E. est en prép. de 9h à 11h15, au filmage de 11h à 12h … Étape 1 Étape 2 Étape 3 Multi-objectif avec pondérations Anne-Laure Ladier | Séminaire GCSP | 4 novembre 2013

Contexte Flux d’arrivée Ressources internes Méta-modèle Résultat Ladier, Alpan, Penz. Joint employee weekly timetabling and daily rostering: a decision-aid tool for a logistics platform. EJOR 2013. Outil d’aide à la décision avec base de données, module de prévision, interface de gestion Anne-Laure Ladier | Séminaire GCSP | 4 novembre 2013

Vers un méta-modèle Comment regrouper camions et employés? Anne-Laure Ladier | Séminaire GCSP | 4 novembre 2013

Projet de bouclage MILP1 MILP2 IP* MILP3 IP1 IP1 Contexte Flux d’arrivée Ressources internes Méta-modèle Projet de bouclage Article de revue en projet MILP1 MILP2 IP* MILP3 IP1 IP1 Anne-Laure Ladier | Séminaire GCSP | 4 novembre 2013

Merci pour votre attention! Questions?

IP* Data Decision variables Anne-Laure Ladier | Séminaire GCSP | 4 novembre 2013

IP* Anne-Laure Ladier | Séminaire GCSP | 4 novembre 2013

Anne-Laure Ladier | Séminaire GCSP | 4 novembre 2013

Pallets transfer Anne-Laure Ladier | Séminaire GCSP | 4 novembre 2013