Doctorant en Informatique et Génie Industriel (H/F)

Description du Poste

Sujet De Thèse

Méthodes d’optimisation dynamique pour le remanufacturing : Intégration des facteurs humains et des incertitudes dans la gestion opérationnelle des flux logistiques inverses

Votre Environnement de Travail

Établissement d’accueil : Mines Saint-Étienne (MSE) - Institut Henri Fayol
Laboratoire : LIMOS (UMR CNRS 6158)
Financement : Projet ANR ReCircle : Remanufacturing and Circular Economy Logistics
Partenaires du projet : MSE, IMT Nord Europe (IMT-NE), Université Clermont Auvergne (UCA)
Encadrement : Damien Lamy, Xavier Delorme (MSE) - Mohammed-Amine Abdous (IMT-NE)

L’objectif de la thèse est de proposer des approches permettant de re-optimiser en continu les décisions opérationnelles d’un atelier de remanufacturing face aux aléas, tout en maintenant des performances en termes de coûts, de qualité de service, d’ergonomie, et de performance environnementale. Deux axes de travail sont proposés :

Axe 1 : Méthode d’optimisation dynamique pour les problèmes combinatoires
Il s’agit ici d’aborder les différentes approches de la littérature appliquées aux problèmes dynamiques (réactif, temps réel, online, etc.) et de proposer une approche applicable à différentes typologies de problèmes. Les travaux consisteront à :
• Explorer les mécanismes de re-optimisation temps réel face aux aléas ;
• Exploiter des informations partielles pour prévoir de possibles futurs aléas et anticiper les solutions à proposer ;
• Identifier les éléments généralisables et leurs limites, notamment en cas d’indisponibilité sur les informations pertinentes ;
• Proposer des améliorations en termes de qualité des solutions basées sur des méthodes hybrides : optimisation/apprentissage, optimisation/simulation.

Axe 2 : Application au cas de l’ordonnancement temps réel d’un atelier de remanufacturing de type Dual-resource Flexible Job-Shop sous incertitude
Il s'agit ici d’aborder l’ordonnancement d’un atelier de remanufacturing caractérisé par des ressources duales (une machine avec un opérateur qualifié) et des gammes opératoires incertaines (opérations conditionnelles, retouches, durées variables). L’humain étant au cœur d’un tel système, les objectifs de performance visés doivent intégrer une composante forte en termes d’ergonomie (fatigue, temps de pause, etc.). Les travaux consisteront à :
• Modéliser le problème dans un cadre statique, et le résoudre au travers de méthodes approchées (métaheuristiques) ;
• Adapter et valider l’approche d’optimisation temps réel en tenant compte de contraintes sur les ressources humaines ;

Contraintes et risques

• Diplôme de Master recherche ou d’ingénieur (Bac+5) en Recherche Opérationnelle, Informatique, ou Génie industriel.
• Solides connaissances en optimisation combinatoire : ordonnancement (Job-Shop, Flow-Shop), métaheuristiques (Recherches locales, algorithmes évolutionnaires, …), modélisation mathématique (MILP).
• Des connaissances en gestion de production, logistique inverse ou facteurs humains seraient appréciées. Un intérêt pour la simulation à événements discrets serait un plus.
• Compétences en programmation (C++, Java, ou Python).
• Autonomie, rigueur scientifique, curiosité et capacité à travailler dans un contexte collaboratif multisites.
• Maîtrise de l’anglais scientifique (lecture et rédaction d’articles).

Rémunération et avantages

Rémunération

2300€ brut mensuel

Congés et RTT annuels

44 jours

Pratique et Indemnisation du TT

Pratique et indemnisation du TT

Transport

Prise en charge à 75% du coût et forfait mobilité durable jusqu’à 300€

À propos de l’offre

À propos du CNRS

Le CNRS est un acteur majeur de la recherche fondamentale à une échelle mondiale. Le CNRS est le seul organisme français actif dans tous les domaines scientifiques. Sa position unique de multi-spécialiste lui permet d’associer les différentes disciplines pour affronter les défis les plus importants du monde contemporain, en lien avec les acteurs du changement.

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