L’apparition des techniques d’analyse des données a permis d’explorer de nouvelles connaissances cachées dans le domaine des chaines d’approvisionnement, entre autres celle de la logistique inverse. La valorisation des données est primordiale pour décideurs et permet d’agir d’une façon optimale dans le but de réaliser l’intérêt public. L’économie circulaire représente une alternative révolutionnaire qui gagne de plus en plus davantage en comparaison au traitement linéaire des déchets. Parmi les métriques d’une économie circulaire, on note un niveau de recyclage très élevé, ce qui n’est pas le cas dans la province du Québec (Canada) où le niveau est insatisfaisant. Parmi les raisons pour lesquelles ce problème existe, on souligne la faible performance opérationnelle du réseau de traitement des déchets et plus spécifiquement les recycleurs.
Dans ce mémoire, on cherche à résoudre la problématique à laquelle le réseau de logistique inverse du traitement des déchets au Québec fait face. Ceci est réalisé en se servant des techniques d’analyse des données pour combler les vides existants dans les données relatives au réseau. Les déchets en plastique sont choisis comme cas d’étude dans ce projet. Un modèle d’estimation basée sur l’intelligence artificielle est ainsi développé pour déterminer les quantités des déchets générés pour l’année prochaine. Puis les résultats obtenus sont injectés dans un modèle d’optimisation linéaire en nombres entiers qui cherche à évaluer les performances économiques, environnementales et opérationnelles du réseau. Le modèle simule une chaine logistique inverse multiproduit et multiéchelon en cherchant à optimiser les décisions d’allocation des flux, de choix de type de produits traités et la configuration des centres de recyclages.
Afin d’améliorer la performance opérationnelle du réseau, deux configurations sont mises en place dans ce projet. La configuration spécialisée qui représente l’état actuel se caractérise par des centres de recyclages qui traitent un ou deux produits au maximum. Dans l’autre côté, la configuration flexible, qui représente l’état souhaité, se distingue par des centres de recyclages qui sont capables de traiter plusieurs types de produits de plastique. Cette flexibilité est accompagnée par une perte de capacité pour les centres. L’impact de cette modification de configuration est étudié dans ce mémoire pour permettre de comparer ces deux configurations et pour dégager des recommandations managériales capables de guider les preneurs de décisions.
| Date | 6 mars 2022 |
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| langue originale | Français |
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| Établissement diplômant | - École de technologie supérieure
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| Superviseur | Amin Chaabane (Directeur(-trice)) & Mustapha Ouhimmou (Codirecteur(-trice)) |
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- techniques d’analyse des données
- intelligence artificielle
- estimation
- chaine d’approvisionnement intelligente
- gestion des chaines d’approvisionnement
- gestion des déchets
- économie circulaire
- logistique inverse
- modèle d’optimisation
- flexibilité
Bouguerra, A. H. (Auteur(e)),
Chaabane (Directeur(-trice)) &
Ouhimmou (Codirecteur(-trice)),
6 mars 2022Thèses et mémoires: Mémoire de maîtrise › Maîtrise en ingénierie: Génie de la production automatisée