Conception optimisée de lignes d'emballage et de conditionnement

Optimized design of packaging lines

• Auteur / Autrice : Hicham Chehade
• Direction : Lionel Amodeo, Farouk Yalaoui
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Optimisation et sûreté des systèmes
• Date : Soutenance en 2009
• Etablissement(s) : Troyes
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences pour l'Ingénieur (Troyes, Aube)

Mots clés

Mots clés contrôlés

Systèmes d'aide à la décision

Décision multicritère

Optimisation par colonies de fourmis

Simulation, Méthodes de

Emballage

Résumé

Le travail présenté dans cette thèse, issu de la problématique d’ARIES Packaging, concerne l’optimisation des lignes d’emballage. L’objectif est de développer des outils d’aide à la décision permettant l’évaluation de performances et l’optimisation des lignes. Des études spécifiques de simulation sont d’abord présentées. En prenant en considération les contraintes et les objectifs de l’entreprise, nous proposons de résoudre un problème de conception qui affecte une machine à chaque station de travail et dimensionne les buffers intermédiaires. Ce problème est étudié sous deux approches : mono et multicritère. Dans l’approche monocritère, deux configurations sont étudiées : la minimisation des coûts en ayant un taux de sortie à atteindre et la maximisation du taux de performance avec un budget fixé. Nous proposons de résoudre ce problème en développant des algorithmes d'optimisation par colonies de fourmis. Afin d'améliorer les résultats, ces algorithmes sont combinés à de la recherche locale guidée (GLS). Dans l’approche multicritère, deux problèmes sont aussi abordés : celui de dimensionnement de buffers avec maximisation du nombre de produits sortant et minimisation de la capacité totale des buffers simultanément, et celui de la conception de lignes avec sélection de machines et dimensionnement de buffers. Nous proposons des algorithmes génétiques de type SPEA2 et des algorithmes multiobjectifs par colonies de fourmis hybridés par une recherche locale guidée

The work presented in this thesis, coming from the problem of ARIES Packaging, concerns the optimization of packaging lines. The objective is to develop decision aid tools for the performances evaluations and the optimization of the lines. Specific studies of simulation are presented first. Taking in consideration the constraints and the objectives of the firm, we propose solving a design problem which assigns one machine to each workstation and sizes the intermediate buffers. This problem is studied under two approaches: single and multicriteria. In the single criterion approach, two configurations are studied: the minimization of the costs while having a desired throughput rate and the maximization of the throughput rate with a fixed budget. We propose to solve this problem by developing ant colony optimization algorithms. In order to enhance the results, these algorithms are combined with a guided local search (GLS). In the multicriteria approach, two problems are also discussed: the one of buffers sizing with the maximization of the number of the output products and the minimization of the total buffer capacities simultaneously, and that of lines design with the machines selection and the buffers sizing. We propose the second version of the Strength Pareto Evolutionary Algorithm (SPEA2) and multiobjective ant colony optimization algorithms coupled with a guided local search