@mastersthesis {65216,
	title = {Mod{\`e}les int{\'e}gr{\'e}s de production, de sous-traitance, de qualit{\'e} et de maintenance dans une cha{\^\i}ne logistique en boucle ferm{\'e}e},
	year = {2018},
	month = {2018},
	type = {Doctorat LMD},
	abstract = {
	Ce projet de th{\`e}se s{\textquoteright}int{\'e}resse {\`a} la probl{\'e}matique de la mod{\'e}lisation analytique de la planification de production et des capacit{\'e}s, des strat{\'e}gies de sous-traitance, de la politique de maintenance et de contr{\^o}le de la qualit{\'e} et {\`a} son optimisation gr{\^a}ce {\`a} des mod{\`e}les plus aptes {\`a} prendre en compte le couplage entre ces fonctions. Quelques {\'e}tudes existent d{\'e}j{\`a}, mais elles n{\textquoteright}int{\`e}grent cependant pas toujours tous les param{\`e}tres, ni la collaboration qui peut se cr{\'e}er au sein d{\textquoteright}une cha{\^\i}ne logistique. L{\textquoteright}id{\'e}e est de proposer des mod{\`e}les les plus g{\'e}n{\'e}raux possible, et surtout facilement adaptable aux donn{\'e}es r{\'e}elles de l{\textquoteright}entreprise, ces mod{\`e}les seront ensuite utilis{\'e}s pour {\'e}valuer les performances et optimiser ces strat{\'e}gies. Le d{\'e}veloppement durable est un sujet en plein essor du fait des enjeux soci{\'e}taux qui y sont attach{\'e}s. Nous nous proposons d{\textquoteright}int{\'e}grer plusieurs questions environnementales qui peuvent {\^e}tre li{\'e}es {\`a} la production, {\`a} la sous-traitance, {\`a} la maintenance et {\`a} la qualit{\'e}. L{\textquoteright}objectif est d{\textquoteright}{\'e}valuer les implications environnementales de la cha{\^\i}ne dans un contexte de la logistique inverse. Ces contributions, ainsi que les co{\^u}ts associ{\'e}s ne peuvent {\^e}tre ignor{\'e}es dans nos mod{\`e}les. Dans nos travaux, les m{\'e}thodes exactes seront utilis{\'e}es pour r{\'e}soudre et valider des probl{\`e}mes. Parfois, il est difficile de r{\'e}soudre des probl{\`e}mes complexes en utilisant les techniques d{\textquoteright}optimisation classiques. La complexit{\'e} augmente {\'e}galement avec l{\textquoteright}augmentation du nombre de param{\`e}tres et/ou des variables de d{\'e}cision. Dans de tels cas, des algorithmes heuristiques ou m{\'e}taheuristiques seront utilis{\'e}s, ces algorithmes sont jug{\'e}s plus efficaces pour g{\'e}n{\'e}rer une solution optimale/quasi-optimale pour des probl{\`e}mes complexes avec des temps de calcul moins. Int{\'e}grer dans les mod{\`e}les d{\textquoteright}optimisation l{\textquoteright}aspect incertain pourra apporter des r{\'e}ponses plus r{\'e}alistes que celles disponibles {\`a} l{\textquoteright}heure actuelle. La logique floue, la th{\'e}orie des probabilit{\'e}s floues ou des possibilit{\'e}s peuvent {\^e}tre adapt{\'e}s pour prendre en compte les contraintes sp{\'e}cifiquement industrielles. Une telle approche est originale et peu de publications traitent actuellement cette probl{\'e}matique.

},
	author = {GACEM, Abderrezzaq}
}
