ABSTRACT. In this talk I review a couple of applications on Big Data that I personally like and I try to explain my point of view as a Mathematical Optimizer — especially concerned with discrete (integer) decisions — on the subject. I advocate a tight integration of Data Mining, Machine Learning and Mathematical Optimization (among others) to deal with the challenges of decision-making in Data Science. Those challenges are the core of the mission of the Canada Excellence Research Chair in “Data Science for Real-time Decision Making” that I hold.

ABSTRACT. The dimensional inspection of non-rigid parts remains a challenging task in industry, because of geometric and dimensional characteristics that can occur in free state. Much research has been devoted to automating the inspection of these parts in order to eliminate the cost of compliance templates that cause productivity problems for manufacturers. A registration step is required for the automatic inspection of mechanical parts and one of the most famous existing registration algorithms is the Coherent Point Drift (CPD) algorithm which is widely used in imaging applications. The CPD has been adapted to the mechanical field specifically for fixtureless dimensional inspection problems of deformable bodies (the IDB-ACPD algorithm). However, the optimization phase of the IDB-ACPD approach needs improvement. This paper proposes an optimization method based on the genetic algorithm (GA) in order to find the optimal smoothness regularization parameters that control the alignment phase of the algorithm. Compared to other existing optimization methods, the GA could make the IDB-ACPD algorithm more efficient by automating the aforementioned parameter choice, thus improving computation time and escape from the local minimum ensuring the 'best' solutions.

ABSTRACT. Cet article traite du problème de fabrication et de reconditionnement de produits dans un système de production soumis aux contraintes d’émission de carbone. Dans cette étude, nous avons développé une politique de production pour un système composé de deux blocs machines. Ces unités seraient capables de répondre à une demande aléatoire sur un horizon de temps fini avec un niveau de service donné et prenant en compte la quantité de produit retourné par les clients. D’autre part, le processus de production et de logistique inverse de produits émets des substances nocives dans l'environnement ce qui peut être sanctionnée par des taxes environnementale, notamment la taxe carbone. Afin d'assurer une planification économique de la production, nous avons déterminé la cadence de production et le niveau de stockage optimal qui minimise les coûts de production, de stockage et de taxe carbone à payer pour ces deux unités. L’objectif de cette étude est donc d'examiner l'influence des produits retournés, la quantité carbone émise par nos unités et le niveau de service sur une planification optimale de la production. Une étude analytique et un exemple numérique sont proposés dans le but de prouver l'approche développée.

ABSTRACT. This research explores the most important features from the literature used to develop a Dynamic Cellular Manufacturing System (DCMS). The possibility of system configuration makes those systems different from other cellular manufacturing systems issued from group technology. The main objective of this study is to assist decision makers and/or designers to choose one of the most appropriate layouts using the dynamic cells. This task become more difficult because it is usually associated with many others decisions like production planning and resource allocation.

This research has the particularity to focus only on the DCMSs and to include all possible features of a turbulent environment. It focuses in extracting the largest set of features needed by the modeller. This fact increases the chance of implementing DCMS into real manufacturing system.

ABSTRACT. La visualisation est un des canaux permettant à l'humain d'assimiler instinctivement une grande variété d'informations. Les systèmes d'informations géographiques (SIG), en particulier, permettent de faciliter la représentation visuelle de données géospatiales. Dans le cadre de l’analyse de données, pour l’aide à la prise de décisions d’expansion commerciales, nous proposons une méthodologie interactive et itérative se basant sur l'extraction de données sociodémographiques, la visualisation de ces données sur une cartographie appropriée, la segmentation de la population et la création d'indicateurs de performance. La visualisation de différentes informations géographiques ainsi que la répartition de la demande potentielle pour des détaillants d'alcool sur l’île de Laval ont été étudiées en tant qu’étude de cas. Les données de localisation des succursales ont été intégrées afin d'évaluer l'impact de l'ajout de détaillants sur la demande respective de chacun des autres points de vente

ABSTRACT. La planification de la production est un défi de taille pour les entreprises forestières en raison de l’imprévisibilité de la ressource. Cette forme d’incertitude a un impact encore plus important pour un réseau d’usines interdépendantes où chaque décision prise a un impact sur l’ensemble du système. Dans le cadre de cette recherche, nous nous intéressons au processus de production de 8 usines de la région du Saguenay Lac St-Jean au Québec appartenant à l’entreprise Produits forestiers Résolu. Nous voulons développer une approche de planification au niveau opérationnel qui permette de satisfaire les besoins globaux de l’entreprise, tout en considérant les particularités des unités d’affaires de la région. Deux outils d’aide à la décision développés par le consortium de recherche FORAC sont ainsi utilisés afin de mettre sur pied une nouvelle méthode de planification. Le premier outil permet de développer rapidement des plans de séchage, définissant quels produits combiner dans un certain séchoir et à quel moment. Le second outil conduit à l’élaboration de plans de rabotage indiquant l’ordre et la durée de l’opération pour les produits en continu. Chaque plan est construit afin de prendre en considération les spécificités des usines ciblées par le projet. L’utilisation de la méthode de planification décrite dans l’article permet au réseau d’obtenir des plans de production réalistes en quelques minutes pour toutes ses usines, tout en étant meilleur d’après les indicateurs de performance utilisés par l’entreprise.

ABSTRACT. Le présent travail contribue à accroître l’efficacité et l’efficience du processus de planification du déploiement des ressources de suppression des feux de forêts majeurs. Pour ce faire, un modèle mathématique linéaire en nombres entiers a été élaboré, résolu et testé; introduisant un nouveau cas particulier à la littérature des problèmes de tournées de véhicules (VRP). Le modèle élaboré a été testé avec CPLEX sur des cas tirés de données réelles. Il a per-mis de réduire le temps de planification des opérations d’extinction des feux de forêts majeurs de 75% dans les situa-tions courantes.

