Intégration de l'incertitude sur les tournées de véhicules et sur l'horaire de chargement dans le milieu forestier

Ce mémoire de maîtrise traite d'une partie spécifique de la chaîne de valeur du secteur forestier canadien, soit le transport des billots de bois entre les sites forestiers et les usines de transformation. Cette étude traite, plus spécifiquement, de l'obtention des horaires de tournées de véhicules, selon plusieurs méthodologies combinant la génération de colonnes, l'utilisation de programmes linéaires en nombres entiers (PLNE) ainsi que d'un simulateur. Le générateur de colonnes sert à l'obtention d'un ensemble initial de tournées, tandis que les programmes linéaires en nombres entiers servent à obtenir un horaire final avec des valeurs entières, selon les différentes variables du problème. Le simulateur a comme fonctionnalité la création d'imprévus dans la planification des camions de livraison, selon certains scénarios. La nature de ces imprévus est définie par deux catégories: la première correspond à des imprévus causés par des conditions routières difficiles, lors de perturbations météorologiques. Ces situations de mauvais temps engendrent des désynchronisations sur la planification des tournées de véhicules au niveau des chemins empruntés par les camions forestiers. La deuxième catégorie d'imprévus produite par le simulateur met l'emphase sur la création d'achalandage aux usines de transformation ainsi qu'aux sites forestiers, causés par des camions d'autres compagnies externes œuvrant dans le secteur du bois. L'objectif de cette recherche est d'analyser l'impact de la création d'imprévus sur les horaires de tournées de véhicules, soit la désynchronisation de la planification du transport routier via les outils énumérés ci-haut. Trois méthodologies ont été utilisées dans cette analyse afin de tester la performance des planifications face aux événements imprévus. La première consiste à générer l'horaire final des tournées des camions entre les sites forestiers et les usines de transformation, par l'entremise du générateur de colonnes et d'un PLNE, qui sont conjointement programmés dans un même modèle en C++. Ensuite, le simulateur ajoute des délais aléatoirement, selon les deux types d'imprévus cités ci-haut, modifiant ainsi, dépendamment de la valeur des paramètres stochastiques, l'horaire final de tournées de véhicules. La seconde méthodologie consiste à utiliser le générateur de colonnes afin d'obtenir un horaire initial, suivi immédiatement de l'ajout d'imprévus par le simulateur, et ce avant l'utilisation du même PLNE programmé en C++. Ce dernier sera ensuite utilisé afin d'obtenir un horaire basé sur la moyenne des temps de passage des camions aux localisations et contenant des valeurs en nombres entiers. Puis, la troisième méthodologie consiste toujours à utiliser, dans le même ordre, le générateur de colonnes ainsi que le simulateur. Par contre, un PLNE programmé dans le logiciel AIMMS servira de solveur, afin de déterminer l'horaire final des tournées de véhicules. De plus, plusieurs réalisations ont été exécutées par le simulateur, créant ainsi des probabilités de passage des camions, selon l'ajout aléatoire de conditions routières difficiles. Le PLNE programmé dans AIMMS utilise ces probabilités de passage afin de déterminer un horaire de tournées de véhicules final avec des valeurs entières. Les imprévus créés par le simulateur ont comme objectif de reproduire certains scénarios conçus pour représenter, le plus fidèlement possible, la réalité observée sur le terrain. Afin de recréer des scénarios réalistes à propos du milieu forestier canadien, les valeurs des paramètres du simulateur ont été modifiées en conséquence. Les paramètres du simulateur en question ont été calibrés selon des hypothèses basées sur des sources d'informations provenant de la compagnie FPInnovations ainsi que du Ministère des Ressources Naturelles du Québec. L'objectif de cette recherche est d'analyser les conséquences de la génération d'imprévus dans l'horaire de tournées de véhicules, soit le nombre de retards total ainsi que le temps total de délais sur l'ensemble de la flotte de camions. Le but est de comparer les trois méthodologies par l'entremise des délais générés sur les horaires finaux des camions, impactant ainsi la livraison des billots de bois. Suite à l'obtention des résultats des trois méthodologies, la génération d'imprévus en lien avec des activités externes n'a eu aucun impact significatif sur la planification des tournées de véhicules ainsi que sur la synchronisation de la machinerie, excepté pour la troisième méthodologie, où de l'achalandage aux usines de transformation est à priori présent dans les horaires finaux de tournées de véhicules. Par contre, la création de conditions routières difficiles a engendré des délais de l'ordre de plusieurs heures par période de simulation et par camion. Sommairement, au niveau des trois méthodologies étudiées dans ce projet de recherche, la deuxième approche, qui consiste à ajouter des délais dans la planification avant la génération des horaires finaux avec le PLNE en C++, a démontré qu'elle réagit mieux face aux imprévus. La première approche démontre des résultats où les délais engendrés par les conditions météorologiques difficiles sont plus considérables. La troisième approche démontre des résultats similaires à la seconde approche, mais après la génération d'imprévus, la moyenne de délais périodiques par camion est légèrement plus élevée que ceux de la seconde approche.

Abstract

The context of this study is concerning one part of the forest sector supply chain: the log-truck planning. This research project is studying different methodologies to generate log-truck schedules, by using a column generation program, two different mixed integer programs and a simulator. The column generation program and the mixed integer programs are used to create feasible schedules for the whole truck fleet, while respecting the different constraints of the log-truck scheduling problem. The simulator is used to generate two different types of delays: the first type is concerning the generation of difficult road conditions. The second type of delay is about the creation of traffic at mills and forest sites, caused by trucks from other companies. These two types of delays generate disturbance on the initial log-truck schedule planning. In order to analyze these disturbances on the log-truck network, three methodologies have been developed to generate delays in the log-truck schedule planning. The first methodology relates the use of the column generation program, follow by a mixed integer program in C++ to generate feasible schedules with integer values. After, the simulator is used to insert delays in the schedules. The second methodology relates also the use of the column generation program, but followed this time by the simulator, that inserts delays before using the mixed integer program (MIP) in C++ and having an integer schedule. And the third methodology is also using the column generation program, follow by the simulator. However, instead of using the MIP in C++, a new MIP in the software AIMMS is used to find an integer solution. The objective here is to analyze the different results of each methodology, that is to say the total amount of delays for each type, the total delay time and the disturbance on the initial schedules. The analysis of these three methodologies is made on several scenarios that reflect the reality observed in the forest sector as much as possible. The results of this research show that the generation of external jobs at mills and forests doesn't have a significant impact on the initial log-truck planning, only on the third methodology, where there's already some congestion at locations in the schedules. But, the generation of difficult road conditions by the simulator affects significantly the round trip schedules, with a few hours of delays per truck in their activities, regardless the approach. If we compare the three methodologies, the second one shows better results for the total average time delays per truck, with a smaller number of delays in the truck schedules, but this model needs more round trips to satisfy the demand.