Gestion réactive des opérations de maintien et d actualisation réglementaire et technologique des systèmes complexes.

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1 Gestion réactive des opérations de maintien et d actualisation réglementaire et technologique des systèmes complexes. LE QUERE Yann, SEVAUX Marc, TRENTESAUX Damien, TAHON Christian Equipe Systèmes de Production LAMIH, Université de Valenciennes et du Hainaut Cambrésis, Le Mont Houy, Valenciennes Cedex 9 yann.lequere@univ-valenciennes.fr

2 Introduction But de la maintenance: garantir la durée de vie du bien. réduire les indisponibilités. Assurer la sécurité opérationnelle du bien. Complexité croissante des systèmes et des tâches de maintenance. Contrat CIFRE SNCF / LAMIH. Le cas de la maintenance des TGV en 2000 : 60 % des rames livrées en retard. retards de 2 à 40 % de la durée d immobilisation prévue.

3 Plan de présentation Problématique.

4 Les systèmes complexes [Le Moigne 77]: Perturbations Intrants Système Extrants Large nombre de composants. Diversité des composants. Interactions multiples et dynamiques entre ces composants.

5 Cadre de l étude Flexibilité réduite des ressources. Fortes contraintes de stockage, de transport et d emplacement. Coordination nécessaire. Plusieurs niveaux de maintenance. Etats des systèmes différents. Diversité et variabilité de la durée des tâches.

6 Problématique Comment assurer le compromis des aspects prévisionnels et réactionnels du système de gestion? Comment résoudre le problème de flexibilité lié au système complexe?

7 Etat de l art Références Description Prévision Réaction Problème [Dauzère-Pérès, Lasserre 93] [Boucon 91] [Mebarki 95] [Demeulmeester, Herroelen 92] Machine Goulet oui implicite Plans et règles de priorité oui oui Myopie ou complexité Algorithme cut/set oui implicite Complexité et non réactif [Roubellat et al. 95] GOP oui oui Méthode non générique (Charges lisses) Manque de flexibilité de l'atelier [Kouvelis, Yu 97] Ordonnancements robustes oui oui Exhaustivité des scenarii

8 Spécifications Intégrer les aspects prévisionnels et les aspects réactionnels, on doit obtenir : La date de livraison (performance du plan). garantie de performance. Accroître la flexibilité du système par la robustesse du plan : Définir un critère de robustesse global (Nombre de tâches disposant de marge libre).

9 Principe de la méthode Modélisation du problème. Calcul d ordonnancement optimum au plus tôt. Construction de l ordonnancement robuste associé. Simulation avec générateur d événement. Comparaison : Durée totale d exécution Nombre de tâches modifiées à la suite des aléas.

10 Présentation Tous les Tous les 100 Km 000 Tous Km les Km Kilomètres VL VG GVG Mi-Vie LCT TSC CTA OMU

11 Modélisation Découplage Rame entière Démontage CTA TSC Grenaillage Travaux Polluants TSC Platinage CTA TSC Reprise d impact Levage CTA TSC Ponçage peinture Remontage CTA Remorque seule Couplage Rame entière

12 Modélisation Notations : P i temps de réalisation du job i T i,k date de début du job i sur la ressource k C i date de fin du job i Contraintes de gamme : T i, k P i T j, k i j tel que prec i,j =1 avec prec (i,j) =1 si le job i précède le job j prec (i,j) =0 sinon

13 Modélisation Contraintes d occupation des remorques (On ne peut réaliser simultanément deux tâches sur la même remorque) : T i, k P i T j, k M 1 y i, j, k, k et T j, k P j T i, k M. y i, j, k, k i j i k Avec M >>P i i y i,j,k,l =1 si le job i de la remorque k précède le job j de la remorque l y i,j,k,l =0 sinon

14 Modélisation Contraintes de ressource (On ne peut réaliser simultanément deux tâches sur la même ressource) : T i, k P i T j,l M 1 y i, j, k,l et T j,l P j T i, k M. y i, j, k,l i j k l k s Tels que Aff(i,k,s)=1 Avec M >>P i i y i,j,k,l =1 si le job i de la remorque k précède le job j de la remorque l y i,j,k,l =0 sinon et Aff(j,l,s)=1 Aff(i,k,s) = 1 si le job de la remorque k est réalisé sur la ressource s Aff(i,k,s) =0 sinon

15 Calcul d ordonnancements Nombre de remorques : 4 Nombre de tâches : 34 Nombre de ressources : 4 Complexité du problème : NP difficile Temps de calcul : supérieur à 1 heure Critère d optimisation : Cmax (date de fin de la dernière tâche)

16 Simulation On fixe un nombre maximum d aléas et une durée maximale pour ceux ci. Le générateur d événement désigne aléatoirement les tâches retardées. On propage le retard sur l ensemble des tâches sans opérer de changement sur les séquences.

17 Comparaison CMax moyen ,5 222 Durée maximale des aléas = 5 Cmax 221,5 Optimum Robuste , Complexité des aléas Durée maximale des aléas = 2

18 Comparaison 30 Nombre moyen de tâches en retard pentes 25 y1 = 1,2296x1 + 7,9369 nombre de tâches y2 = 1,0173x2 + 5,9621 Optimum Robuste Linéaire (Optimum) Linéaire (Robuste) complexité des aléas

19 Conclusion Intégrer la méthode dans un modèle de processus de décision Temps transfert d information. Temps de prise de décision. Mise en place Le nombre de tâches / complexité du modèle. Critère de décision sur l affectation des marges libres. Analyse statistique des incidents.