Virginie André Nathalie Grangeon Sylvie Norre Frédéric Philippe LIMOS Clermont Ferrand UMR CNRS 6158 France CHU ClermontFerrand GT2L 14 juin 2011 Paris 1 Présentation du problème ID: 237425
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Slide1
Dimensionnement et constitution des plannings journaliers pour un problème de transport hospitalier
Virginie André, Nathalie Grangeon, Sylvie Norre, Frédéric Philippe*LIMOS - Clermont Ferrand - UMR CNRS 6158 France*CHU Clermont-Ferrand
GT2L - 14 juin 2011- ParisSlide2
1. Présentation du problèmeContexte
GT2L - 14 juin 2011- Paris
2
Centre Hospitalier Régional Universitaire de Clermont-Ferrand3 Sites de production :
BlanchisseriePharmacie
Restauration
10
Sites de consommation :
Hôpitaux internes
Hôpitaux externes
1 Dépôt
Objectif
: organiser les transports de produits entre ces sitesSlide3
1. Présentation du problèmeContexte
GT2L - 14 juin 2011- Paris
3
Pour réaliser les transports, de nombreuses ressources sont disponibles :Ressources mobiles
Contenants (armoires, rolls, chariots,…),Véhicules (grand véhicule réfrigéré, petit véhicule réfrigéré, véhicule standard ou normal),
C
hauffeurs avec leur propre planning de travail,
Ressources fixes
Quais de chargement et de déchargement,
Lignes de production avec leur horaire d’ouverture,
Aires de
nettoyage avec
leur horaire
d’ouverture.Slide4
Réseau routier
1. Présentation du problèmeActivité de transport de contenants propres
GT2L - 14 juin 2011- Paris
4
ATTENTE
ATTENTE
ATTENTE
Site de consommation
Site de production
Remplissage
Contenant
Chargement
Transport
Consom-mation
Décharge-ment
Ligne de production
Véhicule
Chauffeur
Quai de chargement
Quai de
dé-chargement
Etapes
RessourcesSlide5
Réseau routier
1. Présentation du problèmeActivité de transport de contenants sales
GT2L - 14 juin 2011- Paris
5
ATTENTE
ATTENTE
Décharge-ment
Site de production
Site de consommation
Contenant
Transport
Nettoyage
Aire de nettoyage
Véhicule
Chauffeur
Quai de chargement
Quai de
dé-chargement
Etapes
ATTENTE
Ressources
Ramassage
ChargementSlide6
1. Présentation du problèmeExemple
GT2L - 14 juin 2011- Paris
6
11h00
07h00
10h00
09h00
11h00
2
4
1
5
3
Hôpital B
Hôpital C
Hôpital A
Sites de consommation
Pharmacie
Restauration
Blanchisserie
Sites de production
Dépôt
13h00
Demandes de transport de contenants propres
Demandes de transport de contenants sales
07h00
15h00Slide7
1. Présentation du problèmeExemple
GT2L - 14 juin 2011- Paris
7
11:00
7:00
10:00
9:00
11:00
1:00 pm
Tournée avec un véhicule normal
Hôpital B
Hôpital C
Hôpital A
Dépôt
Date de début au plus tôt
Date de fin au pus tard
Tournée avec un véhicule réfrigéré
7:00
7:25
7:55
8:15
7:15
8:05
8:25
8:45
8:55
9:15
9:20
9:30
10:55
10:45
11:05
11:20
Pharmacie
Restauration
Blanchisserie
Sites de production
Sites de consommationSlide8
1. Présentation du problèmePlannings de travail des chauffeurs
GT2L - 14 juin 2011- Paris
8
6h
11h30
12h30
12h
13h
13h30
11h30
10h30
8
h
8h30
9
h
10h
…
…
…
14h
19h30
18h30
16h
16h30
17h
18h
…
…
…
Construction des plannings :
Début de chaque planning entre 6h et 11h30 par pas de 30 minutes
Début de chaque pause entre 11h30 et 13h30 par pas de 30 minutes
12 possibilités
pour le début du planning
5 possibilités
pour le début de la pause
60 plannings possibles
8hSlide9
1. Présentation du problèmeHypothèses
GT2L - 14 juin 2011- Paris
9
Éléments
Hypothèses
Ressources
Véhicules
Nombre limité
Capacité
de 1 contenant
Transport de contenants et transport à vide
Contenants
Nombre limité
Chauffeurs
Nombre limité
Autorisés
à changer de véhicules
Lignes de production
Nombre limité
Aires de nettoyages
Quais de chargement
Nombre limité
Quais de déchargement
Transport
Activités
Connues
Étapes
Connues
DuréesMatrice des durées de transport
Connue et asymétriqueDurées des étapes
ConnuesSlide10
1. Présentation du problèmeHypothèses et contraintes
GT2L - 14 juin 2011- Paris
10
Éléments
Hypothèses
Contraintes
