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Towards the conception of a Supply Chain efficient and sustainable in the Aeronautic industry - Airbus case study

2021· dissertation· W7151055761 on OpenAlex

Why this work is in the frame

A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.

aboutThe title or abstract carries a Canadian signal from the geographic lexicon.
no affNo Canadian affiliation: this work is invisible to an affiliation-only frame.
No Canadian affiliation. An affiliation-only frame, the usual design, would never have seen this work. It is one of the works that make the case for inverting the frame.

Bibliographic record

Venuenot available
Typedissertation
Language
FieldEngineering
TopicVehicle Routing Optimization Methods
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsSupply chainSugar industryUmweltProduction system (computer science)

Abstract

fetched live from OpenAlex

Vers la conception d'une Supply Chain efficiente et durable dans l'industrie aéronautique - Etude de cas chez Airbus L’industrie aéronautique est caractérisée par des cadences de production faibles par rapport à d’autres industries comme l’industrie automobile par exemple. Comme conséquence, les donneurs d’ordres sont souvent en position de faiblesse vis à vis de ces fournisseurs cars ils représentent une faible part du marché pour la plupart des fournisseurs. Ceci a pour résultat un réseau logistique contraignant. De plus, dans plusieurs compagnies dans cette industrie, le transport est géré par les fournisseurs et il n’y a pas de visibilité sur les opérations de transport. Ceci a pour résultat, une chaîne d’approvisionnement qui n’est pas optimisée globalement. Dans ce contexte, l’objectif de cette thèse est de développer des outils d’optimisation et de modélisation qui permettent de supporter la conception de la chaîne d’approvisionnement entrante dans l’industrie aéronautique et des industries similaires en minimisant les coûts logistiques et en réduisant les émissions de CO2. Airbus Helicopters (AH) est une division d’Airbus, leader mondial dans l’industrie aéronautique. Le lancement d’une nouvelle gamme d’hélicoptères a été l’opportunité de transformer les processus de conception de la chaîne logistique entrante. En prenant en compte le projet de transformation d’AH et l’objectif de cette thèse, nous avons conduit une étude de cas chez AH. Premièrement nous avons analysé la chaîne d’approvisionnement actuelle entrante d’AH. Cette analyse nous a permis d’identifier 4 axes d’optimisation pour notre cas: Optimisation des tailles des lots transportés, choix des moyens de transport, cross-docking et mise en place de tournées du laitier. Dans la première partie de ce projet, nous avons développé un modèle d’optimisation par axe d’optimisation dans l’objectivf de minimiser le coût total, sans intégrer la dimension durable de façon explicite. En utilisant ces modèles nous avons développé une solution de chaîne d’approvisionnement efficiente pour AH. Comme résultat, en optimisant les tailles des lots transportés, en mettant en place un cross-dock à Toulouse et en mettant en place un cross-dock à New York avec un transport multimodal « route-mer-route » entre New York et l’entrepôt à Albacete, le coût total et les émissions de CO2 peuvent être réduits de 46% et 47% respectivement. Dans la dernière partie de cette thèse, nous avons intégré explicitement la dimension durable dans le modèle de placement de cross-docks et nous avons également étudie la relocalisation des fournisseurs américains, le transport routier électrique et la livraison par des drones. Comme résultat, en optimisant les tailles des lots transportés, en mettant en place un cross-dock à Paris avec un transport multimodal « rail-route» entre Paris et Albacete et en mettant en place un cross-dock à New York avec un transport multimodal « route-mer-route » entre New York et Albacete le coût et les émissions de CO2 peuvent être réduits de 41% et de 56% respectivement. En relocalisant les fournisseurs canadiens et américains à Paris, en optimisant les tailles des lots transportés et en mettant en place un cross-dock à Paris avec un transport multimodal « rail-road » entre Paris et Albacete le coût total et les émissions peuvent être réduits de 44% et 63% respectivement. Finalement, à l’aide d’une analyse de la littérature, nous avons montré que dans le cas d’AH l’électrification du transport routier pourrait éliminer les émissions liées à la combustion du carburant pour les véhicules légers et pourrait réduire de 33% les émissions de CO2 pour les camions de gros/moyen tonnage. Concernant la livraison par drones, nous avons conclu que la mise place de cette solution pourrait réduire potentiellement les émissions de CO2 de 0.005%, ce qui est négligeable par rapport l’effort de mise en œuvre demandé.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.005
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Simulation or modeling · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.474
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0050.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.002
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.021
GPT teacher head0.302
Teacher spread0.281 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Quick stats

Citations0
Published2021
Admission routes1
Has abstractyes

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