ModÃ©lisation du processus de pilotage d'un atelier - Les thÃ¨ses en ...

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Partie I : Pilotage des systèmes de production et des corrections effectuées par le pilotage réactif peut être archivé afin d'être utilisé pour les prochaines modélisations en étant intégré à la base de cas des pilotages prédictif et proactif. Dans le cas de surveillance de dérives, le décideur doit être capable de déterminer si les paramètres surveillés sont encore ou non, dans des plages de valeurs acceptables. A cet effet, on peut utiliser l’équivalent d’une carte de contrôle (cf. MSP - Maîtrise Statistique des Processus). Prenons le cas de la durée opératoire d’une opération d’usinage (voir la Figure I.5 et la Figure I.6). Cette durée a une valeur attendue (valeur idéale), par exemple 10 mn. Compte tenu des variations inhérentes au processus de production, on sait que la durée réelle est comprise entre 8 et 12 mn. Ces valeurs correspondront aux valeurs limites de surveillance inférieure (LSI) et supérieure (LSS) d’une MSP. Si la durée constatée sort de ces limites, on doit déclencher une action préventive afin de ramener cette durée vers des valeurs attendues (un usinage trop rapide induisant des problèmes de qualité, un usinage trop lent risquant de perturber l’ordonnancement prévisionnel). On peut de même établir des valeurs de limites de contrôle inférieure (LCI) et supérieure (LCS). Le franchissement de ces valeurs amènera lui à la mise en place d’actions correctives ou à la remise en question de l’objectif. Figure I.5 : exemple de carte de contrôle pour la durée opératoire d’une machine I.10.4. Pilotage correctif Figure I.6 : exemple de carte de contrôle pour un stock Dans le cas où l’on ne peut pas maîtriser une dérive et ramener un paramètre dans les valeurs attendues, il est possible qu’il soit trop tard pour appliquer une démarche préventive. Il faut alors une démarche qui modifie la trajectoire de référence ou même l’objectif de production. Là aussi, il est nécessaire de mémoriser les faits dans une base de données pour une utilisation ultérieure. En effet, ce niveau est effectué à la suite d’une valeur limite, qui 30
Partie I : Pilotage des systèmes de production signifie l’apparition réelle d’un aléa comme une panne machine. L’atteinte de cette limite déclare le déclenchement d’une démarche corrective, en réalisant par exemple une maintenance corrective. Le résultat du pilotage correctif et les causes de disfonctionnements survenus peuvent argumenter les pilotages prédictif et proactif en enregistrant l’historique dans une base de données qui pourra servir dans la prochaine modélisation. Dans la Figure I.7, nous comparons la périodicité d’application et le positionnement de ces différents types de pilotages expliqués selon la période temporelle dans la production. I.11. Conclusion Figure I.7 : différents pilotages selon la période de lancement en exploitation Cette partie de la thèse avait pour objectif de présenter le contexte général du pilotage des systèmes de production. Nous avons expliqué les différentes fonctions génériques du pilotage de la production selon le type d’atelier de production et selon les objectifs des entreprises. Nous avons aussi expliqué d’une part les évolutions des systèmes de production et des modes de pilotage et d’autre part, les évolutions des ateliers de production en comparant leur architecture. Et enfin, nous avons distingué les différents types de pilotage selon l’origine des perturbations survenues et la période temporelle dans la production. Nous avons expliqué notamment un pilotage en temps réel ou pilotage réactif durant la fabrication afin de pouvoir réagir face aux événements critiques. Parmi tous les outils utilisés dans l’industrie pour le pilotage et l’aide à la décision, nous nous intéressons en particulier à l’utilisation couplée d’un système d’exécution des fabrications et d’une simulation à événement discret pour le pilotage d’atelier de production. La partie suivante de cette thèse permet de présenter la raison pour laquelle nous avons choisi ces outils pour le pilotage en temps réel en analysant les avantages et les difficultés d’intégration de ces deux outils. 31
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