Ressources
Véhicules
Nombre limité
Capacité
de 1 contenant
Transport de contenants et transport à vide
Respect du
nombre de ressources disponibles
Incompatibilités
entre les véhicules et les contenants
Contenants
Nombre limité
Chauffeurs
Nombre limité
Autorisés
à changer de véhicules
1 Planning
pour chaque chauffeur divisé en deux tranches horaires
Lignes de production
Nombre limité
Plannings
Aires de nettoyages
Quais de chargementNombre limité
Quais de déchargement
Transport ActivitésConnues
Contraintes de précédence
ÉtapesConnuesDate de début au plus tôt de la 1ère
étape Date de fin au plus tard de la 4ème étapeDurées
Matrice des durées de transportConnue et asymétrique
Durées des étapes
ConnuesSlide11
1. Présentation du problèmeObjectif de l’étude
GT2L - 14 juin 2011- Paris
11
L’objectif est de :Dimensionner le nombre de chauffeurs nécessaires,
Déterminer pour chaque chauffeur son planning journalier,
Affecter
les activités aux chauffeurs,
Ordonnancer
les activités affectées à chaque chauffeur,
de manière à
minimiser le nombre de chauffeurs
et réaliser l’ensemble des activités de transport tout en respectant les contraintes avec un nombre donné de ressources matérielles.Slide12
Objectifs :
Affecter les activités de transport pour chaque tranche horaire,Ordonnancer ces activités,
Minimiser le nombre d’activité non réalisée, les retards et les heures supplémentaires
Affectation des activités
Ordonnancement des activités
Objectifs :
Construire NP ensembles de Plannings journaliers pour Nb Chauffeurs
Minimiser l’écart entre la demande et le nombre de chauffeurs disponibles
Données en entrée :
Chauffeurs en nombre illimité et sans planning,
Liste d’activités triée en fonction des dates de début au plus tôt
Objectifs :
Construire la demande
NbMax
t
,
Déterminer le nombre maximum de chauffeurs Nb
2. Approche proposée
Couplage Modèle mathématique-Métaheuristique-Simulation
GT2L - 14 juin 2011- Paris
12
Phase A
Phase B
Phase C
Nb = Nb - 1
Couplage Métaheuristique-Simulation
Ensemble de plannings
Affectation des activités
Ordonnancement des activités
Couplage Métaheuristique-Simulation
Ensemble de plannings
Affectation des activités
Ordonnancement des activités
Couplage Métaheuristique-Simulation
Ensemble de plannings
Modèle
mathéma-tique
Demande en chauffeurs
Nombre maximum de chauffeurs
Modèle de simulationSlide13
2. Approche proposéePhase A : Simulation
GT2L - 14 juin 2011- Paris
13
ASlide14
2. Approche proposéePhase A : Simulation
GT2L - 14 juin 2011- Paris
14
Horaire de la journée
6h
6h30
7h
7h30
8h
8h30
9h
9h30
10h
10h30
11h
…
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
…
3
4
4
4
4
3
3
3
3
7
4
…
ASlide15
2. Approche proposéePhase B : Modèle mathématique
GT2L - 14 juin 2011- Paris
15
Variables
Description
Données
Notation
nombre de périodes
de
30
minutes de l’horizon de planification
nombre de périodes
de
30
minutes successives
travaillées (pause repas incluse)
ensemble des périodes auxquelles un chauffeur peut commencer son travail
ensemble des périodes auxquelles un chauffeur peut prendre sa pause
Construction de NP ensembles de Plannings journaliers
B
ASlide16
2. Approche proposée
Phase B : Modèle mathématiqueGT2L - 14 juin 2011- Paris
16
Minimisation de l’écart à la demande
Chaque chauffeur a un planning et réalise une seule pause
Variables binaires
Écart à la demande
Besoin en chauffeurs
Nombre de chauffeurs disponibles
Nombre de chauffeurs en pause
-
+
Construction des NP Plannings journaliers
B
ASlide17
2. Approche proposéePhase C : Couplage Métaheuristique-Simulation
GT2L - 14 juin 2011- Paris
17
Recherche locale itérée
Modèle de simulation
Solution à évaluer
Critères de performances
Solution initiale
Solution obtenue
C
C
C
B
ASlide18
2. Approche proposéePhase C : Couplage Métaheuristique-Simulation
18
Données en entrée (1/2)
Numéro
Activités
Origine
Destination
Date au plus tôt
Type de camion
Date souhaitée
Prédécesseur
….
