Commande optimale stochastique appliquée à la gestion de capacité des systèmes dynamiques en environnement manufacturier

Le travail presente dans cette these porte sur I'approche integree de gestion optimale de production, de capacite, de remplacement, de maintenance corrective et preventive des ressources d'un systeme manufacturier. Lesdites ressources sont sujettes a une degradation progressive dans un environnement caracterise par des incertitudes. Le travail est developpe en quatre (04) phases. Dans la premiere phase, une etude est menee sur I'impact de I'introduction des strategies de maintenance corrective des equipements sur les decisions d'acquisition de capacite et de planification de la production. Le systeme constitue de plusieurs machines est modelise par un processus qui depend de la politique de maintenance corrective. Le probleme d'optimisation est ensuite resolu par des methodes numeriques. L'introduction des stratégies de maintenance corrective dans le modele propose permet d'ameliorer la disponibilite des machines et reduit le cout total encouru, compare aux modeles existants. Cependant, dans cette premiere phase, nous ne tenons pas compte de la degradation de la machine, phenomene pourtant inherent en contexte manufacturier. En effet, les machines des systemes de production sont remplacees a long terme, ce qui demontre qu'il y a une degradation progressive. La deuxieme phase du travail a permis de prendre en compte cette realite. Pour cela, nous avons travaille sur des machines pour lesquelles le vieillissement se traduit par l'age que prend la machine chaque fois qu'une piece est fabriquee. De plus, le temps de reparation de ces machines croit avec le nombre de pannes. Une approche de recherche simultanee des strategies de production, de reparation et du remplacement de la machine est utilisee pour determiner les politiques optimales de reparation, de remplacement et de production. Bien que les temps de reparation deviennent de plus en plus longs au fil des reparations, dans cette phase, nous considerons que les activites de maintenance permettent de remettre l'age de la machine a zero, ce qui n'est pas realiste. D'ou I'apport de la prochaine phase. Dans la troisieme phase, les machines apres reparation ont un age non nul, appele age virtuel de la machine. Une approche hierarchique de prise de decision permettant au premier niveau de determiner la politique de reparation/remplacement de la machine et au second niveau la politique de production est utilisee. EUe montre que sous des hypotheses raisonnables, les decisions de reparation ou de remplacement peuvent etre fondees sur I'age de la machine et le nombre de paimes. Le niveau operatioimel de gestion peut ensuite determiner un plan de production pour le systeme en tenant compte de ces decisions. Les phases deux (02) et trois (03) de notre travail apportent une contribution importante. Elles permettent de montrer que le nombre de pieces a mettre en stock pour se proteger des penuries durant les periodes de non production n'augmente pas seulement avec l'age de la machine, mais qu'il augmente egalement avec le nombre de paimes. Nous ne pouvions conclure ce travail sans explorer l'impact de I'introduction des stratégies de maintenance preventive. En effet, la maintenance preventive est une des pratiques les plus courantes dans I'industrie manufacturiere. Elle permet d'ameliorer la disponibilite des equipements lorsque ces demiers subissent une degradation progressive et nous 1'avons integree dans la demiere phase. Dans la quatrieme phase de ce travail, nous introduisons la strategic de maintenance preventive et analysons son effet sur les differentes politiques. Le systeme est modelise par un processus qui prend en compte la deterioration et la maintenance preventive. Le modele est resolu par des methodes numeriques. Des analyses de sensibilite sont elaborees pour montrer la pertinence de I'approche et I'impact de I'introduction des strategies de maintenance preventive.

Level thesis:degree_level

phd

Grantor dc:publisher

École de technolgie supérieure

Year dc:date

2009

Author dc:creator

• Dehayem Nodem, Fleur Inès

• Commande stochastique. capacite, deterioration, dynamique, environnement, gestion, maintenance, manufacturier, optimal, planification, preventif, production, remplacement, reparation, systeme

Language dc:language

fr

Identifier

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OAI record oai:identifier

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