APPLICATION DE LA GESTION DES FILES D ATTENTE PAR RÈGLES DE PRIORITÉ DANS UN JOB SHOP EN TEMPS RÈEL

Dimension: px
Commencer à balayer dès la page:

Download "APPLICATION DE LA GESTION DES FILES D ATTENTE PAR RÈGLES DE PRIORITÉ DANS UN JOB SHOP EN TEMPS RÈEL"

Transcription

1 APPLICATION DE LA GESTION DES FILES D ATTENTE PAR RÈGLES DE PRIORITÉ DANS UN JOB SHOP EN TEMPS RÈEL N. Keddari (1) - A. Hassam (1) 1 1 RESUME L ordonnancement a été l objet de plusieurs travaux de recherche, il est un aspect important de la gestion de production. La connaissance des méthodes d ordonnancement permet d éviter des pertes de performance importantes. Le problème d ordonnancement d atelier de type Job Shop est parmi les problèmes d ordonnancement les plus traités dans la littérature, à cause du fait qu il est très utile dans les domaines industrielle. La gestion des files d'attente par des règles de priorité constitue une des approches les plus simples et les plus utilisées pour ordonnancer en temps réel les tâches dans un job shop. Le travail que nous allons réaliser porte sur l étude par simulation d un système flexible de production, cette étude repose sur l utilisation des règles de priorités et de règle de routage. Il convient de préciser que nous avons utilisé le logiciel de simulation ARENA, qui offre une réponse complète pour la simulation et l'optimisation des flux et des processus industriels. MOTS-CLEFS Job shop, Ordonnancement, FMS, les règles de priorités, les règles de routages, Arena. ABSTRACT Scheduling has been the subject of several researches, it is an important aspect of production management. Knowledge of methods of scheduling avoids significant performance losses. The scheduling problem workshop type is Job Shop scheduling problems among the most discussed in the literature, due to the fact that it is very useful in industrial areas. Managing queues per priority rules is one of the simplest approaches and more used to schedule real-time tasks in a job shop. The work we perform is on the simulation study of a flexible production system, this study is based on the use of priority rules and routing rule. It should be noted that we used simulation software ARENA, which offers a complete answer for the simulation and optimization of industrial processes and flow. KEYWORDS Job-shop, Scheduling, FMS, priority rules, routing rules, Arena. D 1. Introduction ans le contexte de compétition internationale actuel, l efficacité, c est-à-dire la capacité de produire un maximum de résultats pour un minimum d efforts fournis, est devenue une donnée critique de l évaluation de la santé d une entreprise, notamment industrielle. L organisation de la production (et plus particulièrement l ordonnancement des activités) figure incontestablement parmi les paramètres les plus importants qui influencent la performance réalisée. [1] 1 L'innovation technologique joue ici un rôle important et peut constituer un élément différenciateur déterminant pour la pénétration et le développement d'un marché. Il faut relever à ce niveau que l'évolution technologique rapide des produits et les exigences de personnalisation de ces produits qu'attendent les marchés conduisent les entreprises à abandonner souvent les productions de masse pour s'orienter vers des productions de petites ou moyennes séries, sinon à la commande. Ceci leur impose donc d'avoir des systèmes de production flexibles et évolutifs, capables de s'adapter aux exigences et aux besoins des marchés rapidement et efficacement. [2] les exigences des marchés soumis à une forte concurrence et les attentes des clients deviennent de plus en plus fortes en termes de qualité, de coût et de délais de mise à disposition. C'est pourquoi il est crucial de disposer de méthodes et d'outils de plus en plus performants pour l' organisation et la conduite de la production. Parmi ces outils est l' ordonnancement qui est un élément indispensable de la planification et s'impose comme l'outil pour la simulation d'alternatives de production. Il permet d'avoir une meilleure vision de l'activité globale de l'entreprise, de construire des planifications optimisées des ressources en tenant compte des différentes contraintes et de fournir des délais fiables aux clients. [2] Dans la terminologie de la recherche opérationnelle, un problème d ordonnancement désigne tout problème dans lequel l objectif est l allocation de ressources au cours du temps, de façon à réaliser un ensemble d activités.de fait, la notion de problème d ordonnancement regroupe une grande variété de problèmes différents selon la nature des opérations à réaliser (morcelables ou non, répétitives, etc.), les caractéristiques des ressources(consommables ou renouvelables, interchangeables, etc.), les contraintes portant sur les opérations(dates de disponibilité, précédence, etc.) et les critères à optimiser (encours, productivité, retard, etc.) [1] Les problèmes liés à la technologie des FMS sont relativement complexes comparés aux systèmes de production traditionnels. C est la raison pour laquelle les problèmes d ordonnancement dans ces systèmes sont généralement NP complet. Les approches traditionnelles pour résoudre ce problème consistent à appliquer de techniques d optimisation à une formulation analytique. Cependant, ces modèles ont montré leurs limites [3].

2 Même des formulations idéalistes et simplifiées peuvent s avérer très difficiles à traiter. Pour trouver un optimum, le seul moyen est souvent de faire une recherche exhaustive sur l ensemble des solutions réalisables. Le développement de la théorie de la complexité des algorithmes a permis de clarifier la difficulté du problème [4]. La plupart des problèmes d ordonnancement sont NPdifficiles [5]. Il s ensuit que la plupart des problèmes de taille industrielle (plusieurs milliers de tâches, ressources complexes et contraintes spécifiques) sont impossibles à résoudre de manière exacte. [6] L approche par simulation est de loin la plus répandue dans les logiciels industriels. Elle repose sur l utilisation de règles de priorité sur les tâches, appelées aussi «règles d ordonnancement» (par exemple: priorité aux tâches les plus courtes, aux tâches les plus en retard ). La littérature relative à ces règles est particulièrement riche. [7]. 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 [8]. 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. [9]. 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 [10]. Nous proposons dans ce travail une approche visant à améliorer les performances d un atelier flexible de type job shop en intervenant au niveau de son routage. L idée que nous développons ici est d utiliser la gestion des files d attente pour optimiser des critères basées sur le taux d utilisation des ressources (machine et système de transport) en absence et en présence des perturbations internes liées aux pannes des machines. Cet article s articule autour de trois sections. Dans la première partie on positionne le problème dans son contexte, en présentant une revue de littérature sur l environnement du travail. Dans la deuxième nous définissons l environnement du travail présenté. La troisième partie, fait appel à une démarche expérimentale ; nous traitons par simulation, des cas d application afin de valider la faisabilité des concepts proposés. Les résultats obtenus sont discutés et analysés afin de ressortir certaines conclusions importantes. 2. Etat de l art Pour clarifier le concept de flexibilité, la majorité des recherches entreprises jusqu à présent ont eu pour objectif de comprendre ce que la flexibilité pouvait apporter aux systèmes manufacturiers, de faire le tri entre ce qui est de 2 la flexibilité et ce qui ne l est pas. A partir des observations sur le terrain et de l étude de la littérature, ils se sont intéressés à l analyse de la flexibilité des systèmes manufacturiers. Elle a été étudiée en trois grandes étapes : Définition du concept, Décomposition du concept en dimensions structurées au sein d une classification, Conception d outils de mesure de la flexibilité permettant de guider l introduction de la flexibilité dans des entreprises ou d analyser l utilisation, par l entreprise, de la flexibilité dont elle dispose. Dans les années 1980, la production industrielle a subi une profonde mutation pour s adapter aux évolutions des marchés. De nouveaux concepts sont apparus tels que le Juste-à- Temps (JIT), OPT, les ateliers flexibles (FMS), la logistique, etc. qui ont entraîné la disparition progressive des méthodes tayloriennes. Parallèlement, l informatique a aussi connu une profonde évolution avec l apparition des ordinateurs personnels, ce qui a permis un essor considérable des outils de simulation pour l ingénierie. De nombreux logiciels ont vu le jour et la plupart existent encore aujourd hui, sous une version plus évoluée : Witness, Hocus, Genetik, Siman, Promodel, etc. Les règles d ordonnancement procurent en général des temps de réponse acceptables, il est difficile de choisir une règle en fonction de la satisfaction d un ensemble d objectifs donné. Celle-ci varie en effet en fonction du cas traité (nombre de machines, nombre de tâches dans les gammes, durées des tâches, etc.). Plusieurs études ont été menées pour identifier la meilleure règle d ordonnancement en fonction de la configuration de l atelier et des conditions d exploitation [11, 12, 13, 14]. De telles études se sont, à notre connaissance, cantonnées à des problèmes d ordonnancement simples et n ont pas été généralisées dans un contexte industriel. Dans [15] les auteurs ont démontré l effet de variation des niveaux de flexibilité de routages (le nombre de routages alternatifs pris par un type de pièce) sur les performances d un FMS jugées par le makespan, ils ont proposé dans [16] une stratégie d ordonnancement prenant en considération la flexibilité de routages basée sur la logique floue dans un FMS. L environnement de «Job Shop» (JS) est un système de production où les équipements sont regroupés par types d opérations, l aménagement d usine est habituellement divisé en plusieurs ateliers, chacun se composant de machines de types semblables pour exécuter une fonction. L avantage d un tel aménagement est l utilisation maximale du parc machine. De plus, il permet : l achat d un équipement à usages multiples, peut supporter une variété de requis de procédé, flexible dans l allocation du personnel et des équipements et moins vulnérables aux arrêts causés par un bris mécanique ou une absence. Le type job-shop flexible est une extension du modèle job-shop classique. Sa particularité essentielle réside dans le fait que plusieurs machines sont potentiellement capables de réaliser un sous-ensemble d opérations. Plus précisément, une opération est associée à un ensemble contenant toutes les machines pouvant effectuer cette opération. [2]

