Optimisation et planification conjointe de tournées de véhicules et d'opérations de maintenance

Joint optimization and planning of vehicle routing and maintenance operations

• Auteur / Autrice : Lamiaa Dahite
• Direction : Cyril Fonlupt, Abdeslam Kadrani
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Sciences et Technologies de l'Information et de la Communication. Spécialité Informatique et applications
• Date : Soutenance le 01/12/2022
• Etablissement(s) : Littoral en cotutelle avec Institut national de statistique et d'économie appliquée (Maroc)
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences, technologie et santé (Amiens)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire d'informatique, signal et image de la Côte d'Opale (Calais, Pas de Calais) - Laboratoire de Recherche en Systèmes d’Information, Systèmes Intelligents et Modélisation Mathématique - Laboratoire d'Informatique Signal et Image de la Côte d'Opale
• Jury : Président / Présidente : Aziz Moukrim
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Cyril Fonlupt, Abdeslam Kadrani, Sidi Mohamed Douiri, Adnan Yassine, Said Achchab
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : Sidi Mohamed Douiri, Adnan Yassine, Said Achchab

Mots clés

Mots clés contrôlés

Maintenance conditionnelle

Routage (informatique)

Logiciels -- Maintenance

Mots clés libres

Tournées de véhicules

Maintenance basée sur le temps

Maintenance opportuniste

Optimisation multi-Objectifs

Recherche à voisinage variable

Recherche adaptative à voisinage large

Vehicle routing problem

Time-Based maintenance

Opportunistic maintenance

Multiobjective optimization

Variable neighborhood search

Adaptive large neighborhood search

Résumé

Les systèmes sont nécessaires au fonctionnement de notre société. Ils sont présents dans tous les secteurs et aspects de notre vie. Les systèmes se dégradent avec l’âge et l’utilisation. Une défaillance de certains systèmes complexes critiques peut avoir des conséquences dramatiques sur la sûreté et la sécurité. De plus, des pertes économiques et des dommages environ-nementaux peuvent être encourus. En raison de la nature du comportement vieillissant des systèmes, une stratégie de maintenance adaptée doit être conçue et appliquée pour réduire le risque de défaillances. Les compagnies sont de plus en plus conscientes de l’importance de la gestion de la maintenance des actifs. La plupart d’entre elles sous-traitent cette fonction à des sociétés spécialisées en raison de leurs compréhension de la complexité de sa gestion et de son exécution. C’est également l’opportunité pour eux de se concentrer sur leur cœur de métier. Le fournisseur des services de maintenance vise à fournir des approches efficientes pour gérer la maintenance grâce à une planification continue pour obtenir les meilleurs résultats au moindre coût. Il doit également s’assurer de la gestion du transport pour effectuer la maintenance pour ses différents clients. Cette thèse s’intéresse à la planification conjointe de la maintenance et des tournées des techniciens. Ce problème consiste à définir le routage des techniciens pour effectuer les opérations de maintenance au bon moment sur des installations géogra-phiquement distribuées et sujettes à des défaillances aléatoires. Premièrement un modèle mathématique a été proposé pour l’intégration du problème de la planification de la maintenance avec le routage des techniciens. Le modèle détermine simul-tanément le plan de maintenance et de routage optimal. Trois fonctions objectifs qui intègrent à la fois des considérations de défaillance, de maintenance et de routage ont été proposées. Des heuristiques constructives basées sur le comportement de la défaillance et de la maintenance ont été conçus pour générer des solutions initiales suivies d’une métaheuristique de recherche à voisinage variable pour la résolution du problème. Ensuite, des algorithmes multi-objectifs basée sur la descente à voisinage variable, la recherche générale à voisinage variable et la dominance de Pareto ont été proposés pour traiter le problème bi-objectifs où chaque objectif de maintenance est associé avec l’objectif du routage. Les nouveaux mécanismes utilisés sont détaillés notamment la méthode d’amélioration, la méthode d’exploration de voisinage, le critère d’acceptation, le critère d’arrêt et la procédure de changement de voisinage. Troisièmement, une extension du problème précédent intégrant la maintenance opportuniste a été proposée. Ce nouveau problème considère l’existence des fenêtres d’arrêt de production programmés comme une contrainte à prendre en compte. Le but de cette stratégie de faire coïncider le temps d’arrivée des techniciens avec le temps optimal de maintenance mais aussi de placer les opérations de maintenance au sein des arrêts de production plani-fiés disponibles. Le problème intégrant les pertes possibles de production a été modélisé et résolu à l’aide d’une recherche adaptative à voisinage large qui intègre une heuristique dédiée et des opérateurs spécifiques. Finalement, la variante bi-objectifs du problème a été modélisée et traitée. Les objectifs de minimisation du coût de routage, de maintenance, des pénalités de non-respect des intervalles de maintenance, et de pertes en production ont été considérés. Des algorithmes multi-objectifs intégrant de nouveaux mécanismes et basés sur la recherche locale de Pareto, la recherche adaptative à voisinage large et la dominance de Pareto ont été proposés. La performance des modèles et des algorithmes proposés a été évaluée à l’aide de plusieurs instances générées. Les algorithmes surpassent le solveur commercial et des algorithmes de la littérature.

