Une approche de résolution à deux niveaux pour l'ordonnancement de la production dans les systèmes manufacturiers reconfigurables
Autor: | Labidi, Safa |
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Jazyk: | francouzština |
Rok vydání: | 2022 |
Předmět: | |
Druh dokumentu: | Texte::Thèse::Mémoire de maîtrise |
Popis: | L'environnement industriel concurrentiel auquel font face les entreprises manufacturières les pousse à se doter d'un système de production hautement réactif capable de pallier aux incertitudes et aux fluctuations imprévisibles de la demande. La classe des systèmes manufacturiers reconfigurables (RMS pour Reconfigurable Manufacturing System en anglais) fournit une solution efficace et prometteuse à ce défi. Contrairement aux systèmes classiques comme les lignes de fabrication dédiées (DML) et les systèmes de fabrication flexibles (FMS), qui n'arrivent pas à surmonter ces challenges à cause de leurs conceptions qui limitent les options pour mieux gérer les variations de la demande et adapter la capacité du besoin du marché, les RMS présentent une bonne alternative possédant la capacité d'adapter la configuration du système manufacturier au fil du temps afin de répondre aux exigences du marché. Cela est assuré par les machines-outils reconfigurables (RMT pour Reconfigurable Machine Tools en anglais) qui sont considérées comme la composante fondamentale pour un RMS. Ce mémoire propose une nouvelle approche d'ordonnancement de la production en considérant les machines-outils reconfigurables. L'objectif est de minimiser le makespan. Un modèle linéaire mixte en nombres entiers ainsi qu'une heuristique adaptée à deux phases ont été proposés afin de résoudre le problème. Les performances des deux méthodes de résolution sont analysées et comparées pour différentes instances générées aléatoirement. Une analyse de performance des méthodes suite aux variations de certains paramètres est présentée. Finalement, un contexte dynamique (des nouvelles commandes qui surviennent au cours de la production) est considéré où la performance de l'approche heuristique surpasse celle de la méthode exacte pour les instances considérées. The competitive manufacturing environment faced by manufacturing companies requires a highly responsive production system capable of dealing with uncertainties and unpredictable fluctuations of demand. Reconfigurable Manufacturing Systems (RMS) provide an effective and promising solution to this challenge. Unlike conventional systems such as Dedicated Manufacturing Lines (DML) and Flexible Manufacturing Systems (FMS) which fail to overcome these challenges due to their designs which do not support variations in demand and changes in capacity, RMS present a good alternative with the ability to change the system configuration over time to meet market demands. This is ensured by reconfigurable machine tools (RMT) which are considered as the fundamental component for an RMS. This thesis proposes a new approach to production scheduling for manufacturing systems with reconfigurable machine tools. The objective is to minimize the makespan. A linear mixed-integer model based on the sequence of operations as well as an adapted two-phase heuristic are proposed to solve the problem. The performances of the two resolution methods are analyzed and compared for different randomly generated instances. An analysis of the performance of the methods following variations in certain parameters is presented. Finally, a dynamic context (new orders arise during production) is considered where the heuristic outperforms the exact method. |
Databáze: | Networked Digital Library of Theses & Dissertations |
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