Comment planifier et gérer un terminal maritime de conteneurs ? la planification en temps réel

L’objectif de cette série de quatre articles portant sur la planification et la gestion des terminaux maritimes de conteneurs est de présenter les différentes problématiques liées à la gestion des terminaux maritimes spécialisés dans la manutention de conteneurs. Pour ce faire, l’approche utilisée consiste à regrouper les différentes problématiques selon les trois niveaux de planification généralement utilisés en gestion : stratégique, tactique, opérationnel. À ces trois niveaux de planification, un quatrième est ajouté dans le présent article, afin de refléter les récents développements en automatisation des opérations portuaires : la planification en temps réel.

Dans ce quatrième article de cette série, nous allons donc aborder la planification en temps réel des terminaux maritimes de conteneurs.


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Le dernier niveau de planification des opérations est la planification en temps réel. Au niveau précédent, la planification opérationnelle, les tâches à effectuer étaient allouées aux ressources du terminal. La planification en temps réel vise maintenant à déterminer la meilleure façon de réaliser cette tâche. Ces décisions se font à des intervalles de temps très courts dus à la nature dynamique des opérations d’un terminal maritime de conteneurs, qui ne permet pas une planification à long terme.

  • Cas du routage des véhicules de transport automatisé

Les problèmes de routage des véhicules de transport automatisé consistent à affecter les véhicules de transport interne aux tâches de transport à effectuer, de manière à minimiser la distance totale parcourue par les véhicules. La distance totale dépend des transports à vide, des routes affectées aux véhicules et de la congestion du terminal.

Grunow, Günther et Lehmann (2004) proposent un modèle de programmation linéaire à entier multiple qui a pour objectif d’optimiser le déploiement de véhicules guidés automatiquement. La particularité de la méthode est le fait qu’elle considère la partialité de chargement des véhicules (un seul EV P chargé sur une capacité de deux EVP), ce qui en fait une méthode de déploiement «event driven » donc offrant une meilleure possibilité d’adaptation aux changements en temps réel. Par contre, une faiblesse du modèle est sa myopie. On dit de ce modèle qu’il est myope, car les décisions qu’il prend sont basées sur les véhicules, donc que celui-ci considère les tâches à effectuer par rapport à un véhicule disponible et non l’ensemble des véhicules par rapport à l’ensemble des tâches. De plus, les temps de calculs de l’algorithme par un ordinateur sont longs, ce qui rend le système difficilement utilisable dans un environnement réel.

Lim et col. (2003) proposent, quant à eux, un algorithme basé sur un concept de marché. Dans ce type d’algorithme, les tâches à accomplir (transport de A à B) sont des acheteurs et les véhicules sont des vendeurs qui cherchent à maximiser leur profit. L’assignation d’une tâche se fera lorsque le profit sera maximisé, donc que l’écart entre le coût et le prix d’un transport sera le plus grand pour un véhicule, les tâches cherchant quant à elles les véhicules ayant le coût d’opportunité le plus bas. L’avantage de cette méthode est qu’elle corrige la myopie des méthodes basées sur les véhicules ou basées sur les tâches, puisqu’elle considère l’ensemble des tâches par rapport à l’ensemble des véhicules. En effet, un véhicule nouvellement libéré d’une tâche soumet une offre à la tâche lui offrant la marge maximale, celle-ci envoie un avis d’annulation au véhicule qui lui était précédemment assigné si la nouvelle offre possède un coût d’opportunité plus bas. Par contre, de l’aveu des auteurs eux-mêmes, l’algorithme est difficilement applicable à une situation réelle puisqu’il nécessite des temps de calculs encore trop longs.

Bish et col. (2001) proposent une heuristique en deux étapes pour le routage des véhicules de transport interne du terminal. Selon eux, la taille des terminaux et la complexité des opérations rend le développement d’un modèle complet pratiquement impossible. C’est pourquoi ils décomposent le problème en plusieurs sous-problèmes, soit l’allocation de véhicules aux conteneurs déchargés, l’assignation d’un emplacement dans le terminal à ces conteneurs et la circulation des véhicules dans le terminal. L’algorithme développé vise les deux premiers problèmes. Le principe de l’heuristique est d’assigner une location aux conteneurs en minimisant la distance totale parcourue entre les locations et le navire ; pour, ensuite, utiliser un algorithme glouton pour l’allocation des véhicules aux tâches de transport. Les auteurs concluent qu’il est possible de développer des heuristiques efficaces bien que le problème soit compliqué. Par contre, d’autres recherches sont nécessaires afin de rendre le modèle plus réaliste.

Evers et Koppers (1996) présentent une méthode de gestion du trafic des véhicules guidés automatiquement de type décentralisé (distributed traffic control). Ce type de gestion du trafic se fait via le découpage du terminal en plusieurs secteurs, chaque secteur ayant une forme d’intelligence qui lui permet de gérer le trafic. Le modèle est basé sur 4 types d’entité, soit : les nœuds, les liens, les «semaphore» et les secteurs. Les liens représentent les divers chemins sur le terminal, les nœuds représentent les intersections et opérations, les « semaphore» servent à contrôler l’accès à divers endroits sur le terminal afin de régulariser le trafic de la même manière que le fait un feu de circulation, ce sont donc ces entités qui possèdent l’intelligence. Des règles de priorité sont données aux « semaphore» pour gérer le flot de véhicules. Les auteurs testent leur modèle à l’aide d’une simulation et concluent que ce système, par sa décentralisation, diminue la quantité de communications nécessaires, puisque les véhicules envoient les informations sur leur position à un niveau local seulement.

De plus, ils concluent aussi que leur système augmentera la capacité du terminal, car il permet à plusieurs véhicules de circuler au même moment à travers les nœuds ou sur les chemins entre les nœuds. Par contre, les résultats de la simulation ne peuvent être utilisés pour prédire la performance du terminal, puisqu’ils ne tiennent pas compte des délais à la pile.

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