3 Une grande partie de la théorie d ordonnancement suppose que les machines sont disponibles à tout instant. Cette supposition peut être justifiée dans certain cas, mais elle ne peut pas être appliquée lorsque les machines sont susceptibles d être indisponible pendant certaines périodes. En effet, la réalité industrielle prévoit des périodes d indisponibilité des machines pour la maintenance par exemple, ou tout simplement à cause des pannes. [17] De nos jours, les simulateurs utilisent une interface graphique sophistiquée permettant facilement de décrire les ressources d un système productif, les produits faisant l objet d opérations de production et leurs gammes. L interface graphique élimine la nécessité d un apprentissage préalable d un langage de programmation qui n est nécessaire que dans la description d actions sophistiquées liées à certains événements. La simulation demandée provoque la «projection d un film» décrivant le fonctionnement dynamique du système (flux de production, circulation de ressources mobiles) ce qui lui confère un fort pouvoir descriptif du comportement d un système productif piloté par certaines règles et soumis à une certaine demande. On peut citer les travaux de [18] qui ont étudié par simulation l impact de la flexibilité des machines et de routages en variant différentes conditions de l atelier sur le temps de cycle moyen des pièces, on trouve aussi les travaux de [19] qui ont étudié l effet des règles de priorité et des niveaux de flexibilité de routage sur les différentes performances d un FMS. Le problème majeur abordé dans ce travail est : - Quelle-est La règle de priorité la plus performante pour ordonnancer les opérations et atteindre l optimum pour les critères de performances proposés. Etape 5 : Si la condition précédente n est pas vérifiée, la pièce va dans une file d attente jusqu'à ce que la condition soit vérifiée. Etape 6 : Si la condition de l étape 4 est vérifiée alors on calcule la somme : S(j)=Tj+ NQ (m 1 ) Etape 7 : Trouver le minimum de S(j). Etape 8 : Le routage j correspondant à la valeur de S(j) trouvée dans l étape précédente est occupé donc : X(j)=1 (Le routage j contient une seule pièce à la fois). Etape 9 : Traitement de la pièce selon le routage sélectionné j. Etape 10 : A la fin du traitement, le routage devient de nouveau disponible X(j)=0. Etape 11 : Sortie de la pièce du système. Remarque : Ce cycle va se répéter de l étape 3 à l étape 11 à chaque de pièce, jusqu'à la fin du temps de simulation. Les règles de priorités choisies sont : FIFO-SPT-LPT- LIFO, leurs principaux avantages sont, en général, leur simplicité et surtout leur rapidité. Nous proposons que les machines ne soient plus disponibles pendant une période définie. Dans ce travail nous se limiterons au cas où les périodes d indisponibilité sont dues aux pannes et sont connus à l avance. Le système modélisé comprend : - Deux fraiseuses verticales (FV1 et FV2) ; - Deux fraiseuses horizontales (FH1 et FH2) ; - Deux tours (T1 et T2) ; - Une toupie (TP) ; - Une station de chargement (SC) ; - Une station de déchargement (SD). La disposition de ces machines dans le système est illustrée dans la figure suivante : Figure 1. Configuration du modèle FMS étudié. 3. Présentation du modèle FMS étudié Le cadre de ce travail porte sur l application de la gestion des files d attente par règles de priorités avec une règle de sélection de routages alternatifs en temps réel. Le système est un modèle d atelier Job Shop proposé par C.Saygin [15], il se compose de sept machines (m=7) chaque tâche j doit réaliser un certain nombre d opérations Pj et possède un nombre limité de routages Xj sélectionnés selon une règle de routage basée sur le temps moyen d utilisation des ressources plus le nombre de pièces en attente dans la file d attente de la première machine de chaque routage son algorithme est présenté comme suit : Etape 1 : Tous les routages sont libres (disponible) donc X(j) = 0. Etape 2 : Calcul du temps moyen des ressources (m(i)), Tj + nombre de pièce dans la file d attente de la première machine, NQ (m 1 ). Etape 3 : Création des pièces. Etape 4 : Selon le type de la pièce testée s il y a au moins un routage libre et au moins une place libre dans la file d attente de la station de chargement. 4. Hypothèses de fonctionnement Les opérations sur le modèle étudié sont basées sur les suppositions suivantes : Chaque machine comporte une file d attente d entrée et une file d attente de sortie, la station de chargement contient aussi une file d attente d entrée d une capacité variable ; les routages alternatifs de chaque type de pièce sont connus avant le début de la production ; le temps de traitement est déterminé et il comprend le temps de changement des outils et le temps d exécution de la machine ; chaque machine ne peut traiter qu une seule pièce à la fois ; les périodes 3

4 d indisponibilité sont dues aux pannes et sont connus à l avance. Type de pièces Tableau 1. Les Routages alternatifs et temps de traitement des pièces. Taux d arrivée A 17% B 17% C 17% D 21% E 20% F 8% Routages & temps de traitement (min) SC T1 (30) FV1 (20) SD SC T1 (30) FV2 (20) SD SC T2 (30) FV1 (20) SD SC T2 (30) FV2 (20) SD SC T1 (20) TP (1) FV1 (15) SD SC T1 (20) TP (1) FV2 (15) SD SC T2 (20) TP (1) FV1 (15) SD SC T2 (20) TP (1) FV2 (15) SD SC T1 (40) FV1 (25) SD SC T1 (40) FV2 (25) SD SC T2 (40) FV1 (25) SD SC T2 (40) FV2 (25) SD SC T1 (40) TP (1) T1 (20) FH1 (35) SD SC T1 (40) TP (1) T1 (20) FH2 (35) SD SC T1 (40) TP (1) T2 (20) FH1 (35) SD SC T1 (40) TP (1) T2 (20) FH2 (35) SD SC T2 (40) TP (1) T1 (20) FH1 (35) SD SC T2 (40) TP (1) T1 (20) FH2 (35) SD SC T2 (40) TP (1) T2 (20) FH1 (35) SD SC T2 (40) TP (1) T2 (20) FH2 (35) SD SC T1 (25) TP (1) T1 (35) FH1 (50) SD SC T1 (25) TP (1) T1 (35) FH2 (50) SD SC T1 (25) TP (1) T2 (35) FH1 (50) SD SC T1 (25) TP (1) T2 (35) FH2 (50) SD SC T2 (25) TP (1) T1 (35) FH1 (50) SD SC T2 (25) TP (1) T1 (35) FH2 (50) SD SC T2 (25) TP (1) T2 (35) FH1 (50) SD SC T2 (25) TP (1) T2 (35) FH2 (50) SD SC FH1 (40) SD SC FH2 (40) SD 5. Analyse et interprétation des résultats Ce papier a pour but de présenter une synthèse des résultats obtenus sur le modèle d atelier Job shop défini précédemment. Nous avons simulé ce système à l aide d un logiciel de simulation de flux ARENA pour une durée de heures, les pièces sont crées suivant une loi constante d une façon aléatoire selon les taux d arrivée de chaque type de pièces, tandis que ses temps opératoires sont générés par une loi normale. Dans ce cas de problèmes à plusieurs machines on a besoin de spécifier les machines concernées par les périodes d indisponibilités et sont VTC1 et VTC2, les pannes sont introduites toutes les 100 heures avec une durée de maintenance de 2 heures suivant une loi exponentielle. Afin d avoir des résultats plus ou moins précis, nous choisirons de simuler chaque configuration du système pour dix réplications. En mesurant ses performances selon les deux critères principaux suivants : Le taux de des pièces : veut dire la même chose qu un taux d arrivée où une pièce arrive toute les 5, 10, 15, 20, 25 et 30 minutes. La taille des files d attente d entrée et de sortie des stations: on fait varier la taille (, 6). Le choix d un ordonnancement parmi les ordonnancements réalisables se fait en fonction d un ou plusieurs critères que l on cherche à optimiser, dans ce travail nous allons aborder les résultats relatifs aux taux d utilisations des ressources (machines et système de transport) dans les deux cas extrême, en absence et en présence des perturbations internes liées aux pannes des machines. 5.1Taux d utilisation du système de transport (AGV) Le paragraphe suivant permet de mettre en évidence les résultats relatifs au temps d utilisation de l AGV qui est le système qui transporte les pièces entre les stations. Lors de ce passage les résultats liés au taux d utilisation de l AGV en absence et en présence de pannes, sont illustrés clairement dans les tableaux suivants : la sélection de la règle LPT assure une bonne utilisation de l AGV. Tableau 2. Le taux d utilisation de l AGV sans panne. FIFO SPT LPT LIFO FIFO SPT LPT LIFO Tableau 3. Le taux d utilisation de l AGV avec panne. FIFO SPT

