Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

Cette thèse s'intéresse au fonctionnement cyclique multi-produits des ateliers de traitement de surface, et au problème d'ordonnancement associé (HSP), caractérisé par des contraintes fortes et atypiques, dont certaines sont liées aux ressources de transport. Dans le cas de productions en grandes séries, une commande cyclique de ces systèmes est particulièrement adaptée, permettant notamment de réduire la combinatoire de résolution, et sous réserve que les ratios de produits soient connus à l'avance. Notre objectif est de trouver le meilleur ordonnancement des tâches de traitement et de transport en un temps raisonnable. Pour cela, nous proposons une première approche, basée sur un modèle linéaire et une méthode de résolution arborescente de type séparation et évaluation. Nous présentons des modélisations pour différentes extensions du problème dit de base et nous fournissons des exemples illustratifs et des résultats sur des benchmarks. Par la suite et compte tenu de l'analyse de la littérature relative aux ordonnancements cycliques mono-produit et multi-produits, nous proposons tout d'abord une heuristique dédiée au cas multi-produits étudié, et basée sur un algorithme de liste. Avec ce dernier, nous obtenons un ordonnancement cyclique dont le degré du cycle n'est pas fixé au préalable. Enfin, nous présentons une deuxième modélisation approchée sous la forme d'un algorithme génétique pour résoudre un HSP 2-cyclique. Ces différents modèles sont validés par des tests sur des benchmarks de la littérature pour lesquels nous avons obtenus des résultats prometteurs. Nous terminons par une analyse critique des avantages et inconvénients des modèles élaborés et par quelques propositions de perspectives pour ce travail.

Actuellement, la compétition entre les entreprises se traduit par la révision des stratégies industrielles courantes dans le but d’améliorer simultanément les plans de production et de maintenance. En réalité, la non-satisfaction du client dans les délais est due souvent à des critères aléatoires liés essentiellement à la demande et aux défaillances soudaines des systèmes de production. Par conséquent, il est nécessaire de développer des politiques de maintenance intégrées à la production en tenant compte des contraintes liées au stockage, à la demande et au taux de défaillance. Dans ce travail, nous nous intéressons à une problématique industrielle qui s’articule autour du développement de différentes politiques de maintenance intégrées à la production. Le système considéré consiste en une machine fabriquant plusieurs types de produits, dans l’optique de satisfaire des demandes aléatoire avec des niveaux de service donnés. On note que l’originalité de notre étude, par rapport à l’existant en littérature dans le domaine de la maintenance intégrée à la production, consiste à considérer un système à multi-produits. Dans cette étude nous avons développé et optimisé analytiquement des politiques de production pour un système à multi-produits devant satisfaire plusieurs demandes aléatoires caractérisant respectivement différentes clients. Ces politiques consistent à établir des plans périodiques de production pour chaque produit, minimisant les coûts liés à la production et le stockage tout en satisfaisant un taux de service prédéfini pour chaque produit. Par la suite, en tenant compte de l’influence des plans économiques de production obtenus sur l’évolution de la dégradation du système de production, nous avons développé des stratégies optimales de maintenance. Plusieurs scénarios ont été étudiés selon les durées des sous-périodes de production et le coût de setup de chaque produit. En fin, des études de cas ont été traitées afin de confronter les résultats analytiques établis / Currently, the competition between companies is reflected in the revision of the current industry strategies to improve the planning of production and maintenance. In fact, the non- satisfaction of the customer on time is often due to a random demand or a sudden failure of production system. Therefore, it is necessary to develop new maintenance and production strategies. In this memory, we treat some maintenance policies integrated with production for a manufacturing system. This paper deals with the problem of maintenance strategy and production planning for a multiple-product manufacturing system. The manufacturing system under consideration consists of one machine which produces several products in order to satisfy random demands corresponding to every product. The significance of the present study is that the study deals with the case of a system which produces several products. In this study we have developed and optimized analytically production policies for a multiple-product manufacturing system, in order to meet several random requests characterizing respectively different customers. These policies consist of establishing periodic production plans for each product, minimizing the costs of production and storage while meeting predefined service level for each product. Subsequently, we have developed optimal strategies of maintenance, taking into account the influence of economic production plans obtained, on the evolution of the degradation of the production system. Several scenarios have been studied according to the durations of the sub-periods of production and the cost of set-up of each product. In the end, case studies were treated in order to compare the developed analytical results

Cette thèse s’intéresse au fonctionnement cyclique multi-produits des ateliers de traitement de surface, et au problème d’ordonnancement associé (HSP), caractérisé par des contraintes fortes et atypiques, dont certaines sont liées aux ressources de transport. Dans le cas de productions en grandes séries, une commande cyclique de ces systèmes est particulièrement adaptée, permettant notamment de réduire la combinatoire de résolution, et sous réserve que les ratios de produits soient connus à l’avance. Notre objectif est de trouver le meilleur ordonnancement des tâches de traitement et de transport en un temps raisonnable. Pour cela, nous proposons une première approche, basée sur un modèle linéaire et une méthode de résolution arborescente de type séparation et évaluation. Nous présentons des modélisations pour différentes extensions du problème dit de base et nous fournissons des exemples illustratifs et des résultats sur des benchmarks. Par la suite et compte tenu de l’analyse de la littérature relative aux ordonnancements cycliques mono-produit et multi-produits, nous proposons tout d’abord une heuristique dédiée au cas multi-produits étudié, et basée sur un algorithme de liste. Avec ce dernier, nous obtenons un ordonnancement cyclique dont le degré du cycle n’est pas fixé au préalable. Enfin, nous présentons une deuxième modélisation approchée sous la forme d’un algorithme génétique pour résoudre un HSP 2-cyclique. Ces différents modèles sont validés par des tests sur des benchmarks de la littérature pour lesquels nous avons obtenus des résultats prometteurs. Nous terminons par une analyse critique des avantages et inconvénients des modèles élaborés et par quelques propositions de perspectives pour ce travail. / In this thesis, we study the Cyclic Hoist Scheduling Problem (CHSP) in automated electroplating lines, when a mass production must be achieved. The CHSP is characterized by specific constraints related to processing and transport resources. To solve it in a multi-parts context, we first elaborate a 2-degree cyclic model and an associated branch and bound algorithm. Then we extend it to more complex configurations. Then, we develop a dedicated heuristic to find a feasible repetitive sequence of hoist moves that minimizes the cycle time, without a priori fixing the cycle degree. Comparisons with existing algorithms are presented to show the efficiency of the proposed heuristic. To reduce the cycle time, we integrate in the general heuristic an algorithm with a set of Minimum Part Set (MPS) configurations’. This one allows us to find the best order in which jobs should be introduced into the line. Finally, we describe a genetic algorithm approach to find a schedule which can reach the optimal 2-cycle. We finally discuss the interest of those various models, based on the promising results obtained and we provide some perspectives which could be explored.

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