Dimensionnement d’une flotte de robots dans un entrepôt logistique
Auteur / Autrice : | Achraf Rjeb |
Direction : | Jean-Philippe Gayon, Sylvie Norre |
Type : | Thèse de doctorat |
Discipline(s) : | Informatique |
Date : | Soutenance le 07/06/2022 |
Etablissement(s) : | Université Clermont Auvergne (2021-...) |
Ecole(s) doctorale(s) : | École doctorale des sciences pour l'ingénieur (Clermont-Ferrand) |
Partenaire(s) de recherche : | Laboratoire : Laboratoire d'Informatique, de Modélisation et d'Optimisation des Systèmes |
Jury : | Rapporteurs / Rapporteuses : Pierre David, Thibaud Monteiro |
Mots clés
Résumé
Cette thèse s’intéresse au problème de dimensionnement d’une flotte de robots dans un entrepôt logistique. L’objectif est de déterminer le nombre de robots nécessaires afin d’exécuter un ensemble d’opérations de transport de la zone de réception vers la zone de stockage.Dans une première partie, nous considérons le cas d’une flotte homogène, composée de robots identiques. Dans le cas de charges homogènes, le nombre optimal de robots est donné par une simple formule analytique lorsqu’il n’y a pas d’attente pour le chargement et le déchargement. Lorsqu’il peut y avoir de l’attente pour le chargement et le déchargement, nous proposons un algorithme permettant de déterminer le nombre optimal de robots. Dans le cas de charges hétérogènes, le problème peut être vu comme un problème de Bin Packing. Nous considérons également une variante où le transport de charges s’effectue entre la zone de stockage et la zone d’expédition, avec un ou plusieurs transstockeurs.Dans une deuxième partie, nous considérons une flotte hétérogène, composée de robots de plusieurs types, différenciés par leur vitesse, leur capacité à transporter certaines charges et leurs coûts. Le problème peut être formulé par un programme linéaire en nombres entiers pour des charges homogènes ou hétérogènes. Dans le cas de charges homogènes, nous proposons une heuristique n’utilisant qu’un seul type de robots et nous montrons qu’elle est quasiment optimale lorsque l’horizon de temps est grand devant le temps de transport d’une charge et lorsque le nombre de robots nécessaires est important.