Planification de la distribution en contextes de déploiement d'urgence et de logistique hospitalière

• Main Author: Anaya Arenas, Ana Maria
• Other Authors: Renaud, Jacques
• Format: Doctoral Thesis
• Language: French
• Published: Université Laval 2016
• Subjects: HF 91.5 UL 2016; Logistique (Organisation); Hôpitaux > Systèmes de distribution des médicaments; Gestion des situations d'urgence; Hôpitaux > Services de distribution de fournitures médicales; Recherche opérationnelle; Affectation des ressources
• Online Access: http://hdl.handle.net/20.500.11794/26564

L’optimisation de la distribution est une préoccupation centrale dans l’amélioration de la performance des systèmes industriels et des entreprises de services. Avec les avancées technologiques et l’évolution du monde des affaires, de nouveaux domaines d’application posent des défis aux gestionnaires. Évidemment, ces problèmes de distribution deviennent aussi des centres d’intérêt pour les chercheurs. Cette thèse étudie l’application des méthodes de recherche opérationnelle (R.O.) à l’optimisation des chaînes logistiques dans deux contextes précis : le déploiement logistique en situation d’urgence et la logistique hospitalière. Ces contextes particuliers constituent deux domaines en forte croissance présentant des d’impacts majeurs sur la population. Ils sont des contextes de distribution complexes et difficiles qui exigent une approche scientifique rigoureuse afin d’obtenir de bons résultats et, ultimement, garantir le bien-être de la communauté. Les contributions de cette thèse se rapportent à ces deux domaines. D’abord, nous présentons une révision systématique de la littérature sur le déploiement logistique en situation d’urgence (Chapitre 2) qui nous permet de consolider et de classifier les travaux les plus importants du domaine ainsi que d’identifier les lacunes dans les propositions actuelles. Cette analyse supporte notre seconde contribution où nous proposons et évaluons trois modèles pour la conception d’un réseau logistique pour une distribution juste de l’aide (Chapitre 3). Les modèles cherchent à assurer une distribution équitable de l’aide entre les points de demande ainsi qu’une stabilité dans le temps. Ces modèles permettent les arrérages de la demande et adaptent l’offre aux besoins de façon plus flexible et réaliste. Le deuxième axe de recherche découle d’un mandat de recherche avec le Ministère de la Santé et de Services sociaux du Québec (MSSS). En collaboration avec les gestionnaires du système de santé québécois, nous avons abordé la problématique du transport d’échantillons biomédicaux. Nous proposons deux modèles d’optimisation et une approche de résolution simple pour résoudre ce problème difficile de collecte d’échantillons (Chapitre 4). Cette contribution est par la suite généralisée avec la synchronisation des horaires d’ouverture de centres de prélèvement lors de la planification des tournées. Une procédure itérative de recherche locale est proposée pour résoudre le problème (Chapitre 5). Il en découle un outil efficace pour la planification des tournées de véhicules dans le réseau des laboratoires québécois. === Optimisation in distribution is a major concern towards the performance’s improvement of manufacturing and service industries. Together with the evolution of the business’ world and technology advancements, new practical challenges need to be faced by managers. These challenges are thus a point of interest to researchers. This thesis concentrates on the application of operational research (O.R.) techniques to optimise supply chains in two precise contexts: relief distribution and healthcare logistics. These two research domains have grown a lot recently and have major impacts on the population. These are two complex and difficult distribution settings that require a scientific approach to improve their performance and thus warrant the welfare among the population. This thesis’s contributions relate to those two axes. First, we present a systematic review of the available literature in relief distribution (Chapter 2) to consolidate and classify the most important works in the field, as well as to identify the research’s gaps in the current propositions and approaches. This analysis inspires and supports our second contribution. In Chapter 3, we present and evaluate three models to optimise the design of relief distribution networks oriented to fairness in distribution. The models seek to ensure an equitable distribution between the points of demand and in a stable fashion in time. In addition, the models allow the backorder of demand to offer a more realistic and flexible distribution plan. The second research context result from a request from Quebec’s Ministry of Health and Social Services (Ministère de la Santé et des Services sociaux – MSSS). In partnership with the managers of Quebec’s healthcare system, we propose an approach to tackle the biomedical sample transportation problem faced by the laboratories’ network in Quebec’s province. We propose two mathematical formulations and some fast heuristics to solve the problem (Chapter 4). This contribution is later extended to include the opening hours’ synchronisation for the specimen collection centers and the number and frequency of pick-ups. We propose an iterated local search procedure (ILS) to find a routing plan minimising total billable hours (Chapter 5). This leads to an efficient tool to routing planning in the medical laboratories’ network in Quebec.