Planification des activités de production des chaînes logistiques en boucle fermée soumis aux perturbations aléatoires

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De nombreux défis dans les systèmes de planification des chaînes d'approvisionnement découlent de la présence de plusieurs sources d'incertitudes telles que la demande, les pannes, les délais, les coûts des services et des opérations pour n'en nommer que quelques-uns. La rentabilité des systèmes manufacturiers oeuvrant dans ces chaines d'approvisionnement, dans un contexte de globalisation et des réglementations environnementales est limitée par l'absence des stratégies optimales. Le programme de recherche proposé vise à développer des approches d'optimisation des systèmes de production appartenant à une chaîne logistique soumise à un retour des produits usagés, une dégradation des machines et de la qualité des pièces produites; ainsi qu'à différentes sources d'incertitudes. Nous visons à fournir des cadres de solutions multidisciplinaires efficaces pour faire face à ces problèmes complexes; tout en mettant l'accent sur des applications pratiques et novatrices qui peuvent déboucher sur de nouveaux développements de recherche dans différents domaines de la production manufacturière.Sur le plan théorique, le présent programme de recherche vise spécifiquement le développement de nouveaux modèles d'optimisation traitant de l'intégration de différents concepts d'optimisation en production, en maintenance et en logistique industrielle dans le but de rentabiliser les investissements. En employant la théorie de commande optimale en présence des phénomènes aléatoires, la dynamique du système étudié sera décrite par des processus adaptés intégrant l'usure des équipements, la qualité des produits, la planification de la production, de la réutilisation des produits usagés et de la maintenance des machines. Les méthodes numériques, la simulation et les méthodes statistiques seront ensuite utilisées pour résoudre le problème et caractériser les différentes politiques de commande dans un contexte global de production industrielle en présence de différentes sources d'évènements aléatoires.Sur le plan pratique, ce programme vise la mise sur pieds des méthodes de résolution des problèmes de recherche de nature complexe. Ces méthodes permettront de faire une planification efficace des activités d'un système de production manufacturière en tenant compte des enjeux reliés à la flexibilité de production, la compétitivité et la rentabilité. Nous implanterons les algorithmes de résolution développés dans ce programme sur des exemples de systèmes de production manufacturière reflétant des réalités industrielles, soumises à des contraintes budgétaires et environnementales et intégrant la logistique inverse. Nous déploierons des efforts soutenus pour le transfert des résultats aux entreprises les plus susceptibles de les utiliser (Pratt & Whitney Canada par exemple) afin de leur permettre de répondre aux besoins de l'industrie pour la mise en oeuvre de l'Industrie 4.0.