Conception de lignes de fabrication sous incertitudes : analyse de sensibilité et approche robuste.

Production line design under uncertainty : sensitivity analysis and robust approach

• Auteur / Autrice : Evgeny Gurevsky
• Direction : Alexandre Dolgui
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Génie Industriel
• Date : Soutenance le 13/12/2011
• Etablissement(s) : Saint-Etienne, EMSE
• Ecole(s) doctorale(s) : ED SIS 488
• Jury : Président / Présidente : Nathalie Sauer
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Alexandre Dolgui, Nathalie Sauer, Jean-Charles Billaut, Mireille Jacomino, Olga Battaïa, Mhand Hifi, Sylvie Norre, André Rossi
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Jean-Charles Billaut, Mireille Jacomino

Mots clés

Mots clés contrôlés

Heuristique

Sensibilité, Théorie de la (mathématiques)

Incertitude

Procédés de fabrication

Mots clés libres

Lignes de fabrication

Équilibrage

Incertitude

Analyse de sensibilité

Optimisation robuste

Optimum de Pareto

Rayon de stabilité

Heuristiques

Production lines

Balancing

Uncertainty

Sensitivity analysis

Robust optimization

Pareto optima

Stability radius

Heuristics

Résumé

Les travaux présentés dans cette thèse portent sur la conception de systèmes de fabrication en contexte incertain. La conception d’un tel système peut être vue comme un problème d’optimisation qui consiste à trouver une configuration qui permet d’optimiser certains objectifs tout en respectant des contraintes technologiques et économiques connues. Les systèmes de fabrication étudiés dans ce mémoire sont des lignes d’assemblage et d’usinage. La première est une ligne qui se présente comme une chaîne de postes de travail où, dans chaque poste, les opérations d’assemblage s’exécutent de manière séquentielle. La deuxième, quant à elle, est une ligne particulière qui se compose de machines de transfert comportant plusieurs boîtiers multibroches où les opérations s’exécutent simultanément. Dans un premier temps, nous décrivons de différentes approches permettant de modéliser l’incertitude des données en optimisation. Une attention particulière est portée sur les deux approches suivantes : l’approche robuste et l’analyse de sensibilité. Puis, nous présentons trois applications : la conception d’une ligne d’assemblage et d’une ligne d’usinage soumises aux variations de temps opératoires et la conception d’une ligne d’assemblage avec les temps opératoires connus sous la forme d’intervalles des valeurs possibles. Pour chaque application, nous identifions les performances attendues ainsi que la complexité de la prise en compte de l’incertitude. Ensuite, nous proposons de nouveaux critères d’optimisation en adéquation avec la problématique introduite. Enfin des méthodes de résolution sont développées pour appréhender les différents problèmes mis en évidence par ces critères.

The presented work deals with the design of production systems in uncertain context. The design of such systems can be interpreted as an optimization problem that consists to find a configuration optimizing certain objectives and respecting technological and economical constraints. The production systems studied in this thesis are the assembly and transfer lines. The first one is the line that can be represented as a flow-oriented chain of workstations where, at each workstation, the tasks are executed in a sequential manner. The second is a particular line that is composed of transfer machines including several multi-spindle heads where the tasks are executed simultaneously. At first, we describe different approaches that permit to model the uncertainty of data in optimization. A particular attention is attracted to two following approaches: robust approach and sensitivity analysis. Then, we present three applications: the design of assembly and transfer lines under variations of task processing times and the design of an assembly line with interval task processing times. For each application, we identify the expected performances as well as the complexity of taking into account the uncertainty. Thereafter, we propose some new optimization criteria in adequacy with the introduced problematic. Finally, resolution methods are developed to solve different problems engendered by these criteria.