Comparaison et extensions de modèles de séquencement intégrant des stratégies de regroupement des véhicules : opportunités pour la chaîne logistique automobile

As a pioneer in assembly line implementation, the automotive industry remains a benchmark regarding this essential industrial equipment optimization. Assembly lines were initially configured for standard products mass production. They are now flexible enough to produce all the car diversity offered by manufacturers and to react efficiently to changing demand. However, the current diversity is such that cars manufactured on the assembly line are distinct one from the other, which generates an unprecedented complexity to manage both inbound and in-plant logistics, to determine the production plan and schedule in all the workshops, and to transport cars from the assembly plant to the dealers.Faced with this observation, we study in this thesis the interest and feasibility of integrating similar car grouping strategies into production scheduling contributing to the overall supply chain performance.To this end, we present a comparison of the solution spaces of two sequencing models that have the common objective of minimizing work overload for assembly operators: Mixed-Model Sequencing and Car Sequencing. At the end of this comparison, the first model stands out as the most adapted to integrate new optimization criteria.Next, we reveal the results of the field study carried out within the Renault Group, which allowed us to identify and qualify appropriate strategies for grouping cars in production. We evaluate the relevance of these strategies regarding their impact on quality, costs, and lead times. Finally, we establish a prioritization between all these strategies which allows us to highlight two major ones in the last part of this thesis.Finally, we introduce two new extensions to the Mixed-Model Sequencing model. The first one integrates the need of the paint shop to group cars of the same color to limit the costs related to the purging of the paint systems. In the second extension, we consider, in addition, the grouping of cars with the same destination to optimize the outbound logistics activities.Pionnière dans la mise en place des lignes d’assemblage, l’industrie automobile demeure une référence en matière d’optimisation de ces équipements industriels incontournables. Initialement configurées pour la production de masse de produits standards, les lignes d’assemblage disposent aujourd'hui de la flexibilité nécessaire pour produire toute la diversité de véhicules proposée par les constructeurs, et réagir efficacement à l’évolution de la demande. Cependant, la diversité actuelle est telle que les véhicules produits sur la ligne d’assemblage sont distincts uns à uns, ce qui engendre une complexité sans précédent pour la gestion des approvisionnements en amont et en interne de l’usine, pour la planification et l’ordonnancement de la production dans tous les ateliers, ainsi que pour la distribution des véhicules dans le réseau commercial.Face à ce constat, nous étudions dans cette thèse l’intérêt et la faisabilité d’intégrer des stratégies de regroupement de véhicules similaires à l’ordonnancement de la production, afin de contribuer à la performance de la chaîne logistique au global.Pour cela, nous présentons une comparaison des espaces de solutions de deux modèles séquencement ayant pour objectif commun la minimisation de la surcharge de travail des opérateurs au montage : le Mixed-Model Sequencing et le Car Sequencing. A l’issue de cette comparaison, le premier modèle se distingue comme le plus adapté à intégrer de nouveaux critères d’optimisation.Par la suite, nous révélons les résultats de l’étude de terrain réalisée au sein de Renault Group qui nous a permis d’identifier et de qualifier des stratégies opportunes de regroupements des véhicules en production. Nous évaluons la pertinence de ces stratégies au regard de leur impact sur la qualité, les coûts et les délais. Nous établissons enfin une priorisation entre toutes ces stratégies qui nous permet d’en retenir deux majeures pour la dernière partie de cette thèse.Enfin, nous proposons deux nouvelles extensions au modèle du Mixed-Model Sequencing. La première intègre le besoin de l’atelier de peinture de regrouper les véhicules de même teinte afin de limiter les coûts liés aux purges des systèmes de peinture. Dans la seconde extension, nous considérons en plus le regroupement des véhicules de même destination afin d’optimiser la logistique aval