Optimisation de la chaîne logistique dans l'industrie de process. Méthodes et application à l'industrie du verre plat

L'importance croissante que le client accorde à la manière dont une entreprise<br />satisfait sa demande bouleverse les fondements des organisations anciennement pensées sous l'angle de la production. Phénomène tout à fait perceptible dans un grand<br />groupe industriel comme...

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Main Author: Miegeville, Nicolas
Language:ENG
Published: Ecole Centrale Paris 2005
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Online Access:http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00275284
http://tel.archives-ouvertes.fr/docs/00/27/52/84/PDF/PhD_MIEGEVILLE_2005.pdf
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collection NDLTD
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topic [SPI] Engineering Sciences
Schéma industriel et logistique
Programmation Mathématique
Planification de production
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Programmation Mathématique
Planification de production
Miegeville, Nicolas
Optimisation de la chaîne logistique dans l'industrie de process. Méthodes et application à l'industrie du verre plat
description L'importance croissante que le client accorde à la manière dont une entreprise<br />satisfait sa demande bouleverse les fondements des organisations anciennement pensées sous l'angle de la production. Phénomène tout à fait perceptible dans un grand<br />groupe industriel comme Saint-Gobain, à forte culture ingénieur, cette prise de<br />conscience donne un nouvel élan aux métiers transversaux focalisés à la fois sur<br />l'optimisation du schéma industriel et de la chaîne logistique. Cette thèse est une<br />illustration de cette évolution : l'intérêt porté aux problèmes d'optimisation des systèmes industriels et logistiques est relativement récent à Saint-Gobain Recherche.<br />Nous nous sommes intéressés dans nos travaux à différents problèmes industriels<br />complémentaires rencontrés chez Saint-Gobain Glass, leader de la production de<br />verre plat en Europe. Nous avons apporté des solutions mettant en lumière l'interdépendance de différentes décisions à des problèmes industriels complexes, avec un<br />souci constant de produire des outils d'aide à la décision utiles et appréciés.<br />Après un avant-propos rappelant le sens de notre démarche, nous découvrirons<br />dans le chapitre 1 le contexte industriel qui a motivé notre recherche. Nous présentons<br />les métiers du groupe - produire, transformer et distribuer du verre plat - et les<br />différents niveaux de décision que nous avons décidé d'aborder. Les chapitres suivants<br />présentent les problèmes d'optimisation que nous avons identifiés et qui nous sont<br />apparus comme clés.<br />Nous abordons dans le chapitre 2 un modèle permettant de déterminer les dimensions<br />des produits standards. L'intégration verticale du groupe permet l'étude<br />du meilleur compromis entre les chutes de verre tout au long de la chaîne logistique<br />et le nombre de références à gérer. La suite de la thèse tend à aboutir à une modélisation complète du schéma industriel et logistique et fait l'objet du chapitre 6. Pour cela, nous traitons les questions de localisation d'installations logistiques (chapitre 3) et de modélisation des processus de production : le chapitre 4 présente notre modèle<br />et l'illustre avec la production de verre plat, tandis que le chapitre 5 présente un<br />travail complémentaire permettant de l'appliquer aux lignes de transformation. Finalement, nous intégrons dans le chapitre 6 tous ces travaux dans un modèle linéaire<br />en nombres entiers.<br />Fruit d'une véritable collaboration entre chercheurs et industriels, ce travail présente<br />un modèle générique déterministe d'optimisation de la chaîne logistique appliqué avec succès à l'industrie du verre. De nombreuses perspectives dignes d'intérêt<br />sont imaginables, autant théoriques que pratiques.
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