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Thèse de Doctorat
DOI
https://doi.org/10.11606/T.55.2020.tde-04022020-091158
Document
Auteur
Nom complet
Eduardo Delcides Bernardes
Adresse Mail
Unité de l'USP
Domain de Connaissance
Date de Soutenance
Editeur
São Carlos, 2019
Directeur
Jury
Toledo, Franklina Maria Bragion de (Président)
Camargo, Victor Claudio Bento de
Póvoa, Ana Paula Ferreira Dias Barbosa
Santos, Maristela Oliveira dos
Titre en portugais
Planejamento operacional integrando cross-docking e roteamento de veículos para um sistema de distribuição 
Mots-clés en portugais
Cross-docking
Métodos heurísticos
Modelagem matemática
Rede de varejo
Roteamento de veículos
Resumé en portugais
A gestão de uma cadeia de suprimentos requer o controle e a integração de diferentes processos entre fornecedores e clientes. Cross-docking é uma estratégia de distribuição bastante adotada na prática que considera instalações intermediárias (cross-docks) e tem como objetivo reduzir custos logísticos, principalmente, com estoques. De acordo com a literatura, tanto no crossdocking quanto na rede da qual faz parte, existem diferentes problemas de decisões que devem ser considerados de forma integrada para a definição de um planejamento de distribuição mais eficiente. Neste trabalho, abordamos os problemas de programação de cross-dock e de roteamento de veículos de forma integrada baseados em um sistema de distribuição de uma rede de varejo. No que é de nosso conhecimento, existem apenas dois trabalhos similares ao abordado nesta Tese. Porém, estes consideram produtos perecíveis com características específicas, diferentes do contexto aqui considerado. Para o problema estudado, desenvolvemos dois modelos de programação inteira mista. Além disso, apresentamos também uma análise sobre a relevância da integração dos dois problemas ao comparar com estratégias hierárquicas para resolvê-los. Os resultados mostram que é possível obter um planejamento com menor custo total e menos violações dos prazos das entregas utilizando a estratégia integrada aqui proposta. Para tratar problemas de dimensões maiores, desenvolvemos três métodos heurísticos. Primeiro, apresentamos uma heurística construtiva com a qual é possível obter soluções rapidamente, principalmente para instâncias com maior possibilidade de consolidação de cargas. Em seguida, desenvolvemos uma meta-heurística de busca em vizinhança variável com a qual obtivemos soluções com ganhos de até 27% em relação a soluções obtidas para o problema utilizando modelagem e o solver Gurobi. Finalmente, adaptamos a matheurística Proximity Search para resolver o problema estudado. Neste caso, como esperado, o método apresenta um melhor desempenho para as instâncias maiores.
Titre en anglais
Integration of cross-docking and routing problems for a distribution system
Mots-clés en anglais
Cross-docking
Heuristic methods
Mathematical modelling
Retail network
Vehicle routing
Resumé en anglais
Supply chain management entails controlling and integrating different processes between suppliers and consumers. Cross-docking is a widely adopted distribution strategy which considers intermediate installations (cross-docks) and contributes to reducing logistics costs, in particular, storage costs. According to literature, both in cross-docking and in its network, many decision problems may be integrated to define a more efficient distribution plan. In this study, cross-dock schedule and vehicle routing problems are approached in an integrated way based on a typical retail network. To the best of our knowledge, there are only two papers similar to this study; however, they focus on a distribution system of perishable products with features that are not suitable here. For the problem studied, we develop two mixed integer models and compare the integrated problem solutions with hierarchical strategies solutions through computational experiments. The results show that, with the integrated strategy, it is possible to obtain a lower cost distribution plan and fewer violations of delivery time windows. To deal with larger instances, we propose three solution heuristic methods. First, we present a constructive heuristic that provides a quick solution, mainly to the instances with higher chances of load consolidation. After that, we develop a variable neighborhood search meta-heuristic from which we obtain solutions up to 27% better than the ones obtained using the Gurobi solver. Finally, we adapt the matheuristic Proximity Search to solve the problem. In this case, as expected, the method presents a better performance to larger instances.
 
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Date de Publication
2020-02-04
 
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