Soutenance mémoire
Actuellement, de nombreux pays du monde s’efforcent à minimiser les déchets et à récupérer les ressources. Les gouvernements ont mis en place une série de réglementations environnementales relatives aux fabricants et aux fournisseurs des produits en fin de vie. La directive sur les déchets d’équipements électriques et électroniques (directive 2002/96/CE) constitue un bon exemple de mise en œuvre d’une politique de gestion de l’environnement (Wang and Huang, 2013). Les membres de l’union européenne ont été invités à mettre en place différents systèmes de retour des produits en fin de vie, de réduction des déchets et d’exécution des processus de récupération et de recyclage. Toutes ces actions visent à réduire la mise en décharge des déchets ou l’incinération d’équipements électroniques et électriques permettant de réduire les impacts environnementaux négatifs. Le processus de récupération des produits en fin de vie, appelé logistique inverse a comme tâches principales la collecte et le transport des produits utilisés.
Du côté économique, un bon réseau de logistique inverse permet aux entreprises d’engranger plus de bénéfices et d’améliorer sa compétitivité sur le marché (Seuring, 2013). En effet, la revalorisation et la récupération des produits utilisés imposées par les législations deviennent plus bénéfiques car elles permettent d’économiser des ressources naturelles et des coûts (Brach and Brusset, 2014). Elles représentent non seulement des gains économiques directs qui peuvent être obtenus par la revente des composants et la réutilisation des produits recyclés (Brito and Dekker, 2002) mais aussi des gains économiques indirects tels que l’amélioration de l’image de l’entreprise et l’augmentation de sa compétitive sur le marché et la satisfaction des clients (Brach and Brusset, 2014). L’optimisation de processus de récupération nécessite une planification optimale, et en particulier une planification du processus de désassemblage.
Du côté environnemental, la logistique inverse est un processus par lequel une entreprise manufacturière gère le retour de ses produits des sites de consommation afin de les réutiliser et récupérer leur valeur résiduelle dans le but de protéger l’environnement.
Planification de désassemblage : État de l’art
Processus de désassemblage
Dans la littérature scientifique, le processus de désassemblage a récemment attiré beaucoup d’attention en raison de son importance dans la récupération des produits (Jovane et al., 1993). Il permet la séparation sélective des pièces afin de récupérer des matériaux, isoler les substances dangereuses et séparer les éléments réutilisables. Il peut être partiel, c’est à dire le produit n’est pas complètement démonté, ou complet.
Tani and Güner (1996) ont indiqué que, par rapport au processus d’assemblage, le processus de désassemblage est caractérisé par des propriétés physiques et opérationnelles différentes et plus complexes. Dans ce qui suit, une comparaison technique et opérationnelle entre le processus d’assemblage et celui de désassemblage est présentée (Brennan et al., 1994; Gungor and Gupta, 1999).
1. Flux du processus
— Le processus de flux de désassemblage est divergeant où le produit en fin de vie peut se décomposer en plusieurs composants,
— Le processus de flux d’assemblage est plutôt convergeant où plusieurs composants convergent vers un seul produit.
2. Incertitude de qualité et quantité des composants
— Dans les systèmes de désassemblage, il existe une forte incertitude sur la quantité et la qualité des composants issus du processus de désassemblage.
— Dans les systèmes d’assemblage, la qualité et la quantité des composants sont connues avant le début du processus de l’assemblage.
3. Demande
— Demande multiple : dans les systèmes de désassemblage, la demande est située au niveau des composants et/ou des sous-ensembles.
— Demande unique : dans les systèmes d’assemblage, la demande est située au niveau de produit fini ou quelques pièces de rechange.
Dans la partie qui suit, nous nous intéressons aux problématiques liées au processus de désassemblage. Selon la classification présentée par Ilgin and Gupta (2010), le processus de désassemblage comprend cinq catégories : la planification, l’équilibrage des lignes, le séquencement, l’ergonomie et l’automatisation des systèmes de désassemblage.
Planification de désassemblage
Deux classes de problèmes tournent autour de la planification de désassemblage : le désassemblage sur commande (Disassembly-To-Ordor, noté par DTO) et le lotsizing (Disassembly Lot-Sizing, noté par DLS ). Le problème de désassemblage sur commande cherche à déterminer la taille du lot de plusieurs types de produits en fin de vie à démonter pour satisfaire la demande en composants (voir par exemple Inderfurth and Langella (2006); Inderfurth et al. (2015); Kongar and Gupta (2006)). Alors que le problème de lot-sizing en désassemblage peut être considéré comme une version inversée du problème du lot-sizing pour les systèmes d’assemblage (Lee et al., 2002). Par ailleurs, pour une structure de désassemblage donnée, il faut cherche à planifier les types et les quantités des produits en fin de vie à démonter à chaque période de l’horizon de planification (voir par exemple Ji et al. (2016); Kim et al. (2006a, 2003); Piewthongngam et al. (2019); Prakash et al. (2012); Tian and Zhang (2019)). Notons que le problème du lot-sizing en désassemblage comprend le moment de l’opération de désassemblage, contrairement au problème de désassemblage sur commande qui cherche seulement à déterminer la quantité optimale des produits à désassembler (Suzanne et al., 2019).
