Offre de stage en Optimisation des problèmes de tarification dynamique dans l?industrie de fabrica

Problématique :

La gestion du revenu est apparue aux Etats-Unis à la fin des années 1980 suite à l’acte de dérèglementation du transport aérien. Dans un contexte de concurrence accrue, les compagnies aériennes ont eu pour objectif de définir des outils stratégiques afin d’accroitre leurs rentabilités. Ces dernières ont proposé de nouveaux outils de gestion de leurs capacités pour atteindre de meilleurs taux de remplissage de leurs avions. En se basant sur une segmentation de la clientèle et  la définition de nouveaux services, elles ont réussi à influencer le comportement des clients et donc la demande [1]. Légitimé par son succès connu dans le domaine aérien, la gestion du revenu est actuellement appliquée dans plusieurs autres domaines tels que : les télécommunications, les services internet, les centrales électriques, l’hôtellerie, la publicité mais aussi toutes les entreprises qui évoluent dans un environnement concurrentiel avec une demande variable et un marché segmentable. Dans la littérature, la gestion du revenu est composée de quatre sous-problèmes interdépendants : l’estimation de la demande, la survente, l’allocation de la capacité et la tarification [2].

L'objectif de ce projet stage est le développement d'un outil d'aide à la décision pour la gestion de la capacité de production et de la tarification d'une entreprise qui fabrique des pièces mécaniques de précision. L’entreprise dispose d’une large gamme de références avec plusieurs modes de  commercialisation. L’outil en question devra prendre en considération un ensemble de paramètres, d’objectifs et de contraintes tels que : la maximisation du chiffre d’affaire et de la marge, les coûts de stockage, les coûts de fonctionnement, les prévisions de vente, la segmentation de la clientèle  et les modes et stratégies de commercialisation (ventes directes, via des distributeurs, en ligne).

Le but est de développer un outil d’aide à la décision dynamique et intelligent pour la tarification des produits en se basant sur la démarche suivante :

1. Définir les paramètres du problème :

• Représentation de la concurrence
• Description des classes de clients
• Description des classes de produit
• Représentation des schémas d’interactions.

2. Développer un modèle intégré comprenant :

• Contraintes  de vente de l’entreprise
• Contraintes de concurrence avec d’autres entreprises
• Typologie des marchés et les comportements des consommateurs.

3. Développer des algorithmes de résolution (méthodes exactes et méthodes approchées).

4. Validation des modèles et des méthodes d’optimisation  sur des jeux de données réelles.

Références :

[1] M.  Diaby. Approche de Gestion du Revenu pour un Problème de Tarification pour le Transport Longue Distance de Marchandises. Thèse de doctorat. Université des Sciences et Technologie de Lille, 2013.

[2] S. E Kimes. Yield management: A tool for capacity-constrained service firms. Journal of Operations Management, 8(4), 348–363, 1989.

[3] H. Shavandi M. Ahmadi, Joint pricing and rationing in a production system with two demand classes, European Journal of Industrial Engineering, 8 (6), 2014.

[4] CA. Yano G. Dobson, Product offering, pricing, and make-to-stock/make to-order decisions with shared capacity, Production and Operations Management; 11(3), 293-312, 2002.

[5] H.E. Romeijn J. Geunes, Y. Merzifonluolu, Capacitated procurement planning with price-sensitive demand and general concave-revenue functions, European Journal of Operational Research ; 194(2), 390–405, 2009.

[6] K. Taaffe J. Geunes, H.E. Romeijn, Requirements planning with pricing and order selection flexibility, Operations Research, 54 (2), 394–401, 2006.

Mots clés : industrie de fabrication, tarification, analyse de données et clustering, modèles de prévisions, programmation mathématique, programmation informatique.

Profil du candidat :

Le candidat devra être d’un niveau master 2 recherche (ou 5ème année en école d’ingénieurs) et posséder de solides connaissances en programmation mathématique et informatique et si possibles posséder une culture sur les algorithmes d’optimisation (recherche opérationnelle).

Il devra être motivé pour la recherche et le travail en équipe avec des bonnes capacités relationnelles et rédactionnelles.

Les dossiers de candidature sont à envoyer à : yassine.ouazene@utt.fr, taha.arbaoui@utt.fr et farouk.yalaoui@utt.fr.

Début de la thèse : février 2017 (pour une durée de 6 mois)

Lieu du stage : Laboratoire d’Optimisation des Systèmes Industriels (ICD UMR CNRS 8261) à l’Université de Technologie de Troyes