Date : 2000
Editeur / Publisher : [S.l] : [s.n.] , 2000
Type : Livre / Book
Type : Thèse / ThesisLangue / Language : français / French
Résumé / Abstract : La gestion des ateliers de production recherche le meilleur compromis entre les impératifs commerciaux, financiers et industriels. L'objectif de cette thèse est la caractérisation des leviers de flexibilité d'un atelier de production à cheminement unique, afin d'assurer la flexibilité opérationnelle du système, c'est à dire sa capacité à répondre à des changements connus. Les différents critères sont pris en compte de manière globale, sans privilégier l'un d'eux "a priori ". La "convergence" entre les ressources requises pour l'exécution d'un plan de production et celles mises en oeuvre pour sa réalisation est ainsi favorisée ; la fonction objectif intègre donc l'évaluation des stocks et en-cours, le coût du travail, de l'inactivité et des conséquences des perturbations. Des indicateurs "secondaires" ont également été définis. Le problème est résolu selon deux approches : - la première, dite "globale", traite l'ensemble des variables simultanément, selon une formulation de programmation mathématiques non-linéaire en variables mixtes (MINLP) ; - la seconde, dite "séquentielle", repose sur une décomposition du problème en sous-problèmes, afin de les résoudre à l'aide d'algorithmes génétiques, tout d'abord selon une approche mono-objectif, puis selon une approche multi-objectifs, intégrant les indicateurs "secondaires". Cette démarche est illustrée sur un exemple de taille réduite, afin de valider la décomposition du problème et l'utilisation d'heuristique, puis sur un exemple de plus grandes dimensions, représentant une configuration industrielle "réaliste".
Résumé / Abstract : The management of a production shop aims at finding the best compromise between commercial, financial and industrial requirements. This survey deals with the characterization of "flexibility tools" in flow shop, to ensure the system's operational flexibility, that is its ability to comply with familiar changes. The different criteria are taken into account in a global manner, without favoring "a priori" one of them. So is the "convergence" between the required resources, to carry out the production planning, and the ones set to work favored ; that's why the objective function brings together different types of costs, such as work in progress, inventory, workforce, inactivity and the consequences of the perturbations. Some criteria of minor importance have also been defined. The problem has been approached by two different methods : - the first one, so called "global approach", process simultaneously all the variables, under a mixed integer non linear programming (MINLP) formulation ; - the second one, so called "sequential approach", is based on a decomposition of the problem into sub-problems, to solve them using genetic algorithms at first with a mono-objective formulation, and at second with a multi-objective formulation, that uses the secondary criteria. A small sized example illustrates this approach, to validate the decomposition of the problem into sub-problems and the use of heuristics ; then a bigger example is shown, that is realistic towards a real life industrial configuration.