Thèse de doctorat : Génie des systèmes industriels : INPL : 2009. / Titre provenant de l'écran-titre.

Cette recherche examine l'impact de la réingénierie des processus et des réorganisations sur l'efficacité productive des entreprises en développant un cadre théorique permettant de saisir la nature du lien entre la réingénierie et la productivité. La méthode d'investigation employée dans le cadre de cette étude est la méta-analyse. Il s'agit d'une évaluation qualitative des résultats empiriques obtenus par des études de cas ayant porté sur le lien entre les deux variables étudiées. De plus, des entrevues semi dirigées ont été menées au sein d'une institution financière ayant expérimenté la réingénierie des processus en vue de tester la validité des résultats. L'analyse des données rapportées par les études de cas retenues appuie la proposition principale de la recherche qui est à l'effet que la réingénierie des processus améliore la productivité des entreprises. Toutefois, l'obtention de gains d'efficacité n'est pas spontanée; elle dépend des rapports sociaux qui se nouent en période de changements.

La réingénierie des processus est non recommandée dans une structure à paliers tripartites de même qu'au sein d'une organisation où les pouvoirs décisionnels sont décentralisés (hôpitaux, universités). Il serait beaucoup plus efficace de concevoir une réingénierie des processus différente dans de tel contexte, une réingénierie adaptée. REMERCIEMENTS Mes premiers remerciements s'adressent tout naturellement à mes deux directeurs. Sans leur appui et leur indéfectible confiance, cette recherche ne serait parvenue à terme. Je remercie M. Brahim Meddeb et M. Richard Benoît. Chacun, avec sa rigueur intellectuelle et ses judicieux conseils, a tenu une grande place dans la complexité et l'envergure de ce projet. Je remercie M. Claude Lalonde, directeur de la maîtrise en gestion des organisations, d'avoir accepté avec empressement d'assumer le rôle d'évaluateur de ce mémoire. Je tiens à souligner la participation, à titre de lecteur externe, de M. Cari Simon, directeur Service aux entreprises chez Desjardins. Je le remercie de sa diligence et de ses précieux conseils. Je veux souligner également la contribution financière de la compagnie Alcan, qui par l'entremise de la « Bourse Alcan du Saguenay - Lac-St-Jean », encourage les étudiants dans leur projet de mémoire. Merci pour votre générosité. Je ne peux passer sous silence les bons mots d'encouragement de toutes mes amies. Je les remercie pour ce support. Je profite aussi de cette occasion pour souligner la participation

Le procédé papetier thermomécanique (PTM) est de plus en plus utilisé dans la fabrication du papier journal. Bien que sa participation à la pollution des cours d'eaux soit relativement faible comparativement aux procédés chimiques et mi-chimiques, le procédé PTM génère des polluants pour les eaux réceptrices, particulièrement certaines substances toxiques, telles les acides résiniques. Au cours de cette étude, un traitement anaérobie a été utilisé à cause des nombreux avantages qu'il présente par rapport à un traitement aérobie. Dans un premier temps, une eau résiduaire synthétique composée de xylane et d'acide déshydroabiétique, a été choisie pour simuler 1'effluent réel d'une fabrique de pâte thermomécanique, ces deux substances représentant respectivement la fraction biodégradable et toxique d'un tel effluent réel. L'étude a démontré que ce type d'effluent synthétique est traitable par voie anaérobie et que l'acide déshydroabiétique est une substance inhibitrice pour ces bactéries. Après avoir acclimaté une culture mixte de bactéries à diverses solutions, différentes mesures ont été effectuées en fonction de la durée du traitement: demande chimique en oxygène, composition du biogaz, concentrations de xylane, d'acide déshydroabiétique et de biomasse. Deux équations sont proposées pour représenter la vitesse spécifique de biodégradation de la xylane et la vitesse spécifique de croissance bactérienne en fonction de la concentration de xylane. Celles-ci sont des équations modifiées de Michaelis-Menten et de Monod.

