Algorithmes pour l'optimisation de l'approvisionnement en matière première pour la production de bois de plancher

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Préverco est une entreprise se spécialisant dans la fabrication de planchers de bois franc et d'ingénierie. L'entreprise possède 3 usines de production de même qu'une scierie. Préverco offre six gammes de produits destinées à différents marchés ou clientèles, pour un total de 120 000 produits différents. Produire un nombre aussi élevé de produits différents requière une grande agilité des processus de découpe de la matière première (bois). Or, il s'agit d'activités très complexes à gérer. Chaque pièce en entrée est redécoupée en plusieurs pièces plus petites dans le but de maximiser la valeur produite. L'ensemble des pièces obtenues dépend à la fois des caractéristiques des pièces en entrée (le bois est naturel donc chaque pièce est différente), et de la valeur estimée de chaque pièce résultante. Une sélection judicieuse des planches utilisées peut réduire les pertes en cours de production et ainsi permettre d'avoir un meilleur rendement. Un compromis doit être trouvé entre la qualité du bois approvisionné et le rendement de la matière. Actuellement, aucun outil ou modèle ne permet de considérer cette question pour une usine de bois de plancher. Les systèmes optimisent la découpe, mais l'industrie ne dispose pas d'outils pour décider avec quel intrant (quel bois) le système de production devrait être alimenté. Nous souhaitons développer un modèle d'optimisation mathématique qui permettra de déterminer les caractéristiques physiques des planches/lots de bois qui devraient alimenter le système de production afin de satisfaire les commandes-client au moindre coût possible (valeur produite moins valeur des intrants). Autrement dit, le modèle mathématique permettra de générer un plan d'approvisionnement spécifiant, pour chaque quart de travail, comment la ligne de production d'une usine devrait être alimentée en bois.