ABSTRACT. Agir d’une façon socialement et écologiquement responsable est une question d’éthique et de transparence qui renforce l’immunité des entités microéconomiques et qui constitue de nos jours une exigence de soutenabilité. En effet, toute entité opère dans un cadre de plus en plus complexe au niveau partenariat, législation, marché, etc. ce qui rend vitale la manière dont ces entités s’inscrivent dans leur environnement pour leur continuité et prospérité. L’avènement du développement durable et sa déclinaison forestière se trouve au fond de la question de soutenabilité notamment suite aux opportunités économiques prometteuses pour la production des bioproduits à partir de la biomasse de deuxième génération (2G). Au Canada, le secteur des Pâtes et Papiers vue sa situation de crise peut constituer potentiellement un lieu d’intégration des bioraffineries 2G. La présente contribution présente un modèle mathématique décrivant une feuille de route soutenable pour la transformation d’une usine de pâtes et papiers en une bioraffinerie. On proposera dans cette contribution une méthodologie d’évaluation de la soutenabilité basée sur l’analyse du cycle de vie. Une analyse sommaire des résultats du modèle bi-objectif appliqué sur une esquisse de données pertinentes sera présentée.

ABSTRACT. A generic framework for designing decision theaters (DTs) is proposed. The implementation of this framework is illustrated on community forest management in the province of Québec. In particular, we develop the conceptual design of an integrated Forest Community Decision Support System (FC-DSS). FC-DSS aims at supporting complex forest management planning that involves governmental planners and multiple forest users.

ABSTRACT. Dans ce papier, nоus étudions lе cаs d’unе blаnchissеriе dе linge hоspitаliеr qui pоur sаtisfаirе unе dеmаndе aléatoire en faisant appel à lа sоus-trаitаncе. L’оbjеctif dе cet étude cоnsistе à trоuvеr un cоmprоmis еntrе lа gеstiоn dе lа mаintеnаncе еt lа gеstiоn dе lаvаgе d’unе pаrt, еt d’аutrе pаrt, dе gérеr lе sоutiеn prоductiquе du sоus-trаitаnt pаr rаppоrt à sа dispоnibilité еt sеs cоûts dе lаvаgе unitаirеs tоut еn minimisаnt lеs différеnts cоûts, à sаvоir lе coût de lavage, lе cоût dе stоckаgе et le cоût dе mаintеnаncе en tenant compte de l’influence du plan de lavage sur la dégra-dation de la machine de lavage.

ABSTRACT. Très souvent, les plans liés au système de production et la chaine logistique sont développés sans tenir compte des besoins en financement, ce qui peut engendrer un risque de non faisabilité des décisions de production. Dans ce contexte, il devient primordial d’optimiser la chaine logistique en intégrant les flux financiers pour diminuer le coût de financement et éviter les situations d’absence de liquidité. Dans ce papier nous visons à construire un modèle pour planifier et optimiser la supply chain en intégrant les activités de planification et de budgétisation. Pour se faire, deux formulations du problème ont été développées. Le premier modèle représente une approche séquentielle où le processus de budgétisation est réalisé suite à la planification tactique en se servant des données des flux physiques précédemment calculés. Dans le second modèle, une approche intégrée est développée pour synchroniser le processus de planification et de budgétisation au sein d’un même processus. Les deux approches ont un objectif commun de maximiser la variation du fond de roulement net global. Les résultats des deux approches sont comparés pour mettre en évidence l’importance de coordonner toutes les décisions financières et opérationnelles dans l’optimisation de la chaine logistique.

ABSTRACT. The campany Candia/Algeria projects to create a new production unit in the city of Algier in view to enlarge its production capacity. For this purpose, we had to determine the products (and the amounts) to be produced by every production line in both of the units (Béjaia and Algiers). \\ This work is an attempt to bring some answers of the campany. We propose a linear model for partitionning the production of the different products according to the two production units (Bejaia and Algiers), and the distribution of the products to diffrent clients (located in different districts of the country: centre, East, Ouest and South). We have set as an objective minimizing the transportation (delivery) costs. At last, we present an approach based on the simplexe and branch and bound algorithms. Un optimal production/transportation plan with minimum cost has been found. A comparison with the current data (ie, with the only unit located in Béjaia) has been made.}

ABSTRACT. Ce travail constitue une contribution au domaine du « SCRM : supply chain risk management », il porte sur la décision relative aux variables d’approvisionnement, à savoir la quantité de commande et le délai de livraison pour une chaîne logistique de la grande distribution en Tunisie, et ce en tenant compte des risques liés à la chaîne logistique. Nous avons étudié le « supply risk » à travers l’analyse et la prévision du taux de service fournisseur (TSF) afin de garantir un taux de rupture acceptable en linéaire et une meilleure satisfaction des clients. Dans ce contexte, nous avons établi les hypothèses issues d'un cas réel d'un leader de la grande distribution en Tunisie « Monoprix ». Deux approches de modélisation ont été présentées avec une analyse et une comparaison des résultats issus d’un exemple numérique. Par la suite, nous avons étudié l'impact du TSF sur le taux de service au niveau de l’entrepôt central ainsi que le coût prévisionnel de la rupture de stock en linéaire (au niveau des magasins).

