Modélisation du processus de pilotage d'un atelier - Les thèses en ...

Partie II : Les outils d’aide à la décision pour le pilotage d’atelier
Les algorithmes les plus utilisés, notamment dans les logiciels du marché, reposent sur
des règles de priorité. Lorsqu’une machine devient disponible et qu’il existe plusieurs
opérations en attente d’exécution sur cette machine, on doit choisir l’opération à effectuer. Ce
choix se fait selon une règle dite de priorité. Parmi les règles de priorité les plus courantes en
ordonnancement, on trouve les règles basées sur des critères portant sur les délais, les durées
opératoires, les dates d’arrivées, la taille des files d’attentes, le nombre d’opérations restant,
etc. Une règle appliquée en ordonnancement peut être constante (règle statique) ou évoluer en
fonction de l’environnement (règle dynamique). Si l’on s’intéresse aux méthodes
d’ordonnancement, nous pouvons retrouver toutes les méthodes de recherche opérationnelle :
la décomposition, la programmation dynamique, les méthodes heuristiques et métaheuristiques
: le recuit simulé, les tabous, les algorithmes génétiques.
Dans le contexte dynamique d’un atelier de production, la durée d’exécution des
opérations peut varier et les machines ne sont pas constamment disponibles pour raison de
maintenance, pannes ou réparations. Ces informations peuvent être modélisées par des
distributions de probabilités ou par une loi aléatoire. Pour répondre à ces problèmes
d’ordonnancement stochastique, deux approches sont possibles : l’approche analytique et la
simulation. L’intérêt des méthodes analytiques est très limité pour aborder des problèmes
d’atelier job-shop, open-shop et flow-shop. Pour ces types d’atelier, l’approche par la
simulation est très souvent envisagée comme une manière simple et rapide de concevoir des
solutions d’ordonnancement. La simulation offre aussi la possibilité de tester un nombre
important de règles de priorité ou même les effets des modifications de paramètres sur les
résultats obtenus dans un cadre déterministe. Dans les chapitres suivants, nous détaillerons
cette méthode de simulation.
II.3. Choix des outils pour le pilotage en temps réel d’atelier
Nous avons choisi d’appliquer en cours d’exécution deux outils qui peuvent optimiser la
décision prise pour le pilotage. D’une part, pour pallier le manque d’une base de données en
temps réel ou au manque de données réelles du terrain, on utilisera un MES « Manufacturing
Execution System ». D’autre part, pour avoir la possibilité de se projeter dans le futur, on
utilisera un logiciel de simulation. Par la suite nous expliquerons plus en détail les fonctions,
les apports, les limites et le rôle de chacun de ces deux outils pour réaliser un pilotage
d’atelier de production.
II.3.1. MES « Manufacturing Execution System »
La performance des entreprises est aujourd’hui liée à leur « réactivité » et leur
« flexibilité » pour répondre aux demandes du marché. Cela explique que ces entreprises sont
souvent conduites à changer leurs fabrications. Pour ces entreprises, la réactivité et la
flexibilité doivent répondre à des questions primordiales comme :
peut-on fabriquer rapidement un nouveau produit ou un produit personnalisé
(définir la recette et les procédures de travail associées, former les opérateurs, etc.)
Peut-on fabriquer un produit demandé, sous quel délai et à quel prix
Peut-on diagnostiquer rapidement une dérive et retracer son origine
Peut-on communiquer la bonne information en temps réel, à tout moment de la
fabrication
Peut-on réordonnancer la production rapidement (pour faire face à une
commande imprévue et urgente, pour réagir à la panne d’un appareil, etc.)
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