Gestion des risques liés au transport des matières dangereuses

Abstract

The international trade evolution and the growth of intercontinental commercial exchanges have created an ongoing need for goods’ transport. In this context, maritime transport knew an enormous craze due to its efficiency for shipping large quantities of goods. This mode of transport has been revolutionized by the introduction of containers and the development of new multimodal platforms specialized in container handling: Container Terminals (CT). These CTs are subject to a set of constraints and requirements that must be satisfied in terms of efficiency, safety, and dependability. This thesis aims to manage the risks related to containers transport in a CT taking into account the collaborative aspect of the supply chain and the activities carried out before the containers’ delivery. Furthermore, it tackles reconciliation of the risk management aspect and performance aspect in CT. The implementation is based on a multi-paradigm approach for the urbanization of GOST traceability system (Geo-localization, Optimization, Securing, and Transport) and the development of a Container Terminal Management System (CTMS). For the risk management related to containers transport, we proposed a tracking and tracing solution based on the urbanization of GOST system, intelligent product concept and service-oriented architectures. This solution aims to improve the collection of information needed for risk management, which are provided by the supply chain actors. For this purpose, first of all, we propose an urbanization of the GOST system to fit t risk management requirements. In a second step, we define an improved intelligent product concept to develop an appropriate intelligent container model. Finally, we used the model driven architectures to automate code generation of web services needed to collect traceability data. For this purpose, two approaches for interfacing the intelligent container to different web services have been proposed. The first is based on services orchestration using business process. The second is founded on the configuration of an Enterprise Service Bus (ESB). All these solutions are integrated in the CTMS system. This system is developed using the Agent technology and aims to integrate risk management approach and the evaluation of the CT performance. Our risk management approach is based on two processes. The first deals with the suspicious containers targeting and it is based on an expert system enriched by a forced learning method: the Apriori algorithm. The second supports the verification of spatial segregation during storage. Finally, a case study was carried out to validate the proposed solution as well as a simulation to evaluate the performance.L’évolution du commerce international et la croissance des échanges intercontinentaux ont créé un besoin constant pour le transport de marchandises. Dans ce contexte, le transport maritime a connu un grand engouement vu son efficience pour la mobilité de grande quantité de marchandises. Ce mode de transport a été révolutionné par l’introduction des conteneurs, et le développement de nouvelles plateformes multimodales : les terminaux à conteneurs (TC), spécialisés dans la manutention des conteneurs. Ces derniers sont souvent soumis à des contraintes et des exigences qu'ils doivent satisfaire en termes d'efficience, de sécurité et de sûreté de fonctionnement. L’objectif de cette thèse est de gérer les risques liés au transport des conteneurs dans un TC tout en prenant en compte l’aspect collaboratif au niveau d’une chaîne logistique et les activités qui pourraient être réalisées en amont de la livraison des conteneurs. Ceci en garantissant une réconciliation des aspects gestion des risques et performance dans un TC. La mise en œuvre est basée sur une approche multi-paradigme permettant l’urbanisation du système de traçabilité GOST (Géo-localisation Optimisation et Sécurité de Transport) et le développement d’un Système de Gestion d’un Terminal à Conteneurs (SGTC). Concernant la gestion des risques liés au transport des conteneurs, une solution a été proposée en se basant sur la traçabilité et la géo-localisation en s’appuyant sur le système GOST moyennant son urbanisation, le concept de produit intelligent et des architectures orientées services. Le but de cette solution est d’améliorer la collecte des informations relatives à la gestion des risques fournies par les acteurs de la chaîne logistique. Pour ce faire, nous avons tout d’abord procédé à une urbanisation du système GOST afin de l’adapter aux nouvelles exigences. Ensuite, nous avons proposé un enrichissement du concept de produit intelligent afin de développer un modèle du conteneur intelligent approprié. Enfin, nous avons employé les architectures dirigées par les modèles afin d’automatiser la génération du code des services web pour la collecte des données de traçabilité. A cet effet, deux approches pour l’interfaçage du conteneur intelligent aux différents services web ont été proposées. La première est basée sur l’orchestration des services selon la logique des processus métiers. Quant à la seconde, elle est fondée sur l’utilisation d’un bus de communication l’ESB : Entreprise Service Bus.Toutes ces solutions sont intégrées dans le système SGTC qui s’appui sur la technologie Agent. Ce système intègre une approche de gestion des risques et l’évaluation de la performance du TC. L’approche de gestion des risques est basée sur deux processus. Le premier traite le ciblage des conteneurs suspects et est bâti autour d’un système expert enrichi par une méthode d’apprentissage forcé : l’algorithme Apriori. Le second prend en charge la vérification de la ségrégation spatiale durant l’entreposage. Enfin, une étude de cas a été réalisée afin de valider la solution proposée ainsi qu’une simulation pour l’évaluation de la performance