5 LPT LIFO FIFO SPT LPT LIFO Ces tableaux indiquent que la sélection de la règle LIFO assure une bonne utilisation de l AGV, tandis que pour une capacité de 6 avec une intervention de pannes la règle FIFO est prédominante pour le cas de saturation du système c.-à-d pour les taux (1/5, 1/10, 1/15 et 1/20 min). Pour le cas de non saturation du système c.-à-d pour un taux supérieur ou égale à 1/25, nous remarquons que le taux d utilisation de l AGV est similaire pour toutes les règles en absence et en présence de pannes, en revanche nous distinguons des variations pour le cas ou avec présence de pannes et la règle LIFO reste la plus efficace. 5.2Taux d utilisation de Moy (T1, T2) Dans le but d explorer l influence de taux d utilisation des machines, nous avons choisi d étudier les résultats des machines les plus sollicitées (T1, T2). Tableau 4. Le taux d utilisation de Moy (T1, T2) sans panne. FIFO SPT LPT LIFO FIFO SPT LPT LIFO Tableau 5. Le taux d utilisation de Moy (T1, T2) avec panne. FIFO SPT LPT LIFO FIFO SPT LPT LIFO D après les tableaux la règle LIFO est considérée comme la meilleure règle pour un système saturé et non saturé, en présence et avec intervention de panne. En effet, la sélection de la règle LPT nous a permis de classer cette dernière comme la mauvaise règle en tous les cas. Les règles FIFO et SPT donnent des taux d utilisations quasiment identiques. Pour le cas de saturation où la capacité des files d attente est faible, les variations des taux d utilisations engendrés par la règle LIFO sont sensibles La règle LPT s isole particulièrement dans ce constat en étant un mauvais choix pour un temps de 5, 10, 15 et 20min sans intervention de panne. 6. Classification des règles de priorités Une classification formelle est nécessaire pour distinguer l intérêt de chacune des règles étudiées selon les critères et même les perturbations internes (panne de machine). 6.1Classification sans intervention de panne Ce tableau met en évidence que l application de la règle LIFO augmentait de manière significative le taux d utilisation de même la règle SPT donne des bons taux d utilisation, cela dû à sa capacité d'accélérer la grande majorité des jobs.. D ailleurs la sélection de la règle LPT engendre de mauvais taux d utilisation car elle favorise les ordres décroissants du temps de traitement. Tableau 6. Classification des règles sans panne. Critère de performances Classement des règles L'AGV Moy (T1, T2) LIFO LIFO LIFO LIFO SPT SPT SPT SPT FIFO FIFO FIFO FIFO LPT LPT LPT LPT 6.2Classification avec intervention de panne : En présence de périodes d indisponibilité des machines sous la contrainte des pannes, des changements apparaissent au niveau de classement des règles. Contrairement au premier cas (sans panne) la LIFO figure comme une mauvaise stratégie pour le taux d utilisation de l AGV pour le cas où. Tableau 7. Classification des règles avec panne. Critère de performances L'AGV Moy (T1, T2) 5

6 Classement des règles LIFO FIFO LIFO LIFO FIFO SPT SPT SPT SPT LPT LPT FIFO LPT LIFO FIFO LPT IV. CONCLUSION L analyse des différentes règles de priorités dans la gestion des files d attente menée au cours de cet article selon les critères de performances a permis de mettre en relief l importance de chacune de ces règles pour arriver ensuite à la description de leurs applications au modèle de Job Shop. De cette étude un certain nombre de conclusions peuvent être faites. Nous résumons ici, l essentiel: - Ce travail nous a permis de constater que les règles de priorités apportent une amélioration significative pour chaque critère, même pour les testes effectués dans le contexte où les machines nécessaires à l exécution des jobs sont disponibles en permanence permettent d investiguer l influence des différentes paramètres sur le classement des règles. -Les résultats obtenus montrent que la sélection de la règle LIFO a parvenu à des améliorations pratiquement très satisfaisantes pour les deux critères. Les autres règles sont approximativement conformes en tous les choix concernant le cas de non saturation (25 et 30 min) et en absence de panne, contrairement en présence de panne, ces règles perdent leurs efficacités. A l issue du travail présenté, différentes pistes formant les directions futures à cette recherche, sont envisagées : -La résolution d un plus grand nombre de problèmes, mais aussi des problèmes de taille et de natures différentes, serait souhaitable pour compléter cette analyse. Le recours à une telle analyse peut renforcer mieux les résultats obtenus. -Il est envisagé, d implanter d autres règles de sélection de routage pour améliorer d avantage les résultats obtenus. -Pour les problèmes avec périodes d indisponibilité des machines, nous proposons une étude qui prend en compte une incertitude sur la date de maintenance. Nous pouvons ainsi étudier l effet de l emplacement de la maintenance sur le résultat de l ordonnancement. [4] M. Garey, & D. S. Johnson, Computers and Intractability: A guide to the theory of NP-Completeness. San Francisco: W. H. Freeman & Co, [5] E. L. Lawler, J. K. Lenstra, A. H. G. Rinnooy Kann, & D. B. Shmoys, Sequencing and scheduling: algorithms and Complexity, In S. C. Graves, A. H. G. Rinnooy Kan, and P. H. Zipkin (Eds) Logistics of Production and Inventory, Amsterdam: Elsevier, pp , [6] E.Talbi, Sélection et réglage de paramètres pour l optimisation de logiciels d ordonnancement industriel, Thèse de doctorat, Institut National Polytechnique de Toulouse, 2004 [7] Sabuncuoglu, A study of scheduling rules of flexible manufacturing systems: a simulation approach, International Journal of Production Research, 36 (2), pp , [8] C. Berchet, Modélisation pour la simulation d un système d aide au pilotage industriel, Thèse de doctorat, Institut National Polytechnique de Grenoble, [9] S. Mirdamadi, Modélisation du processus de pilotage d un atelier en temps réel à l aide de la simulation en ligne couplée à l exécution, Thèse de doctorat, Université Toulouse, [10] F. Fontanili, Intégration d'outils de simulation et d'optimisation pour le pilotage d'une ligne d'assemblage multi produit à transfert asynchrone, Thèse de doctorat, Université Paris XIII, [11] S. Panwolker & W. Iskander, A survey of scheduling rules, Operations Research, 25(1), pp , [12] K.R. Baker, Introduction to Sequenced and Scheduling, John Wiley ans Sons,Inc, New-York, [13] B.Grabot & L.Geneste. Dispatching rules in scheduling: a fuzzy approach. International Journal of Production Research, 324), pp , [14] H.Pierreval & N.Mebarki, Dynamic selection Of dispatching rules for manufacturing system scheduling, International Journal of Production Research, vol. 35, n 6, pp , [15] H. Tsubone & M. Horikawa, Comparison between Machine flexibility and routing Flexibility, The international journal of flexible manufacturing systems, 11, pp , [16] F. Mahmoodi & C.T. Mosier, The effects of sheduling rules and routing flexibility on the performance of a random flexible manufacturing system, International journal of flexible manufacturing systems,, pp [17] I. Adiri, J.Bruno, E. Frostig, Single machine flow-time scheduling with a single breakdown, Acta Informatica, 26, , [18] C. Saygin, F. F. Chen and J. Singh, Real-Time Manipulation of Alternative Routeings in Flexible Manufacturing Sytemess : A Simulation Study, International Journal of Advanced Technology. 19, p , [19] C. Saygin and S.E. Kilic, Dissimilarity Maximization Method for Real-time Routing of Parts in Random Flexible Manufacturing Systems, The International Journal of Flexible ManufacturingSystems, 16, 1995, pp , V. REFERENCES [1] S. Sadfi, Problèmes d ordonnancement avec minimisation des encours, Thèse de doctorat, Institut National Polytechnique de Grenoble, [2] C. Makrem, Optimisation de l ordonnancement par l approche hybride basée sur les réseaux de neurones, Thèse de doctorat, Université du Québec, [3] D. Ben-Arieh, Knowledge-based routing and control system for FMS, In S. T. Kumara, A. L. Soyster, R. L. Kashyap (Eds), Artificial intelligence: manufacturing theory and practice, Norcross, pp ,

