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Forum 'Annonces' - Sujet créé le 2005-06-27 par WAHIBA RAMDANE CHERIF-KHETTAF
Titre : Outils d’aide à la décision pour la conception et le contrôle en temps réel de tournées flexibles de techniciens spécialisés.
Laboratoire : LORIA/C.N.R.S. et INRIA Lorraine, projet MACSI
- Description du sujet de thèse
L’objectif de cette étude est d’obtenir un système efficace de conception et de pilotage de tournées de techniciens, à polyvalences différentes, en présence de perturbations dues aux incertitudes sur les durées des tâches à effectuer chez les clients et aux incertitudes des durées des trajets effectués au moyen de véhicules sur la voie publique. Elle s’inscrit dans le cadre des recherches actuelles sur les ordonnancements proactifs-réactifs où la phase pro-active consiste à concevoir a priori une solution (ou mieux une famille de solutions) qui soit un bon compromis entre plusieurs critères, dont celui qui assure de la robustesse ou suffisamment de flexibilité à la solution lorsque celle-ci est soumise à des aléas et où la phase réactive consiste à prendre des décisions en temps réel, s’appuyant le plus possible sur la solution proactive, lorsque les aléas surviennent, qui peuvent également correspondre à de nouvelles demandes urgentes des clients.
Parmi les problèmes d’ordonnancement, nous nous intéressons à un problème combinatoire très complexe (et NP-difficile) qui consiste à organiser les tournées d’un pool de techniciens, à polyvalences multiples et différentes selon les groupes d’individus, chez des clients, tout en respectant des fenêtres horaires. La construction des tournées prédictives actuelles, dans la plupart des entreprises, s’appuient sur des données, supposées connues avec précision, qui permettent d’effectuer une optimisation a priori et de proposer une solution de très bonne qualité, voir optimale généralement pour le critère coût.
Dans un premier temps, il conviendra d’examiner comment définir des solutions proactives de tournées incluant de la robustesse ou mieux permettant de la flexibilité comme la reconstitution de tournées réalisables à partir de morceaux de tournées partiellement optimisées. Il faudra résoudre les problèmes d’optimisation associés à ces nouveaux concepts. En parallèle, il faudra dresser la liste des critères de satisfaction pour ces tournées et la liste des types d’aléas pouvant se produire ainsi que leurs caractéristiques, de telle sorte que la pro-activité sera conçue en fonction de ces aléas.
Dans un deuxième temps, il faudra concevoir le pilotage réactif en temps réel, en imaginant divers pilotages, que l’on pourra évaluer par une simulation complète du couple tournées proactives et pilotages réactifs en présence de grandes familles de perturbation. Cette approche pourra être comparée avec une approche traditionnelle prédictive-réactive.
Cette recherche peut être utile à de nombreuses entreprises qui gèrent des tournées de personnel, devant se déplacer chez des clients pour effectuer un service donné (nouvelles installations, modification d’installations, maintenance, réparation, inspection, relevés de compteurs …) lorsqu’une importante proportion des services à assurer est connue à l’avance et permet de préparer la feuille de route du personnel pour le lendemain, par exemple, mais où, durant le jour J, certains services plus importants doivent être intégrés dans les tournées précédemment constituées.
Nous avons été poussés sur cette piste par les compétences des membres de l’équipe MACSI du LORIA et de l’INRIA Lorraine (en tournées et en ordonnancement pro-actif réactif) et parce qu’un partenaire industriel nous a proposé une collaboration, qui va nous permettre de coller au plus près des applications réelles et de tester et valider nos méthodes sur des données numériques en grandeur réelle de BT (British Telecom), notre partenaire industriel.
- Compétences recherchées:
optimisation, recherche opérationnelle, aptitudes en algorithmique et programmation.
