Analyse et algorithmes de résolution de systèmes ATO (Assemble-To-Order) : Applications aux systèmes du type W

par Jianxin Fang

Thèse de doctorat en Automatique, Génie Informatique, Traitement du Signal et des Images

Sous la direction de Slim Hammadi et de Mohsen Elhafsi.

Soutenue le 02-10-2017

à l'Ecole centrale de Lille , dans le cadre de École doctorale Sciences pour l'Ingénieur (Lille) , en partenariat avec Centre de recherche en informatique, signal et automatique de Lille (laboratoire) et de Centre de Recherche en Informatique- Signal et Automatique de Lille / CRIStAL (laboratoire) .

Le président du jury était Olga Battaïa.

Le jury était composé de Olga Battaïa, Evren Sahin.

Les rapporteurs étaient Alexandre Dolgui, Dominique Quadri.

  • Titre traduit

    Analysis and Computational Algorithms for Assemble-To-Order systems : Application to W-configuration systems


  • Résumé

    Nous analysons un type W de système de l’Assemble-à-commande avec des délais de livraison aléatoires, l'arrivée aléatoire de la demande et des ventes perdues, en temps continu. Nous formulons le problème en tant que processus de décision Markov à l'horizon infini. Nous nous éloignons de l'approche standard en caractérisant une région de l'espace d'état où toutes les propriétés de la fonction de coût tiennent. Nous caractérisons la politique optimale dans cette région. En particulier, nous montrons que, dans l'intérieur de la région récurrente, les composants sont toujours produits. Nous caractérisons également la politique d'allocation de composants optimale qui spécifie si une demande de produit arrivant devrait être remplie. Notre analyse révèle que la politique d'allocation optimale est contre-intuitive. Par exemple, même lorsqu'un produit domine l'autre, en termes de coût/taux de vente perdue, sa demande peut ne pas avoir une priorité absolue par rapport à la demande de l'autre produit. Une telle caractéristique n'a pas été observée dans de nombreux paramètres intégrés de production/inventaire où l'allocation d'inventaire suit une priorité fixe pour satisfaire les exigences. Nous montrons également que la structure de la politique optimale reste la même pour les systèmes à production par lots, les temps de production répartis par Erlang et la demande de produits non unitaire. Enfin, nous proposons des heuristiques efficaces qui peuvent être utilisées comme substitut à la politique optimale ou peuvent être utilisées comme une politique de départ pour les algorithmes communs utilisés pour obtenir une politique optimale dans le but de réduire leur temps de calcul.


  • Résumé

    We analyze a W-configuration assemble-to-order system with random lead times, random arrival of demand, and lost sales, in continuous time. We formulate the problem as an infinite-horizon Markov decision process. We deviate from the standard approach by first characterizing a region (the recurrent region) of the state space where all properties of the cost function hold. We then characterize the optimal policy within this region. In particular, we show that within the interior of the recurrent region components are always produced. We also characterize the optimal component allocation policy which specifies whether an arriving product demand should be fulfilled. Our analysis reveals that the optimal allocation policy is counter-intuitive. For instance, even when one product dominates the other, in terms of lost sale cost and lost sale cost rate (i.e., demand rate times the lost sale cost), its demand may not have absolute priority over the other product’s demand. Such a feature has not been observed in many integrated production/inventory settings where inventory allocation follows a fixed priority in satisfying demands. We also show that the structure of the optimal policy remains the same for systems with batch production, Erlang distributed production times, and non-unitary product demand. Finally, we propose efficient heuristics that can be either used as a substitute for the optimal policy or can be used as a starting policy for the common algorithms that are used to obtain the optimal policy in an effort to reduce their computational time


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