La sélection des règles de priorité en fonction des critères de performances d un FMS

La sélection des règles de priorité en fonction des critères de performances d un FMS La sélection des règles de priorité en fonction des critères de performances d un FMS Ahmed HASSAM, Talib Hicham BETAOUAF, Abdellah BENGHALEM et Zaki SARI Université Aboubekr belkaîd TLEMCEN, PoBox 230,

Plus en détail

Ordonnancement en temps réel d un jobshop par métaheuristique hybride : étude comparative

Ordonnancement en temps réel d un jobshop par métaheuristique hybride : étude comparative Ordonnancement en temps réel d un jobshop par métaheuristique hybride : étude comparative Y. Houbad, M. Souier, A. Hassam, Z.Sari Laboratoire d automatique Tlemcen Faculté de technologie, Université Abou

Plus en détail

La gestion des files d'attente par les règles de priorité

La gestion des files d'attente par les règles de priorité La gestion des files d'attente par les règles de priorité Zoheir KARAOUZENE, Zaki SARI. LAT : Laboratoire d Automatique de Tlemcen Faculté des sciences de l ingénieur Université ABOU-BEKR BELKAÎD BP 230

Plus en détail

Annexe 6. Notions d ordonnancement.

Annexe 6. Notions d ordonnancement. Annexe 6. Notions d ordonnancement. APP3 Optimisation Combinatoire: problèmes sur-contraints et ordonnancement. Mines-Nantes, option GIPAD, 2011-2012. Sophie.Demassey@mines-nantes.fr Résumé Ce document

Plus en détail

METHODES A BASE DE DIVERGENCES POUR LES PROBLEMES D ORDONNANCEMENT FLEXIBLE

METHODES A BASE DE DIVERGENCES POUR LES PROBLEMES D ORDONNANCEMENT FLEXIBLE Abir Ben Hmida 1/6 METHODES A BASE DE DIVERGENCES POUR LES PROBLEMES D ORDONNANCEMENT FLEXIBLE Abir BEN HMIDA 1 Directeur(s) de thèse: Pierre LOPEZ*, Marie-José HUGUET* et Mohamed HAOUARI ** Laboratoire

Plus en détail

Anne-lise HUYET- Jean-Luc PARIS LIMOS équipe Recherche en Systèmes de Production IFMA Mail: huyet@ifma.fr, paris@ifma.fr

Anne-lise HUYET- Jean-Luc PARIS LIMOS équipe Recherche en Systèmes de Production IFMA Mail: huyet@ifma.fr, paris@ifma.fr Extraction de Connaissances pertinentes sur le comportement des systèmes de production: une approche conjointe par Optimisation Évolutionniste via Simulation et Apprentissage Anne-lise HUYET- Jean-Luc

Plus en détail

DES ALGORITHMES BASEES SUR LES PRINCIPES DES METAHEURISTIQUES POUR LE RE-ORDONNANCEMENT TEMPS REEL DANS UN FMS AVEC FLEXIBILITE DE ROUTAGE

DES ALGORITHMES BASEES SUR LES PRINCIPES DES METAHEURISTIQUES POUR LE RE-ORDONNANCEMENT TEMPS REEL DANS UN FMS AVEC FLEXIBILITE DE ROUTAGE 8 e Conférence Internationale de MOdélisation et SIMulation - MOSIM 10-10 au 12 mai 2010 - Hammamet - Tunisie «Evaluation et optimisation des systèmes innovants de production de biens et de services» DES

Plus en détail

PLAN DE COURS. GPA750 Ordonnancement des systèmes de production aéronautique

PLAN DE COURS. GPA750 Ordonnancement des systèmes de production aéronautique Département de génie de la production automatisée Programme de baccalauréat Professeur Pontien Mbaraga, Ph.D. Session/année Automne 2004 Groupe(s) 01 PLAN DE COURS GPA750 Ordonnancement des systèmes de

Plus en détail

1. L évolution de la compétitivité de l entreprise... 1. 2. Le contexte de la nouvelle gestion de production... 4

1. L évolution de la compétitivité de l entreprise... 1. 2. Le contexte de la nouvelle gestion de production... 4 Sommaire Chapitre 1 Introduction 1. L évolution de la compétitivité de l entreprise... 1 2. Le contexte de la nouvelle gestion de production... 4 3. La gestion de production et les flux... 5 4. Gestion

Plus en détail

!-.!#- $'( 1&) &) (,' &*- %,!

!-.!#- $'( 1&) &) (,' &*- %,! 0 $'( 1&) +&&/ ( &+&& &+&))&( -.#- 2& -.#- &) (,' %&,))& &)+&&) &- $ 3.#( %, (&&/ 0 ' Il existe plusieurs types de simulation de flux Statique ou dynamique Stochastique ou déterministe A événements discrets

Plus en détail

Table des matières. Coopération homme-machine pour l ordonnancement sous incertitudes. L atelier de production. Introduction.

Table des matières. Coopération homme-machine pour l ordonnancement sous incertitudes. L atelier de production. Introduction. Coopération homme-machine pour l ordonnancement sous incertitudes Guillaume Pinot IRCCyN, équipes ACSED et PsyCoTec Christian Artigues CR, CNRS, Toulouse Rapporteur Jacques Carlier Pr., UTC, Compiègne

Plus en détail

Notice biographique Repères biographiques communs. Nom : BOTTA Prénom : VALERIE Section : 61

Notice biographique Repères biographiques communs. Nom : BOTTA Prénom : VALERIE Section : 61 Notice biographique Repères biographiques communs Nom : BOTTA Prénom : VALERIE Section : 61 Corps : Professeur Grade : 1ere classe Equipe de recherche DISP, EA 4570 Ecole doctorale InfoMaths, EA 512 Directeur

Plus en détail

Minimisation de la somme des retards dans un jobshop flexible

Minimisation de la somme des retards dans un jobshop flexible Minimisation de la somme des retards dans un jobshop flexible Nozha ZRIBI, Imed KACEM, Abdelkader EL KAMEL, Pierre BORNE LAGIS Ecole Centrale de Lille, BP 48, 5965 Villeneuve d Ascq Cedex, France ISTIT

Plus en détail

Modules de spécialisation du parcours «Conduite d entreprises»

Modules de spécialisation du parcours «Conduite d entreprises» Modules de spécialisation du parcours «Conduite d entreprises» Ce parcours est dédié aux systèmes complexes se composant de nombreux sous-systèmes interagissant à de multiples niveaux d organisation et

Plus en détail

IBM Cognos TM1. Fiche Produit. Aperçu

IBM Cognos TM1. Fiche Produit. Aperçu Fiche Produit IBM Cognos TM1 Aperçu Cycles de planification raccourcis de 75 % et reporting ramené à quelques minutes au lieu de plusieurs jours Solution entièrement prise en charge et gérée par le département

Plus en détail

Présentation de l épreuve

Présentation de l épreuve MÉTHODO Présentation de l épreuve 1. Programme de l arrêté du 22 décembre 2006 DURÉE DE L ENSEIGNEMENT ÉPREUVE N 11 CONTRÔLE DE GESTION (à titre indicatif) : 210 heures 18 crédits européens 1. Positionnement

Plus en détail

Présentation livre Simulation for Supply Chain Management. Chapitre 1 - Supply Chain simulation: An Overview

Présentation livre Simulation for Supply Chain Management. Chapitre 1 - Supply Chain simulation: An Overview Présentation livre Simulation for Supply Chain Management Chapitre 1 - Supply Chain simulation: An Overview G. Bel, C. Thierry et A. Thomas 1 Plan Gestion de chaînes logistiques et simulation Points de

Plus en détail

Problèmes d ordonnancement dans les systèmes de production. Journée Automatique et Optimisation Université de Paris 12 20 Mars 2003

Problèmes d ordonnancement dans les systèmes de production. Journée Automatique et Optimisation Université de Paris 12 20 Mars 2003 Problèmes d ordonnancement dans les systèmes de production Michel Gourgand Université Blaise Pascal Clermont Ferrand LIMOS CNRS UMR 6158 1 Le LIMOS Laboratoire d Informatique, de Modélisation et d Optimisation

Plus en détail

Sujets de stage. Sciences de la Fabrication et Logistique. Génie Industriel. Optimisation. Recherche opérationnelle. Simulation

Sujets de stage. Sciences de la Fabrication et Logistique. Génie Industriel. Optimisation. Recherche opérationnelle. Simulation 2011 2012 Sujets de stage Génie Industriel Optimisation Recherche opérationnelle Simulation Sciences de la Fabrication et Logistique Table des matières Problème de planification de production avec des

Plus en détail

LA PROGRAMMATION LINEAIRE : UN OUTIL DE MODELISATION

LA PROGRAMMATION LINEAIRE : UN OUTIL DE MODELISATION LA PROGRAMMATION LINEAIRE : UN OUTIL DE MODELISATION Dans les leçons précédentes, nous avons modélisé des problèmes en utilisant des graphes. Nous abordons dans cette leçon un autre type de modélisation.

