Th. doct.-ing.--Toulouse 3, 1978. N°: 621.

Dans cette thèse, nous analysons le problème de l'intégration de la planification de production et de la maintenance préventive, ainsi que l'élaboration du système de contrôle de la qualité. Premièrement, on considère un système de production composé d'une machine et de plusieurs produits dans un contexte incertain, dont les prix et le coût changent d'une période à l'autre. La machine se détériore avec le temps et sa probabilité de défaillance, ainsi que le risque de passage à un état hors contrôle augmentent. Le taux de défaillance dans un état dégradé est plus élevé et donc, des coûts liés à la qualité s’imposent. Lorsque la machine tombe en panne, une maintenance corrective ou une réparation minimale seront initiées pour la remettre en marche sans influer ses conditions ou le processus de détérioration. L'augmentation du nombre de défaillances de la machine se traduit par un temps d'arrêt supérieur et un taux de disponibilité inférieur. D'autre part, la réalisation des plans de production est fortement influencée par la disponibilité et la fiabilité de la machine. Les interactions entre la planification de la maintenance et celle de la production sont incorporées dans notre modèle mathématique. Dans la première étape, l'effet de maintenance sur la qualité est pris en compte. La maintenance préventive est considérée comme imparfaite. La condition de la machine est définie par l’âge actuel, et la machine dispose de plusieurs niveaux de maintenance avec des caractéristiques différentes (coûts, délais d'exécution et impacts sur les conditions du système). La détermination des niveaux de maintenance préventive optimaux conduit à un problème d’optimisation difficile. Un modèle de maximisation du profit est développé, dans lequel la vente des produits conformes et non conformes, les coûts de la production, les stocks tenus, la rupture de stock, la configuration de la machine, la maintenance préventive et corrective, le remplacement de la machine et le coût de la qualité sont considérés dans la fonction de l’objectif. De plus, un système composé de plusieurs machines est étudié. Dans cette extension, les nombres optimaux d’inspections est également considéré. La fonction de l’objectif consiste à minimiser le coût total qui est la somme des coûts liés à la maintenance, la production et la qualité. Ensuite, en tenant compte de la complexité des modèles préposés, nous développons des méthodes de résolution efficaces qui sont fondées sur la combinaison d'algorithmes génétiques avec des méthodes de recherches locales. On présente un algorithme mimétique qui emploi l’algorithme Nelder-Mead, avec un logiciel d'optimisation pour déterminer les valeurs exactes de plusieurs variables de décisions à chaque évaluation. La méthode de résolution proposée est comparée, en termes de temps d’exécution et de qualités des solutions, avec plusieurs méthodes Métaheuristiques. Mots-clés : Planification de la production, Maintenance préventive imparfaite, Inspection, Qualité, Modèles intégrés, Métaheuristiques / In this thesis, we study the integrated planning of production, maintenance, and quality in multi-product, multi-period imperfect systems. First, we consider a production system composed of one machine and several products in a time-varying context. The machine deteriorates with time and so, the probability of machine failure, or the risk of a shift to an out-of-control state, increases. The defective rate in the shifted state is higher and so, quality related costs will be imposed. When the machine fails, a corrective maintenance or a minimal repair will be initiated to bring the machine in operation without influencing on its conditions or on the deterioration process. Increasing the expected number of machine failures results in a higher downtime and a lower availability rate. On the other hand, realization of the production plans is significantly influenced by the machine availability and reliability. The interactions between maintenance scheduling and production planning are incorporated in the mathematical model. In the first step, the impact of maintenance on the expected quality level is addressed. The maintenance is also imperfect and the machine conditions after maintenance can be anywhere between as-good-as-new and as-bad-as-old situations. Machine conditions are stated by its effective age, and the machine has several maintenance levels with different costs, execution times, and impacts on the system conditions. High level maintenances on the one hand have greater influences on the improvement of the system