Green-jit - Méthode D’organisation Juste à

Il y a 2 mois


Strasbourg, France CESI LINEACT Temps plein

**Green-JIT² - Méthode d’organisation Juste à Temps pour un ordonnancement intégré durable de la production et de la livraison**:

- Réf
- **ABG-115335**
- Sujet de Thèse- 19/06/2023- Financement public/privé- CESI LINEACT- Lieu de travail- Strasbourg - Grand Est - France- Intitulé du sujet- Green-JIT² - Méthode d’organisation Juste à Temps pour un ordonnancement intégré durable de la production et de la livraison- Champs scientifiques- Mathématiques
- Informatique
- Sciences de l’ingénieur
- Mots clés- Industrie 4.0 ; Chaine logistique ; Production & transport ; Véhicules électriques ; Planification ; Intelligence Artificielle**Description du sujet**:
**Projet de thèse**:

- De multiple facteurs liés à la concurrence intensifiée des entreprises industrielles, mais aussi aux exigences des consommateurs, ont entraîné le besoin de diversifier l’offre, ce qui pose des défis majeurs aux managers de production. Les entreprises ont ainsi adopté de nouvelles stratégies de gestion de leur chaîne logistique pour faire face à l’incertitude qui découle de la variabilité de la demande. Le modèle Build-To-Order (BTO) permet, entre autres, une amélioration de l’efficacité en optimisant la fabrication des produits pour répondre au plus juste à la demande [1] Face à ces défis, une maitrise de la chaîne logistique devient indispensable pour garantir la flexibilité des différentes opérations. Des concepts comme celui du Just-In-Time (JIT) sont largement utilisés pour réduire les coûts de logistique. Cependant, de telles approches impliquent la nécessité de respecter des délais et peuvent s’avérer inutiles si la chaine logistique n’est pas suffisamment maitrisée. C’est ainsi que nous avons considéré une gestion centralisée des décisions d’ordonnancement de la production et de transport [2].- Afin de correspondre à la réalité, nous considérons une gestion dynamique et intelligente de la chaîne logistique avec la prise en compte des commandes urgentes, des annulations de la part du client, ou des pannes et maintenances pouvant survenir. Pour réagir efficacement à ces différents facteurs imprévisibles, l’utilisation de l’intelligence artificielle (IA) pour prédire les demandes clients permettra aux entreprises d’être plus réactives et de pouvoir pleinement utiliser des stratégies de production JIT. Cela se fera en intégrant les prévisions sur la demande clients, en étudiant des séries temporelles basées sur l’historique des commandes. A notre connaissance, très peu de travaux ont été publiés sur ce sujet particulièrement prometteur. De plus, avec la gestion coordonnée des différentes phases de la chaine logistique, l’impact environnementale des processus qui la constitue est mieux maitrisé, via un traitement et regroupement intelligent des commandes qui vise à réduire l’empreinte carbone et le parcours à vide. Pour aller plus loin, nous considérons l’utilisation des véhicules électriques en plus des véhicules conventionnels, afin de favoriser la transition vers les énergies renouvelables et permettre une utilisation pérenne de la méthode proposée. Ainsi, des contraintes supplémentaires [3] relatives au temps de recharges, à la disponibilité des bornes, et aux distances d’autonomie des véhicules seront pris en compte.- L’objectif de la thèse est de faire un bilan sur les derniers travaux sur la coordination des décisions de l’ordonnancement de la production et du transport ainsi que les travaux qui portent sur l’intégration des véhicules électriques comme moyens de livraison. Il s’agit ensuite de modéliser la chaîne logistique en considérant les différentes contraintes et objectifs de ce projet (économiques et environnementaux), puis de développer des algorithmes d'optimisation dynamiques intégrant des informations temps-réel pour la prise en compte des commandes urgentes, des annulations, etc. Nous considérons dans un premier temps une seule ligne de production avec un nombre défini des clients à livrer ainsi que leurs caractéristiques comme des données relatives aux nombres de commandes à satisfaire, leurs temps de traitement, etc. La gestion des commandes imprévues sera prise en compte avec l’intégration des information temps-réel issu des clients, de l’état des véhicules assurant la livraison des produits et leurs disponibilités ainsi que de l’état des machines de production.- Par ailleurs, des techniques basées sur l’Intelligence Artificielle (IA) seront utilisées pour améliorer le fonctionnement des méthodes de résolution retenues [4]. Ces techniques peuvent être intégrées dans les méthodes d’optimisation selon différentes approches : (1) Apprendre les données incertaines et manquantes afin d'incorporer les contraintes adéquates dans le modèle, (2) Pendant le processus de sélection et d'optimisation, afin de faire respecter les condition



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