Order batching and picker routing in warehouses taking into account human factors

Dans cette thèse, nous intégrons des facteurs humains dans l’optimisation des dé-cisions de regroupement de commandes et de routage des préparateurs dans les entrepôtslogistiques. Nous modélisons la congestion des préparateurs de commande et proposonsdes algorithmes exacts en temps continu et discret pour quantifier les délais induits. Nousélaborons ensuite une formulation MILP compacte avec des approximations linéaires de lacongestion, puis nous proposons une heuristique basée sur la génération de colonnes où lesous-problème de pricing est résolu par un algorithme de programmation dynamique. Enfin,nous introduisons un modèle de pénibilité des opérations de prélèvement des articles—fatigue,contraintes posturales et effort perçu—et le résolvons via un algorithme de programmationdynamique multi-critère conciliant bien-être et efficacité. Les expérimentations démontrentd’importantes réductions des délais dus à la congestions, ainsi que de la pénibilité perçue parles préparateurs de commande