Cette thèse a été réalisée dans le cadre d'un partenariat entre le CRAN et l'entreprise TRANE. Elle propose une méthodologie pour l'intégration et le développement de Systèmes Contrôlés par le Produit(SCP). Celle-ci a vocation de permettre d'implémenter une architecture de contrôle par kanbans et/ou produits « actifs », adaptable aux systèmes de production d'une entreprise. Le premier chapitre de la thèse décrit le contexte industriel. A l'issue de ce chapitre émerge les problèmes de synchronisation de flux de l'entreprise. Le second chapitre présente une étude bibliographique des stratégies existantes de pilotage de flux et apportant donc des éléments de réponse à ces problématiques. Après avoir montré l'apport des systèmes contrôlés par le produit dans la résolution de ceux-ci, ce chapitre montre le besoin de méthodes d'ingénierie pour concevoir un SCP adapté « au plus juste » au système industriel étudié. Le troisième chapitre est consacré à la définition de la problématique scientifique. En réponse à celle-ci, la proposition d'une méthodologie de conception et d'intégration des systèmes contrôlés par le produit est présentée dans le quatrième chapitre. Cette méthodologie s'appuie sur l'approche d'ingénierie système « six-sigmas » pour piloter le projet de conception du SCP par des indicateurs issus des besoins des utilisateurs. L'utilisation de la simulation événementielle permet de concevoir l'architecture la plus pertinente au regard des indicateurs de performance retenus et de valider a priori l'intégration du SCP ainsi conçu dans son environnement. Le dernier chapitre a pour objectif d'illustrer l'approche sur des cas réels d'application.

De nos jours, de nombreux systèmes de production sont gérés en flux « tirés » et utilisent des méthodes basées sur des « cartes », comme : Kanban, ConWIP, COBACABANA, etc. Malgré leur simplicité et leur efficacité, ces méthodes ne sont pas adaptées lorsque la production n’est pas stable et que la demande du client varie. Dans de tels cas, les systèmes de production doivent donc adapter la tension de leur flux tout au long du processus de fabrication. Pour ce faire, il faut déterminer comment ajuster dynamiquement le nombre de cartes (ou de ‘e-card’) en fonction du contexte. Malheureusement, ces décisions sont complexes et difficiles à prendre en temps réel. De plus, dans certains cas, changer trop souvent le nombre de cartes kanban peut perturber la production et engendrer un problème de nervosité. Les opportunités offertes par l’industrie 4.0 peuvent être exploitées pour définir des stratégies intelligentes de pilotage de flux permettant d’adapter dynamiquement ce nombre de cartes kanban.Dans cette thèse, nous proposons, dans un premier temps, une approche adaptative basée sur la simulation et l'optimisation multi-objectif, capable de prendre en considération le problème de la nervosité et de décider de manière autonome (ou d'aider les gestionnaires)  quand et où ajouter ou retirer des cartes Kanban. Dans un deuxième temps, nous proposons une nouvelle approche adaptative et intelligente basée sur un réseau de neurones dont l’apprentissage est d’abord réalisé hors ligne à l’aide d’un modèle numérique jumeau (simulation), exploité par une optimisation multi-objectif. Après l’apprentissage, le réseau de neurones permet de décider en temps réel, quand et à quelle étape de fabrication il est pertinent de changer le nombre de cartes kanban. Des comparaisons faites avec les meilleures méthodes publiées dans la littérature montrent de meilleurs résultats avec des changements moins fréquents. / Today, many production systems are managed in "pull" control system and used "card-based" methods such as: Kanban, ConWIP, COBACABANA, etc. Despite their simplicity and efficiency, these methods are not suitable when production is not stable and customer demand varies. In such cases, the production systems must therefore adapt the “tightness” of their production flow throughout the manufacturing process. To do this, we must determine how to dynamically adjust the number of cards (or e-card) depending on the context. Unfortunately, these decisions are complex and difficult to make in real time. In addition, in some cases, changing too often the number of kanban cards can disrupt production and cause a nervousness problem. The opportunities offered by Industry 4.0 can be exploited to define smart flow control strategies to dynamically adapt this number of kanban cards.In this thesis, we propose, firstly, an adaptive approach based on simulation and multi-objective optimization technique, able to take into account the problem of nervousness and to decide autonomously (or to help managers) when and where adding or removing Kanban cards. Then, we propose a new adaptive and intelligent approach based on a neural network whose learning is first realized offline using a twin digital model (simulation) and exploited by a multi-objective optimization method. Then, the neural network could be able to decide in real time, when and at which manufacturing stage it is relevant to change the number of kanban cards. Comparisons made with the best methods published in the literature show better results with less frequent changes.