Dans le contexte de globalisation actuel, le transport intermodal des conteneurs joue un rôle important dans l'efficience et l'efficacité de la chaîne d'approvisionnement. En effet la conteneurisation induit une forte productivité lors des manutentions portuaires et une réduction des coûts de transport grâce au groupage. Elle assure également l'intégrité et la sécurité des marchandises transportées. Néanmoins, le grand nombre d'acteurs impliqués dans le processus de transport des conteneurs le complexifie énormément et induit une perte de visibilité et de traçabilité lors du transit des marchandises. De plus, ce dernier est très souvent soumis à des évènements aléatoires qui entraînent des retards de livraison et une augmentation des coûts de transport. Au regard de toutes ces difficultés, cette thèse adresse la problématique suivante : Comment détecter les causes de retard et quantifier leurs impacts sur le délais des transports conteneurisés dans un contexte intermodal ? Un système basé sur une approche hybride est proposé pour répondre à cette problématique. Nous proposons premièrement un modèle de connaissances des risques dans le transport intermodal sous forme d'une ontologie de domaine. Ensuite, en réutilisant cette connaissance, puis en nous appuyant sur les données de traçabilité/ visibilité des conteneurs et des données provenant des sources d'informations textuelles, nous extrayons en temps-réel les évènements aléatoires susceptibles de perturber le flux de transport. Nous nous intéressons ici à l'aide à la décision pour supporter les activités des acteurs impliqués dans la chaîne de transport intermodal (exportateurs, consignataires, transporteurs, compagnie maritime, etc). Les recherches sont menées en collaboration avec un partenaire industriel NEXT4 qui développe une solution de tracking temps réel des conteneurs.
Informations
- Julien Mauries (jmauries)
- 7 mars 2023 11:31
- Soutenance
- Français
- Doctorat
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