Optimisation sous incertitudes pour la planification opérationnelle et tactique de production

Optimization under uncertainty for operational and tactical production planning

• Auteur / Autrice : Anton Medvedev
• Direction : Safia Kedad-sidhoum, Frédéric Meunier
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Sciences pour l'ingénieur spécialité Informatique
• Date : Inscription en doctorat le 01/04/2022
• Etablissement(s) : Paris, CNAM
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences des métiers de l'ingénieur
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Cedric - Centre d'études et de recherche en informatique et communications
• Partenaire(s) de recherche : Equipe de recherche : OC - Optimisation Combinatoire

Mots clés

Mots clés libres

Recherche operationnelle

Optimisation robuste

Optimisation stochastique

Optimisation à deux étapes

Adaptabilité finie

Planification de la production

Operations research

Robust optimization

Stochastic optimization

Two-stage optimization

Finite adaptability

Production planning

Résumé

La thèse porte sur le développement de techniques d'optimisation sous incertitude pour la planification opérationnelle et tactique de production. Le travail se divise en deux axes principaux. Le premier concerne la planification de la production de verres, où l'objectif est de développer des techniques d'optimisation robuste. Ce problème provient de la nécessité d'effectuer un dépôt de très fines couches de différents matériaux sur le verre pour lui conférer des propriétés thermiques et/ou visuelles souhaitées à travers un passage dans un magnétron. Lors de ce processus différents matériaux sont consommés. Par conséquent, il faut remplacer régulièrement les consommables dans le magnétron. Ce processus de remplacement entraîne une perte de matière et nécessite un arrêt de production qui peut être coûteux. Une des difficultés de ce problème est la nature incertaine de la demande à satisfaire pour les différents types de verres. L'objectif est de proposer des techniques d'optimisation robuste pour planifier le remplacement des cibles dans un contexte de demande incertaine. Le second axe de la thèse aborde le problème stochastique intégré de production-distribution avec engagement des unités de production. Les unités de production désignent ici les installations ou équipements capables de produire des biens. À chaque période, une unité peut être active, auquel cas sa production est fixe, ou éteinte, auquel cas sa production est nulle. Ce problème consiste à simultanément optimiser les décisions de production et de distribution sur plusieurs unités, avec la contrainte que chaque unité doit maintenir le même état (active ou éteinte) pendant un certain nombre de périodes. L'incertitude sur la demande des clients sur l'horizon de planification rend la planification complexe, et l'objectif est de minimiser les coûts de production, de distribution, de stockage et les pénalités liées aux ventes perdues. Il s'agit de développer des méthodes stochastiques pour prendre en compte cette incertitude ainsi que des heuristiques pour rendre la résolution plus efficace.

The thesis focuses on the development of optimization techniques under uncertainty for operational and tactical production planning. The work is divided into two main areas. The first concerns the production planning of glass, where the objective is to develop robust optimization techniques. This problem arises from the need to deposit very thin layers of different materials on glass to give it desired thermal and/or visual properties through a passage in a magnetron. During this process, various materials are consumed. Consequently, the consumables in the magnetron need to be regularly replaced. This replacement process results in material loss and requires a production shutdown, which can be costly. One of the challenges of this problem is the uncertain nature of the demand to be met for different types of glass. The goal is to propose robust optimization techniques to plan the replacement of the targets in the context of uncertain demand. The second focus of the thesis addresses the stochastic integrated production-distribution problem with unit commitment. The production units here refer to the facilities or equipment capable of producing goods. In each period, a unit can be active, in which case its production is fixed, or inactive, in which case its production is zero. This problem involves simultaneously optimizing production and distribution decisions across multiple units, with the constraint that each unit must maintain the same state (active or inactive) for a certain number of periods. The uncertainty in customer demand over the planning horizon makes the planning complex, and the objective is to minimize production, distribution, storage costs, and penalties related to lost sales. The aim is to develop stochastic methods to account for this uncertainty, as well as heuristics to make the solution process more efficient.