- Contacts :
Si vous êtes intéressé, envoyer par e-mail un CV, les notes et le classement en DEA, ainsi que toutes les coordonnées où on peut vous joindre (téléphones, e-mail, adresse postale) à :
Wahiba RAMDANE-CHERIF (MCF)
ramdanec@loria.fr (tel. 03-83-58-17-84)
Ammar OULAMARA (MCF)
oulamara@ loria.fr (tel. 03-83-58-17-83)
Marie-Claude PORTMANN (PR)
portmann@loria.fr (tel. 03-83-58-41-85)
Adresse : Ecole des Mines de Nancy,
Département Génie Industriel
Parc de Saurupt, CS14234
54000 Nancy Cedex.
Laboratoire : LORIA/C.N.R.S. et INRIA Lorraine, projet MACSI
- Description du sujet de thèse
L’objectif de cette étude est d’obtenir un système efficace de conception et de pilotage de tournées de techniciens, à polyvalences différentes, en présence de perturbations dues aux incertitudes sur les durées des tâches à effectuer chez les clients et aux incertitudes des durées des trajets effectués au moyen de véhicules sur la voie publique. Elle s’inscrit dans le cadre des recherches actuelles sur les ordonnancements proactifs-réactifs où la phase pro-active consiste à concevoir a priori une solution (ou mieux une famille de solutions) qui soit un bon compromis entre plusieurs critères, dont celui qui assure de la robustesse ou suffisamment de flexibilité à la solution lorsque celle-ci est soumise à des aléas et où la phase réactive consiste à prendre des décisions en temps réel, s’appuyant le plus possible sur la solution proactive, lorsque les aléas surviennent, qui peuvent également correspondre à de nouvelles demandes urgentes des clients.
Parmi les problèmes d’ordonnancement, nous nous intéressons à un problème combinatoire très complexe (et NP-difficile) qui consiste à organiser les tournées d’un pool de techniciens, à polyvalences multiples et différentes selon les groupes d’individus, chez des clients, tout en respectant des fenêtres horaires. La construction des tournées prédictives actuelles, dans la plupart des entreprises, s’appuient sur des données, supposées connues avec précision, qui permettent d’effectuer une optimisation a priori et de proposer une solution de très bonne qualité, voir optimale généralement pour le critère coût.
Dans un premier temps, il conviendra d’examiner comment définir des solutions proactives de tournées incluant de la robustesse ou mieux permettant de la flexibilité comme la reconstitution de tournées réalisables à partir de morceaux de tournées partiellement optimisées. Il faudra résoudre les problèmes d’optimisation associés à ces nouveaux concepts. En parallèle, il faudra dresser la liste des critères de satisfaction pour ces tournées et la liste des types d’aléas pouvant se produire ainsi que leurs caractéristiques, de telle sorte que la pro-activité sera conçue en fonction de ces aléas.
Dans un deuxième temps, il faudra concevoir le pilotage réactif en temps réel, en imaginant divers pilotages, que l’on pourra évaluer par une simulation complète du couple tournées proactives et pilotages réactifs en présence de grandes familles de perturbation. Cette approche pourra être comparée avec une approche traditionnelle prédictive-réactive.
Cette recherche peut être utile à de nombreuses entreprises qui gèrent des tournées de personnel, devant se déplacer chez des clients pour effectuer un service donné (nouvelles installations, modification d’installations, maintenance, réparation, inspection, relevés de compteurs …) lorsqu’une importante proportion des services à assurer est connue à l’avance et permet de préparer la feuille de route du personnel pour le lendemain, par exemple, mais où, durant le jour J, certains services plus importants doivent être intégrés dans les tournées précédemment constituées.
Nous avons été poussés sur cette piste par les compétences des membres de l’équipe MACSI du LORIA et de l’INRIA Lorraine (en tournées et en ordonnancement pro-actif réactif) et parce qu’un partenaire industriel nous a proposé une collaboration, qui va nous permettre de coller au plus près des applications réelles et de tester et valider nos méthodes sur des données numériques en grandeur réelle de BT (British Telecom), notre partenaire industriel.
- Compétences recherchées:
optimisation, recherche opérationnelle, aptitudes en algorithmique et programmation.
- Contacts :
Si vous êtes intéressé, envoyer par e-mail un CV, les notes et le classement en DEA, ainsi que toutes les coordonnées où on peut vous joindre (téléphones, e-mail, adresse postale) à :
Wahiba RAMDANE-CHERIF (MCF)
ramdanec@loria.fr (tel. 03-83-58-17-84)
Ammar OULAMARA (MCF)
oulamara@ loria.fr (tel. 03-83-58-17-83)
Marie-Claude PORTMANN (PR)
portmann@loria.fr (tel. 03-83-58-41-85)
Adresse : Ecole des Mines de Nancy,
Département Génie Industriel
Parc de Saurupt, CS14234
54000 Nancy Cedex.