ABSTRACT. Ce papier traite le problème de maintenance intégrée à la production d’un système manufacturier composé de plu-sieurs machines montées en parallèle en prenant en considération des périodes de garantie. Le bailleur peut offrir des périodes de garantie pour encourager les industriels à signer des contrats de leasing de plus longue durée. Le problème consiste alors à louer un certain nombre de machines qui produisent un seul type de produit et qui doivent satisfaire une demande aléatoire pendant un horizon de temps fini. Pour obtenir une solution économique optimale, on mini-mise en premier lieu le cout total de production et de stock. En deuxième lieu, on détermine le plan optimal de main-tenance pour les différentes machines selon le plan de production déjà obtenu. Le but de cette étude est de prouver l’impact de la durée de période de garantie sur le plan de maintenance. Une étude analytique est présentée afin d’appuyer l’approche développée.

ABSTRACT. Cet article porte sur un système de tubes de Pitot. Ce système multi-composants, considéré non réparable pendant le vol, est soumis à des dégradations aléatoires qui influent sur la précision de la mesure de la vitesse renvoyée par les tubes. Dans un premier temps, l'approche vise à modéliser le processus de dégradation de la qualité de la mesure de chaque tube puis à le généraliser à l'ensemble du système.Une fois le modèle défini, une politique d'inspection sera proposée permettant d'évaluer correctement les mesures du système. Suite à chaque inspection, et compte tenu du niveau de dégradation, la mesure de vitesse de chaque tube peut être considérée avec une importance moindre, complètement ignorée ou considérée avec la même importance que celle avant l'inspection. L'objectif vise à définir la séquence d'inspection optimale permettant de minimiser la dégradation totale de la qualité de la mesure de l'ensemble du système dans un horizon de temps fini. L'étude actuelle est appliquée au système de tubes de Pitot. Toutefois, l'approche pourrait être généralisée à l'ensemble des systèmes à unités multiples non réparables sujets à des détériorations aléatoires. Un exemple numérique est fourni pour illustrer le modèle d'inspection proposé.

ABSTRACT. Actuellement, les stratégies de la maintenance corrective et de la maintenance préventive basée sur le temps sont largement utilisées dans l'industrie. Par contre, peu de méthodes sont utilisées pour optimiser ces stratégies. Cet article vise à développer une politique de commande plus efficace de la production, du setup et de la maintenance pour un système manufacturier non fiable et non-flexible, composé d’une seule machine et produisant deux types de produits. L'objectif principal est d'atteindre un niveau plus élevé de synchronisation entre les interventions de la maintenance préventive (PM) et les activités de la production. Ainsi, la politique de commande proposée intègrera le concept de la maintenance opportuniste en tirant parti de l'arrêt de la machine pendant les opérations de setup, afin de mener des actions préventives. Cette initiative a pour but d’accroître la disponibilité de la machine et de réduire le risque de pénurie. L’évaluation de la performance de la politique de commande proposée est réalisée à l'aide d'un modèle de simulation en combinant des événements continus et discrets. Ce dernier est ensuite analysé par des techniques statistiques d'optimisation, tels que les plans d'expériences, l'analyse de variance et la méthodologie de surface de réponse. Un exemple numérique suivi d'une étude comparative approfondie pour une large gamme de configurations du système, sont effectuées afin de démontrer la pertinence et la robustesse des résultats.

ABSTRACT. Ce papier s’intéresse au problème d’intégration de la maintenance et du contrôle qualité dans les systèmes manufacturiers pour lesquels les machines sont sujettes à des processus de dégradation qui affectent directement la qualité des produits. Le contrôle du processus et de la qualité des produits s’effectue à l’aide d’une carte de contrôle de type ‘moyenne écart-type’. Selon la moyenne des mesures de l’indicateur qualité comparée aux limites de surveillance et de contrôle, on décide d’entreprendre ou non une action de maintenance pouvant être soit préventive ou corrective. Un modèle mathématique est développé en vue de déterminer les valeurs optimales des variables de décision qui sont : l’intervalle d’échantillonnage, le nombre d’échantillons prélevés et les limites de contrôle et de surveillance au niveau de la carte de contrôle. L’objectif est de minimiser le coût total moyen par unité de temps intégrant le coût de maintenance, le coût d’inspection, le coût d’une fausse alarme et le coût de rejet des items non conformes. Un exemple numérique et une analyse de sensibilité sont présentés pour illustrer cette approche.

ABSTRACT. In this article, we investigate two sorting strategies based on the distance until next planned maintenance of hopper car for a given train set. The impact of these strategies is evaluated based on the amount of shunting operations needed to remove cars from a train set in order to perform a planned maintenance or following an unplanned breakout. We conducted an analysis based on a discrete-event simulation model of a real-case railway network for LKAB, a large mining company that operates a complex logistic network.

ABSTRACT. Deploy cargo transport infrastructure requires large financial investments. Therefore, before planning the expansion of cargo transport offer, it is important to verify whether the capacity of existing freight transport infrastructure is effectively exhausted. In a balanced transportation network, the railway has a strategic contribution thus the knowledge of its operational capacity is mandatory to maximize the network’s resources. In this paper a discrete events simulation modelling approach is employed to assess the full operational use of a railroad, as well as to characterize the scenario and the conditions maximizing its throughput. This methodology is applied to the case of the railway line (simple) Cascavel-Guarapuava, in Brazil. The paper describes the different steps of a simulation project methodology, including data collection and analysis, modelling, design of scenarios, and performance evaluation. The model was implemented with SIMUL 8® a powerful simulation software. The numerical experiments provided accurate insight on the daily amount of trains traveling on the line (both export and import directions) and on the impact of existing operational constraints.

