Les niveaux de décision

Dans (LE MOIGNE 1994) « décider » c’est identifier et résoudre les problèmes que rencontre toute organisation. La conduite des systèmes de production peut se décrire selon les trois niveaux hiérarchiques de décision : stratégique, tactique et opérationnel qui correspondent respectivement à des décisions à long, moyen et court terme.

a) STRATEGIQUES Ce sont les décisions qui introduisent des orientations durables de l’entreprise sur un horizon à long terme. Dans cette catégorie on trouve, par exemple, les décisions concernant l’implantation de nouvelles unités de production, la conception d’une nouvelle ligne de production, les décisions portant sur de nouvelles orientations en termes de produits ou de marchés. Si une réflexion stratégique est nécessaire tout au long de la vie de l’entreprise, les questions stratégiques se posent plus particulièrement quand l’entreprise affronte des changements importants tels qu’une hausse ou une baisse significative des demandes ou encore une fusion ou une cession d’une partie de l’activité.

c) LES DECISIONS TACTIQUES Concernent la mise en œuvre et l’adaptation des décisions prises au niveau stratégique sur une période plus courte. Elles concernent particulièrement la planification mensuelle de la production afin de répondre à la demande, des flux matières tout au long de la chaîne logistique (approvisionnements, production, stockage, distribution) et la gestion des ressources en hommes et en équipements.

d) LES DECISIONS OPERATIONNELLES Les décisions opérationnelles nous intéressent plus particulièrement. La décision à ce niveau met en application le plan d’actions prévu par le niveau tactique. Ce sont les décisions qui concernent les actions à court terme, comme par exemple l’ordonnancement de la production. La procédure de prise de décision intervient durant la production de deux façons : de façon périodique ou événementielle. Dans le premier cas, le déclenchement de la procédure de prise de décision est régulier et il est fait à des intervalles de temps réguliers. Dans l’autre cas, le déclenchement repose sur l’apparition d’événements dans le système.

c) PILOTAGE REACTIF Le pilotage réactif intervient pendant l’exécution de la production, une fois le lancement effectué. Il a pour but de corriger les valeurs des variables de décision lors de l’apparition d’un événement imprévu. Ce pilotage doit réagir en temps réel. Dans le meilleur des cas, l’événement a été anticipé dans la phase de pilotage proactif et la réponse est connue. Souvent, l’événement n’a pu être anticipé. On peut distinguer deux situations nécessitant une réaction : ou pilotage en temps réel i. Des événements imprévisibles peuvent survenir, sans que l’on puisse les anticiper par un pilotage prédictif ou proactif. Il peut s’agir par exemple de l’arrivée d’une commande urgente, de la modification d’une commande ou encore d’une panne sur une machine. Le pilotage réactif devient nécessaire pour analyser les conséquences de cet événement imprévu par rapport à l’objectif de production et, le cas échéant, pour déterminer les paramètres de pilotage à corriger pour minimiser l’impact de cette perturbation (BERCHET 2000).

Des dérives sont détectées (par exemple, le temps de cycle d’une machine augmente dans le temps). Ces dérives peuvent avoir pour conséquence le non-respect des objectifs ou la survenue ultérieure d’événements plus perturbants. Par exemple, l’augmentation de la durée d’une opération peut entraîner un retard généralisé ou l’impossibilité de maintenir l’ordonnancement prévisionnel. Ceci permet au décideur d’appliquer de façon préventive des modifications aux paramètres de pilotage. La réactivité de ce pilotage dépend donc de l’évolution de l’état du système par rapport à ce qui avait été prévu par le pilotage prédictif.

ETAT DE L’ART SUR LA GESTION DE CYCLE DE VIE DE PRODUIT & PRODUIT INTELL

IGENT  Le premier chapitre a permis d’introduire les principales notions de gestion et de pilotage de production. Nous avons aussi posé une problématique propre à l’industrie pharmaceutique. Nous avons cité l’approche de gestion de cycle de vie comme une solution globale. Le PLM (voir définition ci-après) se présente comme une démarche permettant de répondre aux exigences multiples et parfois contradictoires des activités industrielles. Nous allons en présenter un état de l’art dans un premier temps ; puis nous allons nous intéresser aux différentes solutions dites de « Produits intelligents » afin de voir les différentes typologies et applications possibles. 2. GESTION DU CYCLE DE VIE DE PRODUIT Le Product Lifecycle Management que l’on peut traduire littéralement par « gestion du cycle de vie du produit » est un concept qui fait référence à un ensemble d’activités ayant pour but de prendre en charge la définition d’un produit tout au long de son cycle de vie (ORACLE 2008). Depuis la création de la première définition lors de l’offre ou de la phase de conception, jusqu’à la fin de vie du produit. Tout en assurant bien entendu les multiples évolutions que va connaitre la définition du produit.

CONCLUSION GENERALE ET PERSPECTIVES

Nous proposons une approche pour permettre « à terme » de mieux maitriser le cycle de vie du produit pharmaceutique. Cette dernière offre un contrôle distribué. C’est-à-dire qu’il n’y a pas de décision centralisée. Avec le concept de produit intelligent, nous pouvons distinguer deux niveaux distincts: l’un individuel et l’autre collectif. Cette modélisation des individus et de leurs relations est relativement simple ; le comportement global est obtenu par émergence. La méthode proposée pour résoudre le problème complexe du test concentration des épreuves d’ordonnancement peut jeter les bases pour la gestion du cycle de vie. Nous sommes partie du principe s’appuyer sur cette phase critique. Il sera envisageable d’adapter ces comportements à d’autres phases présentant des problèmes similaires d’allocation de ressources avec contraintes comme la production ou les transports par exemple. Les structures de données utilisées ne génèrent que plausible l’espace de recherche. Cela représente un gain significatif en termes de ressources et de temps d’exécution. Cela rend possible: d’abord en utilisant une méthode exacte et d’autre part cette approche formalisme facilite l’extension à une autre phase du cycle de vie du produit. Notre méthode est plus efficace lorsque nous sommes confrontés à l’hétérogénéité d’un produit important. Une première étape consiste à la résolution du problème d’allocation de ressources pour les tests du laboratoire. L’implémentation pour la méthode des SMA permet une résolution réactive avec une modélisation proche de la réalité physique du problème. L’intégration de phénomène d’apprentissage permettra une optimisation progressive des allocations. Une fois la méthode entièrement validée, il sera tout à fait envisageable d’étendre ces mécanismes à la gestion ; en les adaptant à d’autres étapes du cycle de vie du produit: Production, distribution, traitement des déchets…etc.