Problème de routage de véhicules sous incertitude : cas de la chaîne de distribution pharmaceutique

Vehicle routing problem under uncertainty : case of pharmaceutical supply chain

• Auteur / Autrice : Khadija Ait Mamoun
• Direction : Eduardo de Cursi Souza, Lamia Hammadi, Abdessamad El Ballouti
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Mécanique des solides, génie mécanique, productique, transport et génie civil
• Date : Soutenance le 05/06/2024
• Etablissement(s) : Normandie en cotutelle avec École nationale des sciences appliquées (El Jadida, Maroc)
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale physique, sciences de l’ingénieur, matériaux, énergie (Saint-Etienne du Rouvray, Seine Maritime)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire de mécanique de Normandie (Saint-Etienne-du-Rouvray, Seine-Maritime ; 1993-....)
• Partenaire(s) de recherche : Établissement co-accrédité : Institut national des sciences appliquées Rouen Normandie (Saint-Etienne-du-Rouvray ; 1985-....)
• Jury : Président / Présidente : Abdelmajid Belafhal
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Eduardo de Cursi Souza, Lamia Hammadi, Abdessamad El Ballouti, Márcia Samed, Abdelwahed Echchatbi, Ahmed Mousrij, Babacar Mbaye Ndiaye
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Márcia Samed, Abdelwahed Echchatbi

Mots clés

Mots clés contrôlés

Algorithmes optimaux

Modèles mathématiques

Incertitude de mesure

Quantificateurs (logique mathématique)

Logistique (gestion)

Distribution logistique (théorie des probabilités)

Gestion de l'approvisionnement

Industrie pharmaceutique

Mots clés libres

Chaîne de distribution pharmaceutique

Problème de Routage de Véhicules (VRP)

Surveillance de la variation de température

Quantification de l'incertitude

Pharmaceutical supply chain

Distribution logistics

Vehicle Routing Problem (VRP)

Optimization algorithms

Modelling

Uncertainties

Uncertainty Quantification model

Temperature variation monitoring

Résumé

L'amélioration des performances de la distribution logistique et l'optimisation des transports sont devenues des préoccupations cruciales ces dernières années. Le secteur de la distribution pharmaceutique est confronté à d'importants défis en matière de planification des itinéraires et d'optimisation des réseaux de transport, les incertitudes entraînant souvent des retards et des pertes. Ces défis complexes englobent l'impératif d'élever la qualité des produits, de réduire les coûts, de minimiser la distance totale parcourue et de rationaliser le temps de transport pour une planification efficace. Dans ce contexte, le Problème de Routage de Véhicules (VRP) se distingue comme l'un des problèmes les plus largement analysés dans les domaines du transport, de la distribution et de la logistique. Atteindre un équilibre délicat entre les considérations de coûts et la livraison de produits pharmaceutiques de haute qualité est un objectif majeur dans la distribution pharmaceutique. Ce travail explore à la fois le Problème de Routage de Véhicules Statique (SVRP) et le Problème de Routage de Véhicules Dynamique (DVRP). La planification logistique du monde réel rencontre fréquemment des incertitudes dès le départ, notamment une demande client incertaine, des quantités de livraison, des contraintes temporelles, et plus encore. Cette thèse introduit la ''condition de température'' comme une contrainte fondamentale dans la distribution pharmaceutique, représentant une source d'incertitude qui impacte directement la qualité des médicaments, influençant ainsi la distribution logistique et la performance globale de la chaîne d'approvisionnement. De plus, la thèse intègre la quantification de l'incertitude pour modéliser les temps de déplacement incertains dans les scénarios de congestion récurrente et non récurrente. La méthodologie utilisée à cette fin est la méthode de collocation, initialement validée par la Simulation de Monte Carlo (SMC). En abordant ces défis complexes et ces incertitudes, cette recherche vise à contribuer au développement de stratégies robustes dans la distribution pharmaceutique, assurant l'optimisation des itinéraires, la réduction des coûts et le maintien des normes élevées de qualité des produits. Les conclusions de cette étude offrent des éclairages précieux pour les gestionnaires logistiques et les planificateurs qui cherchent à naviguer dans les complexités de la distribution pharmaceutique, favorisant l'efficacité et la résilience face aux incertitudes.

The enhancement of logistics distribution performance and the optimization of transportation have emerged as critical concerns in recent years. The pharmaceutical distribution sector faces significant challenges in route planning and transport network optimization, with uncertainties often leading to delays and losses. The multifaceted challenges encompass the imperative to elevate product quality, reduce costs, minimize total travel distance, and streamline transportation time for effective planning. Within this context, the Vehicle Routing Problem (VRP) stands out as one of the extensively analysed problems in the realms of transportation, distribution, and logistics. Achieving a delicate equilibrium between cost considerations and delivering high-quality pharmaceutical products is a primary objective in pharmaceutical distribution. This research delves into both the Static Vehicle Routing Problem (SVRP) and the Dynamic Vehicle Routing Problem (DVRP). Real-world logistical planning frequently encounters uncertainties at the outset, including uncertain customer demand, delivery quantities, time constraints, and more. This thesis introduces the ''temperature condition'' as a fundamental constraint in pharmaceutical distribution, representing a source of uncertainty that directly impacts drug quality, thereby influencing logistics distribution and overall supply chain performance. Furthermore, the thesis incorporates uncertainty quantification for modelling uncertain travel times in both recurrent and non-recurrent congestion scenarios. The methodology employed for this purpose is the collocation method, initially validated through Monte Carlo Simulation (MCS). By addressing these multifaceted challenges and uncertainties, this research seeks to contribute to the development of robust strategies in pharmaceutical distribution, ensuring the optimization of routes, reduction of costs, and maintenance of high-quality product standards. The findings of this study offer valuable insights for logistics managers and planners aiming to navigate the complexities of pharmaceutical distribution, fostering efficiency and resilience in the face of uncertainties.