Virginie André , Nathalie Grangeon, Sylvie Norre, Frédéric Philippe*

1. GT2L - 14 juin 2011- Paris 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

2. 1. Présentation du problèmeContexte Centre Hospitalier Régional Universitaire de Clermont-Ferrand • 3 Sites de production : • Blanchisserie • Pharmacie • Restauration • 10 Sites de consommation : • Hôpitaux internes • Hôpitaux externes • 1 Dépôt Objectif : organiser les transports de produits entre ces sites GT2L - 14 juin 2011- Paris

3. 1. Présentation du problèmeContexte 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), • Chauffeurs 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. GT2L - 14 juin 2011- Paris

4. 1. Présentation du problèmeActivité de transport de contenants propres Site de production Réseau routier Site de consommation Etapes Remplissage ATTENTE Chargement Transport ATTENTE Décharge-ment ATTENTE Consom-mation Ressources Contenant Ligne de production Véhicule Chauffeur Quai de chargement Quai de dé-chargement GT2L - 14 juin 2011- Paris

5. 1. Présentation du problèmeActivité de transport de contenants sales Site de consommation Réseau routier Site de production Etapes Ramassage ATTENTE Chargement Transport ATTENTE Décharge-ment ATTENTE Nettoyage Ressources Contenant Véhicule Chauffeur Quai de chargement Quai de dé-chargement Aire de nettoyage GT2L - 14 juin 2011- Paris

6. 1. Présentation du problèmeExemple 09h00 11h00 3 11h00 1 5 13h00 2 4 Dépôt 07h00 07h00 Sites de consommation Sites de production 10h00 Blanchisserie Demandes de transport de contenants propres Hôpital A 15h00 Demandes de transport de contenants sales Pharmacie Hôpital B Restauration GT2L - 14 juin 2011- Paris Hôpital C

7. 1. Présentation du problèmeExemple Sites de consommation 11:00 9:00 8:05 8:55 8:45 7:55 8:15 11:00 10:55 11:05 8:25 1:00 pm 7:25 7:15 Dépôt 10:45 9:30 7:00 7:00 Sites de production 10:00 9:20 Tournée avec un véhicule normal Blanchisserie Hôpital A 9:15 11:20 Tournée avec un véhicule réfrigéré Pharmacie Date de début au plus tôt Date de fin au pus tard Hôpital B Restauration GT2L - 14 juin 2011- Paris Hôpital C

8. 1. Présentation du problèmePlannings de travail des chauffeurs 6h 8h 8h30 9h 10h 10h30 11h30 12 possibilités pour le début du planning … … … 5 possibilités pour le début de la pause 11h30 12h 12h30 13h 13h30 8h 14h 16h 16h30 17h 18h 18h30 19h30 60 plannings possibles … … … • 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 GT2L - 14 juin 2011- Paris

9. 1. Présentation du problèmeHypothèses GT2L - 14 juin 2011- Paris

10. 1. Présentation du problèmeHypothèses et contraintes GT2L - 14 juin 2011- Paris

11. 1. Présentation du problèmeObjectif de l’étude 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. GT2L - 14 juin 2011- Paris

12. 2. Approche proposéeCouplage Modèle mathématique-Métaheuristique-Simulation • Affectation des activités • Ordonnancement des activités • 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 NbMaxt, • Déterminer le nombre maximum de chauffeurs Nb Phase A • Objectifs : • Construire NP ensembles de Plannings journaliers pour Nb Chauffeurs • Minimiser l’écart entre la demande et le nombre de chauffeurs disponibles Phase B • 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 Phase C Couplage Métaheuristique-Simulation • Demande en chauffeurs • Nombre maximum de chauffeurs • Affectation des activités • Ordonnancement des activités • Ensemble de plannings Modèle de simulation Couplage Métaheuristique-Simulation Modèle mathéma-tique • Affectation des activités • Ordonnancement des activités • Ensemble de plannings Couplage Métaheuristique-Simulation • Ensemble de plannings Nb = Nb - 1 GT2L - 14 juin 2011- Paris

