Contrôle dynamique du routage au sein d’un π-cross dock par champs de potentiel Yves SALLEZ, Thierry BERGER, Thérèse BONTE, Cyrille PACH, Damien TRENTESAUX.

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1 Contrôle dynamique du routage au sein d’un π-cross dock par champs de potentiel
Yves SALLEZ, Thierry BERGER, Thérèse BONTE, Cyrille PACH, Damien TRENTESAUX Université de Valenciennes et du Hainaut-Cambrésis, France Laboratoire TEMPO, Equipe Production Services Informations

2 Plan de la présentation
Introduction au concept d’Internet Physique Problématique d’un π-cross dock Proposition d’une architecture de contrôle Description de l’approche de routage utilisée à base de champs de potentiel Présentation du cas d’étude Etude en simulation (Plate-forme SMA Netlogo) Conclusion & Perspectives IMS'13 - Sao Paulo

3 Concept d’Internet Physique
Nouveau paradigme : métaphore de l’Internet informationnel Trois défis : Économique : meilleures performances Environnemental : réduction de l’impact environnemental associé aux transports des marchandises Sociétal : amélioration de la qualité de vie des différents acteurs

4 Concept d’Internet Physique
Encapsulation du fret via des conteneurs standardisés Réseau de π-Cross-docks

5 π-Cross-dock Exemple de π-Cross-dock (Meller et al., 2012) Docks
Réseau flexible de π-convoyeurs Docks

6 Cross-dock / Problématiques
Problématiques (Boysen et Fliedner, 2010; Van Belle et al., ) Stratégique (Ex : Positionnement des cross-dock) Tactique (Ex : Attribution de docks selon les destinations) Opérationnel Au niveau opérationnel : Allocation des camions aux docks de chargement / déchargement Routage / stockage temporaire au sein du cross-dock

7 Cross-dock / Perturbations
Les perturbations externes (Yan et Tang, 2009) Fluctuation du volume de fret Incertitudes sur les temps d’arrivée Propagation des perturbations au sein du cross-dock (Exemple : retard sur les flux en sortie) Les perturbations internes (Sathasivan, 2011) Incertitude sur la durée des processus au niveau des docks Perturbations sur les ressources de transitique

8 Architecture de contrôle
Architecture de contrôle hybride Niveau physique Contrôle local Contrôle global ENTITE ACTIVE i ENTITE ACTIVE N ENTITE ACTIVE 1 Chaque entité (camion, π-container…) peut être contrôlée localement sous l’influence totale ou partielle d’un contrôle global Exemple Contrôle global : Affectation des camions aux docks Contrôle local : Routage des π-containers Légende : Contrôle hiérarchique Contrôle hétérarchique

9 Approche de routage Choix d’une approche distribuée et réactive capable de : gérer les incertitudes au niveau du flux entrant prendre en charge les perturbations internes Extension des travaux précédents de l’équipe : Champs de potentiel pour l’allocation et le routage dans le domaine Manufacturier (Zbib et al. 2012, Pach et al. 2012) Produits « actifs » (Sallez et al. 2010, Sallez et al. 2012) où les produits jouent un rôle “actif” dans le processus décisionnel

10 Champs de potentiel ? Les ressources offrent des
Champ de Potentiel S1 Les ressources offrent des services avec une éventuelle redondance ? les ressources émettent des champs de potentiels selon les services fournis Champ de Potentiel S2 L’attractivité initiale diminue avec la distance séparant la ressource et la navette Champ de potentiel S3 Chaque navette “active” a une liste de services à obtenir et sélectionne le service courant Liste de services S1 S2 S3 Niveau Physique (S1) R1 (S2) La navette “active” remonte le gradient du champ de potentiel vers la ressource choisie R2 Réseau de convoyage N1 Navette R1, R2, R3 Resources R3 S1, S2, S3 Services (S1, S3)

11 Cas d’étude Etude d’une zone de chargement 6 docks de chargement
4 destinations (S1, S2, S3, S4) Vers les autres zones du π-cross-dock Sortie S Entrée E S1 S2 Navette R6 R1 Nœud divergent R2 S1 R5 R4 R3 Dock S4 S3 S2 File d’attente

12 File d’attente de capacité Qr
Cas d’étude Détail d’un dock de chargement Navette en cours de traitement File d’attente de capacité Qr π-conteneur Ressource r Zone tampon Vers la destination d Respect de l’ordre de déchargement des π-conteneurs

13 Outil de simulation / Netlogo
Etat des cargaisons Navette simulée Panne Ressource

14 Simulation Scénario n°1
Objectif : Tester la capacité de l’approche à faire face à différents niveaux de charge de la zone étudiée. 3 taux de charge :

15 Simulation Résultats pour le scénario n°1 / séquence n°2

16 Simulation Résultats pour le scénario n°1 / séquence n°3

17 Simulation Scénario n°2
Objectif : Tester la capacité de l’approche à faire face à des perturbations au niveau des ressources de chargement Une interruption de service de durée 100 secondes est introduite à la date T=50 secondes après le début de la séquence n°2 sur la ressource R2 R1 R2 R3 R4 Entrée Les champs de potentiels ne sont plus émis par la ressource R2 Interruption de service

18 Résultats de simulation
Résultats pour le scénario n°2 / séquence n°2 Changement d’allocation de R2 vers R6 PANNE

19 Simulation Scénario n°3
Objectif : Tester la capacité de l’approche à faire face à des perturbations au niveau du système de convoyage A la date T=50 secondes après le début de la séquence n°2, le raccourci reliant l’entrée de la zone à la ressource R4 est coupé pour une opération de maintenance. Entrée R1 R2 R3 R4 Les champs de potentiels ne sont plus propagés sur le tronçon Opération de maintenance

20 Simulation Scénario n°3 R1 R2 R3 R4 R1 R2 R3 R4
Entrée R1 R2 R3 R4 Entrée R1 R2 R3 R4 Allongement du temps de traitement passant de 345 s à 361 s Répartition des π-conteneurs sur les docks relativement inchangée

21 Implémentation réelle
Eeepc Produit passif : Mini conteneur Mini Conteneur Shuttle: Capacité de transport Eeepc: Capacité de traitement Shuttle Conteneur « actif » capte et traite des champs de potentiel gère en local l’allocation et le routage peut réagir rapidement aux perturbations IMS'13 - Sao Paulo

22 Conclusion Architecture de contrôle hybride d’un d’un π-cross dock
Approche de routage dynamique à base de champs de potentiel Evaluation des performances via une étude de simulation Perspectives: Développement de l’architecture de contrôle proposée Etude du concept de container “actif” et analyse de la myopie associée Projet en coopération avec : B. Montreuil (Université Laval) E. Ballot (Ecole des mines de Paris)

23 Merci pour votre attention !
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