Développement de méthodes d'ordonnancement efficaces et appliquées dans un système de production mécanique

Development of efficient scheduling methods and their application in a mechanical production system

• Auteur / Autrice : Guillermo Campos Ciro
• Direction : Frédéric Dugardin, Farouk Yalaoui
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Optimisation et Sûreté des Systèmes
• Date : Soutenance le 03/12/2015
• Etablissement(s) : Troyes
• Ecole(s) doctorale(s) : Ecole doctorale Sciences pour l'Ingénieur (Troyes, Aube)
• Partenaire(s) de recherche : Entreprise : NORELEM
• Partenaire(s) de recherche : Organisme français de promotion de la recherche technique : ANRT (Association Nationale de la Recherche et de la Technologie)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut Charles Delaunay / ICD
• Jury : Président / Présidente : Aziz Moukrim
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Frédéric Dugardin, Farouk Yalaoui, Aziz Moukrim, Stéphane Dauzère-Pérès, Nidhal Rezg, Abdellah El Moudni
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Stéphane Dauzère-Pérès, Nidhal Rezg

Mots clés

Mots clés contrôlés

Métaheuristiques

Optimisation combinatoire

Algorithmes

Allocation des ressources

Ordonnancement (gestion)

Recherche opérationnelle

Mots clés libres

Recherche opérationnelle

Ordonnancement (gestion)

Allocation des ressources

Algorithmes

Optimisation combinatoire

Métaheuristiques

Operations research

Production schedulling

Resource allocation

Algorithms

Combinatorial optimization

Metaheuristics

Résumé

L’évolution continue des environnements de production et l’augmentation des besoins des clients, demandent un processus de production plus rapide et efficace qui contrôle plusieurs paramètres en même temps. Nous nous sommes intéressés au développement de méthodes d’aide à la décision qui permettent d’améliorer l’ordonnancement de la production. L’entreprise partenaire (Norelem) fabrique des pièces de précision mécanique, il faut donc prendre en compte les différentes contraintes de ressources (humaines et d’outillage) existantes dans l’atelier de production.Nous avons abordé l’étude d’un atelier d’ordonnancement de type open shop ou chemin ouvert, où une tâche peut avoir de multiples séquences de production puisque l’ordre de fabrication n’est pas fixé et l’objectif à minimiser est le temps total de séjour. Des contraintes d’affectation de ressources humaines (multi-compétences) et de disponibilité d’outillage ont été prises en compte.Des modèles mathématiques linéaires et non-linéaires ont été développés pour décrire la problématique. Etant donné que les méthodes exactes sont limitées aux instances de petites tailles à cause des temps de calcul, des méthodes de résolution approchées ont été proposées et comparées. De plus, nous avons abordé l’optimisation multi-objectif en considérant trois objectifs, la minimisation du temps total de séjour et l’équilibrage de charge des ressources (humaines et machines).L’efficacité des méthodes est prouvée grâce à des tests sur des instances théoriques et l’application au cas réel

The continuous evolution of manufacturing environments and the growing of customer needings, leads to a faster and more efficient production process that controls an increasing number of parameters. This thesis is focused on the development of decision making methods in order to improve the production scheduling. The industrial partner (Norelem) produces standardized mechanical elements, so many different resource constraints (humans and tools) are presented in its workshop.We study an open shop scheduling problem where one job can follow multiple production sequences because there is no fixed production sequence and the objective function is to minimize the total flow time. In addition, multi-skilled personnel assignment and tool’s availability constraints are involved.Mathematical models: linear and non-linear formulations have been developed to describe the problem. Knowing the exact method limitations in terms of instance sizes because of the duration, heuristics methods have been proposed and compared. Besides that, the multi-objective optimization was exposed to deal with three objectives as total flow time minimization and workload balancing concerning both, humans and machines.The efficiency of these methods was proved by several theoretical instance tests and the application on the real industrial case