Thèse Anne-Laure Ladier

Thèse d'Anne-Laure Ladier réalisée au laboratoire G-SCOP sous la direction de Gülgün Alpan, en collaboration avec Mississippi State University (Etats-Unis).

Anne-Laure Ladier a été diplômée de l'école Grenoble INP - Génie industriel et du master recherche en Génie Industriel en 2011. Elle est lauréate du prix jeune chercheur 2014 de la ROADEF (Société française de recherche opérationnelle et d'aide à la décision). La fin de sa thèse est prévue pour l'automne 2014. Plus d'infos: www.g-scop.fr/~ladiera.

Dans une plateforme de cross-docking, les produits sont déchargés des camions entrants, triés, et directement rechargés pour repartir vers leur prochaine destination. Chaque produit aura passé moins de 24 heures au total dans la plateforme. En éliminant le stockage intermédiaire, cette technique permet de réduire les coûts et d’accélérer les flux, mais elle nécessite une planification rigoureuse.De nombreuses questions se posent au manager en charge des opérations : à quelle heure, à quelle porte, avec quelle ressource faut-il décharger chaque camion ? Où déplacer cette palette, faut-il la stocker momentanément, ou faut-il au contraire aller en chercher une en stock pour compléter un chargement ? Comment organiser le chargement pour que chaque camion parte à l’heure prévue ? Ces questions sont difficiles du point de vue mathématique, c'est-à-dire qu'on ne connaît pas d'algorithme qui permettraient de les résoudre, pour toutes tailles de plateformes, en un temps raisonnable.

Cette thèse propose des réponses à ces questions opérationnelles. Après des visites de plateformes et des entretiens avec leurs managers, nous avons retenu deux points critiques pour la gestion des plateformes, sur lesquels s'est basé notre travail: la gestion des ressources humaines, et les retards de camions. Nous proposons donc un outil d’aide à la décision pour le pilotage des opérations de cross-docking, qui intègre la gestion des ressources humaines (planning du personnel), et qui soit robuste aux retards de camions en propageant le moins possible les perturbations.Nous proposons des modèles mathématiques afin de générer les plannings des camions d'une part, et des employés d'autre part. Le comportement du planning des camions face aux aléas est ensuite testé grâce à un modèle de simulation, qui nous permet de proposer et de comparer plusieurs reformulations robustes du modèle initial.

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