Ce mémoire présente deux versions du couplage du logiciel PHOENICS avec la méthode de zones. PHOENICS permet de résoudre, en trois dimensions, les équations différentielles qui décrivent les transferts de masse, de quantité de mouvement et d'énergie. D'autre part, le transfert de chaleur par rayonnement est fidèlement évalué par la méthode de zones. Le couplage de ces deux entités engendre un outil de premier ordre pour la modélisation complète des chambres de combustion des fours industriels. Le modèle couplé PHOENICS-ZONE a été appliqué à la chambre de combustion d'un four de métal chaud tel qu'utilisé dans l'industrie de l'aluminium. Les résultats obtenus ont permis d'en apprécier la valeur et de cerner les paramètres les plus importants lors de la simulation. Une comparaison entre méthode de zones et méthode de flux est établie. Certains phénomènes physiques sont mis en lumière comme l'effet gravitationnel et la convection naturelle qui en découle, le transfert de masse par infiltration ou exfiltration entre la chambre et le milieu ambiant. Les simulations effectuées confirment la valeur du modèle couplé PHOENICS-ZONE et permettent de cerner les lacunes qui devraient être comblées pour réaliser un modèle mathématique versatile et performant, représentatif des phénomènes qui régissent le comportement d'une chambre de combustion.

Dans plusieurs secteurs d'activités industrielles comme la sidérurgie, la métallurgie, la pétrochimie, la papeterie, l'aéronautique, l'industrie de la céramique ou celle de l'automobile, le système de production contient toujours une machine dite goulot d'étranglement {bottleneck) et c'est par cette machine que passe la majorité, voire la totalité, des travaux dans plusieurs des cas. La gestion de cette machine est cruciale pour l'entreprise, car elle est responsable des retards dans la livraison des commandes aux clients. L'ordonnancement des travaux sur cette machine représente une manière d'aborder le problème et de traiter l'ensemble du système de production. De même, c'est à partir du traitement de cette machine qu'il est possible de s'étendre vers des configurations de systèmes de production plus complexes qui sont rencontrées de plus en plus de nos jours. D'un autre côté, plusieurs études ont démontré que plusieurs des travaux en usine, voire la totalité, possèdent des temps de réglages dépendants de la séquence. Les décideurs doivent donc organiser et planifier l'ordonnancement des travaux sur ladite machine en cherchant à minimiser les temps improductifs tout en respectant les différents délais. De plus, ces problèmes étant NP-difficiles, plusieurs travaux dans la littérature les abordent à l'aide de méthodes approchées, telles les métaheuristiques ou à l'aide de méthodes hybrides intégrant des méthodes exactes. Cette thèse s'inscrit dans cette direction de recherche. Nous proposons dans cette thèse plusieurs approches de résolution efficaces pour le problème d'une machine unique (machine-goulot) avec temps de réglages dépendants de la séquence dans le but de minimiser le retard total. Dans un premier temps, nous présentons un algorithme génétique doté d'un nouvel opérateur de croisement qui se veut plus performant que les opérateurs de croisement classique de la littérature. Cela met ainsi en évidence l'importance d'adapter les divers opérateurs génétiques au problème traité. Toutefois, les résultats obtenus démontrent que l'algorithme génétique n'atteint pas encore la performance de certaines approches de résolution contenues dans la littérature. Effectivement, nous avons pu remarquer qu'il manquait un processus d'intensification performant au sein de l'algorithme proposé. Pour remédier à cette lacune, nous explorons une classe de méthodes de résolution qui a montré des avenues très prometteuses au cours de la dernière décennie. En effet, les algorithmes hybrides ont permis d'obtenir des résultats très intéressants dans une grande variété de problèmes. Plusieurs recherches ont introduit l'hybridation de métaheuristiques avec des méthodes exactes. En effet, ce genre d'hybridation peut devenir une alternative très intéressante car, les deux méthodes ont des particularités bien différentes qui peuvent être associées pour produire de meilleurs résultats. C'est ainsi que nous explorons la conception d'algorithmes génétiques hybrides améliorant le processus d'intensification de l'algorithme proposé en intégrant une méthode exacte et des mécanismes appartenant à d'autres méthodes de résolution afin d'en améliorer la performance. Parmi toutes les approches répertoriées dans la littérature pour résoudre des problèmes d'ordonnancement, peu d'approches hybridant des métaheuristiques et la programmation par contraintes sont retrouvées. Dans une deuxième étape, nous proposons une modélisation et une résolution du problème traité avec l'ordonnancement basé sur les contraintes, qui est une branche de la programmation par contraintes dédiée aux problèmes d'ordonnancement. Nous utilisons pour cela la plateforme commerciale ILOG CP par l'intermédiaire d'API C++ dédiées. Nous démontrons que le choix de l'algorithme de résolution, de la procédure de parcours de l'arbre de recherche et de l'heuristique de choix du travail à ordonnancer ont tous un impact majeur sur la performance de cette approche de résolution. Les résultats obtenus, avec des temps de calculs prohibitifs, sont généralement très loin des meilleures solutions connues. Cependant, nous avons constaté des performances intéressantes pour cette méthode sur de petites instances, ce qui permet d'envisager son hybridation avec d'autres méthodes de résolution. Ainsi, dans une troisième étape, nous introduisons un schéma d'hybridation collaboratif intégrant la méthode d'ordonnancement basé sur les contraintes dans un algorithme génétique, et ce au niveau d'un croisement et d'une procédure d'intensification en utilisant les caractéristiques du problème traité. Finalement, nous proposons un algorithme hybride intégratif qui utilise des concepts de la programmation par contraintes, de la résolution multi-objectifs et de l'optimisation par colonies de fourmis au niveau d'un opérateur de croisement dans un algorithme génétique. Les algorithmes hybrides proposés démontrent une excellente performance sur des problèmes tests de la littérature en améliorant plusieurs des meilleurs résultats connus pour certains d'entre eux.