13. 2. Approche proposéePhase A : Simulation A GT2L - 14 juin 2011- Paris

14. 2. Approche proposéePhase A : Simulation A GT2L - 14 juin 2011- Paris

15. 2. Approche proposéePhase B : Modèle mathématique A B Construction de NP ensembles de Plannings journaliers GT2L - 14 juin 2011- Paris

16. 2. Approche proposéePhase B : Modèle mathématique A B Construction des NP Plannings journaliers Minimisation de l’écart à la demande Chaque chauffeur a un planning et réalise une seule pause Écart à la demande Besoin en chauffeurs Nombre de chauffeurs disponibles Nombre de chauffeurs en pause - + Variables binaires GT2L - 14 juin 2011- Paris

17. 2. Approche proposéePhase C : Couplage Métaheuristique-Simulation A B C C C Solution initiale Recherche locale itérée Modèle de simulation Solution obtenue Solution à évaluer Critères de performances GT2L - 14 juin 2011- Paris

18. 2. Approche proposéePhase C : Couplage Métaheuristique-Simulation A B C C C Données en entrée (1/2) GT2L - 14 juin 2011- Paris

19. 2. Approche proposéePhase C : Couplage Métaheuristique-Simulation A B C C C Données en entrée (2/2) Planning des chauffeurs Affectation des activités GT2L - 14 juin 2011- Paris

20. 2. Approche proposéePhase C : Couplage Métaheuristique-Simulation A B C C C Données en sortie Pour 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

21. 2. Approche proposéePhase C : Couplage Métaheuristique-Simulation A B C C C GT2L - 14 juin 2011- Paris

22. 2. Approche proposéePhase C : Couplage Métaheuristique-Simulation A B C C C   GT2L - 14 juin 2011- Paris

23. 2. Approche proposéePhase C : Couplage Métaheuristique-Simulation A B C C C Avec 1 et 2 choisis en fonction de l’importance accordée aux coefficients H2() et H3(). GT2L - 14 juin 2011- Paris

24. 2. Approche proposéeProcessus itératif A B C A B C C C C C • 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. GT2L - 14 juin 2011- Paris

25. 3. RésultatsEtude réalisée avec 61 activités de transport A Activités de transports : • 22 transports de repas, • 37 transports de linge, • 2 transports de médicaments. Résultats : Nombre de chauffeurs maximum : 10 Demande de chauffeurs sur la journée GT2L - 14 juin 2011- Paris

26. 3. RésultatsEtude réalisée avec 61 activités de transport A B GT2L - 14 juin 2011- Paris

27. 3. RésultatsEtude réalisée avec 61 activités de transport A B C C C Résultats obtenus avec 50 ensembles de plannings journaliers *NbSA : Nombre de solutions admissibles GT2L - 14 juin 2011- Paris

28. 3. RésultatsEtude réalisée avec 61 activités de transport A B C C C GT2L - 14 juin 2011- Paris

29. 3. RésultatsEtude réalisée avec 61 activités de transport A B C C C Résultats obtenus avec 50 ensembles de plannings journaliers NbSA : Nombre de solutions admissibles GT2L - 14 juin 2011- Paris

30. 3. RésultatsEtude réalisée avec 61 activités de transport A B C C C Résultats obtenus avec 50 ensembles de plannings journaliers NbSA : Nombre de solutions admissibles GT2L - 14 juin 2011- Paris

31. 4. Conclusions et perspectives 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. GT2L - 14 juin 2011- Paris

32. 4. Conclusions et perspectives • 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. GT2L - 14 juin 2011- Paris

33. Merci pour votre attention GT2L - 14 juin 2011- Paris

34. Merci pour votre attention GT2L - 14 juin 2011- Paris

35. 1. Présentation du problèmeExemple 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 GT2L - 14 juin 2011- Paris