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Ordonnancement dynamique d’un système de production de type flow-shop hybride à l’aide d’un jumeau numérique by Khalil Tliba
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Résumé

Les industriels, aujourd’hui, font face à des changements dans leur environnement de production provoqués par la révolution technologique de l’industrie 4.0, les incertitudes des paramètres de production et à la dynamique accrue due à l’évolution rapide de leur marché (par exemple, multiplication des clients, demande de plus en plus personnalisée et imprévisible, …). Ces changements de l’environnement complexifient le processus de gestion de la production et des perturbations et évènements internes et externes aux systèmes. En effet, les systèmes de production sont, désormais, confrontés à des difficultés pour répondre à toutes les exigences des clients et à l’intégration de nouvelles références produit en raison des limitations du système de contrôle et d’ordonnancement de production à gérer les changements.L’objectif principal de cette thèse est de proposer un outil permettant d’améliorer l’adaptabilité des systèmes de production. Nos travaux s’inscrivent dans le cadre du projet SA2QPI (Système d’Aide à l’Amélioration de la Qualité et la Productivité Industrielle) que nous réalisons en collaboration avec l’entreprise de fabrication de parfums PUIG-France et les laboratoires Quartz d’ISAE-SUPMECA et LMPE de l’ENSIT.L’amélioration de l’adaptabilité des systèmes de production face à ce contexte peut être réalisée sur deux niveaux : le niveau de contrôle et de pilotage de la production ou le niveau de configuration des infrastructures de production. Dans ce contexte, nos premiers travaux proposent une approche qui vise à accompagner progressivement les entreprises vers des Systèmes Manufacturiers Adaptables (SMA) en leur offrant des solutions adaptées à leurs objectifs, priorités et contraintes ainsi qu’à la nature des changements adressés. Cette approche permet d’analyser le besoin de chaque entreprise en se basant sur une modélisation générique d’un système manufacturier adaptable (SMA) par une approche d’Ingénierie Systèmes Basée sur les Modèles (MBSE en anglais). Cette approche a été appliquée sur un cas d’étude réel (système de fabrication du parfum de l’entreprise PUIG-France), ce qui nous a conduit à identifier le niveau de pilotage et de contrôle et notamment l’optimisation de l’ordonnancement comme la solution la plus adéquate pour améliorer l’adaptabilité de leur fabrication.Pour répondre à ce besoin, nos travaux de thèse se sont orientés vers le développement d’un outil d’ordonnancement dynamique basé sur la combinaison d’une approche d’optimisation et de simulation.Pour l’optimisation, nous avons développé un modèle d’ordonnancement basé sur la programmation linéaire mixte en nombres entiers permettant de modéliser les contraintes spécifiques du processus de fabrication et les exigences réglementaires du cas d’étude. Ce modèle prend notamment en considération l’état initial de l’atelier et la disponibilité des machines de fabrication. En ce qui concerne l’approche de simulation, un modèle de l’atelier a été développé, incluant les aspects stochastiques et les contraintes supplémentaires qui sont difficiles ou impossibles à modéliser avec la programmation linéaire. Ces deux modèles sont connectés à l’atelier de fabrication réel pour créer un jumeau numérique. Le jumeau numérique développé permet ainsi d’ordonnancer la production en prenant en compte les paramètres de production incertains et la probabilité d’occurrence des phénomènes aléatoires (comme les pannes ou indisponibilités des machines) et de réordonnancer la production en fonction d’événements internes et externes, afin d’atteindre l’adaptabilité souhaitée (pour le niveau contrôle). Enfin, ces développements ont été validés sur des scénarios réels du système de fabrication de parfums afin de démontrer la faisabilité et la pertinence de l’approche d’ordonnancement dynamique basée sur le jumeau numérique proposée.

Source: http://www.theses.fr/2022CYUN1106

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