Systems are necessary for the functioning of our society. They are present in all sectors and aspects of our lives. However, systems degrade with age and usage. A failure of some critical complex systems can have dramatic consequences on safety and security. In addition, economic losses and environmental damage can be incurred. Due to the nature of the aging behavior of systems, a suitable maintenance strategy must be designed and implemented to reduce the risk of failures. Companies are becoming more aware of the importance of asset maintenance management. Most outsource this function to specialized companies because they understand its management and execution complexity. It is also the opportunity for them to focus on their core business. The maintenance service provider aims to provide efficient approaches to managing the maintenance service through continuous planning to achieve the best outcomes at a lower cost. He also needs to ensure transportation management to perform maintenance to its various customers. This thesis deals with the joint maintenance scheduling and workforce routing problem. This problem consists in defining the technicians’ routes to perform maintenance operations at the right time on geographically distributed machines subject to random failures. First, a mathematical model has been proposed to integrate the maintenance planning problem with technicians’ routing. The model simultaneously determines the optimal maintenance and routing plan. Three objective functions have been proposed that incorporate failure, maintenance and routing considerations. Constructive heuristics based on failure and maintenance behaviors have been designed to generate initial solutions, followed by a general variable neighborhood search metaheuristic to solve the problem. Then, new multiobjective algorithms based on variable neighborhood descent, general variable neighborhood search, and Pareto dominance have been proposed to deal with the bi-objective problem where each maintenance objective is associated with the routing objective. The new mechanisms used have been detailed, including the improvement method, the neighborhood exploration method, the acceptance criterion, the stopping criterion, and the neighborhood change procedure. Third, an extension of the previous problem incorporating opportunistic maintenance has been proposed. This new problem considers the existence of planned production stoppages as a constraint. The goal of this strategy is to make the arrival time of the technicians coincide with the optimal time of maintenance and to place the maintenance operations in the available planned production stoppages. The problem that integrates possible production losses has been modeled and solved using an adaptive large neighborhood search incorporating a dedicated heuristic and specific operators. Finally, the bi-objective variant of the problem has been modeled and solved. The objectives of minimizing the routing cost, maintenance cost, penalty cost for not respecting maintenance intervals, and production losses have been considered. New multi-objective algorithms that integrate novel mechanisms and that are based on Pareto local search, adaptive large neighborhood search, and Pareto dominance have been proposed to solve this problem. The performance of the proposed models and algorithms has been evaluated using several generated instances. As a result, the algorithms outperform the commercial solver and algorithms from the literature.