ABSTRACT. Simulation is the imitation of a real-world operation or process over time. Warehouse inventory management played an important role in improving customer service and reducing stock outs. Managing warehouse inventory is a challenging task and to address this challenge, we use simulation application in warehouse inventory management. The purpose of this paper is to use simulation in managing inventory of A Building Materials Trading Company in United Arab Emirates (UAE). Firstly, we will develop a model to improve average inventory level, average lost sales, and percentage of customer's dissatisfaction for the main component in the company which is cement. Secondly, we verify and validate our developed model using Arena simulation software. Finally, some recommendations regarding reorder point, batch size and target stock will be given to improve overall warehouse inventory management system.

ABSTRACT. The objective of this paper is to evaluate and compare two commercial platforms that could be used for the simulation-based optimisation problems: Matlab/Simulink and Arena/OptQuest. Matlab/Simulink is rarely used in the field of modelling manufacturing systems but has a lot of features. Arena/OptQuest is one of the most performant contemporary simulation software in this field. The purpose behind the comparison is to determine their relative performance based on the quality of obtained results and the gain in the computational effort. A well-known benchmark problem “OPTIMAL PRODUCTION CONTROL OF UNRELIABLE MANUFACTURING SYSTEMS” is used. Validation efforts are made to ensure that simulation models developed in Arena and Simulink are identical. The experimental results indicate that both platforms have good performance. Arena seems to be better for entity-based discreet event simulation. Simulink is more suitable for continuous, multi-rate and multi paradigms models; Matlab offers a lot of feature for the optimum seeking and the integration is easy. Matlab/Simulink, globally, outperforms Arena/OptQuest

ABSTRACT. La présentation va décrire les défis rencontrés et leçons apprises lors de l’introduction de l’optimisation dans les systèmes de conception chez Pratt & Whitney Canada. L’amélioration du système intégré de conception préliminaire serait présentée. Une description de la certification des processus analytiques (MASC) sera incluse.

ABSTRACT. Dans ce papier, nous présentons une modélisation originale du problème de planification de matériel roulant qui considère les temps d'immobilisation en gare comme critère de robustesse des solutions. En effet, les temps d'immobilisation permettent de réaliser des opérations de maintenance ou de combler un éventuel retard entre deux circulations consécutives. Nous détaillons également une approche multi-critère inspirée de la stratégie ε-contrainte. Pour terminer, nous illustrons notre démarche sur un exemple composé des circulations sur une journée entre deux gares puis sur une partie du réseau TER Midi-Pyrénées

ABSTRACT. Dans cet article, nous abordons le problème de tournées de véhicules en chargement complet dans un contexte industriel de la chaîne logistique gazière marocaine. Le maillon que nous traitons est l’approvisionnement des centres emplisseurs de bonbonnes de gaz, en grandes quantités de gaz de pétrole liquéfié. Nous disposons d’une flotte hétérogène de camions citernes. Un camion ne peut visiter qu’un seul centre à la fois dans le même voyage et peut charger deux types de gaz (butane ou propane) depuis un terminal de stockage et en respectant les fenêtres de temps du centre emplisseur réceptionnaire. L’objectif étant de déterminer un planning d’approvisionnement hebdomadaire qui minimise aussi bien les coûts totaux d’achat de gaz que ceux de son transport. Une méthode de recherche à voisinage variable (RVV) est proposée pour résoudre ce problème dont la génération de la solution initiale se fait à l’aide d’un algorithme glouton en sélectionnant les nœuds les plus bénéfiques en termes de coût de transport. Nous comparons les résultats obtenus par l’heuristique RVV avec celles de la programmation linéaire en variable mixtes pour le cas de petites instances. Une exploration des résultats sera détaillée et discutée à la fin de cet article.

ABSTRACT. Les réseaux de voies navigables sont des systèmes de grandes dimensions composés de nombreux biefs interconnectés. Ils sont utilisés principalement pour la navigation et requièrent pour répondre à cet objectif une alimentation appropriée en eau. La gestion de la ressource en eau devient alors cruciale particulièrement dans un contexte de changement climatique où les périodes d’étiage et de crue sont prévues à de plus grandes fréquences avec de plus grandes amplitudes. Des stratégies adaptatives de gestion de la ressource en eau doivent donc être proposées pour garantir le bon fonctionnement des réseaux de voies navigables. Leur conception nécessite tout d’abord une étude de la résilience des réseaux de voies navigables lors de ces périodes extrêmes. Puis, des stratégies de gestion efficiente sont conçues et testées. Afin de faciliter cette démarche, un outil de simulation a été développé. Il offre une interface utilisateur permettant la modélisation de réseaux de voies navigables puis la génération de scénarios de fonctionnement. Il permet l’emploi de méthodes développées dans le cadre d’activités de recherche, tels que un graphe de transport dynamique et un algorithme d’optimisation de problèmes sous contraintes. Son fonctionnement est illustré par l’étude d’un sous réseau réel du nord de la France.

ABSTRACT. Nous nous intéressons dans ce travail au problème de collectes et livraisons avec fenêtres de temps et flotte hétérogène (HVRPPDTW : Heterogeneous Vehicule Routing Problem Pickup and Delivery with Time Windows). Dans cette variante du problème de tournées de véhicules (VRP : Vehicle Routing Problem), nous avons un ensemble de véhicules de coût et de capacités différentes. L’objectif est de trouver un sous-ensemble de véhicules et un ensemble de tournées satisfaisant l’ensemble des requêtes à moindre coût. Chaque requête est caractérisée par un couple de demandes (une demande de collecte et une demande de livraison). Á chaque demande est associée une quantité de marchandises à collecter (ou à livrer) sur un site donné et un intervalle de temps où la collecte (ou la livraison) doit être effectué. Etant donné une requête, le couple collecte et livraison correspondant est effectué dans la même tournée. Toute livraison n’est pas obligatoirement effectuée après la collecte correspondante. Une modélisation de ce problème sous forme de programme linéaire à variables mixtes (MILP : Mixed Integer Linear Program) est développé. Des méthodes de réduction de l’espace de recherche, un ensemble de coupes valides et un algorithme basé sur la décomposition de Benders sont également proposés. Ces approches permettent de résoudre à l’optimalité les instances réelles fournies par le Centre Hospitalier de Troyes (France) et certaines instances de la littérature pour le cas d’une flotte homogène.

