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Monsieur Pierre FENIES - Professeur des Universités (Université Paris 2), directeur de thèse
Monsieur Samir LAMOURI - Professeur des Universités (Arts et Métiers ParisTech ENSAM), rapporteur
Monsieur Gilles PACHE - Professeur des Universités (Université Aix-Marseille), rapporteur
Monsieur Nicolas CHEIMANOFF – Professeur (Université Mohammed 6 Polytechnique, Maroc)
Monsieur Vincent GIARD – Professeur des Universités (Université Paris-Dauphine)
Madame Nathalie GUIBERT - Professeur des Universités (Université Paris 2)
Monsieur Frank STRAUBE – Professeur (Technische Universität Berlin, Allemagne)
Depuis quelques décennies, la personnalisation de masse est une réalité dans l’industrie manufacturière. Elle a été rendue possible par la conjonction d’efforts portant sur la standardisation, la conception modulaire et celle de plateformes permettant d’assembler facilement des modules venant d’ensembles exclusifs de modules alternatifs. Cette solution n’est pas envisageable dans la production de process qui transforme des flux de matières premières pour obtenir des lots de produits homogènes se présentant sous forme de poudres, de granules ou de liquides. Une forte diversité pour ce type de produits ne peut être obtenue en usine car elle implique la fabrication successive de lots de produits différents. Dans ce contexte, la diversité offerte est limitée en raison de l’inertie temporelle que cette production séquentielle implique. Cette situation est celle que rencontre OCP, leader mondial dans le secteur des engrais, dont la mission est aujourd'hui de promouvoir une agriculture durable en offrant à ses clients des formules d'engrais personnalisées. Nous proposons une approche innovante à ce problème, qualifiée de Reverse Blending, qui repose sur une logique de personnalisation de masse à travers une différenciation retardée réalisée à proximité du client final. C’est une extension du problème de blending (problème de mélange) dans laquelle les inputs ne sont pas préexistants et doivent être définis, en nombre et en composition, simultanément à leur utilisation pour produire les engrais désirés. Le modèle d'optimisation de ce nouveau problème repose sur un programme quadratique visant à minimiser le nombre des inputs pour une massification maximale des flux.