Équilibrage des lignes de désassemblage
Le problème d’équilibrage des lignes de désassemblage concerne l’affectation des tâches de désassemblage à un ensemble de stations ordonnées tout (i) en respectant les contraintes de priorité de désassemblage et (ii) en minimisant à la fois le nombre de stations nécessaires et la variation des temps d’inactivité entre toutes les stations.
Pour plus de détails, voir par les travaux de Battaïa and Dolgui (2013); Bentaha et al. (2014, 2015a,b); Edis (2020); Gao et al. (2020); Gungor and Gupta (2001); Güngör and Gupta (2002); He et al. (2020, 2019); Kalayci et al. (2012, 2015); Kucukkoc (2020); Laili et al. (2020); Liu et al. (2020); Mete et al. (2016); Riggs et al. (2015); Zheng et al. (2018); Zhu et al. (2020) .
Séquencement
Le problème de séquencement du processus de désassemblage se rapporte au problème de la détermination du meilleur ordre d’opérations dans la séparation d’un produit en parties constitutives ou d’autres groupements (Efendigil et al., 2008; Lambert and Gupta, 2008). Dans la littérature, les auteurs cherchent souvent à maximiser le profit des composants ou des sous-ensemble récupérés ainsi qu’à minimiser les coûts liés au processus de désassemblage. Ce problème est largement étudié dans la littérature, voir par exemple les travaux de recherche développés dans Dini et al. (2001); Efendigil et al. (2008); Gungor and Gupta (1998); Güngör and Gupta (2001); Han et al. (2013); Jeunet et al. (2019); Li et al. (2018, 2019); Liu et al. (2020); Ren et al. (2020); Tseng et al. (2018, 2019); Xu et al. (2020); Zhang and Zhang (2010).
Automatisation
La majorité des installations de désassemblage existantes sont basées sur le travail manuel. Cependant, l’augmentation de la quantité des déchets électroniques et les coûts de main-d’œuvre obligent les entreprises à automatiser leurs processus de désassemblage (Santochi et al., 2002). C’est pourquoi, ces dernières années, les chercheurs ont étudié les différents aspects de l’automatisation de désassemblage Chen et al. (2020); Çil et al. (2020); Duţă and Filip (2008); Puente et al. (2003); Seliger et al. (2002); Vongbunyong et al. (2015); Weigl-Seitz et al. (2006); Yuan et al. (2020).
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Table des matières
Introduction générale
0.1 Contexte général
0.2 Motivation
0.3 Contribution
1 Planification de désassemblage : État de l’art
1.1 Introduction
1.2 Processus de désassemblage
1.2.1 Planification de désassemblage
1.2.2 Équilibrage des lignes de désassemblage
1.2.3 Séquencement
1.2.4 Automatisation
1.2.5 Ergonomie
1.3 Lot-sizing en désassemblage
1.4 Optimisation stochastique
1.5 Programmation stochastique
1.5.1 Représentation de l’incertitude
1.5.2 Formulation stochastique
1.6 Discussions
1.6.1 Complexité
1.6.2 Perspectives de recherche
1.7 Conclusion
2 Planification de désassemblage multi-période et multi-niveau
2.1 Introduction
2.2 Description du problème
2.3 Formulation mathématique
2.4 Résultats numériques
2.4.1 Génération d’instances
2.4.2 Analyse de performance
2.4.3 Perspectives managériales
2.5 Conclusion
3 Planification de désassemblage mono-période sous incertitude des délais de remise à neuf
3.1 Introduction
3.2 Description du problème
3.3 Formulation mathématique
3.4 Approche de résolution
3.5 Résultats numériques
3.5.1 Exemple numérique
3.5.2 Tests de performance
3.6 Conclusion
4 Planification de désassemblage multi-période sous incertitude des délais de remise à neuf
4.1 Introduction
4.2 Description du problème
4.3 Formulation mathématique
4.4 Approches de résolution
4.4.1 Simulation Monte Carlo
4.4.2 Agrégation des scénarios
4.4.3 Simulation Monte Carlo et agrégation des scénarios (MC-AS)
4.4.4 Approximation moyenne par échantillonnage
4.5 Résultats numériques
4.5.1 Génération d’instances
4.5.2 Efficacité de l’approche d’agrégation des scénarios
4.5.3 Efficacité de l’agrégation des scénarios combinée avec l’échantillonnage des scénarios
4.6 Conclusion
Conclusion générale