Diss. : Fachbereich Neuere frem dsprachliche Philologien : Berlin, BRD : 1980. - Bibliogr. p. 282-288. -

Texte remanié de: Doc.-th.--School of management studies--Enschede--University of Twente. Titre de soutenance : Organising for manufacturing innovation. The case of flexible manufacturing systems, 1990. / Bibliogr. p. 245-253. Index.

Le procédé papetier thermomécanique (PTM) est de plus en plus utilisé dans la fabrication du papier journal. Bien que sa participation à la pollution des cours d'eaux soit relativement faible comparativement aux procédés chimiques et mi-chimiques, le procédé PTM génère des polluants pour les eaux réceptrices, particulièrement certaines substances toxiques, telles les acides résiniques. Au cours de cette étude, un traitement anaérobie a été utilisé à cause des nombreux avantages qu'il présente par rapport à un traitement aérobie. Dans un premier temps, une eau résiduaire synthétique composée de xylane et d'acide déshydroabiétique, a été choisie pour simuler 1'effluent réel d'une fabrique de pâte thermomécanique, ces deux substances représentant respectivement la fraction biodégradable et toxique d'un tel effluent réel. L'étude a démontré que ce type d'effluent synthétique est traitable par voie anaérobie et que l'acide déshydroabiétique est une substance inhibitrice pour ces bactéries. Après avoir acclimaté une culture mixte de bactéries à diverses solutions, différentes mesures ont été effectuées en fonction de la durée du traitement: demande chimique en oxygène, composition du biogaz, concentrations de xylane, d'acide déshydroabiétique et de biomasse. Deux équations sont proposées pour représenter la vitesse spécifique de biodégradation de la xylane et la vitesse spécifique de croissance bactérienne en fonction de la concentration de xylane. Celles-ci sont des équations modifiées de Michaelis-Menten et de Monod.

