Planification des activités d’inspection sous incertitude basée sur les conditions de maintenance préventive d’un système de production série

Inspection planning based on preventive maintenance condition in a serial multistage manufacturing system under uncertainty

• Auteur / Autrice : Mohammad Rezaeimalek
• Direction : Ali Siadat, Reza Tavakkoli-Moghaddam
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Génie industriel (AM)
• Date : Soutenance le 11/03/2019
• Etablissement(s) : Paris, ENSAM en cotutelle avec University of Teheran
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences des métiers de l'ingénieur (Paris)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : LCFC - Laboratoire de Conception, Fabrication et Commande. Metz
• Jury : Président / Présidente : Alexandre Dolgui
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Ali Siadat, Reza Tavakkoli-Moghaddam, Farouk Yalaoui, Armand Baboli, Ali-Naghi Akhavan Niaki, Abdollah Aghaei, Jean-Yves Dantan
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : Farouk Yalaoui, Armand Baboli, Ali-Naghi Akhavan Niaki

Mots clés

Mots clés contrôlés

Qualité -- Contrôle

Programmation linéaire

Mots clés libres

Optimisation de système de production

Inspection de la qualité

Maintenance préventive

Modélisation du système de fabrication en série à plusieurs étapes

Planification intégrée

Programmation robuste

Production system optimization

Part quality inspection

Preventive maintenance

Serial multi-Stage manufacturing system modeling

Integrated planning

Robust programming

Résumé

La planification de l'inspection de la qualité des pièces (PQIP) est un problème important dans les systèmes de production. En raison du fort impact des activités de maintenance préventive (PM) sur le taux de non-conformité des produits (un des principaux paramètres du problème PQIP), il est nécessaire de développer une planification intégrée des activités l'inspection et les activités de maintenance afin d’obtenir une optimisation globale du système. Cette thèse présente des modèles mathématiques de programmation linéaire à nombres entiers mixtes pour le problème de planification intégrée du contrôle de la qualité et des activités de gestion de maintenance dans un système de production en série à plusieurs étapes. Les modèles déterminent simultanément le moment et l’endroit optimals pour effectuer les activités susmentionnées en prenant en compte la détérioration des étapes de production. Ces deux décisions sont effectuées via la minimisation du coût total (y compris la production, la maintenance, l'inspection, la mise au rebut, la réparation et la pénalité des articles défectueux expédiés au client) et ainsi elles optimisent la productivité du système. Dans ce cas, la productivité du système est formulée comme une mesure non linéaire, puis linéarisée par la technique d'approximation linéaire par morceaux. En plus, l’incertitude relative à l’estimation des composantes de coût et de la quantité demandée est gérée par une approche possibiliste robuste. Un exemple numérique et une étude de cas réelle sont étudiés pour valider et vérifier les modèles proposés. Le résultat le plus important de cette recherche est que la détermination des lieux d’inspection le long d’un processus de fabrication à différentes périodes avec la prise en compte d’impact des activités de maintenance préventive sur le taux de production défectueuses se traduit par une amélioration significative de la performance du système de production.

Part Quality Inspection Planning (PQIP) is a significant problem in multi-stage manufacturing systems. Because of an existing strong impact of Preventive Maintenance (PM) activities on the defective production rate (which is the main input of the PQIP), developing an integrated planning for the part quality inspection and PM protects system from a local optimum. This thesis presents mixed-integer linear programming models for the integrated planning problem of the part quality inspection and PM activities in a serial multi-stage manufacturing system. The models concurrently determine the right time and place for performing the above-mentioned activities while the stages are deteriorating. These two decisions are made while the models are to minimize the total cost (including the production, PM, inspection, scrap, repair, and the penalty of shipped defective items) and maximize system productivity. Notably, the system productivity is formulized as a non-linear measure, and then it is linearized by the piecewise linear approximation technique. In addition, the uncertainty about the estimation of cost components and demand is handled by a robust possibilistic approach. A numerical example and a real case study are investigated to validate and verify the proposed models. The most important result of this research is that the determination of inspection locations along a manufacturing line in different periods of time regarding the impact of preventive maintenance activities on defective production probability results in a more efficient system.