Batch Deterministic and Stochastic Petri Nets and Transformation Analysis Methods

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Petri Nets Models for Analysis and Control of Public Bicycle-Sharing Systems

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Contribution à la modélisation et à l'évaluation de performances des systèmes logistiques à l'aide d'un nouveau modèle de réseaux de Petri stochastiques

Diplôme de doctorat délivré conjoitement avec l'Université de Technologie de Compiègne (UTC)This work presented in this thesis constitutes a contribution to modelling and performances analysis of logistic systems by using a new stochastic Petri nets model. It addresses issues considerably concerned by industrial companies but having received very little attention by the Petri nets community in spite of an important role of Petri nets played in the study of discrete events systems. In this work, we develop a new Petri nets model called batch deterministic and stochastic Petri nets (BDSPNs) able to describe essential characteristics of logistical systems (batch behaviours, randomness, operational policies, synchronization of various flows) and more generally of discrete events systems. The model is particularly adapted for the modelling of flow evolution in discrete quantities (variable batches of different sizes) and makes it possible to describe more specific activities such as customer order processing, replenishment of stocks, production and delivery in a batch mode. With their powerful graphical and mathematical formalism, BDSPNs can capture pertinently and precisely this batch behaviour presented in various stages of these systems, which has a very important impact on their behaviour and consequently on their analysis. The work of this thesis contributes to the theory of the new model both on its analysis techniques and on its applications to logistical systems. The results obtained in this thesis make BDSPNs a powerful modelling tool for both analysis and simulation. The capability of the new model to meet real needs is shown through applications dedicated to logistical systems.Le travail présenté dans cette thèse constitue une contribution à la modélisation et à l'analyse de performances des systèmes logistiques à l'aide d'un nouveau modèle de réseaux de Petri stochastiques. Il s'agit d'une problématique au centre des préoccupations actuelles des entreprises industrielles mais très peu abordée par la communauté des réseaux de Petri. Dans ce travail, nous développons un nouveau modèle de réseaux de Petri dits réseaux de Petri lots déterministes et stochastiques (BDSPNs) capable de supporter les caractéristiques essentielles des systèmes logistiques et plus généralement des systèmes à événements discrets. Ils sont particulièrement adaptés pour la modélisation de flux évoluant en quantités discrètes (lots de différentes tailles et variables) et ils permettent de prendre en compte des activités plus spécifiques telles que les commandes des clients, l'approvisionnement des stocks, la production et la livraison en mode lot. Les BDSPNs permettent par leur formalisme graphique et mathématique de capturer pertinemment et simplement cet aspect lot omniprésent dans différentes locations de ces systèmes et qui s'implique très considérablement dans leur comportement et par conséquent dans leur analyse. Nos travaux portent à la fois sur la théorie du nouveau modèle, sur ses techniques d'analyse et sur ses applications aux systèmes logistiques. Ainsi, les résultats obtenus et les applications effectuées font des BDSPNs un outil de modélisation performant aussi bien pour l'analyse que pour la simulation

Modelling, analysis and optimisation of supply chains by using Petri net models: the state-of-the-art

International audienceDriven by fierce global competition, reducing costs while improving customer services by effective supply chain logistics management has become one main concern of most companies. This has created needs for modelling, performance analysis and optimisation tools that can help these companies to improve their logistics networks and operations. In this paper, the advantages of Petri nets as modelling and analysis tools for logistics systems are demonstrated, the recent developments of using Petri net based approaches for modelling, performance analysis, and optimisation of supply chains are reviewed, and future research directions for this important area are explored

Batch deterministic and stochastic Petri nets modeling, analysis and its application to supply chain

International audienceIndustrial systems are frequently characterized by batch processes where materials are processed in batches (finite discrete quantities) and many operations such as production, inventory replenishment, and distribution are usually performed in a batch way because of the batch nature of customer orders or in order to take advantages of the economies of scale. This brings in a need for new models which can describe and analyze the batch behaviors of these processes effectively. We recently introduced a new stochastic Petri net model called "batch deterministic and stochastic Petri nets" (BDSPNs) allowing the synchronization of discrete and batch token flows of the processes. In this work, the model is presented in a more formal way, its relevance to supply chain modeling is addressed, and its analysis methods are developed

Analyse de sensibilité à l'aide des réseaux de Petri : Application à un système de gestion de stock

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Contribution à la modélisation et à l'analyse de performances des systèmes logistiques à l'aide d'un nouveau modèle de réseaux de Petri stochastiques

Le travail présenté dans cette thèse constitue une contribution à la modélisation et à l analyse de performances des systèmes logistiques à l aide d un nouveau modèle de réseaux de Pétri stochastiques. Il s agit d une problématique au centre des préoccupations actuelles des entreprises industrielles mais très peu abordée par la communauté des réseaux de Pétri. Dans ce travail, nous développons un nouveau modèle de réseaux de Pétri dits réseaux de Pétri lots déterministes et stochastiques (BDSPNs) capable de supporter les caractéristiques essentielles des systèmes logistiques et plus généralement des systèmes à événements discrets. Ils sont particulièrement adaptés pour la modélisation de flux évoluant en quantités discrètes (lots de différentes tailles et variables) et ils permettent de prendre en compte des activités plus spécifiques telles que les commandes des clients, l approvisionnement des stocks, la production et la livraison en mode lot. Les BDSPNs permettent par leur formalisme graphique et mathématique de capturer pertinemment et simplement cet aspect lot omniprésent dans différentes locations de ces systèmes et qui s implique très considérablement dans leur comportement et par conséquent dans leur analyse. Nos travaux portent à la fois sur la théorie d un nouveau modèle, sur ses techniques d analyse et sur ses applications aux systèmes logistiques. Ainsi, les résultats obtenus et les applications effectuées font des BDSPNs un outil de modélisation performant aussi bien pour l analyse que pour la simulationThis work presented in this thesis constitutes a contribution to modelling and performances analysis of logistical systems by using a new stochastic Petri nets model. It addresses issues considerably concerned by industrial companies but having received very little attention by the Petri nets community. In this work, we develop a new Petri nets model called batch deterministic and stochastic Petri nets (BDSPNs) able to describe essential characteristics of logistical systems (batch behaviours, randomness, operational policies, synchronization of various flows) and more generally of discrete events systems. The mode is particularly adapted for the modelling of flow evolution in discrete quantities (variable batches of different sizes) and makes it possible to describe mode specific activities such as customer order processing, replenishment of stocks, production and delivery in a batch mode. With their powerful graphical and mathematical formalism, BDSPNs can capture pertinently and precisely this batch behaviour presented in various stages of these systems, which has a very important impact on their behaviour and consequently on their analysis. The work of this thesis contributes to the theory of the new model both on its analysis techniques and on its applications to logistical systems. The results obtained in this thesis make BDSPNs a powerful modelling took for both analysis and simulation. The capability of the new model to meet real needs is shown through applications detected to logistical systemsTROYES-SCD-UTT (103872102) / SudocSudocFranceF