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Impact des contraintes logistiques sur l’échéancier de projets de grande envergure

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Impact des contraintes logistiques sur l’échéancier de projets de grande envergure. Chaire de recherche jarislowsky /SNC- Lavalin en gestion de projets internationaux. Équipe

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Presentation Transcript
impact des contraintes logistiques sur l ch ancier de projets de grande envergure

Impact des contraintes logistiques sur l’échéancier de projets de grande envergure

N. H. TakodjouKengne, R. Pellerin, N. Perrier

chaire de recherche jarislowsky snc lavalin en gestion de projets internationaux
Chaire de recherche jarislowsky/SNC-Lavalin en gestion de projets internationaux
  • Équipe
    • Un professeur titulaire, une associée de recherche, 2 étudiants au doctorat, 6 étudiants à la maîtrise et une stagiaire
    • Collaborateurs industriels SNC-Lavalin, Montréal
    • Collaborateurs scientifiques :
      • Pierre Baptiste, École Polytechnique
      • Mario Bourgault, École Polytechnique
      • Michel Gamache, École Polytechnique
      • Rémy Glardon, EPFL Lausanne
      • Alain Hait, SupAéro
      • Adnène Hajji, Université Laval
      • Samir Lamouri, Arts et Métiers
      • Patrice Leclaire, Supméca
      • Pierre-Majorique Léger, HEC Montréal
      • Nadine Meskens, UCL Mons
      • Peter Nielsen, Aalborg
chaire de recherche jarislowsky snc lavalin en gestion de projets internationaux1
Chaire de recherche jarislowsky/SNC-Lavalin en gestion de projets internationaux
  • Objectifs
    • Étudier les enjeux de la planification des projets internationaux en partenariat avec la Fondation Jarislowsky et la firme SNC-Lavalin
    • Trouver les meilleures façons de planifier et de contrôler les projets d’ingénierie marqués d’une grande complexité
  • Axes de recherche
    • Axe 1 – Planification de projets internationaux
    • Axe 2 – Ordonnancement de projets internationaux
    • Axe 3 – Suivi et ré-ordonnancement de projets internationaux
    • Axe 4 – Systèmes d’information en planification de projets
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plan

1. Travaux antérieurs

2. Modèles

  • Livraison possible à chaque période et capacité limitée des canaux de livraison
  • Livraison impossible à certaines périodes
  • Nombre maximal de livraisons par période

3. Méthode de résolution

4. Tests et résultats

5. Conclusion

ordonnancement de projets avec contraintes de mat riel et de ressources et dates de livraison
Ordonnancement de projets avec contraintes de matériel et de ressources et dates de livraison
  • Objectif
    • Étudier l’impact des contraintes logistiques sur l’échéancier de projets de grande envergure:
      • Modéliser différentes politiques de livraison sous la forme d’un problème de RCPSP;
      • Fournir des résultats d’étalonnage pour des problèmes de petites tailles; et
      • Proposer des approches de résolution adaptées au contexte de grands projets d’ingénierie.
constats
Constats
  • Contraintes de livraison et de stockage peu abordées dans la littérature en gestion de projet selon l’angle de la planification.
  • Les contraintes logistiques sont traitées indépendamment des contraintes de ressources et de façon réactive.
  • Ces contraintes sont de plus en plus préoccupantes et marquantes pour les gestionnaires de grands ouvrages d’ingénierie.
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plan
  • Travaux antérieurs
      • RCPSP
      • Gestion de l’espace de construction et de l’approvisionnement
  • Modèles
      • Livraison possible à chaque période et capacité limitée des canaux de livraison
      • Livraison impossible à certaines périodes
      • Nombre maximal de livraisons par période
  • Méthode de résolution
  • Tests et résultats
  • Conclusion
2 mod les
2. modèles
  • 3 politiques : 3 modèles
    • livraison possible à chaque période et capacité limitée des canaux de livraison
    • livraison impossible à certaines périodes
    • nombre maximal de livraisons par période
  • Hypothèses
    • Chaque fournisseur peut livrer plusieurs types de matériaux
    • Unités d’un même type livrées par le même fournisseur
    • Contraintes d’entreposage exprimées en surface ( unités de volume)
mod le 1 livraison possible chaque p riode et capacit limit e des canaux de livraison

Utilisation de la zone de stockage

Période de livraison

Quantité de matériel utilisé par l’activité

Période

Début de l’activité

Fin de l’activité

Modèle 1 : Livraison possible à chaque période et capacité limitée des canaux de livraison
  • Politique d’approvisionnement :
    • Matériaux requis pour une activité : livrés à la date de début de l’activité
      • espace de stockage limité
      • hypothèse : espace d’entreposage occupé par les matériaux du début jusqu’à la fin de l’activité
mod le rcpsp de base pritsker et al 1969
Modèle RCPSP de base (Pritsker et al., 1969)

