Project Work Uncertainties and the Boundaries of the Firm

The effective use of resources in an economy requires both that they are available where and when most needed and that they are kept employed as fully and effectively as possible. A lack of certainty over future resource needs within firms brings these two requirements into conflict. It is argued that the firm and the market offer alternative means of handling this trade-off. The market switches resource services between customers to keep specialist resources employed. However, this does not guarantee the firm that a resource will always be available when needed. The firm may therefore internalise resources, switching them between different tasks to keep them employed and to make their specialist capabilities available where most needed. Idiosyncratic advantages form an important part of the theory, often severely exacerbating resource availability issues. A model of resource planning in a project with uncertain task durations is presented to illustrate the problem faced by the firm.Project, Organisation, Uncertainty, Resources, Scheduling, Internalisation

The division of labour under uncertainty

Reductions in the division of labour are a significant feature of modern developments in work organisation. It has been recognised that a reduced division of labour can have the advantages of job enrichment and lower coordination costs. In this paper it is shown how advantages from a lesser division of labour can stem from the flow of work between different sets of resources where the work rates of individual production stages are subject to uncertainties. Both process and project-based work are considered. Implications for the boundaries of the firm and for innovation processes are noted

Consolidation des commandes dans la grande distribution

Les entreprises dans l'industrie du commerce au détail ont vu leur rôle et leur influence augmenter depuis les vingt dernières années. Considérées auparavant comme de simples marchands face aux manufacturiers, ce sont maintenant des joueurs importants dans la chaîne d'approvisionnement au point qu'ils en sont devenus les donneurs d'ordre. Ces entreprises, qui ont des fournisseurs à travers le monde font face à des questions classiques d'approvisionnement: Est-ce que l'entreprise devrait acheter en grande quantité pour bénéficier des économies d'échelle en transport tout en risquant de stocker en trop grande quantité? Devrait-elle plutôt commander par petits lots pour ne pas avoir besoin de stocker, mais à un coût de transport plus élevé? Ce que j'explore ici est une approche appliquée depuis un certain temps dans l'industrie du commerce au détail, mais qui est peu traitée dans la littérature scientifique. Elle consiste à coordonner les commandes de plusieurs fournisseurs pour les grouper dans un même conteneur. Cette consolidation de commandes permet à la fois de commander des quantités en petits lots tout en contrôlant les coûts de transports. Ce mémoire est une étude de cas sur la réingénierie de processus d'une entreprise dans le commerce au détail. Il présente un modèle mathématique classique, le « bin packing », qui permet de modéliser cette pratique et de la comparer avec une politique de transport dédié (Full container load ou FCL) ou par un service de consolidation de fret (less than container load ou LCL). À partir d'une simulation Monte-Carlo, nous démontrons que la consolidation de commandes peut donner des réductions de coût total d'approvisionnement de 4,6% comparé au service LCL et 7,48% par rapport à une politique de commande dédié.\ud ______________________________________________________________________________ \ud MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Consolidation de commandes, Chaîne d'approvisionnement, Commerce de détail, \ud Réingénierie des processus, bin packing

Etude et résolution de problèmes d'ordonnancement de projets multi-compétences : intégration à un ERP libre

The work presented in this thesis deals with multi-skill project scheduling problems.We have studied two models of project scheduling which are defined in collaboration with project management experts in Néréide company.In the first model, a task is defined by a set of required skills, the load needed for each skill as well as the possibility of preemption. To build a predictive planning witch respects all problem constraints and minimize the project completion time (makespan), we propose heuristics and meta-heuristis methods. A mixed integer mathematical linear programming model and lower bounds are also proposed. From a predefined planning, we propose an exact method based on a mathematical program as well as a genetic algorithm of type NSGA-II allowing to deal with disruptions occurred during the project realization. It is, therefore, a reactive approach in which we look for feasible solutions minimizing both the project completion date and the maximum number of resources assignment changes.In the second studied model, we focus on a case where a task exactly requires one skill with preemption possibility only in case of resources unavailability. In this model, a task is also characterized by its release and due date. A cost per person/skill is given. It is,therefore, a bi-objective problem in which the computed solutions must minimize boththe maximum tardiness and the project global cost. Heuristics and meta-heuristics are proposed for solving this problem.Some proposed methods are integrated in the framework OFBiz as add-ons.Les travaux de cette thèse réalisée sous contrat CIFRE portent sur des problématiques d’ordonnancement de projets multi-compétences définis en collaboration avec des experts de gestion de projet au sein de la société Néréide, deux modèles d’ordonnancement de projet font l'objet de cette étude.Dans le premier modèle, une tâche est définie par l'ensemble des compétences dont elle a besoin, la charge nécessaire de chaque compétence ainsi que la possibilité d'être interrompue ou non. Pour l'élaboration d'un planning prédictif respectant toutes les contraintes et minimisant la date de n du pro jet, nous proposons des heuristiques de liste et métaheuristiques. Un modèle mathématique linéaire en nombres entiers ainsi que des bornes inférieures sont également développés. Dans un second temps, nous proposons, à partir d'un planning prédéfini, des méthodes pour ajuster le planning et répondre aux aléas survenus lors du déroulement du pro jet. Pour résoudre ce problème réatif, nous proposons une approche exacte itérative basée sur une formulation linéaire en nombres entiers ainsiqu'un algorithme génétique de type NSGA-II. Il s'agit donc d'une approche réactive bi-critère où les solutions calculées doivent minimiser à la fois la date d'achèvement du projet et le nombre maximum de changements d'aaffectation de tâches aux employés. Dans le deuxième modèle, un cas particulier du modèle préemptif précédent est étudié.Nous nous intéressons au cas où une tâche nécessite une seule compétence avec possibilité depréemption seulement si les ressources ne sont pas disponibles (absence, congés, et.). Dans ce modèle, une tâche est définie également par sa date de disponibilité et une date de nsouhaitée. Un coût d'utilisation personne/compétence est introduit. Pour ce dernier modèle,il s'agit d'un problème d'ordonnancement de projet bi-critère, pour lequel les solutions calculées doivent minimiser le retard maximum et le coût global d'affectation des personnes aux tâches. Des heuristiques et métaheuristiques sont proposées pour ce modèle.Certaines méthodes de résolution proposées ont été implémentées sous forme d'add-onsintégrables au framework OFBiz