Plus en détail

Visual TOM 5.0 Fonctionnalités

Visual TOM 5.0 Fonctionnalités The job scheduling Company Visual TOM 5.0 Fonctionnalités 0 Interfaces existantes Xvision Mode multi-fenêtre Vision spécifique par écran Vision technique / hiérarchique Difficulté à faire évoluer 1 Interfaces

Plus en détail

LE SUPPLY CHAIN MANAGEMENT

LE SUPPLY CHAIN MANAGEMENT LE SUPPLY CHAIN MANAGEMENT DEFINITION DE LA LOGISTIQUE La logistique est une fonction «dont la finalité est la satisfaction des besoins exprimés ou latents, aux meilleures conditions économiques pour l'entreprise

Plus en détail

INSERTION TECHNIQUES FOR JOB SHOP SCHEDULING

INSERTION TECHNIQUES FOR JOB SHOP SCHEDULING INSERTION TECHNIQUES FOR JOB SHOP SCHEDULING ÉCOLE POLYTECHNIQUE FÉDÉRALE DE LAUSANNE POUR L'OBTENTION DU GRADE DE DOCTEUR ES SCIENCES PAR Tamas KIS Informaticien mathématicien diplômé de l'université

Plus en détail

Samuel Bassetto 04/2010

Samuel Bassetto 04/2010 Industrialisation Lean manufacturing 4.2 Réalisé avec V. FIGENWALD - SIEMENS Samuel Bassetto 04/2010 Plan de la partie 2 : Vers une production Lean 1. Valeur Ajoutée et Gaspillages Muda walk 2. Temps de

Plus en détail

... et l appliquer à l optimum. Reconnaître la qualité... Solution Partner. Answers for industry.* *Des réponses pour l industrie.

... et l appliquer à l optimum. Reconnaître la qualité... Solution Partner. Answers for industry.* *Des réponses pour l industrie. Reconnaître la qualité...... et l appliquer à l optimum. Solution Partner Answers for industry.* *Des réponses pour l industrie. 2 Le succès par la qualité Un label fiable de qualité optimale Sous le nom

Plus en détail

Josée St-Pierre, Ph. D. Directrice Laboratoire de recherche sur la performance des entreprises

Josée St-Pierre, Ph. D. Directrice Laboratoire de recherche sur la performance des entreprises PME, réseautage et optimisation de la chaîne logistique Éditorial InfoPME est publié par le Laboratoire de recherche sur la performance des entreprises (LaRePE) Institut de recherche sur les PME Université

Plus en détail

WEB15 IBM Software for Business Process Management. un offre complète et modulaire. Alain DARMON consultant avant-vente BPM alain.darmon@fr.ibm.

WEB15 IBM Software for Business Process Management. un offre complète et modulaire. Alain DARMON consultant avant-vente BPM alain.darmon@fr.ibm. WEB15 IBM Software for Business Process Management un offre complète et modulaire Alain DARMON consultant avant-vente BPM alain.darmon@fr.ibm.com Claude Perrin ECM Client Technical Professional Manager

Plus en détail

LA FONCTION QUALITE & LE LEAN MANUFACTURING 6 MARS 2009. François Liotard Directeur Développement Industriel Directeur Ressources Humaines

LA FONCTION QUALITE & LE LEAN MANUFACTURING 6 MARS 2009. François Liotard Directeur Développement Industriel Directeur Ressources Humaines LA FONCTION QUALITE & LE LEAN MANUFACTURING 6 MARS 2009 François Liotard Directeur Développement Industriel Directeur Ressources Humaines QUALITE ET LEAN MANUFACTURING SOMMAIRE INTRODUCTION SUR LE LEAN

Plus en détail

Clustering par quantification en présence de censure

Clustering par quantification en présence de censure Clustering par quantification en présence de censure Svetlana Gribkova 1 Laboratoire de Statistique Théorique et Appliquée, Université Pierre et Marie Curie Paris 6, 4 place Jussieu, 75005 Paris Résumé.

Plus en détail

Planifica(on du stockage intermédiaire dans l industrie du shampoing

Planifica(on du stockage intermédiaire dans l industrie du shampoing dans l industrie du shampoing R. Belaid, V. T kindt, C. Esswein, rabah.belaid@etu.univ-tours.fr Université François Rabelais Tours Laboratoire d Informatique 64 avenue Jean Portalis, 37200, Tours Journées

Plus en détail

Mettre en œuvre les processus

Mettre en œuvre les processus Plan du chapitre 1 Introduction Master Informatique et Systèmes Urbanisation des Systèmes d Information Architecture d Entreprise 03 Définition et modélisation de l entreprise 2 Les motivations et la stratégie

Plus en détail

Les simulations dans l enseignement des sondages Avec le logiciel GENESIS sous SAS et la bibliothèque Sondages sous R

Les simulations dans l enseignement des sondages Avec le logiciel GENESIS sous SAS et la bibliothèque Sondages sous R Les simulations dans l enseignement des sondages Avec le logiciel GENESIS sous SAS et la bibliothèque Sondages sous R Yves Aragon, David Haziza & Anne Ruiz-Gazen GREMAQ, UMR CNRS 5604, Université des Sciences

Plus en détail

Résolution d un problème de Job-Shop intégrant des contraintes de Ressources Humaines

Résolution d un problème de Job-Shop intégrant des contraintes de Ressources Humaines Résolution d un problème de Job-Shop intégrant des contraintes de Ressources Humaines ROADEF 09, 10-12 février 2009, Nancy (France) O. Guyon 1.2, P. Lemaire 2, É. Pinson 1 et D. Rivreau 1 1 LISA - Institut

Plus en détail

16 Fondements du pilotage

16 Fondements du pilotage $YDQWSURSRV Le pilotage des systèmes de production est un sujet qui revêt une importance grandissante, au fur et à mesure que l automatisation de ceux-ci d une part, la multiplication des contraintes de

Plus en détail

SUPPLY CHAIN MANAGEMENT Eléa 30 mars 2011

SUPPLY CHAIN MANAGEMENT Eléa 30 mars 2011 SUPPLY CHAIN MANAGEMENT Eléa 30 mars 2011 Agenda Généralités sur les systèmes d information logistique Les opérations logistiques Les SI logistiques, du pilotage (long terme) à l informatique industrielle

Plus en détail

C2O, une plate-forme de gestion et d automatisation de process

C2O, une plate-forme de gestion et d automatisation de process C2O, une plate-forme de gestion et d automatisation de process AVANTAGE PRODUCTION Siège social : 15 rue ampère - 60800 Crépy en Valois Tel: + 33 (0)1 76 77 26 00 - info@avantageproduction.com SARL au

Plus en détail

Dimensionnement et contrôle d un véhicule hybride électrique basé sur une pile à combustible

Dimensionnement et contrôle d un véhicule hybride électrique basé sur une pile à combustible Électrotechnique du Futur 14&15 décembre 2011, Belfort Dimensionnement et contrôle d un véhicule hybride électrique basé sur une pile à combustible Alexandre RAVEY, Benjamin BLUNIER, Abdellatif MIRAOUI

Plus en détail

Classement multicritère de stratégies d ordonnancement : Cas d une industrie semi-continue

Classement multicritère de stratégies d ordonnancement : Cas d une industrie semi-continue > MHOSI 2005 < 1 Classement multicritère de stratégies d ordonnancement : Cas d une industrie semi-continue V. Dhaevers, D. Duvivier, O. Roux, N. Meskens et A. Artiba Résumé Cet article porte sur l aide

