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rencontre jeune riche Du point de vue industriel, la demande est considérée dans la plupart des études de cas comme étant stochastique et variable dans le temps. Or une majorité des publications théoriques (traitant du problème IRP) considère le cas déterministe et dans une moindre fréquence, le cas stochastique. Un des objectifs de cette recherche est de considérer le cas de demande stochastique et dynamique en couplant le problème IRP avec des méthodes avancées de prévisions de la demande. Sur cet axe de recherche, on va travailler étroitement avec le département marketing du groupe TOUPARGEL identifier et modéliser le comportement de la demande et le prendre en compte dans le problème d’IRP. Il est également à noter que du point de vue académique les données sur le niveau des stocks (fournies par les enregistrements dans les systèmes d’information) sont considérées comme étant fiables et sont supposées traduire les quantités physiques réellement disponibles dans les entrepôts. Or la littérature récente (académique et industrielle) en gestion des stocks (Dehoratius, 2011) montre l’existence d’un décalage entre les quantités observées dans les systèmes d’information et les quantités réellement disponibles. Décider des tournées de véhicules et de la politique de gestion des stocks sans prise en compte de ce décalage risque une double pénalité : i) la distribution serait sousoptimale à cause des quantités physiques (en plus ou en moins) découvertes lors du transport et ii) la gestion des stocks serait également en situation sous‐optimale avec un risque plus important de rupture. Le second objectif de cette recherche est d’inclure le décalage entre le niveau de stock informatique et le stock physique dans les problèmes IRP. La modélisation de ce décalage aura comme source le traitement des données de notre partenaire industriel. Le troisième axe de recherche de ce projet concerne la nature de la décision : une majorité des travaux de recherche existants considère le cas d’un planning statique fixé pour chaque période de l’horizon de planification. Avec le développement des nouvelles technologies de traçabilité en temps réel des véhicules (GPS et les liaisons en temps réel avec les données du trafic routier) et les nouvelles technologies d’identification des produits (RFID‐ Radio Frequency IDentification‐ qui assure l’identification rapide et précise des quantités en stock), une planification dynamique qui s’adapte aux différentes données collectées à chaque étape de la tournée pourrait sensiblement améliorer les performances économiques et environnementales du problème IRP. Nos recommandations théoriques vont être testées sur les outils d’optimisation existants de notre partenaire industriel pour mesurer les gains en performances de ce mode de prise de décision dynamique. Le dernier axe de recherche de ce projet concerne l’impact de la décision conjointe sur la tournée des véhicules et la gestion des stocks sur l’empreinte environnementale d’une entreprise. En d’autres termes : sous quelles conditions intégrer la gestion des stocks dans les décisions sur la distribution serait bénéfique de point de vue environnemental ? A ce niveau les politiques connues sous le terme « transshipment », qui autorise le véhicule à charger un produit lors de la visite d’un noeud de livraison pour le faire distribuer dans une prochaine visite, seront étudiées et l’impact sur l’environnement sera analysé. A ce niveau également, une attention particulière sera accordée à la distribution urbaine en proposant des stratégies de transport, et des politiques de gestion des stocks qui doivent leur être associées, qui minimisent l’empreinte carbone. Pour certains scenarii, le choix du moyen de transport (vélo vs. petit camion hybride) pour assurer le dernier kilomètre en milieu urbain sera considéré comme étant une variable de décision à optimiser.