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

Introduction et problématique
Dans un monde en perpétuel changement, les industriels ont besoin d’être réactifs pour
rester compétitifs et pour conquérir de nouveaux marchés. Pour y arriver, ils sont contraints
d’améliorer leur façon de piloter la production, tant au niveau stratégique, pour s’adapter aux
progrès de la technologie ou suivre les évolutions du marché, qu’au niveau opérationnel, pour
réagir face aux aléas. Au niveau stratégique, ceci les conduit à modifier et adapter leurs
moyens de production pour faire face à l'arrivée de nouveaux produits et de nouveaux
concurrents, pour réduire notamment leurs délais de fabrication. L’objectif de la réactivité en
production est de pouvoir adapter régulièrement le système de production à la demande. Les
industriels doivent aussi maîtriser leur système de production au niveau opérationnel. Ils
doivent être capables de réagir sur le très court terme aux événements imprévus tels qu’une
modification ou une annulation d’un ordre de fabrication, l’arrivée d’une commande urgente,
des perturbations aléatoires du système de production et ce, de façon la moins perturbante et
la plus rapide possible.
Pour y parvenir au mieux, les entreprises manufacturières ont besoin de réagir au
moment opportun pendant la fabrication. Parmi les solutions possibles, elles peuvent adapter
leurs systèmes de production face à l’apparition d’aléas via le système de pilotage d’atelier.
Le pilotage concerne l’organisation des relations entre le sous-système physique et le soussystème
de décision et l’organisation liée à la prise de décision [Le Moigne, 1974]. Le
pilotage a pour but d’assurer la cohérence des décisions entre des ordres issus de la gestion
prévisionnelle à court terme et les actions exécutées au niveau du système de production. Il
doit faire face aux contraintes de décision et d’objectif et aux aléas du système physique
comme les pannes machines, les retards, etc. Le pilotage d’atelier doit s’appliquer notamment
d’une manière précise et rapide en comparant l’état réel du système de production en
exploitation et l’état attendu. Il existe de nombreux outils pour assurer le pilotage d’un atelier
et de nombreux travaux [Hanisch et al., 2003], [Kouiss et Pierreval, 1999], etc. apportent leur
contribution en particulier dans le domaine de l’ordonnancement d’atelier en temps réel
« réactif », de la maintenance et de la fiabilité des équipements, de la supervision, des MES
« Manufacturing Execution System », etc. L’originalité de ce travail de recherche repose sur
l’utilisation de la simulation de flux à événements discrets, qui n’est généralement pas un
outil destiné au pilotage mais plutôt à la conception et à l’amélioration de processus.
Le potentiel de la simulation est très vaste, car elle est applicable à tous les flux de
l’industrie et même des services, à tous les niveaux hiérarchiques et à toutes les phases du
cycle de vie d’un système de production [Berchet, 2000]. Le plus souvent, le logiciel de
simulation est utilisé en phase de conception ou d’amélioration des ateliers pour
dimensionner les capacités des stocks et files d’attente, pour tester des règles de
fonctionnement, pour identifier les goulots d’étranglement, pour mesurer l’influence des
perturbations, etc. La simulation de flux peut également être utilisée en phase d’exploitation,
en complément d’outils de planification ou d’ordonnancement pour, par exemple, estimer des
délais. Elle permet aussi de déterminer les valeurs optimales des paramètres de pilotage à
appliquer au système de production avant de lancer l’exécution en couplant au modèle de
simulation un algorithme d’optimisation [Fontanili, 1999].
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