 Centre National de la Recherche Scientifique  Institut Polytechnique de Grenoble  Université Joseph Fourier Laboratoire G-SCOP 46, av Félix Viallet.

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1  Centre National de la Recherche Scientifique  Institut Polytechnique de Grenoble  Université Joseph Fourier Laboratoire G-SCOP 46, av Félix Viallet 38031 Grenoble Cedex www.g-scop.fr P LANIFICATION INTÉGRÉE DES CAMIONS ET DES EMPLOYÉS DANS UNE PLATEFORME DE CROSS - DOCKING Anne-Laure Ladier, Gülgün Alpan

2 C ROSS - DOCKING 2 Moins de 24h de stockage temporaire Mise à quai Déchargement Contrôle Transfert Chargement 1 couleur = 1 client ContextePlanif camionsPlanif intégréeConclusionEmplois du temps

3 P RINCIPE GÉNÉRAL 3 Comment planifier de façon conjointe les camions et les employés? Van Belle et al. (2012) Ladier et Alpan (2014) Günther et Nissen (2014) Ladier et al. (2014) « The scheduling of the trucks heavily influences the workload for the internal resources » Van Belle et al. (2012) ContextePlanif camionsPlanif intégréeConclusionEmplois du temps

4 PLANIFICATION DES CAMIONS Ladier et Alpan (2014)

5 P ROBLÈME DE PLANIFICATION  Système de réservation  Minimiser  Le nombre de palettes transitant par le stock  L’insatisfaction des transporteurs 5 10h-12h 6h-8h 9h-12h 6h-7h 6h-9h 11h-12h 7h-10h ContextePlanif camionsPlanif intégréeConclusionEmplois du temps

6 V ARIABLES DE DÉCISION  Nombre de palettes déplacées à chaque instant:  d’un camion entrant vers un camion sortant  d’un camion entrant vers le stock  du stock vers un camion sortant  Créneau horaire choisi pour chaque camion 6 ContextePlanif camionsPlanif intégréeConclusionEmplois du temps

7 P ROGRAMME LINÉAIRE (IP) min (  × pénalité sur les créneaux choisis en entrée +  × pénalité sur les créneaux choisis en sortie +  × nombre de palettes transitant par le stock ) # camions présents ≤ # portes Palettes disponibles ssi camion entrant présentConservation du flot (pour chaque destination) Départ des camions sortants chargés à 100%Un seul créneau horaire par camionConservation du stock 7 ContextePlanif camionsPlanif intégréeConclusionEmplois du temps

8 EMPLOI DU TEMPS DES EMPLOYÉS Ladier et al. (2014)

9 E MPLOIS DU TEMPS DES EMPLOYÉS Main d’œuvre: 1 er centre de coût pour les prestataires logistiques ContextePlanif camionsPlanif intégréeConclusionEmplois du temps

10 R ÉSOLUTION SÉQUENTIELLE Détail de l’affectation des tâches Heure de début et fin par employé 1 ou 2 semaines ¼ heure Hebdomadaire Quotidien Nombre d’intérimaires Nombre d’heures total Horaires exacts Jour Heure & plage horaire Ben travaille 8 heures vendredi Ben travaille de 9h à 17h vendredi Ben décharge de 9h à 11h15, contrôle de 11h15 à 12h … MILP1 MILP2 MILP3 ContextePlanif camionsPlanif intégréeConclusionEmplois du temps

11 PLANIFICATION INTÉGRÉE Comment résoudre les deux problèmes de façon intégrée? 11

12 A PPROCHE SÉQUENTIELLE Approche intuitive: Gérer d’abord l’externe, puis l’interne Données d’entrée IPH2 ou MILP1 MILP2 MILP3 Charge de travail ContextePlanif camionsPlanif intégréeConclusionEmplois du temps

13 A PPROCHE ITÉRATIVE : I DÉES Intégration routing des avions et planning des équipages (Weide et al. 2010) Planning équipage Routing des avions La fonction objectif de chaque module intègre les informations issues du problème précédent ContextePlanif camionsPlanif intégréeConclusionEmplois du temps

14 Contraintes liantes A PPROCHE ITÉRATIVE : PRINCIPE 14 Charge de travail Contraintes de capacité ContextePlanif camionsPlanif intégréeConclusionEmplois du temps Employés d’abord Camions d’abord

15 E MPLOYÉS D ’ ABORD 15 Données d’entrée IP H2 ou MILP1 MILP2 MILP3 Charge de travail Contraintes de capacité Planning annoncé ContextePlanif camionsPlanif intégréeConclusionEmplois du temps

16 C AMIONS D ’ ABORD 16 Données d’entrée IP*H2 ou MILP1 MILP2 MILP3 IPH2 or Charge de travail Contraintes de capacité Planning annoncé Charge de travail ContextePlanif camionsPlanif intégréeConclusionEmplois du temps

17 R ÉSULTATS ContextePlanif camionsPlanif intégréeConclusionEmplois du temps

18 C ONCLUSION IP H2 MILP1 MILP2 MILP3 ContextePlanif camionsPlanif intégréeConclusionEmplois du temps

19 P ERSPECTIVES Solution optimale du problème intégré?  Adapter une idée de Guyon et al. (2010)  Intégration d’un problème d’ordonnancement de production et d’un problème d’emploi du temps des employés  Décomposition de Benders (logic-based)  Problème esclave = problème de flot maximum ContextePlanif camionsPlanif intégréeConclusionEmplois du temps

20  Centre National de la Recherche Scientifique  Institut Polytechnique de Grenoble  Université Joseph Fourier Laboratoire G-SCOP 46, av Félix Viallet 38031 Grenoble Cedex www.g-scop.fr M ERCI POUR VOTRE ATTENTION www.g-scop.fr/~ladiera 20

21 B IBLIOGRAPHIE  Günther, M., & Nissen, V. (2014). A comparison of three heuristics on a practical case of sub-daily staff scheduling. Annals of Operations Research, 218(1), 201–219.  Guyon, O., Lemaire, P., Pinson, É., & Rivreau, D. (2010). Cut generation for an integrated employee timetabling and production scheduling problem. European Journal of Operational Research, 201(2), 557–567. doi:10.1016/j.ejor.2009.03.013  Ladier, A.-L., Alpan, G., & Penz, B. (2014). Joint employee weekly timetabling and daily rostering: A decision-support tool for a logistics platform. European Journal of Operational Research, 234(1), 278– 291.  Ladier, A.-L., & Alpan, G. (2014). Crossdock truck scheduling with time windows − Earliness, tardiness and storage policies. Journal of Intelligent Manufacturing. doi:10.1007/s10845-014-1014-4  Van Belle, J., Valckenaers, P., & Cattrysse, D. (2012). Cross-docking: State of the art. Omega, 40(6), 827–846.  Weide, O., Ryan, D., & Ehrgott, M. (2010). An iterative approach to robust and integrated aircraft routing and crew scheduling. Computers & Operations Research, 37(5), 833–844. 21