Thèse Bilge TORBALI

Planification temps réel de camions en cross-docking : un cadre de simulation hybride multi-agents

Résumé

Dans cette thèse nous proposons une nouvelle approche de planification en temps réel en entrepôts cross-dock. Le cross-docking est une technique de logistique permettant l’accélération du flux de marchandises dans un entrepôt avec zéro ou minimum stockage (moins de 24 heures), en orchestrant efficacement les activités entrantes et sortantes ainsi que les opérations internes de l’entrepôt. À travers une revue littéraire complète, nous soulignons d’abord le besoin d’explorer les approches temps réel pour le cross-docking.

Le cadre de planification de camions en temps réel proposé est basé sur un modèle hybride combinant simulation multi-agent (SMA) et simulation à événements discrets (SED). Nous proposons d’utiliser la SMA pour les décisions de planification de camions et la SED pour l’exécution des opérations internes au cross-dock afin de bénéficier des forces des deux techniques : l’approche multi-agent a les propriétés d’autonomie, de réactivité et un caractère distribué, lui permettant de répondre de manière flexible aux événements dynamiques tels que l’arrivée de camions. La SED, orientée sur les procédés, permet le contrôle centralisé des opérations internes. Le cadre proposé est implémenté en trois configurations différentes.

Nous nous intéressons tout d’abord à la configuration de cross-dock avec une seule entrée et une seule sortie afin de bien comprendre les dynamiques complexes du système et les mécanismes à l’oeuvre dans la planification multi-agent de camions en temps réel. Ce modèle initial est ensuite porté à l’échelle dans une configuration de cross-dock avec multiples quais d’entrée et multiples quais de sortie en augmentant graduellement le nombre de quais. Les mécanismes de décision de sélection de camion sont alors portés à l’échelle et de nouveaux mécanismes de décision (ex. sélection de quai) sont ajoutés au modèle. De manière similaire, le fonctionnement interne de l’entrepôt est adapté aux besoins de la configuration multi-quai (ex. espace de stockage temporaire distribué). Pour chacune de ces configurations, la performance du modèle est évaluée pour une combinaison de différents niveaux de trafic et des stratégies variées de sélection de camion-à-quai. L’impact des résultats est attesté par des tests d’analyse de variance (ANOVA). De plus, des analyses de comportement et de temps de calcul du modèle multi-quais sont effectuées. Enfin, un troisième modèle est développé dans le but d’illustrer le fait que l’approche proposée peut être appliquée avec succès à d’autres configurations de problèmes de planification de camion. Ainsi, un problème de planification de camion existant dans la littérature, qui fait appel à une optimisation mathématique, est sélectionné. Les instances du problème de l’étude choisie sont exploités dans le but d’effectuer un comparatif. L’analyse des résultats des métriques de performances est présentée d’un point de vue comparatif.

L’approche hybride multi-agent proposée révèle son efficacité en permettant une rapide synchronisation des cross-docks face à l’incertitude. Elle ouvre la voie à de futures applications temps réel dans le domaine.