Optimisation des coûts de collecte du lait pour l’entreprise Danone

Abstract

L’objectif de ce travail d’ingénieur était d’étudier un problème de tournée de véhicules et de proposer des approches à base de métaheuristiques pour la résolution du problème étudié. Etant donné son importance pratique, nous avons développé un modèle pour l’élaboration des tournées de véhicules avec fenêtres de temps et une durée maximale de chaque tournée (VRPTWDC). Ce modèle a plusieurs applications importantes notamment dans la livraison de colis, la distribution des produits périssables, la collecte des productions agricoles (lait, les produits céréaliers, les produits maraîchers …), le ramassage scolaire et le service bancaire. Pour la résolution du problème VRPTWDC qui est considéré comme NP-difficile, nous avons proposé quatre approches de résolution basées sur les métaheuristiques suivantes : Recuit simulé (RS), Recherche Tabou (RT), Algorithme génétique (AG) et une méthode hybridant un algorithme génétique avec la recherche tabou (AG+RT). Les différentes approches de résolution proposées ont été détaillées et expliquées dans le troisième chapitre de ce mémoire. Par ailleurs, des expériences numériques ont été réalisées et analysées sur des instances de différentes tailles (petites, moyennes et grandes). Pour les petites instances, nous avons constaté que les métaheuristiques donnent des résultats quasi identiques à la méthode exacte Branch & Bound. Ceci atteste de la fiabilité des métaheuristiques proposées pour la résolution du problème VRPTWDC. Pour les moyennes et grandes instances, les résultats obtenus montrent que la métaheuristique hybride AG+RT est la plus performante suivi des métaheuristiques RS, RT et AG respectivement. Enfin, le modèle VRPTWDC et les approches de résolution proposées ont été appliqués à un cas pratique issu de la collecte de lait frais de l’entreprise Danone Djurdjura Algérie (DDA). Après avoir exposé toutes les données réelles nécessaires à la résolution du cas pratique, nous avons analysé et interprété les résultats obtenus. Ces résultats montrent clairement, que les quatre métaheuristiques (RS, RT, AG et AG+RT) fournissent des tournées bien meilleures que les tournées actuelles adoptées par DDA, permettant d’apporter des améliorations importantes en terme de : distance totale parcourue, coûts logistiques engendrés, taux d’exploitation des capacités des camions et le nombre de camions utilisés. Nous avons constaté également que les meilleures améliorations sont obtenues par la 102 métaheuristique hybride AG+RT suivie des métaheuristiques RS, RT et AGrespectivement. Ceci confirme la tendance des résultats du troisième chapitre. Les perspectives futures de ce travail concernent notamment le développement d’une application offrant une interface graphique ergonomique, permettant d’aider les décideurs et les logisticiens à élaborer les tournées de véhicules de leur entreprise pour les activités d’approvisionnements en matières premières et/ou de distribution des produits finis. Cette application utilisera évidemment le potentiel des quatre métaheuristiques déjà implémentées. Enfin, il est également envisageable dans un avenir à moyen terme, de développer d’autres métaheuristiques hybrides permettant de résoudre efficacement les problèmes de tournées de véhicules.