Plus en détail

ENTREPÔTS ET MAGASINS

ENTREPÔTS ET MAGASINS Michel Roux ENTREPÔTS ET MAGASINS Tout ce qu il faut savoir pour concevoir une unité de stockage Cinquième édition, 1995, 2001, 2003, 2008, 2011 ISBN : 978-2-212-55189-1 2 LES PHASES DE SIMULATION DE VALIDATION

Plus en détail

EXPERIENCE DE COUPLAGE DE MODELES ALTARICA AVEC DES INTERFACES METIERS EXPERIMENT OF COUPLING ALTARICA MODELS WITH SPECIALIZED INTERFACES

EXPERIENCE DE COUPLAGE DE MODELES ALTARICA AVEC DES INTERFACES METIERS EXPERIMENT OF COUPLING ALTARICA MODELS WITH SPECIALIZED INTERFACES EXPERIENCE DE COUPLAGE DE MODELES ALTARICA AVEC DES INTERFACES METIERS EXPERIMENT OF COUPLING ALTARICA MODELS WITH SPECIALIZED INTERFACES PERROT Benoit, PROSVIRNOVA Tatiana, RAUZY Antoine, SAHUT D IZARN

Plus en détail

Modèles et algorithmes pour la reconfiguration de systèmes répartis utilisés en téléphonie mobile

Modèles et algorithmes pour la reconfiguration de systèmes répartis utilisés en téléphonie mobile Modèles et algorithmes pour la reconfiguration de systèmes répartis utilisés en téléphonie mobile Renaud Sirdey Chercheur au CEA / Ex-architecte système Nortel Journée du prix de thèse Guy Deniélou, 4

Plus en détail

ADELFE : Atelier de développement de logiciels à fonctionnalité émergente

ADELFE : Atelier de développement de logiciels à fonctionnalité émergente ADELFE : Atelier de développement de logiciels à fonctionnalité émergente Gauthier Picard*, Carole Bernon*, Valérie Camps**, Marie- Pierre Gleizes* * Institut de Recherche en Informatique de Toulouse Université

Plus en détail

Le développement de services aux entreprises : les enjeux de la proximité pour les territoires industriels

Le développement de services aux entreprises : les enjeux de la proximité pour les territoires industriels Le développement de services aux entreprises : les enjeux de la proximité pour les territoires industriels AUTEURS Fabienne PICARD, Nathalie RODET-KROICHVILI, Nafaa HAMZA-SFAXI RÉSUMÉ L objectif de cette

Plus en détail

Planification et ordonnancement sous incertitudes Application à la gestion de projet

Planification et ordonnancement sous incertitudes Application à la gestion de projet Toulouse, 14 mai 2003 Planification et ordonnancement sous incertitudes Application à la gestion de projet Julien Bidot Plan Séminaire au LAAS Planification de tâches et ordonnancement Domaine d application

Plus en détail

Chapitre V ORDONNANCEMENT EN ATELIERS

Chapitre V ORDONNANCEMENT EN ATELIERS Chapitre V ORDONNANCEMENT EN ATELIERS SPÉCIALISÉS La version CD-Rom de ce chapitre permet d accéder directement à des logiciels exploitant les principales techniques ou approches décrites dans ce chapitre.

Plus en détail

MTH8442 Ordonnancement de Plan production. (3-0-6) 3 cr

MTH8442 Ordonnancement de Plan production. (3-0-6) 3 cr MTH8442 Ordonnancement de Plan production de cours Automne 2008 (3-0-6) 3 cr Michel Gamache Local A-305.29 340-4711 poste 5920 michel.gamache@polymtl.ca François Soumis Local A-520.15 340-4711 poste 6044

Plus en détail

INGÉNIERIE Process INVENTONS LE FUTUR ENSEMBLE

INGÉNIERIE Process INVENTONS LE FUTUR ENSEMBLE INGÉNIERIE Process INVENTONS LE FUTUR ENSEMBLE Assistance à maîtrise d ouvrage (AMOA et/ou AMOE) L assistance à la maîtrise d ouvrage et/ou l assistance à maîtrise d œuvre vous aide à définir, piloter

Plus en détail

White Paper ADVANTYS. Workflow et Gestion de la Performance

White Paper ADVANTYS. Workflow et Gestion de la Performance White Paper Workflow et Gestion de la Performance Présentation L automatisation des process combinée à l informatique décisionnelle (Business Intelligence) offre une nouvelle plateforme de gestion pour

Plus en détail

Gestion de production

Gestion de production Maurice Pillet Chantal Martin-Bonnefous Pascal Bonnefous Alain Courtois Les fondamentaux et les bonnes pratiques Cinquième édition, 1989, 1994, 1995, 2003, 2011 ISBN : 978-2-212-54977-5 Sommaire Remerciements...

Plus en détail

G P A O Maîtriser sa logistique et ses flux à valeur ajoutée

G P A O Maîtriser sa logistique et ses flux à valeur ajoutée G P A O Maîtriser sa logistique et ses flux à valeur ajoutée Lorraine Dans les périodes de crise, la capacité des entreprises industrielles à maîtriser leurs modèles économiques et leur apport de valeur

Plus en détail

DOCTORAT DE L'UNIVERSITÉ DE TOULOUSE

DOCTORAT DE L'UNIVERSITÉ DE TOULOUSE En vue de l'obtention du DOCTORAT DE L'UNIVERSITÉ DE TOULOUSE Délivré par : Institut National Polytechnique de Toulouse (INP Toulouse) Discipline ou spécialité : Génie des Procédés et de l'environnement

Plus en détail

Gestion commerciale. Une réponse fonctionnelle quel que soit votre secteur d activité

Gestion commerciale. Une réponse fonctionnelle quel que soit votre secteur d activité Gestion commerciale La rentabilité d une entreprise passe par l augmentation du chiffre d affaires et la maîtrise des coûts de gestion. Avec Sage 100 Gestion Commerciale, vous contrôlez votre activité

Plus en détail

Présentation. Pour. Gilles ALAIS, Country Manager Barloworld Supply Chain Software France 20 Rue des Petits Hôtels, 75010 Paris

Présentation. Pour. Gilles ALAIS, Country Manager Barloworld Supply Chain Software France 20 Rue des Petits Hôtels, 75010 Paris Présentation Pour Gilles ALAIS, Country Manager Barloworld Supply Chain Software France 20 Rue des Petits Hôtels, 75010 Paris Email: galais@barloworldscs.com Tel : + 33 1 73 03 04 10 / + 33 6 08 01 52

Plus en détail

Métaheuristique. Jérémy CHANUT Charles BALLARINI

Métaheuristique. Jérémy CHANUT Charles BALLARINI Métaheuristique Jérémy CHANUT Charles BALLARINI 15 octobre 2012 CHAPITRE 1 INTRODUCTION Ce projet consiste en la résolution du problème des composants électroniques par deux méthodes : Recuit simulé Algorithme

Plus en détail

Épreuve n 11 : contrôle de gestion

Épreuve n 11 : contrôle de gestion Épreuve n 11 : contrôle de gestion Nature : épreuve écrite portant sur l étude d une ou de plusieurs situations pratiques et/ou un ou plusieurs excercices et/ou une ou plusieurs questions. Durée : 4 heures.

Plus en détail

PARTENAIRE UNIQUE DE VOTRE PERFORMANCE SINGLE PARTNER OF YOUR PERFORMANCE

PARTENAIRE UNIQUE DE VOTRE PERFORMANCE SINGLE PARTNER OF YOUR PERFORMANCE PARTENAIRE UNIQUE DE VOTRE PERFORMANCE SINGLE PARTNER OF YOUR PERFORMANCE SYNERLINK 1 rue de la Boulaye 95650 PUISEUX PONTOISE FRANCE Tel. +33 (0)1 30 15 29 30 Fax. 01 30 71 30 40 www.synerlink-engineering.com

Plus en détail

L ANALYSE DU RISQUE DE FAILLITE PAR LE BIAIS DES SYSTÈMES DE L INTELLIGENCE ARTIFICIELLE

L ANALYSE DU RISQUE DE FAILLITE PAR LE BIAIS DES SYSTÈMES DE L INTELLIGENCE ARTIFICIELLE L ANALYSE DU RISQUE DE FAILLITE PAR LE BIAIS DES SYSTÈMES DE L INTELLIGENCE ARTIFICIELLE Paul Pașcu, Assist Prof, PhD, Ștefan cel Mare University of Suceava Abstract: This article aims to present a number

Plus en détail

[Résumé: Intégration d un contrôle automatisé dans une station de test électrique]

[Résumé: Intégration d un contrôle automatisé dans une station de test électrique] SEPTEMBRE 2013 INSA de Strasbourg Génie électrique : Option énergie Par : Adnane BOUKHEFFA Tuteur Institutionnel : M. Guy STURTZER Réalisé au sein du Groupe Legrand 290 Avenue de Colmar, Strasbourg 67100

Plus en détail

OPTIMISATION DE LA MAINTENANCE DES EQUIPEMENTS DE MANUTENTION DU TERMINAL A CONTENEURS DE BEJAIA (BMT)

OPTIMISATION DE LA MAINTENANCE DES EQUIPEMENTS DE MANUTENTION DU TERMINAL A CONTENEURS DE BEJAIA (BMT) OPTIMISATION DE LA MAINTENANCE DES EQUIPEMENTS DE MANUTENTION DU TERMINAL A CONTENEURS DE BEJAIA (BMT) LAGGOUNE Radouane 1 et HADDAD Cherifa 2 1,2: Dépt. de G. Mécanique, université de Bejaia, Targa-Ouzemour

Plus en détail

UN NOUVEAU MODÈLE DE PRODUCTION

UN NOUVEAU MODÈLE DE PRODUCTION UN NOUVEAU MODÈLE DE PRODUCTION UNE AVANCÉE EXCEPTIONNELLE POUR LA DECOUPE DU CUIR Cette technologie de pointe est indispensable pour faire face aux défis rencontrés à chaque étape de la chaîne de production.