state and on the other hand, they occupy more the available production time. The optimal determination of such preventive maintenance levels to be performed at each maintenance intrusion is a challenging problem. A profit maximization model is developed, where the sale of conforming and non-conforming products, costs of production, inventory holding, backorder, setup, preventive and corrective maintenance, machine replacement, and the quality cost are addressed in the objective function. Then, a system with multiple machines is taken into account. In this extension, the number of quality inspections is involved in the joint model. The objective function minimizes the total cost which is the sum of maintenance, production and quality costs. In order to reduce the gap between the theory and the application of joint models, and taking into account the complexity of the integrated problems, we have developed an efficient solution method that is based on the combination of genetic algorithms with local search and problem specific methods. The proposed memetic algorithm employs Nelder-Mead algorithm along with an optimization package for exact determination of the values of several decision variables in each chromosome evolution. The method extracts not only the positive knowledge in good solutions, but also the negative knowledge in poor individuals to determine the algorithm transitions. The method is compared in terms of the solution time and quality to several heuristic methods. Keywords : Multi-period production planning, Imperfect preventive maintenance, Inspection, Quality, Integrated model, Metaheuristics

Afin de rester compétitives dans un marché où la personnalisation de masse est omniprésente, les entreprises d’aujourd’hui n’ont d’autres choix que d’avoir une gestion efficace de leur chaîne d’approvisionnement par une vision globale des opérations de l’entreprise ainsi que des données intégrées. Dans un environnement en constante évolution comme aujourd’hui, les entreprises s’ajustent et continuent à remplir leur rôle de satisfaire la demande et de croître selon les besoins. Par contre, rares sont celles qui se permettent de revoir leur processus de prise de décision en fonction des nouveaux modèles d’affaires et nouvelles façons de faire. Parfois, il est plus simple de s’ajuster que de refaire les processus. Ce mémoire propose une solution pour le secteur manufacturier de planchers de bois franc par la conceptualisation d’un outil d’aide à la décision afin de permettre une vision globale de la production avec des données en temps réel. Ceci permettra une meilleure planification à tous les niveaux de la chaîne d’approvisionnement, en partant de l’achat des matières premières, en passant par la production, allant jusqu’au service à la clientèle. La modélisation conçue est ensuite simulée par une approche de simulation à évènements discrets afin de valider la situation actuelle, d’identifier les principaux problèmes et d’explorer des pistes de solutions futures. Les résultats démontrent le potentiel d’identification des goulots dans le processus de production et de prise de décision, et couplé à l’outil de visualisation proposé, ont le potentiel d’augmenter la performance de l’entreprise à plusieurs niveaux. / In order to remain competitive in a market where mass personalization is ubiquitous, today's companies have no choice but to effectively manage their supply chain through a global vision of the operations of the company as well as integrated data. In an ever-changing environment like today, businesses are adjusting and continuing to fulfill their role of meeting demand and growing as needed. On the other hand,few are able to review their decision-making process based on new business models and new ways of doing things. Sometimes it is easier to adjust than to redo the processes. This dissertation proposes a solution for the hardwood flooring manufacturing sector by conceptualizing a decision support tool to allow global visibility of production with real-time data. This will enable better planning at all levels of the supply chain, from the purchase of raw materials, through production, to customer service. The designed modeling is then simulated by a discrete event simulation approach in order to validate the current situation, identify the main problems and explore avenues for future solutions. The results demonstrate the potential for identifying bottlenecks in the production and decision-making process, and coupled with the proposed visualization tool, have the potential to increase the company's performance at multiple levels.

