Résolution d’un problème industriel de type pick & place d’un centre de tri postal

Pick & Place (PAP) problems are widelystudied in the literature, but, to the best of ourknowledge, very few works study PAP systems in anindustrial context. The objective of this thesis is tosolve an industrial PAP problem in a postal sortingcenter, where containers filled with mail arrivedynamically and in an unknown order, and whereoperators place these containers in carts according totheir destination. Given the large diversity of dailydestinations, a balance must be found in real timebetween the flows processed by humans and by therobot.This problem was solved in four phases. First,knowledge-based models were proposed based on theexperience of the logistics operator.The result of applying these models on a simulationof the real system is considered as a lower bound ofthe system performance. Second, a mathematicalmodel of the system has been established, with therelease of several constraints allowing to treat theproblem as a classical scheduling problem. Theresults of this scheduling, which cannot be appliedin the real system, led us to investigate the use ofonline heuristics. A third step was to propose aheuristic model, based on dynamic rules, evaluatedin simulation. Finally, a multi-agent model,integrating these decision rules, was developed tovalidate the applicability of such a control systemon the real system.; Les problèmes de type Pick & Place (PAP) sont très étudiés dans la littérature, mais, à notreconnaissance, très peu de travaux étudient lessystèmes de PAP dans un contexte industriel.L’objectif de cette thèse est la résolution d’unproblème industriel de type PAP au sein d’un centrede tri postal, où des bacs remplis de courriers arriventdynamiquement et dans un ordre inconnu, et où desopérateurs placent ces bacs dans des chariots enfonction de leur destination. Compte tenu de ladiversité importante des destinations journalières, unéquilibre doit être trouvé en temps réel entre les fluxtraités par les humains et par le robot.Ce problème a été résolu en quatre phases. Enpremier lieu, des modèles à base de connaissance ontété proposés à partir de l’expérience de l’opérateurlogistique. Le résultat de l’application de cesmodèles sur une simulation du système réel estconsidéré comme une borne inférieure de laperformance du système. En second lieu, un modèlemathématique du système a été établi, lerelâchement de plusieurs contraintes permettant detraiter le problème comme un problèmed’ordonnancement classique. Les résultats de cetordonnancement, inapplicables sur le terrain, nousont conduits à investiguer l’utilisation d’heuristiquesen ligne. Une troisième étape a été de proposer unmodèle heuristique, à base de règles dynamiques,évaluée en simulation. Enfin, un modèle multiagents,intégrant ces règles de décisions, a étédéveloppé afin de valider l’applicabilité d’un telsystème de pilotage sur le système réel.