Prise en compte de l'équité et de la répétitivité des tâches dans un contexte manufacturier multimachines et multiopérateurs
| Autor: | Naimi, Malek |
|---|---|
| Jazyk: | francouzština |
| Rok vydání: | 2024 |
| Předmět: | |
| Druh dokumentu: | Texte::Thèse::Mémoire de maîtrise |
| Popis: | Des perturbations industrielles ont amené de profondes transformations des systèmes d'ordonnancement et de planification en temps réel, dans le contexte d'un environnement manufacturier de plus en plus dynamique coomme l'humain est au cœur de ces processus. Il est nécessaire d'assurer une synergie entre les opérateurs et les machines. En plus des objectifs comme la réduction des retards et des coûts, il serait essentiel de prendre en compte les aspects tels que l'équité de la charge de travail entre les opérateurs et la répétitivité des tâches. Toutefois dans la littérature, l'intégration de ces facteurs est peu abordée. Nous proposons dans ce projet d'appliquer des méthodes qui visent à réduire l'écart de charge de travail entre les opérateurs tout en favorisant la répétitivité des tâches assignées de manière à favoriser la prise d'habitudes - deux objectifs pouvant sembler contradictoires. Dans cet esprit, nous avons en premier lieu pris le temps de bien comprendre le modèle d'ordonnancement initial utilisé par le partenaire industriel, puis nous avons fait un survol de la littérature en relation avec l'allocation des tâches aux opérateurs dans le milieu manufacturier et la prise en compte des deux aspects : l'équité de la charge de travail et la répétitivité des tâches. En deuxième lieu, nous avons proposé deux familles de méthodes pour assurer l'équité de la charge de travail sans modifier le modèle d'ordonnancement déjà en place. La première famille fait le prétraitement des données en entrée du système de planification. La deuxième famille consiste à utiliser des approches de post-traitement pour ajuster le plan d'allocation. Des méthodes combinées ont aussi été testées. Les méthodes combinées avec des données réelles ont démontré une supériorité par rapport aux autres méthodes, avec une réduction de 70% de l'écart de charge de travail entre les opérateurs sur une semaine type de travail par rapport au modèle initial. En troisième lieu, nous avons proposé de nouvelles méthodes pour maximiser la répétitivité des tâches des opérateurs. Tenant compte de la complexité du modèle initial et la volonté de cibler plusieurs objectifs à la fois (retards, équité et répétitivité), un compromis entre l'équité et la répétitivité est recherché. Une étude expérimentale utilisant des données réelles collectées chez notre partenaire industriel démontre qu'en permettant seulement une dégradation de 10% du respect de l'équité, nous pouvons atteindre un niveau acceptable de répétitivité. Industrial disruptions are leading to profound transformations in real-time scheduling and planning systems, in the context of an increasingly dynamic manufacturing environment. Humans are at the heart of these processes, and it is essential to ensure synergy between operators and machines. Although these systems often focus on objectives such as reducing delays and costs, it would be essential to take into account aspects such as workload equity between operators and task repeatability. However, the integration of these factors remains complex. In this project, we are proposing to apply methods that aim to reduce the difference in workloads between operators, while at the same time encouraging the repeatability of assigned tasks so as to promote operators' habits - two objectives that may seem contradictory. To this end, we first took the time to fully understand the initial scheduling model used by the industrial partner, then reviewed the literature in relation to the operator in new industrial eras and the two aspects in question. Second, we proposed two families of methods to ensure workload fairness without modifying the existing scheduling model. The first family involves preprocessing the data input to the scheduling system. The second family uses post-processing approaches to adjust the allocation plan. Combined methods were also tested. The combined methods demonstrated superiority over the other methods, with a 70% reduction in the difference in workload between operators over a typical working week compared with the initial model. Finally, new methods have been proposed to maximize the repeatability of tasks. Taking into account the complexity of the initial model and the desire to target several objectives at once (delays, fairness and repeatability), a compromise between fairness and repeatability is sought. An experimental study using real data collected from our industrial partner shows that by allowing only a 10% degradation in fairness compliance, we can achieve an acceptable level of repeatability. |
| Databáze: | Networked Digital Library of Theses & Dissertations |
| Externí odkaz: |
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