La planification de la production des usines est un défi de taille pour les entreprises forestières en raison de l’imprévisibilité de la ressource. Cette incertitude a un effet encore plus important pour un réseau d’usines interdépendantes où chaque décision prise a un impact sur l’ensemble du système. Dans le cadre de la recherche, l’étude est centrée sur le cas d’un réseau de huit usines du Lac-Saint-Jean appartenant à l’entreprise Produits forestiers Résolu. L’objectif est de développer une approche de planification de production robuste et réaliste qui permette de satisfaire les besoins globaux de l’entreprise, tout en considérant les particularités des unités d’affaires de la région. Il est aussi visé de profiter de la collaboration avec le partenaire industriel pour tester le fonctionnement actuel du réseau de façon à évaluer différentes pistes menant à une meilleure coordination entre les usines. À partir de la collecte d’information concernant la méthode de planification manuelle utilisée au départ dans le réseau, l’idée consiste à faire appel à deux outils d’aide à la décision développés par le Consortium de recherche FORAC afin de mettre sur pied une nouvelle méthode de planification. Le premier outil permet de développer rapidement des plans de séchage définissant quels produits combiner dans chacun des séchoirs pour chaque période. Le second outil permet d’élaborer des plans de rabotage en indiquant l’ordre et la durée de l’opération pour les produits en continu. En adaptant ces deux outils pour que chaque plan prenne en considération les spécificités des usines ciblées par le projet, il devient alors possible de standardiser davantage la méthode de planification, permettant à l’entreprise de sauver au minimum 20h par semaine en plus d’augmenter l’utilisation des séchoirs de 10%. La recherche contribue ainsi aux besoins pratiques de l'entreprise partenaire en proposant une stratégie de planification durable et flexible, tout en évaluant les possibilités futures pour favoriser la coordination du réseau interdépendant.

Si la comptabilité par activité (CPA) a été très largement développée dans l’industrie manufacturière, son application à l’industrie de première transformation du bois l’est beaucoup moins. La première partie de ce mémoire est consacrée à une revue de littérature dans laquelle nous montrons pourquoi les méthodes de comptabilité traditionnelles ne fournissent pas les informations nécessaires à la prise de décision et plus spécifiquement dans le cas d’une production mettant en œuvre des processus divergents. Nous y présentons également les outils qui permettent de déterminer un plan de production sur un horizon de temps donné. L’article qui fait l’objet de la deuxième section de ce mémoire, présente une méthode de CPA appliquée à une scierie ainsi qu’un outil de planification de production basé sur la résolution d’un modèle mathématique. Enfin, dans une troisième partie, nous présentons le développement d’une CPA axée sur la valorisation des extrants pour le département de rabotage d’une scierie nord-américaine. / If Activity Bases Costing (ABC) has been widely developed for manufacturing industries, its application for wood first transformation industries has not. The first part of this thesis is dedicated to a literature review in which we show why traditional accounting methods do not provide accurate information to support supply chain planning, especially in a production line which involves divergent processes. We also present the paradigms which enable to determine a production plan on a given time horizon. The paper in the second section presents an ABC method applied to a sawmill which provides the required data to a production planning tool based on a mathematical model resolution. In the third and last part, we introduce an ABC method development focused on the valuation of the outputs of the planing department of a North-American sawmill.

Les travaux de cette thèse portent sur la planification de la production multi-produits, multi-périodes avec des incertitudes de la qualité de la matière première et de la demande. Un modèle de programmation stochastique à deux étapes avec recours est tout d'abord proposé pour la prise en compte de la non-homogénéité de la matière première, et par conséquent, de l'aspect aléatoire des rendements de processus. Ces derniers sont modélisés sous forme de scénarios décrits par une distribution de probabilité stationnaire. La méthodologie adoptée est basée sur la méthode d'approximation par moyenne d'échantillonnage. L'approche est appliquée pour planifier la production dans une unité de sciage de bois et le modèle stochastique est validé par simulation de Monte Carlo. Les résultats numériques obtenus dans le cas d'une scierie de capacité moyenne montrent la viabilité de notre modèle stochastique, en comparaison au modèle équivalent déterministe. Ensuite, pour répondre aux préoccupations du preneur de décision en matière de robustesse, nous proposons deux modèles d'optimisation robuste utilisant chacun une mesure de variabilité du niveau de service différente. Un cadre de décision est développé pour choisir parmi les deux modèles d'optimisation robuste, en tenant compte du niveau du risque jugé acceptable quand à la variabilité du niveau de service. La supériorité de l'approche d'optimisation robuste, par rapport à la programmation stochastique, est confirmée dans le cas d'une usine de sciage de bois. Finalement, nous proposons un modèle de programmation stochastique qui tient compte à la fois du caractère aléatoire de la demande et du rendement. L'incertitude de la demande est modélisée par un processus stochastique dynamique qui est représenté par un arbre de scénarios. Des scénarios de rendement sont ensuite intégrés dans chaque noeud de l'arbre de scénarios de la demande, constituant ainsi un arbre hybride de scénarios. Nous proposons un modèle de programmation stochastique multi-étapes qui utilise un recours complet pour les scénarios de la demande et un recours simple pour les scénarios du rendement. Ce modèle est également appliqué au cas industriel d'une scierie et les résultats numériques obtenus montrent la supériorité du modèle stochastique multi- étapes, en comparaison avec le modèle équivalent déterministe et le modèle stochastique à deux étapes.

