A Two-Warehouse Model for Deteriorating Items with Holding Cost under Particle Swarm Optimization

A deterministic inventory model has been developed for deteriorating items and Particle Swarm Optimization (PSO) having a ramp type demands with the effects of inflation with two-warehouse facilities. The owned warehouse (OW) has a fixed capacity of W units; the rented warehouse (RW) has unlimited capacity. Here, we assumed that the inventory holding cost in RW is higher than those in OW. Shortages in inventory are allowed and partially backlogged and Particle Swarm Optimization (PSO) it is assumed that the inventory deteriorates over time at a variable deterioration rate. The effect of inflation has also been considered for various costs associated with the inventory system and Particle Swarm Optimization (PSO). Numerical example is also used to study the behaviour of the model. Cost minimization technique is used to get the expressions for total cost and other parameters

Planification des réapprovisionnements pour système d'assemblage à deux niveaux quand les délais d'approvisionnement sont aléatoires

International audienceNotre étude concerne la planification des systèmes d'assemblage à deux niveaux. Ce travail se situe dans la continuité des travaux de [1 - 4]. Nous considérons un produit fini fabriqué à partir de plusieurs composants, ces composants étant eux - mêmes obtenus à partir d'autres composants. Nous supposons que la demande en produit fini est connue , les délais d'approvisionnement en composants sont aléatoires et le modèle est mono - période. Notre objectif est alors de minimiser l'espérance du coût total qui est com posé du coût de stockage des composants et d u coût de rupture en produit fini. Nous proposons une formulation analytique du problème, ainsi qu'une borne inférieure qui peut être utilisée pour résoudre le problème d'une manière exacte avec une procédure par séparation et évaluation . Une r ésolution exacte du problème permettra de réaliser u ne comparaison entre notre méthode exacte et la méthode approchée développée dans [ 1,4 ]

Genetic algorithm for multi-level assembly systems under stochastic lead times

http://www.nt.ntnu.no/users/skoge/prost/proceedings/ifac2014/media/files/1522.pdfInternational audienceThe aim of this paper is to propose tools to adapt and parameterize the Material Requirement Planning (MRP) method under lead time uncertainty. We study multi - level assembly systems with one type of finished products and severa l types of components. We consider that each component has a fixed unit inventory cost and the finished product has a backlogging cost per unit of time. The lead times of components are discrete random variables, and the costumer's demand of the finished p roduct is known. A general mathematical model for supply planning of multi - level assembly systems is presented. A Genetic Algorithm (GA) method is proposed to minimize the sum of the average inventory holding cost for components and the average backlogging and inventory holding costs for the finished product

CONFIGURATION D'UN SYSTÈME D'ASSEMBLAGE MULTI-NIVEAUX SOUS INCERTITUDES DES DÉLAIS D'APPROVISIONNEMENT

International audiencePour l'entreprise, la gestion des stocks est un véritable enjeu. Il faut pouvoir satisfaire les clients à moindre coût. Pour cela, il faut être en possession des composants nécessaires pour fabriquer les produits demandés à la date voulue. Nous nous intéressons à un problème d'assemblage multi-niveau. Notre étude a comme objectif le choix de paramètres des systèmes MRP lorsque les entreprises sont soumises aux incertitudes des délais de fabrication et d'approvisionnement. Nous proposons un modèle de simulation et un algorithme génétique pour l'analyse et l'optimisation des temps de cycle planifiés

Planification des réapprovisionnements sous incertitudes pour les systèmes d’assemblage à plusieurs niveaux

In the current industrial context, the offer is largely higher than the demand. Therefore, the customers are more and more exigent. To distance themselves, companies need to offer to their customers the best quality products, the best costs, and with controlled lead times as short as possible. Last years, the struggle for reducing costs was accentuated within companies. However, stocks represent an important financial asset, and therefore, it is essential to control them. In addition, a bad management of stocks led either to delays in delivery, which generate additional production costs, either to the unnecessary inventory. The latter one can occur at different levels (from components at the last level to finished product), it costs money and immobilize funds. That is why, planners have to look for efficient methods of production and supply planning, to know exactly for each component, and when to order and in which quantity.The aim of this doctoral thesis is to investigate the supply planning in an uncertain environment. We are interested in a replenishment planning for multi-level assembly systems under a fixed demand and uncertainty of components lead times.We consider that each component has a fixed unit inventory cost; the finished product has an inventory cost and a backlogging cost per unit of time. Then, a general mathematical model for replenishment planning of multi-level assembly systems, genetic algorithm and branch and bound method are presented to calculate and to optimize the expected value of the total cost which equals to the sum of the inventory holding costs for the components, the backlogging and the inventory holding costs for the finished product. We can state by the different results that the convergence of the GA doesn't depend only on the number of components in the last level but also on the number of levels, the type of the BOM and the backlogging cost for the finished product.Dans le contexte actuel marqué par l’instabilité des marchés, les clients sont de plus en plus exigeants. un client qui n’est pas approvisionné à une date souhaitée peut soit remettre son achat à plus tard, soit aller chercher le produit chez un concurrent. de plus, l’entreprise doit faire face à de multiples imprévisibilités internes, de la concurrence ou d’événements extérieurs. ces aléas induisent de l'incertitude dans la planification de la production et génèrent des sources nombreuses de retard, de désynchronisation et de pertes de productivité. ce travail de thèse s’intègre dans la problématique de la planification de la production dans un environnement incertain. nous étudions des problèmes de la planification des réapprovisionnements pour un système d’assemblage à plusieurs niveaux, quand les délais d’approvisionnement sont incertains. nous avons choisi comme indicateur de performance l’espérance du coût total moyen qui est égal à la somme du coût de stockage des composants, le coût de rupture du produit fini et le coût de stockage du produit fini. des propriétés théoriques, des modèles analytiques ainsi que des méthodes d’optimisation ont été proposés. nous avons montré que la résolution du problème ne dépend pas seulement de la méthode de résolution et du nombre de niveaux, mais aussi du coût de rupture en produit fini et de la structure du système d’assemblage