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 résultats analytiques nous indiquent que seules quatre gammes sont à retenir (G1,
G2) pour les pièces P1 et (G5, G7) pour les pièces P2. Les proportions varient légèrement en
fonction du paramètre α. Ce taux de setup et de réglage ne peut être déterminé que par la
simulation. L’important ici est d’obtenir une plage assez fine des règles de lancement en
fabrication, règles sur lesquelles la simulation va pouvoir jouer de manière plus fine.
II.4.3.2. Séquencement
Grâce à la simulation, il est possible de vérifier la dynamique de l'atelier, mais nous ne
pouvons pas directement utiliser les résultats de la résolution analytique pour alimenter la
simulation. En effet, il manque des données liées à la répartition des gammes sur l’horizon de
fabrication. Une étape intermédiaire de séquencement est nécessaire. Pour notre travail, nous
avons choisi d’utiliser un tableur pour générer aléatoirement ce séquencement. On répartit les
gammes de fabrication obtenues dans le temps, comme le montre la Figure II.13.
Nb Lot P1 25 Nb Lot P2 40
Taille d'un Lot P1 100 Taille d'un Lot P2 100
P1 Nb. P2 Nb.
Gamme 1 6 Gamme 5 9
Gamme 2 19 Gamme 6
Gamme 3 Gamme 7 31
Gamme 4 Gamme 8
Total P1 25 Total P2 40
% P1 38% % P2 62%
Délais Prévu 250
Temps inter-arrivée Loi Normale
P1
P2
Jours Lancement Gamme P1 Lancement Gamme P2
1 P1 2 P2 7
2
3
4
5
6 P2 7
7
8
9
10 P1 2
11
12
13
14 P2 5
Figure II.13: un tableur pour générer le séquencement
Pour notre cas d’étude, nous avons choisi de créer le séquencement des lancements des
ordres de fabrication :
dans le cas déterministe, avec une répartition constante des intervalles de temps : les
gammes sont toujours espacées du même nombre de jours,
ensuite, dans le cas stochastique, avec une répartition aléatoire des intervalles de
temps : les gammes sont espacées d’un nombre de jours qui suit une loi de
distribution aléatoire. Pour notre travail, nous avons choisi une distribution normale.
Quelques hypothèses préalables ont été nécessaires. Tout d’abord, nous imposons que le
premier lancement soit effectué le premier jour de la simulation. De même, nous avons choisi
de ne pas lancer d’ordre de fabrication durant les dix derniers jours de simulation afin que
toutes les pièces soient fabriquées dans le délai. Ainsi, la répartition des ordres de fabrication
ne se fait en réalité que sur 240 jours, la simulation durant au total 250 jours.
Indépendamment pour P1 et P2, on génère une première séquence aléatoire pour définir le
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