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Date : 30 janvier 2023 13:45 - Type : Thesis - Anne-Laurence HULOT (THOUX) - Amphi Campus Georges Charpak
Nouvelles approches pour le problème de planification tactique d'équipes mobiles |
Cette thèse propose de nouveaux modèles et de nouvelles approches de résolution pour la planification tactique de personnel mobile, car de récentes études sur les problèmes de planification et de tournées de personnel soulignent le besoin d’une planification à plus long terme (plusieurs semaines à plusieurs mois). Ce travail a été réalisé dans le cadre du développement d’un logiciel de planification de personnel pour l'entreprise DecisionBrain.
Trois questions de recherche sont étudiées : (1) Quel problème modéliser et résoudre au niveau tactique ? (2) Comment assurer une cohérence entre les décisions tactiques et opérationnelles ? et (3) Comment équilibrer la charge de travail du personnel dans le plan tactique ?
Nous définissons d'abord le problème de planification tactique de personnel mobile, avec contraintes de fréquences, pour des besoins industriels (MWTSP-FC). Le MWTSP-FC planifie les tâches d’une équipe d’employés sur plusieurs semaines ou mois, en tenant compte de contraintes de fréquences entre certaines tâches et des trajets quotidiens. Nous résolvons ce problème par une approche itérative inspirée des travaux de Dauzère-Pérès et Lasserre (1994) et Absi et al. (2015), qui assure la cohérence entre les niveaux de décisions. Cette heuristique itère entre un module de planification, qui affecte les tâches aux employés et aux jours, et un module de tournées de véhicules qui crée les routes quotidiennes des employés. L’heuristique trouve de très bonnes solutions en moins de deux heures pour 24 instances industrielles variées, et améliore significativement les solutions actuelles. En découplant les décisions, le modèle et l’heuristique peuvent s’étendre à diverses contraintes industrielles comme l’équilibrage de charge de travail entre les employés et dans le temps, sans augmenter excessivement leur complexité.
Les développements méthodologiques de cette thèse ont été industrialisés. Un client devant optimiser les visites de ses commerciaux a ainsi pu augmenter le nombre moyen de visites de 20%, tout en réduisant les temps de trajets de 10% et en réduisant le temps passé par les commerciaux à planifier leurs visites.
Jury :
- Christelle Guéret, Professeur, Université d'Angers, IUT - GEII (Rapporteure)
- Nacima Labadie, Professeur, Université de Technologie de Troyes (Rapporteure)
- Jean-François Cordeau, Professeur, HEC Montréal (Examinateur)
- Nabil Absi, Professeur, Ecole des Mines de Saint-Etienne (Examinateur)
- Stéphane Dauzère-Pérès, Professeur, Ecole des Mines de Saint-Etienne (Directeur de recherche)
- Dominique Feillet, Professeur, Ecole des Mines de Saint-Etienne (Directeur de recherche)
- Chloé Desdouits, PhD, Spécialiste en Optimisation, DecisionBrain (Encadrante industrielle)
- Filippo Focacci, PhD, Co-Fondateur et Directeur Général, DecisionBrain (Invité)
- Daniel Godart, Co-fondateur et Directeur Adjoint - Solutions Analytiques, DecisionBrain (Invité).