Thèse soutenue

Modélisation et évaluation de performances de systèmes de production gérés en Kanban

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Auteur / Autrice : Maria Di Mascolo
Direction : Yannick FreinRené David
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Automatique
Date : Soutenance en 1990
Etablissement(s) : Grenoble INPG
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire d'automatique de Grenoble (1957-2006)

Résumé

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Les succès remarquables des industries japonaises font que le Juste A Temps suscite un intérêt croissant auprès des industriels occidentaux. Cette philosophie de production, qui introduit la notion de flux tiré (on produit en fonction de la demande), est souvent mise en œuvre en implantant le système Kanban (mot japonais signifiant étiquette). Un certain nombre de travaux sont consacrés à l’étude de systèmes de production gérés en Kanban, mais très peu de méthodes analytiques ont été développées pour évaluer les performances. Aussi, nous présentons dans cette thèse une nouvelle méthode analytique pour évaluer les performances d'un système Kanban. Nous nous intéressons d'abord à la modélisation de tels systèmes de production. Une étude bibliographique a mis en évidence l'absence de représentation formelle du système étudié, chaque auteur utilisant son propre formalisme. Nous proposons donc une modélisation par réseaux de Petri. Nous commençons par présenter un modèle de base. Nous utilisons ensuite ce formalisme pour représenter les différents systèmes Kanban rencontrés dans la littérature et les comparer entre eux. Il apparaît qu'ils peuvent tous se déduire du modèle de base. Nous abordons ensuite l'analyse du modèle de base afin d'en calculer les performances. Nous proposons une méthode analytique approximative qui repose sur des techniques développées récemment pour l'analyse de réseaux de files d'attente. Cette méthode a été implantée sur PC et a été validée en comparant les résultats qu'elle fournit a ceux obtenus par simulation. Ces résultats mettent en évidence la rapidité de la méthode proposée ainsi que sa précision, qui est tout-à-fait satisfaisante pour les performances intéressantes.