Une étude quantitative de l'agrégation des données d'un modèle de Supply Chain Network Design
Suzanne Le Bihan  1@  , Gulgun Alpan  1@  , Bernard Penz  2@  , Serrano Christian  3@  
1 : Univ. Grenoble Alpes, G-SCOP, F-38000 Grenoble, France
Univ. Grenoble Alpes, G-SCOP, F-38000 Grenoble, France
2 : Laboratoire des sciences pour la conception, l'optimisation et la production  (G-SCOP)
Université Joseph Fourier - Grenoble I, Institut National Polytechnique de Grenoble - INPG, CNRS : UMR5272, Institut National Polytechnique de Grenoble (INPG)
3 : RENAULT
Direction Supply Chain

Nous proposons une étude quantitative pour déterminer le bon niveau d'agrégation de données d'entrée d'un problème de Supply Chain Network Design ($SCND$). L'étude se concentre sur un modèle de programmation linéaire en nombre entier tactique multi-période et multi-produit de distribution de véhicules avec des coûts de transport par lot. Le niveau d'agrégation recommandé est destiné à être appliqué de façon systématique dans un outil d'aide à la décision dont le but est d'optimiser l'utilisation de centres et de routes, ainsi que le flux global de produits. Des données réelles sont utilisées. Trois dimensions d'agrégation sont considérées : type de produit (caractéristiques des produits), spatiale (localisations géographiques) et temporelle (périodes de planification). Pour chacune de ces dimensions, nous proposons plusieurs niveaux d'agrégation.


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