Minimiser (1)

sous les contraintes

(2)

(3)

(4)

(5)

(6)

(7)

mod le 1 livraison possible chaque p riode et capacit limit e des canaux de livraison1
Modèle 1 : Livraison possible à chaque période et capacité limitée des canaux de livraison
  • Contraintes logistiques supplémentaires :

(8)

(9)

(10)

(11)

mod le 2 livraison impossible certaines p riodes
Modèle 2 : Livraison impossible à certaines périodes

Figure 1. Utilisation de la zone de stockage pour une activité débutant à une période où la livraison est permise

Figure 2. Utilisation de la zone de stockage pour une activité débutant à une période où la livraison est interdite

  • Exemple : régions du grand Nord
    • période de dégel
    • impraticabilité des routes
  • Contraintes d’entreposage
mod le 2 livraison impossible certaines p riodes1
Modèle 2 : Livraison impossible à certaines périodes

LfEnsemble des dates où la livraison est impossible pour le fournisseur f

f,t Prochaine date de livraison possible du fournisseur f à partir de la date actuelle t

Wf Ensemble des périodes avant la première livraison du fournisseur f

  • Contraintes logistiques supplémentaires :

(12)

(13)

(14)

(15)

(16)

(17)

mod le 3 nombre maximal de livraisons par p riode
Modèle 3 : nombre maximal de Livraisons par période
  • Politique d’approvisionnement :
      • contraintes de la seconde politique
      • nombre maximal de livraisons par période
  • Contraintes logistiques supplémentaires
    • contraintes (12)(17) et (18)

(18)

slide16
plan
  • Travaux antérieurs
      • RCPSP
      • Gestion de l’espace de construction et de l’approvisionnement
  • Modèles
      • Livraison possible à chaque période et capacité limitée des canaux de livraison
      • Livraison impossible à certaines périodes
      • Nombre maximal de livraisons par période
  • Méthode de résolution
  • Tests et résultats
  • Conclusion
3 m thode de r solution
3. Méthode de résolution
  • Méthode exacte (Piveteau et al., 2011) basée sur la méthode de Séparation et d’Évaluation Progressive. La méthodecomprenddeux phases :
    • 1) recherche d’une solution admissible au PLNE;
    • 2) amélioration de la valeur de cette solution.
  • Dans cette approche, une coupe introduite dans le PLNE force la valeur de la solution à être au moins plus grande ou égale à une borne inférieure qui est réduite progressivement à chaque itération jusqu’à la détection d’un critère d’arrêt.
    • AMPL
    • CPLEX (version 12.4.0.0)
    • Temps de résolution limite : 7200 sec.
    • AMD Athlon 64 X2 Dual CorePorcessor 4200+, 2.20 GHz, 3 Go de RAM
3 m thode de r solution1
3. Méthode de résolution

Zone de recherche

Zone à vérifier

ZLP

Zone rejetée

ZPLNE = optimum = optimum global

Itération k :

Itération k + 1 : Cas 1 – solution optimale

Itération k + 1 : Cas 2 – solution optimale

3 m thode de r solution2
3. Méthode de résolution

Zone de recherche

Zone à vérifier

Zone rejetée

laisser plus de temps pour la résolution

Itération k + 1 : Cas 3 - temps limite atteint

Itération k + 1 : Cas 4 – temps limite atteint

3 tests
3. Tests
  • Instances de PSPLib
    • 4 réseaux de 30 activités
    • entreposage : 5 niveaux de sévérité
    • livraison : 3 niveaux de sévérité
    • 60 instances
  • Paramètres :
    • network complexity : nc = 1.8
    • resource factor : RF = 0.5
    • resourcestrength : RC = 0,5
    • nombre moyen de types de matériaux requis par activité : RFN = 0.5
    • surface maximale d’entreposage :
      • RSN1 = 0.1 0.3 0.5 0.7 0.9
    • capacité des canaux de livraison :
      • RSN2 = 0.3 0.5 0.7
3 r sultats
3. résultats

sévérité

* solution optimale

3 r sultats1
3. résultats

* solution optimale

4 conclusion
4. conclusion
  • Contribution
    • modèles intégrant les contraintes de ressources et logistiques
    • approche de résolution prometteuse mais qui ne permet pas une convergence rapide vers la solution optimale pour des projets fortement contraints ou de grande taille.
  • Travaux futurs
    • heuristiques pour résoudre des problèmes réels avec temps de calcul raisonnable.
remerciements
remerciements

Chaire de recherche Jarislowsky/SNC-Lavalin en gestion de projets internationaux

Conseil de recherche en sciences naturelles et en génie du Canada