Le design de réseaux logistiques robustes : la prise en compte des aléas et des périls Alain Martel Codirecteur, CIRRELT, et Professeur titulaire, Operations et systèmes de décision Walid Klibi Étudiant au doctorat, CIRRELT Consortium de recherche FOR@C Centre interuniversitaire de recherche sur les réseaux d’entreprise, la logistique et le transport (CIRRELT)
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Le design de réseaux logistiques robustes : la prise en compte des aléas et des périls
Le design de réseaux logistiques robustes : la prise en compte des aléas et des périls. Alain Martel Codirecteur, CIRRELT, et Professeur titulaire, Operations et systèmes de décision Walid Klibi Étudiant au doctorat, CIRRELT. Consortium de recherche FOR@C - PowerPoint PPT Presentation
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Le design de réseaux logistiques robustes : la
prise en compte desaléas et des périls
Alain Martel Codirecteur, CIRRELT, et
Professeur titulaire, Operations et systèmes de décision
Walid KlibiÉtudiant au doctorat, CIRRELT
Consortium de recherche FOR@CCentre interuniversitaire de recherche sur les réseaux d’entreprise, la logistique et le transport (CIRRELT)
• Distinct multihazard non-stationary arrival process per exposure level
• Poisson arrival process
• Exponential inter-arrival time Exp(gkt) with an expected time between multihazard gkt
• Time pattern for an evolutionary path k superimposed on process using a mean shaping function
• Attenuation probability (zl) per network node based on hazard zone granularity
Multihazard Likelihood Assessment
1( , )gkt k g t
Design Level
User Level
Design
• Investment• Policy making
Synchronization of supply and demandto minimize operations costs andmaximize revenues
Anticipation of expected
revenues and costs
Design methodology: Decision-making framework
Design decision
Deployment lead time
1 1
1uT
Usage period
Designlevel
User level
1T
1x1 1y Yˆ
Design methodology: Decision time hierarchy for two planning
cycles
1 1 1( )x X I
*x
y Y n uI
2uT
2T
Structural adaptationdecision
2 2 2( )x X I
2x2 2y Y ˆˆˆ
Usage period
2 Deployment lead time
1 2ˆ ˆ ˆT T T
12 2 xx Xˆ
Demand zones
(d D)Ship to locations
Potential DClocations
lx
ax
ryry ryDemand zones
(d D)Ship-topoints
lx
ax
ryry ry
Plant
l L
p P
Demand zones
(d D)Ship to locations
Potential DClocations
lx lx
axax
ry ryry ry ry ryDemand zones
(d D)Ship-topoints
lx lx
axax
ry ryry ry ry ry
Plant
l L
p P
Illustrative Case: Multi-depot location-routing problem • Daily stochastic orders from customers• Depots vulnerable to extreme events• How many warehouses and where ?