Auteur : Alexandre LE JEAN
Directeur de thèse : Nadia BRAUNER
Co encadrant : Olivier BRIANT
Date : 20 septembre 2021
Directeur de thèse : Nadia BRAUNER
Co encadrant : Olivier BRIANT
Date : 20 septembre 2021
Optimisation de plans de palettisation hétérogène
L'entreprise Fives Syleps doit résoudre quotidiennement un problème de recherche opérationnelle pour le bon fonctionnement de plateformes logistiques de grandes et moyennes surfaces. Il s'agit d'un problème de placement d'objets sur une palette en bois avec de nombreuses contraintes assurant entre autres que les objets ne chutent pas. Ce problème se distingue de ceux connus de la littérature par différentes particularités industrielles qui n'ont jamais été traitées. Une de ces particularités est l'existence d'objets en forme de pyramides tronquées, ce qui a une incidence sur les contraintes assurant que les objets ne chutent pas. Une autre particularité est l'existence d'une fonction d'évaluation du risque de chute d'objets lors de la construction de la palette, risque qu'il faut minimiser en plus de maximiser le volume placé. Cette thèse présente une nouvelle méthode de résolution dédiée à ce problème.
La méthode de résolution proposée dans cette thèse est décomposée en plusieurs étapes. Nous proposons dans une première étape l'utilisation de méthodes de la littérature, comme la éthode de génération de colonnes, pour construire une première solution qui sera ensuite complétée par la deuxième étape. Cette première solution est constituée uniquement de "couches" d'objets, ce qui d'après l'expérience du métier constitue une solution faisant un très bon usage de l'espace dédié aux objets placés. Pour la deuxième étape plaçant les objets restants, nous faisons usage d'heuristiques connues de la littérature associées à une nouvelle contrainte assurant que les objets ne chutent pas. Cette nouvelle contrainte est moins restrictive que celles de la littérature et permet de bien meilleures solutions lorsqu'il y a des objets en formes de pyramides tronquées. Une méthode de post-optimisation est ensuite appliquée à la solution obtenue pour améliorer la valeur de la fonction évaluant le risque de chute.