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Thèse Année : 2023

Analysis of data aggregation for the design of a supply chain network : the case of the distribution of an automotive manufacturer

Étude de l'agrégation de données sur la conception d'un réseau logistique : cas de la distribution d'un constructeur automobile

Résumé

Designing a supply chain network involves determining the opening of centers and routes within a network, which allows transporting products to customers while minimizing costs.At a tactical level, the design is supplemented by the transportation planning of the products, as well as the dimensioning of stock capacities.Modeling the mathematical optimization problem can help design such a network.The model must include a sufficient level of detail in order to propose industrially relevant solutions.However, the difficulty of solving these models and the industrial-sized instances encourage the designers to simplify the model.In this context, we propose a model formulation of a supply chain network design problem for an automotive manufacturer's tactical distribution of vehicles and analyze some particularities of this problem.The model allows us to perform a quantitative study of an industrial problem with real data.Then, we propose a methodology to analyze the impact of input data aggregation on the model's results and apply it to our case study.A sensible choice of the input aggregation level allows for saving computational resources.Besides, it can reduce the effort of developing more efficient resolution methods and recovering data.However, finding a balance between the size reduction of the model and the results' accuracy is not trivial.We study the impact of different levels and dimensions of aggregation on the model's behavior in terms of performance and solution characteristics.Finally, model users tend to understand better and thus more readily accept a model whose level of detail corresponds to the decision level concerned.In fact, an important metric to gain users' trust is the accuracy of the cost estimate of the solutions.Therefore, we study the impact of input data aggregations on the quality of solution cost estimation.We propose a method to readjust the cost estimate of the solutions obtained with input aggregation in order to promote the acceptance of the decision support tool.
La conception d'un réseau logistique consiste à déterminer l'ouverture au sein d'un réseau de centres et de routes, qui permettront de transporter des produits vers des clients le tout en minimisant des coûts. Au niveau tactique, la conception est régulièrement enrichie par la planification du transport de produits, ainsi que le dimensionnement de flux et de stocks. Pour concevoir ce réseau, il est possible de le modéliser sous la forme d’un problème d’optimisation mathématique. La modélisation du problème doit inclure un niveau de détail suffisant afin de proposer des solutions pertinentes d’un point de vue industriel. Cependant, la difficulté de résolution de ces modèles et la taille des instances industrielles, poussent les concepteurs à le simplifier.Dans ce contexte, nous proposons un modèle de supply chain network design pour la distribution tactique de véhicules d'un constructeur automobile et analysons certaines particularités de ce problème. Ce modèle permet de réaliser une étude quantitative d'un problème industriel avec des données réelles.Ensuite, nous proposons une méthodologie pour analyser l'impact de l'agrégation des données d'entrées sur les résultats d'un modèle et nous l'appliquons à notre cas d'étude. Le choix judicieux du niveau d'agrégation d'un modèle pour le design de réseaux permet de réaliser des économies de ressources de calculs, d'effort de développement de méthode de résolutions plus performantes et de récupération de données. Cependant, trouver un équilibre entre la réduction de la taille du modèle et la précision des résultats n'est pas trivial. Nous étudions l'impact de différents niveaux et dimensions d'agrégations sur le comportement du modèle en terme de performance et forme des solutions.Enfin, les utilisateurs de modèles ont tendance à mieux comprendre et donc accepter une modélisation dont le niveau de détail correspond aux décisions concernées. Dans ce sens, un indicateur important est la précision de l'estimation du coût des solutions. Nous étudions donc l'impact des agrégations de données d'entrées sur la qualité d'estimation du coût des solutions. Nous proposons une méthode de réajustement de l'estimation du coût des solutions dans l'optique de favoriser l'acceptation de l'outil d'aide à la décision.
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Origine Version validée par le jury (STAR)

Dates et versions

tel-04589990 , version 1 (28-05-2024)

Identifiants

  • HAL Id : tel-04589990 , version 1

Citer

Suzanne Le Bihan. Analysis of data aggregation for the design of a supply chain network : the case of the distribution of an automotive manufacturer. Operating Systems [cs.OS]. Université Grenoble Alpes [2020-..], 2023. English. ⟨NNT : 2023GRALI036⟩. ⟨tel-04589990⟩
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