Probl
Forum 'Emplois' - Sujet créé le 2016-03-31 par Faicel Hnaien
Description du sujet :
La thèse s'intéresse à l'optimisation des flux et gestion de stocks de produits périssables. Ces derniers ont la caractéristique d'avoir de courtes durées de vie ce qui requiert un bon dimensionnement des stocks et une bonne gestion de leur distribution. En effet, les approvisionnements excédants la demande sont perdus ou vendus à perte, et les ruptures sont définitivement perdues. On retrouve cette situation dans les produits de type saisonnier, les produits alimentaires frais, certains produits alimentaires avec date serrée de péremption, les produits pharmaceutiques, etc.
Plusieurs incertitudes peuvent être considérées pour ce type de problème de gestion de stocks. En effet, les demandes et/ou les durées de vie peuvent être aléatoires. Les délais d'approvisionnements auprès des fournisseurs peuvent aussi être soumis aux aléas à cause de leurs emplacements géographiques par rapport aux distributeurs.
Le but est de concevoir des modèles et des méthodes d'aide à la décision, tenant compte de plusieurs types d'incertitudes, pour gérer d'une façon efficace la chaîne de distribution en produits périssables tout en optimisant les stocks, afin d'éviter les risques de rupture tout en minimisant les coûts logistiques globaux.
Le doctorant recruté dans le cadre de ce projet aura pour mission de traiter ces problèmes d'optimisation logistique par développement de modèles et méthodes dédiées, se basant sur les techniques de la recherche opérationnelle et d'optimisation stochastique.
Mots-clefs : gestion de stocks, produits périssables, demande aléatoire, délais aléatoires, incertitudes, optimisation stochastique.
Profil recherché : le candidat doit être titulaire d'un master 2 recherche. Des compétences en optimisation et connaissance de langages de programmation (c/c++) sont attendues.
Financement : Ecole doctorale d'une durée de 3 ans à partir de 1er octobre 2016.
Le dossier de candidature doit être composé d'un CV, d'une lettre de motivation, les relevés de notes ainsi que deux lettres de recommandations.
Contacts : Nacima Labadie (nacima.labadie@utt.fr) et Faicel Hnaien (faicel.hnaien@utt.fr).
La thèse s'intéresse à l'optimisation des flux et gestion de stocks de produits périssables. Ces derniers ont la caractéristique d'avoir de courtes durées de vie ce qui requiert un bon dimensionnement des stocks et une bonne gestion de leur distribution. En effet, les approvisionnements excédants la demande sont perdus ou vendus à perte, et les ruptures sont définitivement perdues. On retrouve cette situation dans les produits de type saisonnier, les produits alimentaires frais, certains produits alimentaires avec date serrée de péremption, les produits pharmaceutiques, etc.
Plusieurs incertitudes peuvent être considérées pour ce type de problème de gestion de stocks. En effet, les demandes et/ou les durées de vie peuvent être aléatoires. Les délais d'approvisionnements auprès des fournisseurs peuvent aussi être soumis aux aléas à cause de leurs emplacements géographiques par rapport aux distributeurs.
Le but est de concevoir des modèles et des méthodes d'aide à la décision, tenant compte de plusieurs types d'incertitudes, pour gérer d'une façon efficace la chaîne de distribution en produits périssables tout en optimisant les stocks, afin d'éviter les risques de rupture tout en minimisant les coûts logistiques globaux.
Le doctorant recruté dans le cadre de ce projet aura pour mission de traiter ces problèmes d'optimisation logistique par développement de modèles et méthodes dédiées, se basant sur les techniques de la recherche opérationnelle et d'optimisation stochastique.
Mots-clefs : gestion de stocks, produits périssables, demande aléatoire, délais aléatoires, incertitudes, optimisation stochastique.
Profil recherché : le candidat doit être titulaire d'un master 2 recherche. Des compétences en optimisation et connaissance de langages de programmation (c/c++) sont attendues.
Financement : Ecole doctorale d'une durée de 3 ans à partir de 1er octobre 2016.
Le dossier de candidature doit être composé d'un CV, d'une lettre de motivation, les relevés de notes ainsi que deux lettres de recommandations.
Contacts : Nacima Labadie (nacima.labadie@utt.fr) et Faicel Hnaien (faicel.hnaien@utt.fr).