"Modèles d'optimisation et d'évaluation de système de pilotage intelligent en contexte de flux fortement perturbés par les reprises"
(Thèse Emmanuel ZIMMERMANN)
Résumé :
Cette thèse CIFRE issue d'une collaboration entre Acta-Mobilier, fabricant de façades laquées haut de gamme et le CRAN. Cette thèse, s'inscrivant dans la continuité de celle de Mélanie Noyel, a pour objectif la réalisation d'une architecture de pilotage hybride s'appuyant sur le contrôle par le produit. Nous avons choisi de nous inspirer d'un méta-modèle développé au sein de l'équipe du CRAN. Cette architecture repose sur un modèle VSM, ou chaque niveau est susceptible de prendre des décisions à son échelle.Le plus haut niveau supervise les décisions tactiques (par exemple, le plan directeur de production), le plus bas niveau d'intelligence est distribué entre les produits dotés de moyen de communication et d'analyse (leur intelligence est attribuée à la réactivité du système car se trouvant au plus proche du besoin).
En niveaux intermédiaires, nous trouvons d'une part des optimisateurs centralisés pour superviser les sous-ateliers de la chaîne de production, de manière à atteindre les objectifs de consommation, de temps de réglages ou de productivité des sous-ateliers qu'ils supervisent. D'une autre part, des optimisateurs pour des postes de travail spécifique faisant intervenir directement les produits et les informations qu'ils possèdent dans la prise de décision.
Un optimisateur de chacune des deux catégories en accord avec les besoins définis par l'étude du flux de production de l'entreprise ont été réalisés. Un optimisateur centralisé a été réalisé pour l'atelier usinage dans lequel les opérations relatives au débit et au façonnage des formes des produits sont effectuées. Il est construit pour réaliser des regroupements en lots de fabrication et à les ordonnancer pour obtenir un compromis entre minimisation des consommations matières, des temps de réglage des machines et la minimisation du WIP. Le séquencement doit garantir que les regroupements, lors de leur division permettent de reformer rapidement les commandes clients. Cette contrainte est nécessaire, avant passage à la phase d'application de la finition. Il met en oeuvre un algorithme génétique solutionnant un problème d'ordonnancement multicritères. Pour valider notre choix d'une méta-heuristique comme méthode de résolution du problème, nous avons tenté de le résoudre par une méthode de mathématique analytique et les résultats obtenus ont confirmé que notre décision était raisonnable. Cette optimisation a été testée sur plateforme de test et a fourni des résultats encourageants. Une implémentation faite dans l'entreprise, est utilisé chaque semaine pour une planification spécifique.
Un optimisateur de la seconde catégorie a été étudié pour gérer le cas du robot de laquage, celui-ci doit fournir deux postes clients ayant leurs propres familles de produits mais devant être expédiées aux mêmes dates. En outre, les points faibles de ce poste, à savoir la consommation importante de laque à chaque changement de couleur et la longue durée d'attente avant de pouvoir visualiser les produits et savoir si un défaut qualité est apparu, impliquant de devoir refaire un cycle complet de laquage. L'optimisateur utilise un modèle de prédiction de non qualité afin d'évaluer les risques relatifs au passage du prochain lot à produire et si celui-ci est jugé trop élevé, un processus est déclenché choisissant parmi les lots présents en file d'attente, le plus adapté en considérant plusieurs facteurs. Cet optimisateur de poste de travail recueille des informations de la machine, des produits et des files d'attentes des postes en aval afin d'empêcher l'apparition d'un problème. Il a été implémenté sur un modèle de simulation. La question de la synchronisation des différents optimisateurs a été amorcée. En effet, le plan de production généré par le système d'information donne une plage de passage acceptable pour les lots dans chaque atelier et les optimisateurs se doivent de la respecter. Ces travaux aideront l'entreprise à franchir sa transition vers l'ère de l'industrie 4.0.
Jury : | |
- Rapporteurs : | LAMOURI Samir - ENSAM |
MANIER Marie-Ange - UTBM | |
- Autres membres : | Examinateurs : CHARPENTIER Patrick - CRAN SALLEZ Yves - Université Polytechnique Hauts de France Invité : Mélanie NOYEL - DSI Acta-Mobilier André THOMAS - UL - CRAN Christelle BLOCH - IUT Belfort-montbéliard Alain GENET - D.G Acta-Mobilier |