Dans plusieurs secteurs d'activités industrielles comme la sidérurgie, la métallurgie, la pétrochimie, la papeterie, l'aéronautique, l'industrie de la céramique ou celle de l'automobile, le système de production contient toujours une machine dite goulot d'étranglement {bottleneck) et c'est par cette machine que passe la majorité, voire la totalité, des travaux dans plusieurs des cas. La gestion de cette machine est cruciale pour l'entreprise, car elle est responsable des retards dans la livraison des commandes aux clients. L'ordonnancement des travaux sur cette machine représente une manière d'aborder le problème et de traiter l'ensemble du système de production. De même, c'est à partir du traitement de cette machine qu'il est possible de s'étendre vers des configurations de systèmes de production plus complexes qui sont rencontrées de plus en plus de nos jours. D'un autre côté, plusieurs études ont démontré que plusieurs des travaux en usine, voire la totalité, possèdent des temps de réglages dépendants de la séquence. Les décideurs doivent donc organiser et planifier l'ordonnancement des travaux sur ladite machine en cherchant à minimiser les temps improductifs tout en respectant les différents délais. De plus, ces problèmes étant NP-difficiles, plusieurs travaux dans la littérature les abordent à l'aide de méthodes approchées, telles les métaheuristiques ou à l'aide de méthodes hybrides intégrant des méthodes exactes. Cette thèse s'inscrit dans cette direction de recherche. Nous proposons dans cette thèse plusieurs approches de résolution efficaces pour le problème d'une machine unique (machine-goulot) avec temps de réglages dépendants de la séquence dans le but de minimiser le retard total. Dans un premier temps, nous présentons un algorithme génétique doté d'un nouvel opérateur de croisement qui se veut plus performant que les opérateurs de croisement classique de la littérature. Cela met ainsi en évidence l'importance d'adapter les divers opérateurs génétiques au problème traité. Toutefois, les résultats obtenus démontrent que l'algorithme génétique n'atteint pas encore la performance de certaines approches de résolution contenues dans la littérature. Effectivement, nous avons pu remarquer qu'il manquait un processus d'intensification performant au sein de l'algorithme proposé. Pour remédier à cette lacune, nous explorons une classe de méthodes de résolution qui a montré des avenues très prometteuses au cours de la dernière décennie. En effet, les algorithmes hybrides ont permis d'obtenir des résultats très intéressants dans une grande variété de problèmes. Plusieurs recherches ont introduit l'hybridation de métaheuristiques avec des méthodes exactes. En effet, ce genre d'hybridation peut devenir une alternative très intéressante car, les deux méthodes ont des particularités bien différentes qui peuvent être associées pour produire de meilleurs résultats. C'est ainsi que nous explorons la conception d'algorithmes génétiques hybrides améliorant le processus d'intensification de l'algorithme proposé en intégrant une méthode exacte et des mécanismes appartenant à d'autres méthodes de résolution afin d'en améliorer la performance. Parmi toutes les approches répertoriées dans la littérature pour résoudre des problèmes d'ordonnancement, peu d'approches hybridant des métaheuristiques et la programmation par contraintes sont retrouvées. Dans une deuxième étape, nous proposons une modélisation et une résolution du problème traité avec l'ordonnancement basé sur les contraintes, qui est une branche de la programmation par contraintes dédiée aux problèmes d'ordonnancement. Nous utilisons pour cela la plateforme commerciale ILOG CP par l'intermédiaire d'API C++ dédiées. Nous démontrons que le choix de l'algorithme de résolution, de la procédure de parcours de l'arbre de recherche et de l'heuristique de choix du travail à ordonnancer ont tous un impact majeur sur la performance de cette approche de résolution. Les résultats obtenus, avec des temps de calculs prohibitifs, sont généralement très loin des meilleures solutions connues. Cependant, nous avons constaté des performances intéressantes pour cette méthode sur de petites instances, ce qui permet d'envisager son hybridation avec d'autres méthodes de résolution. Ainsi, dans une troisième étape, nous introduisons un schéma d'hybridation collaboratif intégrant la méthode d'ordonnancement basé sur les contraintes dans un algorithme génétique, et ce au niveau d'un croisement et d'une procédure d'intensification en utilisant les caractéristiques du problème traité. Finalement, nous proposons un algorithme hybride intégratif qui utilise des concepts de la programmation par contraintes, de la résolution multi-objectifs et de l'optimisation par colonies de fourmis au niveau d'un opérateur de croisement dans un algorithme génétique. Les algorithmes hybrides proposés démontrent une excellente performance sur des problèmes tests de la littérature en améliorant plusieurs des meilleurs résultats connus pour certains d'entre eux.