Integrated lot-sizing and vehicle routing problem with remanufacturing of end-life products

Dans une chaîne logistique traditionnelle, les opérations de production, de stockage et de distribution sont traitées séparément en raison de la complexité de la planification conjointe de ces opérations et le manque d'informations partagées entre les parties prenantes. Aujourd'hui, pour faire face à la concurrence féroce que connaît le marché mondial, les entreprises sont obligées de planifier conjointement ces activités afin de bénéficier des avantages économiques et environnementaux engendrés par cette intégration. Parmi les problèmes d’optimisation existants dans la littérature, le problème de la planification intégrée qui optimise conjointement les décisions de production, de gestion des stocks, de distribution et de tournées de véhicules, a récemment fait l'objet d'une attention considérable, malgré sa nature NP-difficile. En effet, ses avantages en termes de synchronisation entre les processus, de réduction des coûts et d’amélioration du niveau de service peuvent être importants. En outre, l’optimisation de ce problème dans le contexte des chaînes logistiques en boucle fermée avec gestion des Produits en Fin de Vie (PFV) conduit au développement de chaînes logistiques de plus en plus durables. De plus, les inquiétudes croissantes sur les enjeux environnementaux liés aux activités industrielles ont conduit à l'émergence de politiques de contrôle des émissions carbone. La prise en compte de ces réglementations peut conduire à un impact positif sur la responsabilité environnementale de l’entreprise. Pour répondre à ces défis, l’objectif de cette thèse consiste à concevoir des modèles et de développer des approches d’optimisation pour résoudre un problème de planification intégrée des opérations de production, de ré-usinage, de stockage et de distribution directe-inverse. Nous avons considéré une chaîne logistique en boucle fermée composée d’une ligne de production de produits neufs, d’une ligne de ré-usinage des PFV retournés, deux stocks pour les produits réutilisables et les PFV à ré-usiner, ainsi que des clients ayant des demandes dynamiques en livraison et en collecte. Le but est de déterminer les quantités optimales à produire, ré-usiner et stocker, ainsi que l’ordre de passage chez les clients afin de satisfaire leurs demandes simultanément en livraison et en collecte, tout en minimisant le coût total dû aux opérations induites. Dans un premier temps, un modèle linéaire en nombres entiers est proposé pour optimiser la chaîne logistique en considérant un ou plusieurs véhicules avec capacité limitée. La deuxième partie de la thèse porte sur le développement d’une heuristique de décomposition à deux phases pour résoudre le modèle intégré étendu. La dernière partie de la thèse est consacrée à l’intégration des émissions du dioxyde de carbone dans les décisions de production, de ré-usinage, de stockage et de distribution et d'étudier le comportement des niveaux d'émissions de carbone dans le cadre de la politique de plafonnement et d'échange de droits d'émission de carbone. Des expérimentations numériques permettent de démontrer l’applicabilité et les limites de nos approches.In a traditional supply chain, production, inventory and distribution operations are treated separately due to the complexity of jointly planning these operations and the lack of information shared among stakeholders. Today, in order to face the fierce competition in the global market, companies are forced to jointly plan these activities in order to benefit from the economic and environmental benefits generated by this integration. Among the optimization problems existing in the literature, the integrated planning problem which jointly optimizes production, inventory management, distribution and vehicle routes decisions, has recently received considerable attention, despite its NP-hardiness. Indeed, its benefits in terms of synchronization between processes, cost reduction and improved service level can be significant. In addition, the optimization of this problem in the context of closed-loop supply chains with End-of-Life Product (EOL) management leads to the development of increasingly sustainable supply chains. Furthermore, growing concerns about environmental issues linked to industrial activities have led to the emergence of policies to control carbon emissions. Taking these regulations into account can have a positive impact on the company's environmental responsibility. To meet these challenges, the objective of this thesis is to design models and develop optimization approaches to solve an integrated planning problem of production, remanufacturing, storage and direct-reverse distribution operations. We considered a closed-loop supply chain consisting of a production line for new products, a remanufacturing line for returned EOL products, two types of inventories for reusable products and EOL ones to be remanufactured, as well as customers with dynamic demands for delivery and pickups. The goal is to determine the optimal amounts to produce, remanufacture and store, as well as the order of visiting customers in order to meet their requests simultaneously for delivery and pickup, while minimizing the total cost due to the involved operations. First, a linear integer model is proposed to optimize the supply chain system by considering one or more vehicles with limited capacity. The second part of the thesis concerns the development of a two-phase decomposition heuristic to solve the extended integrated model. The last part of the thesis is devoted to the integration of carbon dioxide emissions into production, remanufacturing, inventory and distribution decisions and to study the behavior of carbon emission levels in the context of cap-and-trade policy. Numerical experiments make it possible to demonstrate the applicability and the limits of our approaches