Décomposition du système de production

Décomposition du système de production

Classiquement, un système de production peut être en trois sous-systèmes, le système physique de production, le système de décision et le système d’information.

Système physique de production : Transforme les matières premières ou composantes en produits finis. Il est constitué de ressources humaines et physiques.

Le système de décision : Contrôle le système physique de production. Il en coordonne et organise les activités en prenant des décisions basées sur les données transmises par le système d’information.

Le système d’information : Intervient à plusieurs niveaux : à l’interface entre les systèmes de décision et de production ; à l’intérieur du système de décision, pour la gestion des informations utilisées lors de prises de décisions; et à l’intérieur du système physique de production. Son rôle est de collecter, stocker et transmettre des informations de différents types  .

La gestion de production Le système de décision « drainé » par le système d’information constitue ce qu’on appelle le système de gestion de production.

Définition et rôle de la gestion de production . La gestion de production est « un ensemble de processus qui permet de mener à bien la fabrication de produits à partir d’un ensemble de données et de prévisions » [8]. F. Blondel [9], définit la gestion de production comme étant « la fonction qui permet de réaliser les opérations de production en respectant les conditions de qualité, délai, coûts qui résultent des objectifs de l’entreprise ».

En fait, la gestion de production s’occupe d’un ensemble de problèmes liés à la production tels que la gestion des données, la planification, le contrôle (suivi) de la production, la gestion des stocks, la prévision, l’ordonnancement etc.

Organisation hiérarchique de la gestion de production Les niveaux hiérarchiques de la gestion de production couramment retenus sont en nombre de trois : stratégique, tactique et opérationnel .

➤ Le niveau stratégique: Il s’agit de la formulation de la politique à long terme de l’entreprise (à un horizon de plus de deux ans). Elle porte essentiellement sur la gestion des ressources durables, afin que celles-ci soient en mesure d’assurer la pérennité de l’entreprise.
➤ Le niveau tactique: Il s’agit de décisions à moyen terme. Elles assurent la liaison entre le niveau stratégique et le niveau opérationnel. L’objectif est de produire au moindre coût pour satisfaire la demande prévisible, en s’inscrivant dans le cadre fixé par le plan stratégique de l’entreprise.
➤ Le niveau opérationnel: Il s’agit des décisions à court et à très court terme. C’est une gestion quotidienne pour faire face à la demande au jour le jour, dans le respect des décisions tactiques.

Parmi les décisions opérationnelles, on trouve : la gestion des stocks, la gestion de la main d’œuvre, la gestion des équipements

Présentation du problème d’ordonnancement

En dépit de la complexité réelle des problèmes d’ordonnancement, il existe un modèle standard sur lequel est basée la définition du problème. Dans ce qui suit, nous nous intéressons à décrire ce modèle théorique du problème d’ordonnancement.

Définition du problème d’ordonnancement
L’ordonnancement de la production a fait ces dernières années l’objet de recherches très approfondies, pour de nombreux problèmes identifiés dont la résolution repose sur une politique d’ordonnancement qui soit la plus optimale possible, chose qui a permis de mettre au point de nombreuses méthodes de résolution. L’ordonnancement trouve son application dans différents domaines allant du plus simple au complexe, dont on peut citer :
_ Emplois du temps ;
_ Les problèmes d’affectation, de transport ;
_ Organisation des prises de vue d’un satellite ;
_ Les systèmes distribués et les systèmes embarqués ;
_ Dans les ateliers de production.

Etablir un ordonnancement revient donc à coordonner l’exécution de toutes les tâches, en utilisant au mieux les ressources disponibles [10]. En d’autres termes, il s’agit de :« Déterminer ce qui va être fait, quand, où et avec quels moyens, étant donné un ensemble de taches à accomplir, le problème d’ordonnancement consiste à déterminer quelles tâches doivent être exécutées et à assigner des dates et des ressources à ces tâches de façon à ce que les tâches soient, dans la mesure du possible, accomplies en temps utile, au moindre coût et dans les meilleurs conditions» .

