Le développement durable et la protection de l'environnement sont des sujets importants pour les entreprises industrielles qui subissent de plus en plus de pression pour réduire leurs émissions de produits polluants ainsi que leur consommation de ressources naturelles.
On s'intéressera dans ce stage à une des voies possibles pour la gestion durable des activités de production et de transport : la mise en place de chaînes logistiques inverses. La logistique traditionnelle porte essentiellement sur la gestion des flux de produits depuis les sites d'extraction des matières premières par les fournisseurs jusqu'aux points de vente des distributeurs. Au contraire, la logistique inverse s'intéresse aux activités de transport et de réhabilitation des produits usagés rapportés par les consommateurs afin de les réutiliser et de les retraiter. Ceci comprend entre autres la collecte des produits usagés, leur tri afin de décider du mode de retraitement, le désassemblage-remontage des produits récupérables et le recyclage des matières premières. Ces activités sont coûteuses pour une entreprise : une bonne gestion des opérations industrielles est donc nécessaire pour assurer leur profitabilité.
Le stage proposé porte sur un des maillons des chaînes logistiques inverses, à savoir les activités de retraitement des produits usagés. Plus précisément, on s’intéressera à la planification de ces activités sur un horizon de quelques semaines à quelques mois. Il s’agit par exemple de décider combien de produits usagés désassembler, combien de composants usagés réparer, combien de composants neufs acheter, combien de produits neufs ré-assembler… Une des difficultés majeures pour prendre ces décisions vient du haut degré d’incertitude sur les données d’entrée du problème : en effet, les entreprises n’ont qu’un faible contrôle sur la quantité et la qualité des produits usagés rapportés par les clients. Ceci rend donc particulièrement difficile l’optimisation de la planification de production.
Un premier travail a été effectué sur ce sujet en 2016 dans le cadre d’un stage de master deuxième année. Ce travail a permis de proposer une première approche fondée sur la programmation stochastique pour ce problème. Cette approche nécessite la résolution de programmes linéaires en nombres entiers de grande taille, ce qui pose des difficultés numériques importantes.
L’objectif du stage sera de poursuivre le travail entamé afin de l’améliorer dans au moins une des directions suivantes :
Réduire les temps de calcul nécessaires pour la résolution du problème tel qu’il est modélisé actuellement et traiter des instances de plus grande taille,
Affiner la modélisation du problème et adapter la méthode de résolution proposée pour le premier problème à ce nouveau modèle.
Ce stage s’inscrit dans le cadre d’un projet financé par le programme Gaspard Monge pour l’optimisation et la recherche opérationnelle (http://www.fondation-hadamard.fr/pgmo.php).