….
….
….
….
….
….
….
49
TCP
Blanch
NHE
6:30
Ca_Norm
14:30
50
TCS
NHEUCP
13:00Ca_Frigo
2551TCSGMUCP
13:00Ca_Iso_gd
2652TCSGM
UCP13:00Ca_Iso_gd
2753TCS
NHEUCP13:00
Ca_Frigo28
54TCSGM
UCP13:00Ca_Iso_gd
2955
TCSClém
Blanch13:30
Ca_Norm
….
….
….
….
….
….
….
….
GT2L - 14 juin 2011- Paris
C
C
C
B
ASlide19
2. Approche proposéePhase C : Couplage Métaheuristique-Simulation
19
Données en entrée (2/2)Planning des chauffeurs
Affectation des activités
1
2
6:00
12:00
11:30
14:00
52
49
50
55
53
51
54
GT2L - 14 juin 2011- Paris
C
C
C
B
ASlide20
2. Approche proposéePhase C : Couplage Métaheuristique-Simulation
20
Données en sortiePour chaque activité
:La date de début et de fin de chaque étape,
Les numéros du contenant et du camion,Les numéros du quai de chargement et de déchargement,
Le numéro de la ligne de production ou de l’aire de nettoyage,
Le retard de chaque
activité,
Pour chaque
chauffeur
:
Le taux d’occupation de chaque chauffeur,
Le nombre d’heures supplémentaires pour chaque chauffeur,
Le nombre d’activités non réalisées
.
GT2L - 14 juin 2011- Paris
C
C
C
B
ASlide21
2. Approche proposéePhase C : Couplage Métaheuristique-Simulation
21
1
14
15
12
3
16
11
17
2
19
7
9
4
GT2L - 14 juin 2011- Paris
3
8
1
6
4
10
5
20
13
18
2
C
C
C
B
ASlide22
2. Approche proposéePhase C : Couplage Métaheuristique-Simulation
22
GT2L - 14 juin 2011- Paris
8
1
6
14
15
12
3
16
11
17
8
1
6
14
15
12
3
16
11
17
15
C
C
C
B
A
14
12
3
16
11
17Slide23
2. Approche proposée
Phase C : Couplage Métaheuristique-SimulationGT2L - 14 juin 2011- Paris
23
Avec
1 et
2
choisis en fonction de l’importance accordée aux coefficients
H2(
)
et
H3(
)
.
C
C
C
B
ASlide24
Si des solutions admissibles sont obtenues pour un effectif donné, alors,Le nombre de chauffeurs Nb est diminué,
Sinon, Le processus de résolution est interrompu.2. Approche proposée
Processus itératif
GT2L - 14 juin 2011- Paris
24
C
C
C
B
A
C
C
C
B
ASlide25
Activités de transports :
22 transports de repas,37 transports de linge,2 transports de médicaments.
Résultats :Nombre de chauffeurs maximum : 10Demande de chauffeurs sur la journée
3. RésultatsEtude réalisée avec 61 activités de transport
GT2L - 14 juin 2011- Paris
25
Horaire de la journée
6h
6h30
7h
7h30
8h
…
13h
13h30
14h
14h30
15h
…
1
2
3
4
5
…
14
15
16
17
18
…
3
4
4
4
4
…
8
10
6
5
7
…
ASlide26
3. RésultatsEtude réalisée avec 61 activités de transport
GT2L - 14 juin 2011- Paris
26
NP
06:00
06:30
07:00
07:30
08:00
08:30
09:00
09:30
10:00
10:30
11:00
11:30
1
3
1
2
3
1
2
3
1
1
1
1
1
1
1
3
3
1
1
1
1
1
2
4
5
1
2
1
1
5
3
2
1
1
1
1
1
6
4
1
1
2
1
1
7
3
1
2
2
2
8
4
2
3
1
9
4
1
1
1
1
2
10
3
1
2
2
2
11
4
1
1
3
1
12
4
2
2
1
1
13
4
1
2
2
1
…
….
