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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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  • https://ged.uphf.fr/nuxeo/site/esupversions/d8e3df25-861d-4c07-9c74-92cd7d5afda3Lien brisé : nonDroits d'accès : non autorisé
Droits d'auteur : Ce document est protégé en vertu du Code de la Propriété Intellectuelle.

Modalités de diffusion de la thèse :
  • Thèse consultable sur internet, en texte intégral.
Informations sur les contributeurs
Auteur : Krim Hanane
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
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
Benmansour, Rachid

Nom
Benmansour

Prénom
Rachid


- Kacem Imed
Kacem, Imed

Nom
Kacem

Prénom
Imed


- Zufferey Nicolas
Zufferey, Nicolas

Nom
Zufferey

Prénom
Nicolas


- Moukrim Aziz
Moukrim, Aziz

Nom
Moukrim

Prénom
Aziz


- Yalaoui Alice
Yalaoui, Alice

Nom
Yalaoui

Prénom
Alice


- Potvin Jean-Yves
Potvin, Jean-Yves

Nom
Potvin

Prénom
Jean-Yves



Rapporteurs : Moukrim Aziz
Moukrim, Aziz

Nom
Moukrim

Prénom
Aziz


- Yalaoui Alice
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)
 
Informations générales
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.
 
Informations techniques
Type de contenu : Texte
Format : PDF
 
Informations complémentaires
Identifiant : uvhc-ori-oai-wf-1-2633
Type de ressource : Thèse




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