Ce travail a pour objet la présentation d'une approche pour l'aide au dimensionnement, l'aide à l'élaboration de politiques de conduite et le pilotage en temps réel de cellules flexibles de fabrication. L'approche que nous proposons est articulée autour de la modélisation et de l'analyse d'une cellule flexible sous un ensemble de contraintes cycliques. Le modèle choisi est un réseau de Petri p-temporel t-temporisé plus général qu'un graphe d'événements. Il permet d'une part de découplet les contraintes de gammes des contraintes de ressources, et d'autre part de modéliser aussi bien les durées d'opération associées aux transitions qui sont les paramètres de notre problème, que les durées d'attente des pièces dans les stocks intermédiaires représentés par les places qui sont elles les inconnues du problème. Après avoir défini un régime stationnaire périodique forcé, des bornes minimales et maximales qui correspondent à des conditions nécessaires de réalisation d'une production plus ou moins flexible sont calculées à l'aide des techniques de la programmation mathématique. Ces bornes sont utilisées au niveau d'un algorithme de joueur de réseau de Petri p-temporel t-temporisé possédant un mécanisme de retour arrière ("backtrack") afin de calculer une stratégie particulière de réalisation de la production, l'objectif essentiel étant de réaliser un bon compromis entre efficacité et flexibilité. Finalement, en nous basant sur le résultat de l'ordonnancement prévisionel calculé, le modèle de réseau de Petri est utilisé pour un pilotage temps réel et réactif de la cellule au travers de l'utilisation d'un joueur temps réel ne possédant plus de mécanisme de retour arrière et permettant de décrire en temps réel l'enchaînement des traitements à effectuer sur les pièces, de communiquer avec l'environnement extérieur et d'être soumis à des contraintes temporelles explicites. Un exempl e d'application illustre l'approche exposée.

Le rôle d'une gestion en temps réel des fonctions annexes de production (ex.: transports, outils) est essentiel dans le cadre d'une cellule flexible. Lors d'une analyse de type GRAI, distinguant composantes physiques, informationnelles et décisionnelles, nous proposons trois modes d'allocation d'une ressource de transport. Soit par classes de déplacements, soit par application de règles de gestion, soit, finalement, par ordonnancement local de l'ensemble instantané des déplacements à l'aide d'une méthode de séparation et évaluation progressive (sep). L'application de nos méthodes nous a permis d'étendre les fonctionnalités d'un produit industriel de simulation par évènements discrets, simulflex, logiciel dédié aux cellules flexibles de production. En particulier, nous lui avons adjoint le choix de règles de gestion pour les ressources de stockage, fabrication et transport. La validation des modes d'allocation a fait l'objet d'une étude des résultats de simulation à l'aide d'une méthode d'analyse en composantes principales (ACP). A partir d'un cas réel d'une cellule de polissage du verre, nous avons teste différentes politiques de gestion. Ainsi, nous mettons en évidence l'incidence des choix de gestion sur les performances du système de production