….
….
….
….
….
….
….
….
….
….
….
B
ASlide27
3. RésultatsEtude réalisée avec 61 activités de transport
GT2L - 14 juin 2011- Paris
27
Effectif
NbSA*
Retard
Heures supplémentaires
10
45
0
0
2
20
0
1
25
10
2
40
De 10
à 20
Total
50
Résultats obtenus avec 50 ensembles de plannings journaliers
*NbSA : Nombre de solutions admissibles
C
C
C
B
ASlide28
3. RésultatsEtude réalisée avec 61 activités de transport
GT2L - 14 juin 2011- Paris
28
NP
06:00
06:30
07:00
07:30
08:00
08:30
09:00
09:30
10:00
10:30
11:00
11:30
1
2
2
1
2
1
1
2
4
3
1
1
3
2
2
1
1
1
1
1
4
4
1
2
2
5
2
2
1
2
2
6
2
2
1
2
1
1
7
3
1
1
1
1
2
8
2
2
3
2
9
4
1
1
1
1
1
10
2
2
1
1
1
1
1
11
2
2
1
1
1
1
1
12
2
2
1
1
1
2
13
2
2
1
2
2
…
….
….
….
….
….
….
….
….
….
….
….
….
C
C
C
B
ASlide29
3. RésultatsEtude réalisée avec 61 activités de transport
GT2L - 14 juin 2011- Paris
29
Résultats obtenus avec 50 ensembles de plannings journaliers
NbSA : Nombre de solutions admissibles
Effectif
NbSA
*
Retard
Heures supplémentaires
9
15
0
0
8
20
0
13
25
De 0
à 15
3
30
De 10 à 20
2
40
De 0 à 15
160
20270
De 5 à 15Total
44
C
C
C
B
ASlide30
3. RésultatsEtude réalisée avec 61 activités de transport
GT2L - 14 juin 2011- Paris
30
Résultats obtenus avec 50 ensembles de plannings journaliers
NbSA : Nombre de solutions admissibles
Effectif
NbSA
*
Retard
Heures supplémentaires
8
3
0
De 25
à 50
3
20
De 40
à 75
5
25
De 30
à 85
3
30
De 15
à 805
40De 45 à 1151
605Total22
C
C
C
B
ASlide31
4. Conclusions et perspectives
GT2L - 14 juin 2011- Paris
31
Pour l’hôpital :La méthode de résolution permet de proposer plusieurs solutions au managers;
Une des solutions proposée avec 8 chauffeurs a été mise en œuvre en mars 2010;Le retour d’expérience montre que certaines livraisons présentent des retards liés à une durée de transport plus importante.Slide32
4. Conclusions et perspectives
GT2L - 14 juin 2011- Paris
32
Approche innovante basée sur un chainage composé d’un modèle de simulation, d’un modèle mathématique et d’un couplage métaheuristique-simulation
Notre proposition de couplage Modèle mathématique-Métaheuristique-Simulation nous permet :D
’obtenir des solutions avec un nombre limité de chauffeurs
,
De proposer un large panel de solutions aux responsables
Perspectives :
Prise en compte de durées de transport variables en fonction de l’heure de la journée.Slide33
Merci pour votre attention
GT2L - 14 juin 2011- Paris
33Slide34
Merci pour votre attention
GT2L - 14 juin 2011- Paris
34Slide35
1. Présentation du problèmeExemple
GT2L - 14 juin 2011- Paris
35
Exemples de plannings :De 6h à 11h30, de 12h à 14h;
De 6h30 à 12h, de 12h30 à 14h30;De 7h à 12h30, de 13h à 15h;
…
De 9h à 12h30, de 13h à 16h;
…
De 11h30 à 13h30, de 14h à;
Construction des plannings :
Début de chaque planning
entre 6h et
11h30 par pas de 30 minutes
Début de chaque pause entre 11h30 et 13h30 par pas de 30 minutes