Etude et résolution de problèmes d'ordonnancement de projets multi-compétences (Intégration à un progiciel intégré libre)

Les travaux de cette thèse réalisée sous contrat CIFRE portent sur des problématiques d ordonnancement de projets mufti-compétences. Définis en collaboration avec des experts de gestion de projet au sein de la société Néréide, deux modèles d ordonnancement de projet font l objet de cette étude. Dans le premier modèle, une tâche est définie par l ensemble des compétences dont elle a besoin, la charge nécessaire de chaque compétence ainsi que la possibilité d être interrompue ou non. Pour l élaboration d un planning prédictif respectant toutes les contraintes et minimisant la date de fin du projet, nous proposons des heuristiques de liste et métaheuristiques. Un modèle mathématique linéaire en nombres entiers ainsi que des bornes inférieures sont également développés. Dans un second temps, nous proposons, à partir d un planning prédéfini, des méthodes pour ajuster le planning et répondre aux aléas survenus lors du déroulement du projet. Pour résoudre ce problème réactif, nous proposons une approche exacte itérative basée sur une formulation linéaire en nombres entiers ainsi qu un algorithme génétique de type NSGA-II. Il s agit donc d une approche réactive bicritère où les solutions calculées doivent minimiser à la fois la date d achèvement du projet et le nombre maximum de changements d affectation de tâches aux employés. Dans le deuxième modèle, un cas particulier du modèle préemptif précédent est étudié. Nous nous intéressons au cas où une tâche nécessite une seule compétence avec possibilité de préemption seulement si les ressources ne sont pas disponibles (absence, congés, etc.). Dans ce modèle, une tâche est définie également par sa date de disponibilité et une date de fin souhaitée. Un coût d utilisation personne/compétence est introduit. Pour ce dernier modèle, il s agit d un problème d ordonnancement de projet bicritère, pour lequel les solutions calculées doivent minimiser le retard maximum et le coût global d affectation des personnes aux tâches. Des heuristiques et métaheuristiques sont proposées pour ce modèle. Certaines méthodes de résolution proposées ont été implémentées sous forme d add-ons intégrables au framework OFBiz.The work presented in this thesis deals with multi-skill project scheduling problems. We have studied two models of project scheduling which are defined in collaboration with project management experts in Néréide company. In the first model, a task is defined by a set of required skills, the load needed for each skill as welI as the possibility of preemption. To build a predictive planning which respects aIl problem constraints and minimize the project completion time (makespan), we propose heuristics and meta-heuristics methods. A mixed integer mathematical linear programming model and lower bounds are also proposed. From a predefined planning, we propose an exact method based on a mathematical program as weIl as a genetic algorithm of type NSGA-II allowing to deal with disruptions occurred during the project realization. It is, therefore, a reactive approach in which we look for feasible solutions minimizing both the project completion date and the maximum number of resources assignment changes. In the second studied model, we focus on a case where a task exactly requires one skill with preemption possibility only in case of resources unavailability. In this model, a task is also characterized by its release and due date. A cost per person/skill is given. It is, therefore, a bi-objective problem in which the computed solutions must minimize both the maximum tardiness and the project global cost. Heuristics and meta-heuristics are proposed for solving this problem. Some proposed methods are integrated in the framework OFBiz as add-ons.TOURS-Bibl.électronique (372610011) / SudocSudocFranceF

Discrete Optimization Activity consolidation to improve responsiveness

There is a long history of modeling projects to meet time and cost objectives. Most of these models look at adjusting the level of resources available to the project in order to crash the time required to complete certain activities. These models usually take the activities and the graph structure of the project as given and fixed, but in practice there is often significant discretion in how activities are defined. This is especially important when there are information flows and time delays associated with the hand-off between an activity and its successor. This paper models the choice of how to meet the time and cost objectives through combining multiple activities into one while maintaining the original activity precedence relationships. A mixed-integer linear programming model is developed for the problem, and an implicit enumeration and a tabu search heuristic are tested with a suite of problem examples. Ó 2003 Elsevier B.V. All rights reserved