Sustainable supply chains depend on three critical decisions: production, inventory management, and distribution with reverse flows. To achieve an effective level of operational performance, policymakers must consider all these decisions, especially in Closed-Loop Supply Chains (CLSCs) with remanufacturing option. In this research paper, we address the Integrated Production-Inventory-Routing Problem with Remanufacturing (IPIRP-R) of returned End-Of-Life (EOL) products. The aim behind solving this optimization problem is to minimize conjointly the total manufacturing, remanufacturing, setup, inventory, and routing costs over the planning horizon. A two-phase decomposition heuristic is developed to solve the model iteratively. Our study finds its originality in the fact of jointly optimizing the Capacitated Lot-Sizing Problem with Remanufacturing (CLSP-R) option and the Vehicle Routing Problem with Simultaneous Pick-up and Delivery (VRPSPD) in a single framework. Numerical results showed that our solution approach provides good solutions regarding small and medium-scale size instances under acceptable computational time, especially for problems occurring with significant manufacturing and remanufacturing costs under relatively low pickup requests.

Production-planning, inventory control with returns management, and vehicle routing are critical and highly related problems in the design of closed-loop supply chain networks. In this paper, we address an extension of the Integrated Production-Inventory-Routing Problem (IPIRP) since we consider recovery and remanufacturing of End-Of-Life (EOL) products as a sustainable aspect. A mathematical programming formulation is proposed for the considered problem. The objective is to determine both the optimal amounts of goods (lot-sizes) to be manufactured, remanufactured and stored while meeting customers' requests (deliveries and pick-ups) with a minimum total cost due to the integrated operations considered. The originality of our study lies in the fact of jointly treating the capacited dynamic lot-sizing with remanufacturing problem and the vehicle routing problem with simultaneous pick-up and delivery. Some numerical examples to illustrate the relevance of our proposed model are given.

Today, growing concerns over environmental issues due to industrial activities have led to the emergence of carbon control policies in the context of green logistics. Therefore, incorporating the concept of reverse logistics by taking account these regulations within regular production, inventory and distribution decision systems can lead to the development and implementation of increasingly sustainable supply chains. In this study, we consider a closed-loop supply chain with remanufacturing options under carbon cap-and-trade as carbon policy for carbon emissions. The aim is to incorporate carbon emissions into manufacturing, remanufacturing, inventory and routing decisions under carbon cape-and-trade policy. We provide a MILP model for the integrated Production-Inventory-Routing Problem with revers logistics by considering remanufacturing at production-inventory level and simultaneous deliveries and pickups at vehicle routing level. We performed several computational experiments on a set of instances generated randomly to demonstrate the relevance of our proposed modeling approach.

Dans une chaîne logistique traditionnelle, les opérations de production, de stockage et de distribution sont traitées séparément en raison de la complexité de la planification conjointe de ces opérations et le manque d'informations partagées entre les parties prenantes. Aujourd'hui, pour faire face à la concurrence féroce que connaît le marché mondial, les entreprises sont obligées de planifier conjointement ces activités afin de bénéficier des avantages économiques et environnementaux engendrés par cette intégration. Parmi les problèmes d’optimisation existants dans la littérature, le problème de la planification intégrée qui optimise conjointement les décisions de production, de gestion des stocks, de distribution et de tournées de véhicules, a récemment fait l'objet d'une attention considérable, malgré sa nature NP-difficile. En effet, ses avantages en termes de synchronisation entre les processus, de réduction des coûts et d’amélioration du niveau de service peuvent être importants. En outre, l’optimisation de ce problème dans le contexte des chaînes logistiques en boucle fermée avec gestion des Produits en Fin de Vie (PFV) conduit au développement de chaînes logistiques de plus en plus durables. De plus, les inquiétudes croissantes sur les enjeux environnementaux liés aux activités industrielles ont conduit à l'émergence de politiques de contrôle des émissions carbone. La prise en compte de ces réglementations peut conduire à un impact positif sur la responsabilité environnementale de l’entreprise. Pour répondre à ces défis, l’objectif de cette thèse consiste à concevoir des modèles et de développer des approches d’optimisation pour résoudre un problème de planification intégrée des opérations de production, de ré-usinage, de stockage et de distribution directe-inverse. Nous avons considéré une chaîne logistique en boucle fermée composée d’une ligne de production de produits neufs, d’une ligne de ré-usinage des PFV retournés, deux stocks pour les produits réutilisables et les PFV à ré-usiner, ainsi que des clients ayant des demandes dynamiques en livraison et en collecte. Le but est de déterminer les quantités optimales à produire, ré-usiner et stocker, ainsi que l’ordre de passage chez les clients afin de satisfaire leurs demandes simultanément en livraison et en collecte, tout en minimisant le coût total dû aux opérations induites. Dans un premier temps, un modèle linéaire en nombres entiers est proposé pour optimiser la chaîne logistique en considérant un ou plusieurs véhicules avec capacité limitée. La deuxième partie de la thèse porte sur le développement d’une heuristique de décomposition à deux phases pour résoudre le modèle intégré étendu. La dernière partie de la thèse est consacrée à l’intégration des émissions du dioxyde de carbone dans les décisions de production, de ré-usinage, de stockage et de distribution et d'étudier le comportement des niveaux d'émissions de carbone dans le cadre de la politique de plafonnement et d'échange de droits d'émission de carbone. Des expérimentations numériques permettent de démontrer l’applicabilité et les limites de nos approches.