ABSTRACT. This paper presents an online educational game on transportation in forest industry. The purpose of the game is to provide an understanding in the importance of different planning levels considering location of supply and demand, cost of purchasing, transportation and collaboration between different stakeholders in the value chain. The game is played by three players over four phases and in each phase the transportation and purchasing costs of its three players are compared. Moreover, for each phase of the game, we developed optimization models in order to benchmark student result with optimal solutions. Some comments about the experience so far will be provided.

ABSTRACT. Collaboration not only can provide increase efficiency in transportation within forest supply chain, but also share the risks within dynamic market conditions. Collaborating enterprises accept to review the wood allocation and transportation between the forest areas and mills of the different enterprises, in order to optimize the transportation activities. They agree to share benefits and then use defined methods to allocate the cost of their logistics to different collaborating enterprises. However, when the risk of non-perfect information and non-perfect execution occur, reviewing the cost allocation between the collaborating enterprises will be needed. In this paper, we propose a two-step method to re-split the cost. This method recognizes the impact of low execution performance of the agents and the need to maintain the stability of the coalition. In the last part of the paper, we illustrate the proposed methodology with a case including 4 forest companies

ABSTRACT. This paper addresses the problem of minimizing the spatial dispersion using clustering in the context of the selection of harvest areas and wood allocation to mills at the tactical planning (5 years planning horizon), at the forest management unit and regional levels. Simple approaches to weight different targets (multi-objective optimization) and include spatial aspects (reduced spatial dispersion) have been developed. Different sizes of problems have been tested using the exact formulation and the clustering based algorithm. Case studies have been conducted to compare and validate both approaches with real-life data. Finally, some future research pathways are discussed to address new needs and challenges of integrating such models in existing decision support tool in the province of Québec context.

ABSTRACT. The introduction of new products into a value chain is a strategic decision that impacts both the flows of products and existing synergies of the system. In fact, the diversification of a product portfolio can help mitigate the risk from unstable markets if well managed. This paper presents a generic mathematical framework to design a regional value chain network where the impact of integrating new products can be evaluated. The mixed integer linear programming model evaluates strategical level decisions of a regional production-distribution system where the objective is to maximize the value-creation while considering sustainable development. The model is applied to a case study in the province of Newfoundland and Labrador, Canada, where the introduction of new products is evaluated for the forest value chain.

ABSTRACT. Dans le présent papier nous considérons le problème d'ordonnancement dans un atelier Open-shop avec contraintes de ressources. La plupart des problèmes d'ordonnancement sont NP-dicile, les chercheurs ont ainsi favorisé en grande majorité le développement d'heuristiques et métaheuristiques au détriment des méthodes exactes. Dans un contexte où les calculateurs haute performance sont en amélioration continue, il redevient intéressant d'explorer des méthodes exactes. Ici, nous nous concentrons sur le développement de méthodes exactes pour la résolution d'un problème d'ordonnancement dans un atelier Open-shop. Nous développons d'abord un Programme Linéaire en Nombre Entiers (PLNE) accéléré en vue de l'optimation de la durée du flux total. Par la suite, nous exposons une nouvelle borne inférieure obtenu en optimisant la durée du flux total du problème Open-shop relaxé. Les résultats expérimentaux ont permis de valider les performances du PLNE accéléré en comparaison avec le PLNE original. Par ailleurs, nous avons montré que la relaxation lagrangienne du PLNE original produit une borne inférieure de bonne qualité.

ABSTRACT. La planification minière à court terme s’avère être un problème laborieux et peu exploré, surtout pour le domaine des mines souterraines. Cependant, ce type de planification permet d’obtenir des estimations plus fidèles à la réalité que les modèles à plus long terme. Cet article traite de la planification à très court terme, soit sur les quarts de travail, des opérations de production et de développement pour une mine souterraine. Un programme linéaire mixte (PLM) est utilisée pour optimiser la séquences des opérations pour chaque quart de travail afin d’atteindre au mieux les cibles de production hebdomadaires identifiées par un modèle de planification à court ou moyen terme. De plus, un modèle de simulation a été développé afin de tester la validité des solutions optimales produites par le PLM. Il permet également d’observer et de quantifier l’effet d’ignorer certains aspects de la réalité dans le PLM. Finalement, il sert à mesurer l’écart entre les deux niveaux de planification et à démontrer que la relaxation de certaines contraintes dans le modèle de planification à moyen terme n’a pas trop d’impacts dans la plupart des cas.

ABSTRACT. Nous proposons un modèle de lot-sizing dans un système de type flow-shop, sous contraintes énergétiques, dans le cas multi-produits. L'horizon de planification est composé d'un ensemble de périodes dont chacune est caractérisée par une durée, un coût énergétique, une puissance maximale et les demandes de chaque type de produit. Étant donné que ce type de problèmes est NP-difficile, le développement des méthodes approchées s'avère indispensable pour la résolution de ce type de problème. Un algorithme génétique est développé, permettant de trouver des résultats proches de l'optimale dans un temps raisonnable. Afin d'évaluer les performances de cette méthode, des expérimentations numériques ont été effectuées.