Plus en détail

Piloter l atelier l. Valeur ajoutée e du MES pour les PMI.

Piloter l atelier l. Valeur ajoutée e du MES pour les PMI. Pilotage d atelier Piloter l atelier l grâce au système d information d : Valeur ajoutée e du MES pour les PMI. Le MES? Un Manufacturing execution system (abrégé en MES) est un système informatique dont

Plus en détail

Une application des algorithmes génétiques à l ordonnancement d atelier

Une application des algorithmes génétiques à l ordonnancement d atelier Une application des algorithmes génétiques à l ordonnancement d atelier VACHER Jean-Philippe - GALINHO Thierry - MAMMERI Zoubir Laboratoire d Informatique du Havre Université du Havre 25, Rue Philippe

Plus en détail

Approche hybride de reconstruction de facettes planes 3D

Approche hybride de reconstruction de facettes planes 3D Cari 2004 7/10/04 14:50 Page 67 Approche hybride de reconstruction de facettes planes 3D Ezzeddine ZAGROUBA F. S.T, Dept. Informatique. Lab. d Informatique, Parallélisme et Productique. Campus Universitaire.

Plus en détail

Principe d'alimentation par convertisseurs multiniveaux à stockage intégré - Application aux accélérateurs de particules

Principe d'alimentation par convertisseurs multiniveaux à stockage intégré - Application aux accélérateurs de particules Principe d'alimentation par convertisseurs multiniveaux à stockage intégré - Application aux accélérateurs de particules THÈSE N O 4034 (2008) PRÉSENTÉE le 30 mai 2008 À LA FACULTÉ DES SCIENCES ET TECHNIQUES

Plus en détail

L ordonnancement des opérations d une machine multitâche : Un problème central dans l industrie de la chaussure

L ordonnancement des opérations d une machine multitâche : Un problème central dans l industrie de la chaussure L ordonnancement des opérations d une machine multitâche : Un problème central dans l industrie de la chaussure Fayez F. Boctor et Jacques Renaud Août 2005 Document de travail DT-2005-JR-3 Centre de recherche

Plus en détail

Sélection de variables groupées avec les forêts aléatoires. Application à l analyse des données fonctionnelles multivariées.

Sélection de variables groupées avec les forêts aléatoires. Application à l analyse des données fonctionnelles multivariées. Sélection de variables groupées avec les forêts aléatoires. Application à l analyse des données fonctionnelles multivariées. Baptiste Gregorutti 12, Bertrand Michel 2 & Philippe Saint Pierre 2 1 Safety

Plus en détail

Leçon 3. Ordonnancement : planification

Leçon 3. Ordonnancement : planification Leçon 3 Ordonnancement : planification Objectif : A l'issue de la leçon l'étudiant doit être capable : de planifier tout ou partie d'une production à partir d'un dossier de gestion des flux décrivant le

Plus en détail

Décomposition de domaine pour un milieu poreux fracturé

Décomposition de domaine pour un milieu poreux fracturé Décomposition de domaine pour un milieu poreux fracturé Laila AMIR 1, Michel KERN 2, Vincent MARTIN 3, Jean E ROBERTS 4 1 INRIA-Rocquencourt, B.P. 105, F-78153 Le Chesnay Cedex Email: laila.amir@inria.fr

Plus en détail

Préface à l édition française

Préface à l édition française Table des matières Préface à l édition française III Chapitre 1 La compétitivité des opérations 1 1. Qu est-ce qu un processus? 3 1.1. Les processus imbriqués 4 2. Qu est-ce que le management des opérations?

Plus en détail

Travail rendu : Présentation et définition de la M.R.P : Management des ressources de production

Travail rendu : Présentation et définition de la M.R.P : Management des ressources de production Travail rendu : Présentation et définition de la M.R.P : Management des ressources de production Préparé par : Ait ahmed Essedek Matière : Gestion de la production et des stocks Encadré par : Mr. NACIRI

Plus en détail

SIMULATION SUR ORDINATEUR DES LIGNES DE MOYENNE TENSION DE LA RÉGION EST DE LA SOCIÉTÉ ÉNERGIE ET EAU DU GABON - SEEG

SIMULATION SUR ORDINATEUR DES LIGNES DE MOYENNE TENSION DE LA RÉGION EST DE LA SOCIÉTÉ ÉNERGIE ET EAU DU GABON - SEEG SIMULATION SUR ORDINATEUR DES LIGNES DE MOYENNE TENSION DE LA RÉGION EST DE LA SOCIÉTÉ ÉNERGIE ET EAU DU GABON - SEEG Paul MAKANGA, Auguste NDTOUNGOU, Serge MOCTAR, Igor SABATIN Université de Sciences

Plus en détail

Industrial IT : Optimisation pour l industrie du ciment

Industrial IT : Optimisation pour l industrie du ciment Industrial IT : Optimisation pour l industrie du ciment Optimize IT Expert Optimizer courier Optimize IT Expert Optimizer 300 ans de connaissances PROCÉDÉ OPTIMISÉ accumulées dans l optimisation de la

Plus en détail

1 ) Prévision de la production : le programme de production..

1 ) Prévision de la production : le programme de production.. R Cordier LE BUDGET DE PRODUCTION Le budget de production est la représentation finale et chiffrée de l'activité productive annuelle. Il est la résultante des décisions prises au niveau du budget des ventes

Plus en détail

Impact du chevauchement d activités sur la diminution de la durée de projet

Impact du chevauchement d activités sur la diminution de la durée de projet Colloque sur les enjeux et outils modernes de gestion de projet Impact du chevauchement d activités sur la diminution de la durée de projet Francois Berthaut, Ing. Jr., M.Sc.A., École Polytechnique francois.berthaut@polymtl.ca

Plus en détail

Concevez les prototypes des armoires électriques en 3D

Concevez les prototypes des armoires électriques en 3D Concevez les prototypes des armoires électriques en 3D Société EPLAN Software & Service développe et commercialise des solutions pluridisciplinaires d ingénierie électromécanique et conseille les entreprises

Plus en détail

«Contributions à l évaluation de la QoS pour les Réseaux Adhoc et les Réseaux de Capteurs Sans Fil»

«Contributions à l évaluation de la QoS pour les Réseaux Adhoc et les Réseaux de Capteurs Sans Fil» AVIS DE SOUTENANCE HABILITATION UNIVERSITAIRE Présentée à L Université Ibn Tofail, Faculté des Sciences de Kenitra Spécialité : Informatique et Télécommunications Par Youssef FAKHRI Doctorat National de

Plus en détail

Bilan de thèse à mi-parcours

Bilan de thèse à mi-parcours Bilan de thèse à mi-parcours Benjamin Lévy 26 mars 2012 Introduction La thèse de doctorat d informatique (école doctorale 130, EDITE) dont le titre officiel est le suivant : Avatars capables d écoute,

Plus en détail

Performance industrielle Manufacturing Execution System

Performance industrielle Manufacturing Execution System Performance industrielle Manufacturing Execution System Mai 2013 Capgemini, leader de l intégration MES DEPUIS PLUS DE 25 ANS, CAPGEMINI ACCOMPAGNE SES CLIENTS DANS LA MISE EN ŒUVRE DE PROJETS MES. Une

Plus en détail

Ordonnancement : entre théorie et applications

Ordonnancement : entre théorie et applications Christophe RAPINE Laboratoire LGIPM, université de Lorraine Ecole des Jeunes Chercheurs du GDR-RO 1 Qu est-ce que l ordonnancement? Organiser la réalisation d un ensemble de tâches Planification dans le

