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ROSTUDELOPTIMIZATION AS A SERVICE
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LA RO EN ENTREPRISE, POINT DE VUE ET RETOUR D’EXPERIENCE
D’UN CONSULTANT INDEPENDANT
OR en entreprise kezako?
OR : modèles + outils pour décrire la complexité
OR : Théorie + code (librairies+ éventuellement modeleurs)
Architecture
Consulting
R&D : Séminaires, Universités, Thèses, PostDoc
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Anglo-saxons : Management Sci. + Stats + Simulation + optimisation
Stratégie / conseils /excel / modeleurs (on livre les résultats)
France : Approche plus formelle : Optimisation Combinatoire (méthodes exactes et approchées), algorithmique, P vs NP
Progiciel (on livre l’algo enfoui dans du code)
OR CRISIS ?
4 cas clients concrets
La RO outil de la relation client : démo ODM
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CAS 1 : Emplois du temps
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Planifier des personnes Grande distribution, restauration, aérien 20 -> 200 000 personnes Règles métiers (35 heures, annualisation,
repos compensateurs, pairing, équité…) Granularités : de l’année au ¼ heure.
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PL pour couvrir la charge, mais durées d’activités liées à des choix de modèles de jour : PLNE (Balas)
Exemple du Semaine/JOUR/ ¼ heure (congés+jour+ ¼)
Les modèles (patterns) de jour sont des assemblages complexes (pauses, début , fin, durée des plages) : PPC ou PLNE pour générer les plages et Programmation dynamique pour déterminer le meilleur choix d’activité (règles de dominance)Branch and Price car il faut générer un nombre de patterns raisonnable (dynamiquement en fonction des duaux de charge)
rostudel.comCAS 2 : ACHAT DE VEHICULES
JAN JUN
•Lisser la livraison des voitures chez un loueur. •Arbitrage coût de détention et couverture de la demande journalière
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63.16
73.16
83.16
93.16
103.16
113.16
111 111 111 111 111 111 111 111 111 111 111 111 111 111 111 111 111 111 111 111 111 111 111 111 111 111 111 111 111 111
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30
Categ 18 Source _nopic
J our Mois
Données21
12
10
Demande constante de 96 véhicules par jour couverte par deux batchs: une arrivée de 43 véhicules un départ de 12 véhiculesune partie fixe de 63 véhicules
La RO sans peine
Résolu à l’optimal avec un bon modèle MIP
Analyse comparative immédiate Facile à vendre (itératif) « Facile » à étendre : traiter plus de
batchs, sur une fenêtre de temps plus grande
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CAS 3 : USINE NUMERIQUE
Un “job shop” avec des machines, des zones de stockage, des personnes et des charriots
Semi-conducteurs : Investissements Md €, peu d’optimisation de la chaîne de production avant “FAB300”
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PR
I_R
S2
03
ST1
07
ST1
08
ST1
14
ST?
LE2 LE1
LE3
TM
7 0
1
TM
7 1
5
TM
7 1
4
TM
7 1
1
TM
7 1
2
TM
7 1
3
TM
7 1
0
TM
7 0
9
TM
7 0
8
TM
7 0
7
TM
7 0
6
TM
7 0
5
TM
7 0
4
TM
7 0
3
TM
7 0
2
OV
1O
V2
OV
3O
V4
CD
8C
D7
CD
6C
D5
CD
4C
D3
CD
2C
D1
Scenario :déroulement processus (1 lot, 1 niveau)
NP-TRES DUR ! => CRM
Sur-couche PPC ILOG SCHEDULER LNS On ne sait résoudre que de petites
instances (le client pas mieux) Améliorer la LNS Brancher des heuristiques clients Rescheduling (flux continu, encours,
incidents)
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TRIPS/TIMES O-D
05:00
06:00
07:00
08:00
09:00
10:00
11:00
12:00
13:00
14:00
15:00
16:00
17:00
18:00
19:00
20:00
21:00
22:00
23:00
TRIP OD224 LON-YOR
TRIP OD225 LON-YOR
TRIP OD226 LON-LEE
TRIP OD227 LON-YOR
TRIP OD228 LON-YOR
TRIP OD229 LON-LEE
TRIP OD230 YOR-LEE
TRIP OD231 LON-YOR
TRIP OD232 LON-LEE
TRIP OD233 LON-YOR
TRIP OD234 LON-YOR
TRIP OD235 LIV-LEE
TRIP OD236 LON-YOR
TRIP OD237 LON-YOR
TRIP OD238 LON-LEE
TRIPS MAY REQUIRE A SPECIFIC SET OF SKILLS
CAS 4 : Habillage d’horaires de chemin de fer
VRO-1 : Duties
Base 1
Base 2
Base 1
Base 2
LON-YOR0D224
LEE-YOR0D242
YOR-BIR0D289
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nbLegs[Source] == 0;forall(c in CaBMovesSource : c!=Source){ prev[c]!=c => nbLegs[c] == 1+nbLegs[prev[c]] prev[c] == c => nbLegs[c] == 0}
Le graphe original contient des cycles (les plannings se répètent de jour en jour) : un diagramme réalisable ne contient pas de cycle. Le modèle PPC de génération de diagramme doit casser les cycles !
Théorie des graphes
Le modèle plutôt que l’architecture
Solver Component
Constraint Programming (CP)
Specific constraints
Simplex (LP) MIP
Column
Generation
« Shortest path »
Algorithm
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Ilog Cplex, COIN CLP, LP-Solve, XPress Ilog Solver, CHOCO
OPL-ODM, MOSEL, AIMMS
OAAS => partenariats
EURODECISION+TELASIDE pour l’affectation de matériel radio à des pions communicants
ED : modèle MIP compétences : J2EE + DB TELASIDE : SPRING +
HIBERNATE (MySQL...) ROSTUDEL : CPLEX JAVA
Formations et conseils autour des librairies
Applications à la demande pour non spécialistes RO via la plateforme ODMS Investment
management Railway Supply-chain
Demain ?
“Les opérationnels” n’ont jamais été aussi proches des applications RO/AD
Des nouveaux clients, friands d’applications qui « parlent leur langage » (n’oubliez pas UML,UP)
Supply Chain => Data Mining + ARIMA . Et maintenant l’aide à la décision ?
Secteur de la publicité : TV Add Campaign MIP : 100,000 rows 155,000 variables (100,000 booleans) 2 millions Non Zeros
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Et vous ?
Recherche -> Thèse+post Doc Utilisateur plus ou moins avancé Evangélisateur
Questions ?
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Ouvrages pour poursuivre