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Fiche descriptive
Ordonnancement sous contraintes de maintenance préventive et temps de préparation dépendants de la séquence pour minimiser les coûts de rejet ou la somme pondérée des dates de fin (Document en Anglais)
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Modalités de diffusion de la thèse :
Modalités de diffusion de la thèse :
Auteur : Krim Hanane
Date de soutenance : 03-07-2019
Directeur(s) de thèse : Duvivier David
- Benmansour Rachid
Président du jury : Dhaenens Clarisse
Membres du jury : Duvivier David
- Benmansour Rachid
- Kacem Imed
- Zufferey Nicolas
- Moukrim Aziz
- Yalaoui Alice
- Potvin Jean-Yves
Rapporteurs : Moukrim Aziz
- Yalaoui Alice
Laboratoire : Laboratoire d'Automatique, de Mécanique et d'Informatique Industrielles et Humaines - LAMIH
Ecole doctorale : Sciences pour l'ingénieur (SPI)
Krim, Hanane
Nom
Krim
Prénom
Hanane
Nationalité
DZ
Date de soutenance : 03-07-2019
Directeur(s) de thèse : Duvivier David
Duvivier, David
Nom
Duvivier
Prénom
David
Benmansour, Rachid
Nom
Benmansour
Prénom
Rachid
Président du jury : Dhaenens Clarisse
Dhaenens, Clarisse
Nom
Dhaenens
Prénom
Clarisse
Membres du jury : Duvivier David
Duvivier, David
Nom
Duvivier
Prénom
David
Benmansour, Rachid
Nom
Benmansour
Prénom
Rachid
Kacem, Imed
Nom
Kacem
Prénom
Imed
Zufferey, Nicolas
Nom
Zufferey
Prénom
Nicolas
Moukrim, Aziz
Nom
Moukrim
Prénom
Aziz
Yalaoui, Alice
Nom
Yalaoui
Prénom
Alice
Potvin, Jean-Yves
Nom
Potvin
Prénom
Jean-Yves
Rapporteurs : Moukrim Aziz
Moukrim, Aziz
Nom
Moukrim
Prénom
Aziz
Yalaoui, Alice
Nom
Yalaoui
Prénom
Alice
Laboratoire : Laboratoire d'Automatique, de Mécanique et d'Informatique Industrielles et Humaines - LAMIH
Ecole doctorale : Sciences pour l'ingénieur (SPI)
Discipline : Informatique
Classification : Informatique, Sciences de l'ingénieur
Mots-clés : MaintenanceTemps de préparationRejet de tâchesOptimisation
Ordonnancement (informatique) -- Thèses et écrits académiquesSystèmes d'aide à la décision -- Thèses et écrits académiquesMaintenance conditionnelle -- Thèses et écrits académiquesProgrammation linéaire -- Thèses et écrits académiques
Résumé : L'ordonnancement est considéré comme l'une des tâches les plus importantes en industrie, notamment dans les ateliers de production. Son but principal est d'allouer les ressources disponibles aux tâches sur une période donnée, tout en optimisant un ou plusieurs objectifs tels que la minimisation des délais de production et les coûts de stockage. En France, ces industries contribuent de manière significative à l'économie régionale et nationale, faisant de la région Hauts-de-France la quatrième région économique française. Pour rester compétitives, ces sociétés doivent reposer, d'une part, sur un système de production fiable et disponible à tout moment, et d'autre part, sur de puissants outils d'aide à la décision permettant de réagir rapidement à toute situation imprévue telle qu'une panne ou un retard de livraison de matières premières, des annulation de commande, etc. Par ailleurs, la maintenance est un autre aspect étroitement lié à l'ordonnancement de la production. L'une des hypothèses les plus courantes dans la littérature est que les machines ou les ressources sont toujours disponibles à tout moment, or, en pratique, il peut être nécessaire de les arrêter en raison de pannes ou de maintenance préventive. Compte tenu du fait que les machines sont un élément essentiel du processus de production et que les coûts de maintenance représentent un grand pourcentage du budget total des opérations, il est souhaitable de bien coordonner la planification de la maintenance et l'ordonnancement de la production. Cette thèse aborde exactement ce problème, tout en considérant d'autres contraintes comme les temps de préparation dépendant de la séquence. L'objectif principal de ce travail est de concevoir et de développer des méthodes d'optimisation pour l'aide à la décision appliquées aux problèmes d'ordonnancement avec contrainte d'indisponibilité due à la maintenance préventive. Ces outils sont validés à travers des problèmes académiques et industriels simplifiés. Par conséquent, cette thèse a conduit au développement de nouveaux algorithmes et modèles basés sur la programmation linéaire en nombres entiers, des heuristiques et des métaheuristiques pour résoudre des problèmes d'ordonnancement de la production.
Classification : Informatique, Sciences de l'ingénieur
Mots-clés : MaintenanceTemps de préparationRejet de tâchesOptimisation
Ordonnancement (informatique) -- Thèses et écrits académiquesSystèmes d'aide à la décision -- Thèses et écrits académiquesMaintenance conditionnelle -- Thèses et écrits académiquesProgrammation linéaire -- Thèses et écrits académiques
Résumé : L'ordonnancement est considéré comme l'une des tâches les plus importantes en industrie, notamment dans les ateliers de production. Son but principal est d'allouer les ressources disponibles aux tâches sur une période donnée, tout en optimisant un ou plusieurs objectifs tels que la minimisation des délais de production et les coûts de stockage. En France, ces industries contribuent de manière significative à l'économie régionale et nationale, faisant de la région Hauts-de-France la quatrième région économique française. Pour rester compétitives, ces sociétés doivent reposer, d'une part, sur un système de production fiable et disponible à tout moment, et d'autre part, sur de puissants outils d'aide à la décision permettant de réagir rapidement à toute situation imprévue telle qu'une panne ou un retard de livraison de matières premières, des annulation de commande, etc. Par ailleurs, la maintenance est un autre aspect étroitement lié à l'ordonnancement de la production. L'une des hypothèses les plus courantes dans la littérature est que les machines ou les ressources sont toujours disponibles à tout moment, or, en pratique, il peut être nécessaire de les arrêter en raison de pannes ou de maintenance préventive. Compte tenu du fait que les machines sont un élément essentiel du processus de production et que les coûts de maintenance représentent un grand pourcentage du budget total des opérations, il est souhaitable de bien coordonner la planification de la maintenance et l'ordonnancement de la production. Cette thèse aborde exactement ce problème, tout en considérant d'autres contraintes comme les temps de préparation dépendant de la séquence. L'objectif principal de ce travail est de concevoir et de développer des méthodes d'optimisation pour l'aide à la décision appliquées aux problèmes d'ordonnancement avec contrainte d'indisponibilité due à la maintenance préventive. Ces outils sont validés à travers des problèmes académiques et industriels simplifiés. Par conséquent, cette thèse a conduit au développement de nouveaux algorithmes et modèles basés sur la programmation linéaire en nombres entiers, des heuristiques et des métaheuristiques pour résoudre des problèmes d'ordonnancement de la production.
Type de contenu : Texte
Format : PDF
Format : PDF
Identifiant : uvhc-ori-oai-wf-1-2633
Type de ressource : Thèse
Type de ressource : Thèse