ABSTRACT. Ce papier propose de montrer comment des patrons de modélisation à base d’automates communicants peuvent être utilisés pour l’ordonnancement d’ateliers de type Job-shop/Flow-shop/Open-shop ou hybride. Les approches classiques de recherche opérationnelle et d’optimisation pour résoudre des problèmes d’ordonnancement nécessitent souvent des prérequis importants et le modèle obtenu est très dépendant de l’application. Suite à des premiers travaux ayant montré la pertinence d’une modélisation par automates communicants et de l’obtention d’un ordonnancement réalisable par recherche d’atteignabilité, l’objectif de ce papier est de présenter comment cette approche de modélisation permet à un utilisateur lambda de construire son modèle sans prérequis particulier. L’autre force de cette modélisation réside dans le fait qu’elle ne nécessite pas d’efforts supplémentaires pour passer d’un type d’atelier à un autre ou pour prendre en compte des modifications dans la structure du problème étudié. Ce papier, après avoir détaillé les patrons de modélisation (machine, opération), présente l’automatisation de l’instanciation de ces modèles à partir d’informations basiques qu’un décideur pourrait connaître. Ceci permet de démontrer que l’approche proposée est générique, simple dans sa modélisation, et évolutive.

ABSTRACT. In this paper, we are interested in mine planning under uncertainty on the capacity of extraction in a mine complex. Indeed, in real life there is always a gap between planned activities and activities carried out during the period. In this paper, we focus on the activity of extraction. In order to achieve this challenge, we proposed a model to represent the mining complex. This model takes into account the uncertainty on the capacity by the use of scenarios. In order to face the uncertainty on the capacity of extraction we propose a robust approach with the MaxMin decision criterion. To the best of our knowledge, while the bulk of the literature treats the optimization in mining complex with stochastic approaches, this paper uses a robust approach under uncertainty. A case study using data from a nickel laterite company is used in order to implement the proposed model under uncertainty on capacity.

ABSTRACT. In times of crisis, company always need free cash flow to efficiently react against all uncertainty to ensure the solvency. However, classical dynamic lot-sizing models only consider the physical flow. In this paper, we introduce a first link between dynamic lot-sizing problem and the financial aspects of working capital requirement (WCR). We propose a new generic WCR modeling which allows us to evaluate the company's financial situation during the planning horizon. Moreover, a dynamic lot-sizing-based discounted cash flow model with proposed WCR modeling is established for single-site, single-level, single-product and infinite capacity cases. A polynomial algorithm is also presented with numerical tests in order to compare our approach with the traditional dynamic lot-sizing model.

ABSTRACT. Supply chains are increasingly wary of the issues of social risk and social sustainability, consequently, they adopted various approaches to address them in order to maintain their “social license to operate”. Conducting an analysis on a number of these approaches revealed that they are all unholistic, divergent and partial solutions, belonging to different Systems Thinking Paradigms. In this paper, the authors present a large scale Mapping Study, its purpose is to understand what supply chains are doing to address these issues. The paper presents the findings in the form of trends and patterns. The findings reveal that industry standards, such as Corporate Social Responsibility and Social Life Cycle Assessment, represent the overwhelming solutions used, whereas the use of Systems Thinking is very limited. This work is original in that no previous attempt was made to scientifically unveil such findings.

ABSTRACT. This paper addresses the manufacturing and distribution of short-lived radiopharmaceuticals which are mainly used in diagnostic imaging studies. We develop a mixed integer nonlinear optimization model that is flexible enough to capture the complex underlying physics of the production process of fludeoxyglucose (FDG), which is widely used in oncology and cardiology, as well as the time sensitive constraints of the distribution of the final products to geographically dispersed medical imaging centers. The model synergistically integrates the production and delivery requirements in a multi-period framework. It generates the optimal amount of radioactivity needed to satisfy the demand placed by imaging centers during a full day and provides the minimum cost transportation routes that guarantee the on-time delivery of the doses. We present numerical results that demonstrate the usefulness of the model by substantial cost savings in both the manufacturing and transportation phases.

ABSTRACT. This paper studies how capacity expansion and production planning help satisfy environmental laws. To this end, we consider a single-product, supply chain subject to a cap-and-trade scheme with uncertain allowance prices and demand. Demand may be met by conventional and low-emission technology. The latter uses recovered material, and is considered greener, but expensive. Moreover, the capacity of the environmental friendly technology can be increased throughout the planning horizon. Decision are therefore focused on capacity expansion, production and carbon management planning to cope a cap-and-trade mechanism. We modeled the system as a mixed integer linear problem and illustrated our approach on the pulp-and-paper industry. Our results indicate that carbon prices play an important role on tactical planning. Moreover, a joint approach become critical to the economic survival of firms when carbon prices are high.

ABSTRACT. The combination of analytical modelling, simulation experiments and response surface methodology is employed to obtain the control policy parameters of a deteriorating processing/reprocessing system. Using a real business case study adapted from a printer cartridge company, the system studied consists of two parallel plants subject to production rate-dependent failure rates. The plants are subject to random non-operational periods considered herein as governed by a failure/repair process, and respond to a single product type demand. The main objective here is to propose production policies that will minimize the total cost (inventory and backlog costs), over an infinite planning horizon. The failure rate of the first plant depends on its production rate, while that of the second plant is constant. The proposed model is based on a non-homogeneous Markov decision process, and the stochastic dynamic programming approach is used to obtain optimality conditions. The proposed approach is extended to non-Markovian processing/reprocessing systems, which deal with random demand, non-exponential failures and repair times distributions. Because analytical solutions may not be easily obtained for such complex situations, simulation experiments were combined with experimental design and response surface methodology to estimate the optimal control policy.

