Modèles d'approvisionnement de type MRP : évaluation et robustesse
Institution:
Université Louis Pasteur (Strasbourg) (1971-2008)Disciplines:
Directors:
Abstract EN:
Every production system has a procedure for deciding when to have material delivered or produced. These decisions are referred to as lot-sizing decisions. Performance of lot-sizing techniques is generally evaluated on the basis of cost effectiveness and computational time. Nevertheless, this static evaluation ignores the manner in which decisions are implemented in practice, when demands vary. By considering demand variability, lot-sizing techniques do not exhibit the same degree of instability in planned orders. Therefore, we propose another measure of performance we call robustness. We define the robustness of a lot-sizing model as the degree of stability in planned orders it provides, in response to changes in demand estimates. We first study the robustness and cost-effectiveness of models in both single-level and multi-level contexts. Simulations show there exists an inverse relationship between robustness and optimality. Second, we improve an optimal multi-level lot-sizing model (steinberg, napier-management science, 1980), in term of computational time. We write an analytical procedure for eliminating the variables which optimal value is always null. Simulations suggest the effectiveness of that procedure: reduction of the size of the optimization programm implies a reduction in computational time.
Abstract FR:
Connues sous le nom de "lot-sizing", les methodes de calcul des lots de fabrication ou d'achat (approvisionnement) reposent generalement sur un arbitrage entre le cout fixe de lancement (production ou commande) et le cout variable de stockage. Dans les systemes de type mrp, notamment caracterises par l'existence de stocks multi-echelon, on distingue essentiellement deux categories de methodes d'approvisionnement: - les methodes approchees ou heuristiques; - les methodes exactes ou modeles d'optimisation globale des couts. Dans la litterature consacree a l7evaluation de ces modeles, deux criteres sont analyses: la performance en terme de cout et le temps de calcul. Neanmoins, cette evaluation ignore certains aspects de l'environnement fluctuant dans lequel la prise de decisions s'effectue. Dans un tel contexte, nous ajoutons le critere de robustesse aux criteres classiques d'evaluation. Nous definissons la robustesse d'un modele d'approvisionnement comme la stabilite des periodes d'approvisionnement qu'il suggere lorsque la demande varie. Ainsi, l'objet de cette these est l'evaluation de modeles d'approvisionnement selon les criteres de robustesse, de cout et de temps de calcul. Nous proposons, en premier lieu, une methodologie d'evaluation de ces modeles, dans un contexte mono-produit. Il s'agit d'une part, de definir un indicateur de robustesse, et d'autre part, de recourir a la simulation numerique, afin d'etablir une typologie des modeles en fonction des criteres de cout et de robustesse. Les simulations effectuees revelent l'existence d'une relation inverse entre la robustesse et l'optimalite. En second lieu, nous considerons des modeles d'approvisionnement multi-echelon. Nous nous interessons tout d'abord a un modele d'optimisation globale des couts. Nous ecrivons une procedure analytique de reduction du nombre de variable et de contraintes du probleme, afin d'obtenir une diminution du temps de calcul necessaire a l'obtention de la solution optimale. Enfin, nous explorons la robustesse et la performance en terme de cout de methodes heuristiques (multi-echelon).