Donc l’ordonnancement consiste à organiser dans le temps la réalisation d’un ensemble de tâches, compte tenu de contraintes temporelles et de contraintes liées à la disponibilité des ressources, afin de satisfaire un ou plusieurs critères d’optimisation.

Table des matières

INTRODUCTION GENERALE
CHAPITRE 1: L’ORDONNANCEMENT DES ACTIVITES DE PRODUCTION
1.1. Introduction
1.2. Production et gestion de production
1.3. Décomposition du système de production
1.3.1. Système physique de production
1.3.1.1. Le système de décision
1.3.1.2. Le système d’information
1.3.2.1. Définition et rôle de la gestion de production
1.3.2.2. Organisation hiérarchique de la gestion de production
1.4. Présentation du problème d’ordonnancement
1.4.1. Définition du problème d’ordonnancement
1.4.2. Les tâches
1.4.3. Les Ressources
1.4.3.1. Les ressources renouvelables
1.4.3.2. Les ressources consommables
1.4.3.3. Les ressources partageables
1.4.4. Les contraintes
1.4.4.1. Les contraintes endogènes
1.4.4.2. Les contraintes exogènes
1.4.5. Les objectifs
1.5. Les problèmes d’atelier multi-machines
1.5.1. Le type flow-shop
1.5.2. Le type job-shop
1.5.3. Le type open-shop
1.5.2. Les critères d’optimisation
1.5.3. Classification des critères d’optimisation
1.6. Conclusion
Chapitre 2 : Les métaheuristiques
2.1. Introduction
2.2. Généralités sur les méthodes approchées
2.3. Les Heuristiques
2.3. Les métaheuristiques
2.3.1. Définition de Métaheuristique
2.3.2. Les Métaheuristiques à base de solution unique
2.3.2.1. Le Recuit Simulé (SimulatedAnnealing)
2.3.2.2. La recherche Tabou (Tabu Search)
2.3.3. Les métaheuristiques à base de population de solutions
2.3.3.1. Les Colonies de Fourmis (Ant Colony Optimization)
2.3.3.2. Les essaims particulaires (Particle Swarms Optimization)
2.3.3.3. L’algorithme de la recherche coucou
2.4. Les algorithmes génétiques
2.4.1. Le codage des données
2.4.2. Génération de la population initiale
2.4.3. Fonction d’adaptation (Fitness)
2.4.4. Sélection
2.4.4.1. Sélection uniforme
2.4.4.2. Sélection par tournoi
2.4.4.3. Élitisme
2.4.5 .Croisement
2.4.5. Mutation
2.5. L’algorithme de la recherche d’harmonie (Harmony search)
2.5.1. Analogie entre la musique d’improvisation et l’optimisation
2.5.2. Les avantages de la recherche d’Harmonie
2.6. Conclusion
chapitre 3: Adaptation de l’algorithme génétique et la recherche d’harmonies et résultats de simulation
3.1. Introduction
3.2. Adaptation de l’algorithme génétique
3.2.1. Différents paramètres de l’algorithme génétique
3.2.1.1. Le codage
3.2.1.2. La sélection
3.2.1.3. Le croisement
3.2.1.4. La mutation
3.2.2. La population initiale
3.2.3. L’évaluation des individus
3.3. Adaptation de la recherche d’harmonie
3.3.1. Différents paramètres de la recherche d’harmonie
3.3.1.1. Initialisation de la population
3.3.1.2. Génération de nouvelles solutions
3.3.1.3. Modification de la population
3.3.1.4. Vérification du critère d’arrêt
3.5. Comparaison entre les principes des deux techniques
3.6. Résultats de simulation
3.6.1. Etude de sensibilité de l’algorithme génétique et la recherche d’harmonie
3.6.2. Résultats de simulation pour les différentes classes de problèmes
3.4. Conclusion
Conclusion générale

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