ABSTRACT. Hybrid manufacturing systems that utilize in production process both raw materials and used products collected from the market at the end of their life are frequently met in practice. Effective production management in such systems requires coordination between monitoring, reverse logistics, planning, and production control. An important problem encountered along the implementation of these activities is related to the uncertainty and variation of exogenous parameters of the system, such as market demand for the final products and the flow level of returned products. These parameters are often used in formulation of the decision procedures and supposed to be constant and known. In order to adapt such assumptions to the industrial practice, the procedures for online estimation of demand and return levels have to be developed, and existing methodology has to be extended to the case of demand and return variations. In our work we present some results in this direction: (1) we show how the state observers can be used for estimating constant or periodically varying demand and return levels, and (2) we show how the optimality conditions can be modified and numerically implemented in order to address the case of variable market demand and return product flow.

ABSTRACT. We study an unreliable deteriorating manufacturing system in closed-loop reverse logistics that produces one part type to satisfy a constant demand rate. The machines are subject to random breakdowns and repairs. Due to the deterioration effect caused by imperfect repairs, the system is no longer capable of fulfilling product demand. In this context of progressive deterioration, replacement activity of machine is an available option to reduce the effects of deterioration and restore its availability to initial conditions. This article concerned with this issue, it models the production and replacement planning control problem as a stochastic optimal control model. The objective is to find a joint control policy (production rates and replacement policy) that minimizes the total cost over an infinite horizon planning. Because repair activities on the machines depend on the repair history, the semi-Markov process model is used to describe the dynamics of the system. Using the stochastic dynamic programming approach, the optimality conditions in the form of the Hamilton-Jacobi-Bellman (HJB) equations are developed. A computational algorithm is used for solving the HJB equations. Finally, a numerical example is presented and the structure of the joint control policy is validated through a sensitivity analysis.

ABSTRACT. In this study, we concentrated on Single Source Capacitated Multi Facility Weber Problem (SSCMWP) where the goal is to minimize total transportation cost which is proportional to the distances between facilities and customers. The problem is concerned with both allocation of customers and location of facilities in a continuous plane. Knowing a priori customer locations, customer demands and facility capacities under single source assumption, the SSCMWP is a non-convex optimization problem. To tackle the problem efficiently and effectively, a modified Tabu Search (TS) approach combining a logic based technique is put forward considering rectilinear and Euclidean distances cases. A classical solution procedure and the Discrete Approximation Method (DAM) that enables to find the optimal solution are developed in order to evaluate the performance of the proposed algorithm. Numerical results on test instances employed by DAM, classical solution procedure, TS and modified TS are presented. Computational results on large sized instances are also illustrated.

ABSTRACT. The life cycle refers to the period from the product’s first launch into the market until its final withdrawal. ELVs are cars and light trucks that are considered waste and that must be disposed of. In this study, a model has been developed to minimize recovery cost of ELVs by considering ELV Directive in Turkey. Also Turkey’s current ELV reverse logistics network has been investigated and facility assignments that minimize the cost of parts and material flow between facilities have been specified.

ABSTRACT. In this paper, the integration of lot-sizing and preventive maintenance planning in a deteriorating system is investigated. The joint modeling is an efficient approach to deal with the complicated interactions between production and maintenance planning as well as with the quality system decisions. The objective function maximizes the total profit in which the costs are the sum of production, inventory holding, backorder, setup, preventive and corrective maintenance, machine restoration and quality costs. Time varying prices, costs, and demands are in line with the reality and the need for hiigher flexibility levels. Performing imperfect preventive maintenance improves the machine conditions and so, the risk of the machine failure and the probability of a shift to a degraded state with a lower quality are reduced. Several process inspections during the production periods are aimed to detect the state of the system. Detecting a quality shift signals the need for maintenance. We employ the property of the multi-level maintenance system to convert the original non-linear model to a linear mixed integer problem that can be solved using optimization packages. A tabu-search algorithm is also presented and the two methods are compared in terms of solution time and quality.

ABSTRACT. L'accroissement de l'espérance de vie et le vieillissement de la population entraînent une augmentation de la demande en soins à domicile. Dans cet article, nous proposons le concept de l’HAD (l’Hospitalisation A Domi-cile) supervisée pour une planification personnalisée. Il s’agit d’une prise en charge dans un domicile équipé d’un système de supervision. Les données issues de ces capteurs sont traitées afin d’identifier les habitudes de vie des personnes. Le service d’HAD pourra ainsi personnaliser chaque prise en charge aux habitudes de vie du patient. Nous proposons un cadre de modélisation qui prend en compte deux systèmes d’aide à la décision : (i) le premier est associé au domicile supervisé pour identifier les habitudes de vie et (ii) le deuxième permet de calcu-ler le planning des visites chez les patients en prenant en compte outre les contraintes relatives à la structure d’HAD et au projet thérapeutique, les habitudes de vie des patients. Nous proposons ensuite un modèle mathéma-tique qui illustre la planification personnalisée des visites et qui est basée sur le problème de tournée des véhi-cules avec plusieurs fenêtres de temps (VRPMTW) et nous le résolvons en utilisant une méthode exacte afin de montrer la faisabilité de la modélisation proposée.

ABSTRACT. Nous abordons dans cet article le problème de la coordination des soins en EHPAD (Etablissement d’Hébergement pour des Personnes Agées Dépendantes). L’organisation des soins dans ces institutions est fortement impactée par des contraintes liées au temps : intervalles de soins, durée des repas, des toilettes, durée entre deux repas, heure du coucher, du lever, etc. De plus un accent est mis sur la nécessité de personnalisation des soins de façon à assurer une bonne qualité de vie. Nous proposons un outil d’aide à la mise en place d’une telle coordination. Les contraintes temporelles sont traitées au moyen d’UPPAAL. Nous proposons ainsi, en plus de la modélisation de la coordination, la vérification sous UPPAAL de certaines propriétés exprimant notamment les différentes contraintes de temps et d’individuation des soins.