L’objectif de l’étude est d’évaluer des stratégies en flux tiré et flux poussé pour la planification de la production en utilisant comme cas d’étude une usine de sciage située au Québec. Un outil de planification de la production (APS, Advanced Planning and Scheduling System), basé sur une architecture logicielle distribuée, simule les divers processus de production et planification des opérations de la scierie (approvisionnement, sciage, séchage, rabotage, entreposage et distribution) en les représentant comme des agents logiciels spécifiques. Pour les expériences, des configurations de pilotage définies par deux facteurs contrôlables sont utilisées, à savoir : la position du point de découplage et les niveaux des contrats pour une famille de produits. Ensuite, des scénarios ont été définis par deux facteurs non contrôlables : la qualité de l’approvisionnement et le différentiel des prix pour les produits visés par les contrats. Ces configurations et ces scénarios génèrent un plan d’expériences de niveaux mixtes avec cinquante-quatre expériences. Pour chacun des 54 plans de production généré par l’APS trois indicateurs de performance sont calculés : le taux de service, le niveau de stock de produits en-cours et le profit potentiel de la production (Potential Monetary Throughput). Les résultats montrent une relation directe entre le niveau de pénétration du point de découplage, le flux tiré et le taux de service, pour chaque niveau de demande des produits tirés par les contrats. Ainsi, une planification qui incorpore le flux tiré génère en moyenne une augmentation de performance de 100% dans le niveau de service, par rapport à une planification en flux poussé pour tous les niveaux de contrats. Cette augmentation de la performance du niveau de service a un coût financier d’approximativement 7% du profit potentiel, lequel devrait être compensé par de meilleures conditions des contrats (un premium payé sur le prix marché) et des coûts de stockage plus bas. Ce « compromis » s’avère un résultat direct de la divergence dans la production de bois d’œuvre. Ainsi, dans un contexte d’affaires qui privilégie la qualité du service et où les clients sont prêts à payer pour ce service, l’utilisation de ces stratégies de planification de la production, où le point de découplage est situé en amont de la chaîne, est une opportunité possible d’avantage concurrentiel. / The objective of this study is the evaluation of pull and push strategies in lumber production planning using a Quebec sawmill as case study. An Advanced Planning and Scheduling System (APS), based on a distributed software architecture, simulates the main operations planning and production processes of the sawmill (sourcing, sawing, drying, finishing, warehousing and delivery) representing them as autonomous software agents. Push and pull strategies are simulated using different penetration positions of the demand information decoupling point over the value chain. To set experiments, configurations are defined by two controllable factors, namely: the decoupling point position and the level of contracts for a product family. Following, a set of scenarios are generated by two uncontrollable factors: the quality of supply and market prices differential for products under contracts. These configurations and scenarios leads to a mixed levels experimental design with fifty four runs. Three performance indicators: orders fill rate, work in process, and potential monetary throughput; are calculated for every one of the 54 production plans generated by the APS. Results show a direct relation between the orders fill rate and the position of the decoupling point, pull strategy, for the three levels of demand on products under contract. Accordingly, at every demand level, production plans under pull strategies generate improvements of 100% compared with equivalent plans under push strategy. This service level performance improvement has a financial cost of about 7% of the Potential Monetary Throughput which should be compensated externally with better contract conditions and internally by lower costs of inventory management. This trade-off seems to be a direct consequence of the divergent nature of lumber production. Consequently, in a business context that privileges service quality and where customers are willing to pay for it, the use of this kind of demand driven strategies in production planning represents a source of competitive advantage.