Plus en détail

Utilisation de dans le cadre des formations initiales

Utilisation de dans le cadre des formations initiales Utilisation de dans le cadre des formations initiales Cet outil pédagogique permet, avec des classes de niveaux différents (Baccalauréats Professionnels, BTS, DUT, Ingénieur, ) de faire découvrir, par

Plus en détail

3 e Atelier des Étudiants Gradués en Actuariat et Mathématiques Financières. 3 rd Graduate Students Workshop on Actuarial and Financial Mathematics

3 e Atelier des Étudiants Gradués en Actuariat et Mathématiques Financières. 3 rd Graduate Students Workshop on Actuarial and Financial Mathematics 3 e Atelier des Étudiants Gradués en Actuariat et Mathématiques Financières 3 rd Graduate Students Workshop on Actuarial and Financial Mathematics Résumé-Abstracts Organization: Ghislain Léveillé Co-organization:

Plus en détail

Aide à la décision pour l'optimisation de la maintenance des stations de compression de gaz naturel

Aide à la décision pour l'optimisation de la maintenance des stations de compression de gaz naturel Aide à la décision pour l'optimisation de la maintenance des stations de compression de gaz naturel J. Blondel, L. Marle - CRIGEN A. Abdesselam GRTgaz F. Brissaud - DNV France Presentation Plan Objectifs

Plus en détail

Handling Guide Online

Handling Guide Online Handling Guide Online Vous avez besoin de systèmes compacts. Vous recherchez la simplicité. Nous sommes votre partenaire pour la solution idéale. Systèmes de manipulation Festo : diversité, précision,

Plus en détail

1998.02 Composition d un portefeuille optimal. Dinh Cung Dang

1998.02 Composition d un portefeuille optimal. Dinh Cung Dang 199802 Composition d un portefeuille optimal Dinh Cung Dang Docteur en gestion de l IAE de Paris Ingénieur Conseil Résumé : Dans ce travail, le risque est défini comme étant la probabilité de réaliser

Plus en détail

TECH. INFOTECH # 34 Solvabilité 2 : Le calcul du capital économique dans le cadre d un modèle interne. Introduction

TECH. INFOTECH # 34 Solvabilité 2 : Le calcul du capital économique dans le cadre d un modèle interne. Introduction INFO # 34 dans le cadre d un modèle interne Comment les méthodes d apprentissage statistique peuvent-elles optimiser les calculs? David MARIUZZA Actuaire Qualifié IA Responsable Modélisation et Solvabilité

Plus en détail

Séance 4. Gestion de la capacité. Gestion des opérations et de la logistique 4-530-03

Séance 4. Gestion de la capacité. Gestion des opérations et de la logistique 4-530-03 Gestion des opérations et de la logistique Séance 4 4-530-03 Gestion de la capacité Points importants présentés au dernier cours Les principaux types d aménagement Étude du travail et l amélioration des

Plus en détail

FONCTION ORDONNANCEMENT AU SEIN

FONCTION ORDONNANCEMENT AU SEIN Lebanese Science Journal, Vol. 10, No. 1, 2009 107 FONCTION ORDONNANCEMENT AU SEIN D UN SYSTEME DE GESTION DE PRODUCTION «ETUDE D UN CAS» Mohsen Akrout et Faouzi Masmoudi Ecole Nationale d Ingénieurs de

Plus en détail

CONNECTIVITÉ. Options de connectivité de Microsoft Dynamics AX. Microsoft Dynamics AX. Livre blanc

CONNECTIVITÉ. Options de connectivité de Microsoft Dynamics AX. Microsoft Dynamics AX. Livre blanc CONNECTIVITÉ Microsoft Dynamics AX Options de connectivité de Microsoft Dynamics AX Livre blanc Ce document décrit les possibilités offertes par Microsoft Dynamics AX en terme de connectivité et de montée

Plus en détail

Problème de chargement de camions-citernes Tank Truck Loading Problem

Problème de chargement de camions-citernes Tank Truck Loading Problem Problème de chargement de camions-citernes Tank Truck Loading Problem Fabien Cornillier CENTOR, Université Laval fabien.cornillier@centor.ulaval.ca Fayez F. Boctor CENTOR, Université Laval Gilbert Laporte

Plus en détail

Simulation d un Système Automatisé de Stockage\Déstockage à Convoyeur Gravitationnel par Arena

Simulation d un Système Automatisé de Stockage\Déstockage à Convoyeur Gravitationnel par Arena Simulation d un Système Automatisé de Stockage\Déstockage à Convoyeur Gravitationnel par Arena L.Triqui, F.Kherbouche, Z.Sari Laboratoire d Automatique de Tlemcen (L. A.T), Université de Aboubekr Belkaid,

Plus en détail

Cours 7: Conception des systèmes interactifs (partie 1)

Cours 7: Conception des systèmes interactifs (partie 1) Cours 7: Conception des systèmes interactifs (partie 1) Anastasia.Bezerianos@lri.fr (plusieurs slides sont basés sur des slides de T. Tsandilas, W. Mackay, M. Beaudouin Lafon, D. Vogel et S. Greenberg)

Plus en détail

Analyse abstraite de missions sous PILOT

Analyse abstraite de missions sous PILOT Analyse abstraite de missions sous PILOT Damien Massé EA 3883, Université de Bretagne Occidentale, Brest damien.masse@univ-brest.fr Résumé Nous étudions la possibilité de réaliser un analyseur par interprétation

Plus en détail

Sommaire. Introduction.2. 1. Définition..2. 2. Historique.2. 3. Domaine d application.2. 4.Les Travaux réalisés sur les domaines d application.

Sommaire. Introduction.2. 1. Définition..2. 2. Historique.2. 3. Domaine d application.2. 4.Les Travaux réalisés sur les domaines d application. Sommaire Introduction.2 1. Définition..2 2. Historique.2 3. Domaine d application.2 4.Les Travaux réalisés sur les domaines d application.3 5.Algorithme 4 6.Exemple d application 5 7. Avantage et inconvénient..6

Plus en détail

Présentation livre Simulation for Supply Chain Management. Chapitre 8 - Simulation for Product Driven Systems

Présentation livre Simulation for Supply Chain Management. Chapitre 8 - Simulation for Product Driven Systems Présentation livre Simulation for Supply Chain Management Chapitre 8 - Simulation for Product Driven Systems Auteurs = Pierre CASTAGNA, Pascal BLANC, Olivier CARDIN André THOMAS, Rémi PANNEQUIN, Thomas

Plus en détail

LA GESTION DES OPÉRATIONS EN TEMPS RÉEL D UNE COMPAGNIE DE COURRIER RAPIDE. Introduction

LA GESTION DES OPÉRATIONS EN TEMPS RÉEL D UNE COMPAGNIE DE COURRIER RAPIDE. Introduction Congrès ASAC 2002 M hamed Moussaoui Winnipeg, Canada Fayez F. Boctor Jacques Renaud Centre de recherche sur les technologies de l organisation réseau (CENTOR) Université Laval LA GESTION DES OPÉRATIONS

Plus en détail

CA File Master Plus for IMS r8.5

CA File Master Plus for IMS r8.5 FICHE PRODUIT CA File Master Plus for IMS CA File Master Plus for IMS r8.5 CA File Master Plus for IMS est un produit de gestion de données z/os robuste qui fournit des fonctionnalités avancées pour le

Plus en détail

Innovation. Qu est-ce que l innovation? On considère deux types d innovation

Innovation. Qu est-ce que l innovation? On considère deux types d innovation Innovation Qu est-ce que l innovation? Une innovation est quelque chose : - de nouveau, de différent ou de meilleur (produit, service, ), - qu une entreprise apporte à ses clients ou à ses employés, -

Plus en détail

Konstantin Avrachenkov, Urtzi Ayesta, Patrick Brown and Eeva Nyberg

Konstantin Avrachenkov, Urtzi Ayesta, Patrick Brown and Eeva Nyberg Konstantin Avrachenkov, Urtzi Ayesta, Patrick Brown and Eeva Nyberg Le présent document contient des informations qui sont la propriété de France Télécom. L'acceptation de ce document par son destinataire

Plus en détail

Projet informatique «Voyageur de commerce» Résolution approchée par algorithme génétique du problème du voyageur de commerce

Projet informatique «Voyageur de commerce» Résolution approchée par algorithme génétique du problème du voyageur de commerce Année 2007-2008 Projet informatique «Voyageur de commerce» Résolution approchée par algorithme génétique du problème du voyageur de commerce B. Monsuez Projet informatique «Voyageur de commerce» Résolution

Plus en détail