GSCOP-RUB-GCSP

Soutenance de thèse de Samuel Vercraene - le 1er octobre 2012 à 13h45 en salle Amphi Gosse (Grenoble INP)

Soutenance de thèse de Samuel Vercraene qui aura lieu
le 1er Octobre à 13h45 en salle Amphi Gosse (Grenoble-INP site
Viallet, 46 avenue Félix Viallet 38000 Grenoble).


Titre de thèse :

Gestion des stocks et de la production intégrant des retours de produits

Résumé :

De nombreux retours de produits dus au recyclage et à la réutilisation
des déchets se développent dans le but de préserver les ressources
naturelles limitées de notre planète. Ces nouveaux flux interagissant
avec les flux de production traditionnels, il est important de les piloter
de façon à satisfaire au mieux les demandes des clients et minimiser
l'encours dans la chaîne logistique. Nos travaux s'inscrivent dans
cette démarche.  Nous nous plaçons dans un contexte où la capacité
de production est limitée et nous considérons un problème opérationnel
de gestion des stocks et de la production intégrant des flux de retours.

Nous modélisons trois problèmes de production et de stockage à temps
continu, avec des capacités de production limitées, des délais
aléatoires et des coûts linéaires.  Le premier prenant en compte la
probabilité qu'un produit puisse être réutilisé comme produit fini ou
seulement comme produit semi-fini (par partie), le deuxième présentant
un problème où la réutilisation d'un retour comme produit fini nécessite
une étape de remise à neuf et le troisième modélisant un système où
les clients préviennent à l'avance du renvoi potentiel de leurs produits.
Outre la caractérisation des politiques optimales de gestion, une part
importante de nos contributions réside dans l'évaluation des
performances de différentes politiques heuristiques et l'étude de
l'impact de la capacité de production sur celles-ci.

Enfin, nous nous servons dans tout ce document d'outils permettant la
caractérisation des politiques optimales. La dernière partie de ce
document vise à développer ces outils et à permettre l'étude de l'effet
des paramètres d'un système formulé en processus de décision
Markovien sur la politique optimale de celui-ci.

Membres du jury
:

  • M. Yannick Frein, Professeur à Grenoble INP, Directeur
  • M. Jean-Philippe Gayon, Maître de conférence à Grenoble INP, Co-directeur
  • M. Jean-Claude Hennet, Directeur de recherche au LSIS, Marseille, Rapporteur
  • M. Fikri Karaesmen, Professeur à Koç University, Istanbul, Examinateur
  • M. Henri Pierreval, Professeur à l'IFMA, Clermont-Ferrand, Président proposé
  • M. Xiaolan Xie, Professeur à l'École des Mines de Saint-Étienne, Rapporteur


Abstract :

Flows of returns due to recycling and reusing waste are developing in
order to preserve the limited natural resources of our planet. These
new flows interact with the traditional production flows.  Therefore,
in order to provide customers with the best service level and minimize
the stock in the supply chain, the control of the return flows appears
to be of highest importance.  We address this problem by modeling a
situation with a limited porduction capacity and we consider an
operational production/inventory problem that incorporates flows of
returns.

We model three continuous-time production/inventory problems with
limited production capacities, random lead times, and linear costs. In
the first problem we take into account the probability that a product
can be reused as a finished product or only as semi-finished product
(by parts), in the second problem we include a step of remanufacturing
before reusing the returned product, and in the third problem we
consider a system with product returns that are announced in advance
by the customers.  Apart from the caracterization of the optimal
policies for these cases, the performance assessments of some
heuristic policies and the study of the poduction capacity effect on
these heuristic policies stand as main contributions.

Throughout this work we have used existing tools to characterize
optimal policies for different Markov decision processes. The last
chapter aims to improve these tools and enable us to study the
influence of several system parameters on its optimal policy.