Structuration de lignes d'usinage : méthodes exactes et heuristiques

Transfer machining lines structuring : exact and heuristic methods

• Auteur / Autrice : Brigitte Finel
• Direction : François B. Vernadat
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Automatique
• Date : Soutenance en 2004
• Etablissement(s) : Metz
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire de Génie Informatique, de Production et de Maintenance

Mots clés

Mots clés contrôlés

Programmation heuristique

Machines-outils -- Commande numérique

Résumé

Ce travail de thèse porte sur la conception préliminaire des lignes d'usinage dites de transfert. Pour minimiser le coût d'une telle ligne tout en respectant la productivité voulue, les opérations sont groupées en blocs ; toutes les opérations du même bloc sont simultanément exécutées par une seule tête d'usinage. Les têtes d'usinage d'une même station sont activées séquentiellement. Le regroupement des opérations en blocs est limité par des contraintes de compatibilité des opérations, par celles liées à la possibilité de concevoir des têtes d'usinage correspondantes et par celles liées avec la compatibilité des têtes d'usinage entre elles pour pouvoir les mettre sur la même station. Nous supposons que toutes ces contraintes sont préalablement établies. Le problème est alors défini comme la recherche d'un regroupement d'opérations par bloc et par station de sorte que la somme pondérée des stations et des blocs soit la plus petite possible. Nous proposons un ensemble de modèles et d'algorithmes nouveaux et efficaces pour ce problème NP-difficile. Nos méthodes se basent sur deux principales approches : la programmation linéaire en variables mixtes et la recherche stochastique dans un arbre de décision. La première approche nous a permis de développer des modèles MIP fournissant des solutions optimales pour le problème considéré mais limité par la taille de celui-ci, la deuxième approche s'est soldée par des algorithmes qui ne garantissent pas l'optimalité des solutions mais qui sont plus rapides. Nous avons également combiné les deux approches pour obtenir des algorithmes heuristiques intégrant les modèles exacts (en les utilisant pour des sous-problèmes). Ce couplage est basé sur l'approche de décomposition du problème initial.

The doctoral work deals with the preliminary stage of the design of transfer machining lines. To minimise the cost of such lines while respecting a desired productivity, the operations are grouped into blocks. All the operations of a same block are executed simultaneously by the same spindle-head. Spindle-heads of the same workstation are activated sequentially. The grouping of operations into blocks is limited by compatibility constraints of operations, by those due to the possibility to design corresponding spindle-heads and by those due to the compatibility between the spindle-heads to stay on the same workstation. We assume that all the constraints are established beforehand. The problem then consists in finding the grouping of operations into blocks and of blocks on workstations in such way that the weighted sum of workstations and blocks would be the smallest one as possible. We propose a set of new and efficient models and algorithms for this difficult problem. Our methods are based on two main approaches: mixed linear programming and stochastic search in a decision tree. The first approach is used to develop MIP models giving exact solutions for the considered problem but limited by its size; the second approach gives algorithms which do not guaranty the optimality of the solutions but which are faster. We have also combined the two approaches to obtain heuristic algorithms integrating exact models (using them for sub-problems). This coupling is based on the decomposition approach of the initial problem.