ABSTRACT. Dans les services de soins hospitaliers, on constate qu'en dehors de l'enregistrement des patients au bureau d'accueil et à leur sortie, peu d'autres données relatives aux parcours sont collectées par le système d'information. Les données extraites du système d'information ne sont donc pas suffisantes pour répondre à un besoin de modélisation des différents parcours suivis, préalable à un diagnostic organisationnel. La modélisation doit alors se faire par de multiples observations, interviews et collectes manuelles, ce qui constitue une charge de travail pouvant être très importante, sans pour autant garantir la qualité et la représentativité des données. Dans cet article, nous présentons une démarche outillée s'appuyant sur une technologie de localisation intérieure en temps réel, le RTLS (Real Time Location System), couplée à un outil de Process Mining afin de modéliser et de diagnostiquer les parcours patients. Grâce au RTLS, la trace des parcours suivis par chaque patient est enregistrée dans un fichier "log" avec un niveau de détail suffisant pour permettre à un outil de Process Mining d'établir une cartographie détaillée et un diagnostic organisationnel beaucoup plus objectif. Dans le prolongement du diagnostic, la création d'un double numérique à l'aide d'un simulateur de flux permet de tester l'impact de changements dans l'organisation Cette démarche en cours d'expérimentation est illustrée au travers d'un cas d'étude réel.

ABSTRACT. We consider a staffing problem with probabilistic constraints in an emergency call center. The aim is to minimize the total cost of agents while satisfying chance constraints defined over the service level and the average waiting time, in a given set of time periods. We provide a mathematical formulation of the problem in terms of probabilities and expectations. We define a sample average approximation (SAA) version of this problem whose solution converges to that of the exact problem when the sample size increases. We also propose a quick and simple simulation-based (heuristic) algorithm to compute a good (nearly optimal) staffing solution for the SAA problem. We illustrate and validate our algorithm with a simulation model based on real data from the 911 emergency call center of Montreal, Canada.

ABSTRACT. Due to the growing competition in the modern sophisticated business environment, there is an increasing trend to launch new products or to improve the quality of the end products in order to attract more consumers. But the rising costs or uncertainties for this innovation require firms to collaborate with each other. In this paper, we explore supply chain coordination mechanisms arising out of improvement in the quality of the end products and analyze the impact of cost sharing contract on the optimal decisions of the supply chain members undertaking quality improvement initiatives. Through a game theoretic approach, we address a cost-sharing mechanism to coordinate the proposed supply chain. Finally, we perform a comprehensive numerical analysis.

ABSTRACT. We consider a group of homogeneous and independent single server service providers with impatient customers, who quit the system without receiving service whenever theirs waiting times in the queue are longer than the patience times. The collaboration strategies for the capacity pooling situation are studied between the service providers. The undisputed advantage of the collaboration is the sharing of the instant idle resources, that improve the resource utilisation in the system. In order to analyze the profitable collaborative organization and the cost-sharing method, the cooperative game theory is considered. The total operation cost of the system is defined as the sum of a holding cost, a waiting cost and an abandonment cost. Under Markovian assumptions for inter-arrival, service and patience times, corresponding cost game with transferable utility is constructed under a fixed service capacity for each coalition. We prove that the grand coalition is the most profitable regime and that the game has a nonempty core.

ABSTRACT. Automatic Train Operations (ATO) are widely used in urban railway systems, but difficult to be applied on main railway lines. A feasible method is to add ATO functions to the current railway control and signaling systems. We have decided to use CPN (Colored Petri Nets) as the modeling tool, as it is ideal for modeling complex and concurrent systems and permits formal analysis. A hierarchical model is built with CPN Tools, including a structural model and sub-models for trains, RBC (Radio Bloc Centers), and nodes, respectively. Simulations have been carried out in a first stage to check its correctness with regard to signaling requirements. This study is a first step toward an integrated approach for ATO functions modeling, model checking and code generation to improve railway automatic control.

ABSTRACT. This paper discusses an alternative way of transporting freight by using urban rail infrastructure. First, we identify and classify the different possibilities of mixing freight and passengers using rail network. As a second contribution, several optimization problems are identified dealing with urban freight. In this study, the addressed problem deals with a commuter line on which each station can be used as a loading/unloading platform for goods such as demand (goods boxes) is known in advance. As a third contribution, a discrete event simulation model is developed to evaluate the proposed transport solution, where the operational transport of goods is performed using several heuristics. Finally, a Mixed Integer Linear Program (MILP) model is proposed to optimize the process of goods transporting, with an objective of minimizing the total waiting time of daily deliveries such that each box is transported from its departure station to its arrival station. Numerical results show that a MILP model is able to solve instances whose size is close to realistic case in very short amount of time.

ABSTRACT. This paper proposes a genetic algorithm to solve the full-truckload selective multi-depot vehicle routing problem under time windows constraints (denoted by FT-SMDVRPTW). The objective is to construct a solution composed of a set of routes associated with the trucks, aiming at maximizing the total profit. Each route is a sequence of selected orders to serve so that the operational constraints are respected. Our problem appears clearly when the vehicles return buck. It is not obligatory to serve all orders. Only the ones that guarantee a better profit are selected. We adopt the two-part chromosome technique to represent the solution of our problem. In the algorithm program, a selection based on the elitist method and roulette method, a new crossover operator called selected two-part chromosome crossover (S-TCX), and swap mutation operator are used to generate new individuals. Finally, we give a numerical example on a randomly generated instance to illustrate our approach.