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Optimisation de la logistique hospitalière : service blanchisserie
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Optimisation de la logistique hospitalière : service blanchisserie

Auteur(s) : Nadjib BRAHIMI, Christelle GUÉRET

Relu et validé le 26 avr. 2019 | Read in English

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1 - Introduction à la logistique hospitalière

2 - Problème de la blanchisserie du CHU de Nantes

3 - Modélisation mathématique

  • 3.1 - Programme mathématique
  • 3.2 - Adaptation du modèle et des données

4 - Résultats numériques

5 - Interface homme-machine

  • 5.1 - Programmation VBA sous Excel
  • 5.2 - Google Earth et le langage KML

6 - Conclusion et perspective

Sommaire

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RÉSUMÉ

L’optimisation de la logistique hospitalière est nécessaire au bon fonctionnement des services d’un hôpital, et ceci est également vrai pour les techniques et pratiques d’optimisation utilisées dans le service blanchisserie. Cette organisation permet également une diminution des coûts des soins de santé qui ne cessent d’augmenter. Ainsi, la mise en place des tournées de véhicules pour la collecte du linge peut faire l'objet de modélisation mathématique. De même, le développement d’une interface homme-machine combinant le langage VBA et Google Earth permettrait, non seulement de faciliter la planification des tournées, mais également la communication et le partage de l’information.

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Auteur(s)

  • Nadjib BRAHIMI

  • Christelle GUÉRET : Professeur à l’Université d’Angers, et membre du Laboratoire Angevin en Ingénierie des Systèmes

INTRODUCTION

Modélisation et résolution de l’organisation des tournées de véhicules pour la collecte du linge sale avec des techniques de recherche opérationnelle et à l’aide d’un solveur gratuit. Développement d’une interface utilisateur combinant Excel et VBA avec Google Earth.

Nadjib BRAHIMI est chargé de recherche au Département Automatique et Productique de l’École des Mines de Nantes.

Christelle GUÉRET est Professeur à l’Université d’Angers, et membre du Laboratoire Angevin en Ingénierie des Systèmes..

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DOI (Digital Object Identifier)

https://doi.org/10.51257/a-v1-in68

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4. Résultats numériques

Nous décrivons brièvement dans ce paragraphe différents logiciels permettant de résoudre un modèle mathématique. Puis nous présentons les résultats obtenus sur des jeux de données.

4.1 Choix de l’outil de résolution

Le modèle mathématique précédent peut être résolu par plusieurs logiciels (solveurs) comme par exemple Xpress-MP et GLPK.

Xpress-MP est un logiciel développé par Dash­Optimization. La licence pour une version professionnelle du logiciel coûte environ 5 000 dollars . Le plus grand avantage de ce logiciel est sa performance pour résoudre plusieurs types de problèmes sous forme de programmes linéaires en nombres réels ou entiers, programmes non linéaires et modèles stochastiques . Un autre avantage de Xpress-MP est que son langage MOSEL permet de faire de la programmation (classique) et de la modélisation dans un même fichier. L’inconvénient de Xpress-MP est son coût relativement élevé. De plus, nous voulions développer un outil qui soit le moins cher possible pour la blanchisserie. Néanmoins, il est intéressant de noter que DashOptimization fournit une version gratuite, mais limitée, pour les étudiants.

En ce qui concerne les logiciels libres open source, plusieurs modéleurs/solveurs existent, dont certains plus complets que d’autres. Parmi ceux-ci, on trouve bonsaiG, CBC, GLPK, Ip_solve, MINTO et SYMPHONY. Le lecteur intéressé par une comparaison des performances de ces solveurs est invité à lire l’article qui classifie ces logiciels en trois catégories : les solveurs sous forme de boîtes noires, les librairies appelables et les structures de solveurs. Dans le cas des solveurs « boîtes noires », l’utilisateur n’a qu’à fournir un modèle mathématique et des données en entrée pour avoir la solution en sortie. Les librairies appelables sont souvent, elles aussi, considérées comme des boîtes noires. Leur principale particularité est le fait que l’on peut les appeler à partir du code utilisateur. Les structures de solveurs fournissent des algorithmes de séparation et évaluation (branch-and-bound), de séparation et génération de coupes (branch-and-cut), ou de séparation et génération de colonnes...

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BIBLIOGRAPHIE

  • (1) - BRAHIMI (N.), DAUZÈRE-PÉRÈS (S.), GUÉRET (C) -   Ordonnancement des Tâches dans un Centre de Dialyse  -  . Conférence Francophone en Gestion et Ingénierie des Systèmes Hospitaliers, pages 247-256, Lyon (2003).

  • (2) - CHOW (G.), HEAVER (T.D.) -   Logistics in the Canadian Health Care Industry  -  . Canadian Logistics Journal, vol. 1, no 1, p. 29-73 (1994).

  • (3) - CSC Consulting. EHCR -   Efficient Healthcare Consumer Response  -  . Improving the Efficiency of the Healthcare Supply Chain, 118 p. (1996).

  • (4) - DAVIS (K.) -   International Health Policy: Common Problems, Alternative Strategies  -  . Health Affairs, vol. 18, no 3, p. 135-143 (1999).

  • (5) - GUÉRET (C.), PRINS (C.), SEVAUX (M.) -   Programmation linéaire. 65 problèmes d’optimisation modélisés et résolus avec Visual Xpress  -  . ISBN : 2-212-09202-4 (2000).

  • ...

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