Un système d’aide à la décision pour la planification et l’ordonnancement dans l’industrie du pneumatique

A Decision-support System for Planning and Scheduling in the Tire Industry

• Auteur / Autrice : Cyril Koch
• Direction : Taha Arbaoui, Yassine Ouazene
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Optimisation et Sûreté des Systèmes
• Date : Soutenance le 18/03/2022
• Etablissement(s) : Troyes
• Ecole(s) doctorale(s) : Ecole doctorale Sciences pour l'Ingénieur (Troyes, Aube)
• Partenaire(s) de recherche : Entreprise : Michelin
• Partenaire(s) de recherche : : ANRT (Association nationale de la recherche et de la technologie) - CIFRE (Convention industrielle de formation par la recherche)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire Informatique et Société Numérique / LIST3N
• Jury : Président / Présidente : Clarisse Dhaenens
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Taha Arbaoui, Yassine Ouazene, Clarisse Dhaenens, Alexandre Dolgui, Patrick Siarry, Stéphane Dauzère-Pérès, Farouk Yalaoui
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Alexandre Dolgui, Patrick Siarry

Mots clés

Mots clés contrôlés

Prise de décision

Production -- Planification

Industrie -- Informatique

Mots clés libres

Industries -- Data processing

Production -- Planification

Prise de décision

Industries--Data processing

Production planning

Decision making

Résumé

Cette thèse porte sur un problème complexe de dimensionnement des campagnes de production et de leur affectation aux ressources pour la production de pneus agricoles au sein de l’usine Michelin de Troyes. Ce contexte industriel a permis de considérer de nouvelles contraintes spécifiques telles que : la priorisation du besoin client, la saturation des ressources d’un atelier amont, le nombre de fins de campagnes de production, et la continuité des campagnes de production. Dans un premier temps, une formulation de programmation linéaire en nombres mixtes (MILP) a été proposée pour modéliser les différentes contraintes du problème. Cette modélisation a permis de calibrer les pondérations de la fonction-objectif et de mener des analyses de sensibilité sur certaines contraintes. Dans un second temps, et afin de garantir une résolution des instances de taille industrielle, une matheuristique basée sur une approche de décomposition est proposée. Tout d’abord, une décomposition temporelle de l’horizon de planification est faite semaine par semaine, puis une approche séquentielle permettant de résoudre successivement les problèmes de dimensionnement des campagnes et d’affectation sur les machines. Cette thèse a abouti au développement d’un outil d’aide à la décision baptisé « Decision-support System for Planning and Scheduling (DSPS) ». Cet outil permet deux cas d’usage au niveau industriel : au niveau opérationnel pour l’optimisation des plans de production ; et au niveau tactique pour l’évaluation de performance et le pilotage de son système de production.

This thesis deals with a complex problem of production campaigns dimensioning, and their allocation to resources for the production of agricultural tires at the Michelin plant of Troyes. This industrial context made it possible to consider new specific constraints such as: the prioritization of customer needs, the saturation of the resources of an upstream workshop, the number of production campaigns ends, and the continuity of production campaigns. Initially, a Mixed-Integer Linear Programming Formulation (MILP) was proposed to model the different constraints of the problem. This formulation makes it possible to calibrate the weightings of the objective function and to carry out sensitivity analyzes on certain constraints. In a second step, and in order to guarantee a resolution of instances of industrial size, a matheuristic method based on a decomposition approach is proposed. First of all, a temporal segmentation of the planning horizon is made, then a sequential approach is considered to successively solve the campaign sizing and allocation problems. Based on this work, a decision-support tool called "Decision-support System for Planning and Scheduling (DSPS)" was developed. This tool allows two uses at the industrial level: at the operational level for the optimization of production plans; and at the tactical level for performance evaluation and management of the production system.