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De la recherche académique aux applications industrielles

La rédaction
L'optimisation fine des chaînes logistiques fait appel aujourd'hui à des méthodes mathématiques sophistiquées qu'il convient de bien choisir en fonction des domaines d'application et des objectifs envisagés. Un domaine où le Laboratoire d'optimisation des systèmes industriels de l'Université de technologie de Troyes (UTT) est en pointe.

La logistique est définie par l'Association française de la supply chain et de la logistique (Aslog) comme l'ensemble des méthodes et techniques pour apporter la bonne ressource au bon endroit, au bon moment, en quantité adéquate et à moindre coût. Elle est issue du domaine militaire où elle désigne l'activité de soutien des armées au combat, avec la livraison de vivres et munitions, le transport de troupes, l'évacuation des blessés. Depuis la seconde guerre mondiale, elle s'est répandue dans l'industrie avec un sens similaire de soutien aux systèmes de production. La logistique joue un rôle clé dans le contexte mondial actuel : pour survivre, toute entreprise de production industrielle ou de prestation de services doit en effet gérer au mieux les ressources disponibles, optimiser les flux sur la route comme dans l'usine, et accroître ses performances tout en maîtrisant les coûts.

Elle inclut la logistique interne, à l'intérieur des sites industriels, et la logistique externe, qui comprend la logistique de la supply chain et celle des prestataires. La supply chain est une suite d'entreprises coopérant depuis un fournisseur initial jusqu'au consommateur final. Chaque maillon est fournisseur du suivant et client du précédent. La logistique des prestataires inclut le transport mais aussi d'autres services comme la gestion d'entrepôts.

1. MÉTHODES

Des outils variés

Une fois que les problèmes de gestion opérationnelle sont résolus, la logistique peut viser des niveaux croissants de sophistication, en s'appuyant sur des retours d'expériences, des approches d'experts, et un ensemble d'outils, dont certains théoriques, d'aide à la décision pour les managers. Le jugement humain est toujours nécessaire dans les phases de diagnostic, d'analyse et de modélisation, mais surtout dans les solutions proposées. Néanmoins, la logistique peut aussi bénéficier d'approches quantitatives éprouvées et robustes. La recherche sur ces approches peut apporter des gains de productivité très nets.

Ce sont des sujets sur lesquels travaille le Laboratoire d'optimisation des systèmes industriels (Losi), une composante de l'Institut Charles Delaunay (unité mixte de recherche 6281 du CNRS). Il développe des méthodes et des techniques pour résoudre des problèmes d'optimisation, concernant essentiellement le niveau opérationnel (quelques jours) ou tactique (quelques mois) mais aussi, pour certains cas particuliers, le long terme.

La méthodologie nécessite d'avoir des données suffisantes et peut se décliner en cinq étapes principales : le diagnostic et l'identification du problème, la modélisation via des techniques mathématiques, informatiques ou mixtes, la résolution et l'optimisation, l'expérimentation (à l'aide de plates-formes spécialisées ou bien de programmes spécifiques) et enfin l'implémentation en conditions réelles (Fig. 1).

En ce qui concerne les outils, une conjugaison intelligente de méthodes mathématiques et informatiques est nécessaire. Plusieurs sont mises à contribution par le Losi pour traiter les problèmes qui lui sont soumis.

Des logiciels commerciaux comme CPlex, issu de Ilog et commercialisé par IBM ou Xpress Optimization de Fico et commercialisé par Artelys, contiennent des méthodes exactes d'optimisation prêtes à l'emploi, mais il faut au préalable réaliser un modèle mathématique et le décrire dans le langage de modélisation du logiciel. Ces produits sont assez onéreux, mais peuvent être vite amortis par les résultats obtenus. En revanche, les temps de calcul peuvent être trop importants sur les problèmes de grande taille (dizaines d'heures, voire plus). Il faut alors utiliser une des heuristiques suivantes, mais il faut les programmer.

Les heuristiques simples, dites « constructives », sont des d'algorithmes de bon sens, basés par exemple sur des règles de priorité, dont le but est de calculer rapidement (quelques secondes ou minutes) une assez bonne solution. Les êtres humains utilisent souvent de telles méthodes, par exemple quand ils construisent un diagramme de Gantt (planning à barres) en tassant les tâches à gauche pour finir plus tôt. Le prix à payer est que la solution peut être assez éloignée de l'optimum, mais elle peut être intéressante si elle apporte une amélioration relative par rapport à la solution existante.

Les métaheuristiques sont des heuristiques plus récentes, souvent inspirées des processus biologiques. Les plus puissantes sont les algorithmes génétiques, inspirés par la génétique des populations, et les méthodes à colonies de fourmis, qui imitent la coopération entre insectes sociaux. Leur avantage est qu'elles travaillent sur plusieurs solutions en parallèle, obtenues au départ par des heuristiques simples. Ces solutions sont ensuite combinées et améliorées[…]

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