Supply chain management optimization using meta-heuristics approaches applied to a case in the automobile industry

Résumé

Cette thèse présente l'optimisation de la gestion de chaînes d’approvisionnement avec des approches méta-heuristiques, en particulier pour la configuration d'un réseau de distribution multi-étages générique, pour la détermination d'un problème de livraison de type « tournée d’un laitier » avec une gestion lean de la chaîne d’approvisionnement. En effet, cette question peut être représentée comme l’itinéraire du véhicule d'approvisionnement ou de livraison de plusieurs collectes ou livraisons sur une base régulière et à différents endroits. Le modèle optimal de livraison de « tournée d’un laitier » doit viser à améliorer la charge du véhicule et à minimiser la distance de transport (itinéraire optimal de livraison) entre les installations tout en optimisant la livraison complète des marchandises entre les installations de la chaîne d'approvisionnement. L'ensemble des approches méta-heuristiques et métaheuristiques hybrides présentées dans ce mémoire vise à devenir un système de modélisation afin de trouver une solution optimale pour la distance de transport ainsi qu'une fréquence de livraison optimale pour gérer le transport de marchandises dans des réseaux logistiques hautement complexes. En fait, la distance de transport optimale garantit que le coût total de l'ensemble de la chaîne d'approvisionnement est minimisé. En particulier, ce système de modélisation regroupe des concepts de gestion intégrée de la chaîne d'approvisionnement, proposés par des experts en logistique, des praticiens de la recherche opérationnelle et des stratèges. En effet, il fait référence à la coordination fonctionnelle au sein de l'entreprise, entre l'entreprise et ses fournisseurs et aussi entre l'entreprise et ses clients. Il fait également référence à la coordination inter temporelle des décisions relatives à la chaîne d'approvisionnement en ce qui concerne les plans opérationnels, tactiques et stratégiques de l'entreprise. Le problème de livraison de la « tournée d’un laitier » est étudié avec l'approche de l'algorithme génétique ainsi qu’avec une approche hybride de l'algorithme génétique et l'approche d’optimisation de colonies de fourmis. Plusieurs cadres, modèles, approches métaheuristiques et approches méta-heuristiques hybrides sont présentés et discutés dans cette thèse. Une étude de cas pertinente, issue de l’industrie automobile, est également présentée pour démontrer l'efficacité des approches proposées. Enfin, l’objectif de cette thèse est de présenter une approche d'algorithme génétique et aussi une approche hybride de l'algorithme génétique combiné avec l’approche d’optimisation inspirée des colonies de fourmis, pour minimiser le coût total de la chaîne d'approvisionnement. Cette approche hybride de l'algorithme génétique et de l'optimisation de colonies de fourmis peut efficacement trouver des solutions optimales. Les résultats de la simulation démontrent que cette approche hybride est légèrement plus efficace que l'algorithme génétique seul pour l’itinéraire optimal de livraison (tournée d’un laitier) qui permet d'obtenir le coût total minimum de la chaîne d'approvisionnement dans le cas étudié issu de l’industrie automobile.

Date	6 sept. 2018
langue originale	Anglais américain
Établissement diplômant	École de technologie supérieure
Superviseur	Françoise Marchand (Directeur(-trice)) & Thien-My Dao (Codirecteur(-trice))