Tactical and operational project planning under uncertainties : application to helicopter maintenance

• Auteur / Autrice : Malek Masmoudi
• Direction : Alain Haït
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Génie industriel
• Date : Soutenance en 2011
• Etablissement(s) : Toulouse, ISAE

Mots clés

Mots clés contrôlés

Recuit simulé (mathématiques)

Logique floue

Ordonnancement (gestion)

Planification

Gestion de projets

Entretien et réparations

Hélicoptères

Mots clés libres

Incertitude

Possibilité

Algorithme génétique

Parallel SGS

Rccp

Rcpsp

Rlp

Résumé

Cette thèse entre dans le cadre du projet Hélimaintenance ; un projet labellisé par le pôle de compétitivité Français Aérospace-Valley, qui vise à construire un centre dédié à la maintenance des hélicoptères civils qui soit capable de lancer des travaux en R&D dans le domaine. Notre travail consiste à prendre en considération les incertitudes dans la planification et l'ordonnancement de projets et résoudre les problèmes Rough Cut Capacity Planning, Resource Leveling Problem et Resource Constraint Project Scheduling Problem sous incertitudes. L'incertitude est modélisée avec l'approche floue/possibiliste au lieu de l'approche stochastique ce qui est plus adéquat avec notre cas d'étude. Trois types de problèmes ont été définis dans cette étude à savoir le Fuzzy Rough Cut Capacity Problem (FRCCP), le Fuzzy Resource Leveling Problem (FRLP) et le Fuzzy Resource Constraint Project Scheduling Problem (RCPSP). Un Algorithme Génétique et un Algorithme "Parallel SGS" sont proposés pour résoudre respectivement le FRLP et le FRCPSP et un Recuit Simulé est proposé pour résoudre le problème FRCCP.

This thesis is a study within the framework of the Helimaintenance project ; a European project approved by the French aerospace valley cluster that aims to establish a center for civil helicopter maintenance which is also able to make R&D projects in the field. Our work consists of integrating uncertainties into both tactical and operational multiresources, multi-projects planning and dealing with Rough Cut Capacity Planning, Resource Leveling Problem and Resource Constraint Project Scheduling Problem under uncertainties. Uncertainty is modelled within a fuzzy/possibilistic approach instead of a stochastic approach since very limited data is available in our case of study. Three types of problems are referred in this study which are the Fuzzy Rough Cut Capacity Problem (FRCCP), the Fuzzy Resource Leveling Problem (FRLP) and the Fuzzy Resource Constraint Project Scheduling Problem (RCPSP). Moreover, a Genetic Algorithm and a Parallel SGS are provided to solve the FRLP and FRCPSP problems, respectively. A Simulated Annealing is provided to solve the FRCCP problem.