Dans cette thèse, nous abordons le problème de la planification de la production dans un système de type flow-shop, en tenant compte de l’aspect énergétique. Le système de production est composé de différentes machines fiables, séparées par des zones de stockage à capacité infinie. L’horizon de planification est composé de différentes périodes, chacune étant caractérisée par une durée, un coût d’électricité, une puissance maximale et des demandes de chaque produit. L’objectif consiste en la minimisation du coût total de production en terme d’électricité, stockage, mise marche (ou changement de série) et puissance demandée par période. Dans un premier temps, nous proposons une modélisation pour le problème de lot-sizing dans un système de type flow-shop, à capacité finie, dans le cas mono-produit. Étant donné que ce type de problème est NP-difficile, des méthodes approchées ont été développées afin de fournir des solutions de bonne qualité dans un temps réduit (heuristiques dédiées, heuristique de type Fix and Relax, algorithme génétique). Dans un deuxième temps, une généralisation du modèle pour le cas multi-produits a été considérée. De même, des méthodes approchées ont été proposées pour la résolution de ce type de problème / In this thesis, we deal with the production planning problem in a flow-shop system with energy consideration. The manufacturing system is composed of reliable machines separated by buffers with infinite capacities. The planning horizon is defined by a set of periods where each one is characterized by a length, an electricity price, a maximal allowed power and an external demand of each product. The purpose is to minimize the total production cost composed of electricity, inventory, set-up (or product series change) costs and a required power per period.In the first step, we propose mathematical models for a single item capacitated lot-sizing problem in a flow-shop system. Since this problem is known to be NP-hard, approximating methods are developed in order to provide solutions with good quality in a reasonable time (dedicated heuristics, Fix and Relax heuristic, genetic algorithm).In the second step, a generalization of the model for multi-items is considered. Similarly to the first case, approximating methods are proposed to solve this problem

Cette thèse traite la problématique de la planification intégrée de la maintenance préventive et de la production des systèmes multi-états. Il s'agit d'un système de production modélisé comme étant un système multi-états avec un nombre fini de niveaux de capacité allant du fonctionnement parfait jusqu'à la défaillance totale. Il doit produire un ensemble de produits pour satisfaire une demande donnée durant l'horizon de planification. Les composantes du système multi-états sont assujetties à des remplacements préventifs et à une réparation minimale en cas de panne. Ce travail présente des modèles de planification permettant de générer simultanément le plan optimal de production au niveau tactique (problème de taille de lot capaci-taire) et les instants ou les intervalles d'intervention pour des actions de maintenance préventive. Les fonctions des objectifs de ces modèles minimisent la somme des coûts de la maintenance (préventive et corrective) et des coûts de production sujets à des contraintes de satisfaction de demande et de capacité. La méthodologie proposée développe des modèles mathématiques, des méthodes d'évaluation des temps de maintenance, des coûts de maintenance, les capacités relatives aux systèmes et des algorithmes de résolution pour obtenir des solutions optimales (recherche exhaustive) ou approximatives (algorithmes génétiques et recuit simulé). Cette méthodologie a été utilisée dans les trois contributions suivantes : 1. La première contribution propose un modèle de planification de la maintenance préventive périodique et de la production pour un système multi-états. Il s'agit de déterminer le plan de production optimal et les longueurs des intervalles de remplacement pour chaque composante du système. 2. La deuxième contribution traite du problème de la planification intégrée de la maintenance préventive acyclique et de la production dans le cas d'une seule machine. Le plan optimal détermine le plan de production et les instants d'intervention pour des activités de maintenance préventive. 3. La troisième contribution propose un modèle une planification simultanée de la maintenance préventive acyclique et de la production pour un système multi-états composé de plusieurs composantes. Les résultats obtenus dans cette thèse montrent l'impact économique réalisé par l'intégration de la planification de la maintenance préventive et de la production, ainsi que pour l'élimination de la contrainte de périodicité, surtout dans le cas d'une demande fluctuante. Les méthodes de résolution développées dans ces travaux permettent la résolution de problèmes de petite ou de grande taille.