Le milieu industriel est aujourd'hui marqué par une concurrence intense, une importante pénurie de main d'œuvre de même que par une complexité et une grande diversification de la demande des clients. Les entreprises doivent donc veiller à optimiser leurs processus de production, à améliorer l'efficacité et la productivité de leur environnement de fabrication, ainsi qu'à tendre un peu plus vers des technologies intelligentes. Cette recherche s'intéresse à la robotisation d'un processus de soudage au sein d'une entreprise fabricant des trains de divers modèles. En faisant appel à la cartographie des processus ainsi qu'à la simulation, elle vise à comprendre et à analyser le processus de façon à identifier les inefficacités et les goulots d'étranglement du système tout en proposant des modifications pour améliorer l'efficacité de la cellule robotisée. Pour ce faire, la recherche a débuté par la réalisation d'une revue de la littérature axée sur le rôle critique de l'automatisation des processus de soudage dans l'industrie. Elle a ainsi pu mettre en relief les principaux modèles de planification, les techniques de soudage, les approches de planification opérationnelle et tactique, les indicateurs de performance, ainsi que les principaux facteurs et défis affectant les processus de soudage robotisés du secteur de production de trains. Par la suite, une cartographie des processus a été réalisée, afin de fournir une visualisation détaillée des opérations de soudage en cours chez le partenaire de l'étude. L'analyse de la carte a permis de mettre en relief les éléments à revoir et à améliorer dans le système de production, en plus de servir d'étape fondamentale pour le développement du modèle de simulation. Un modèle de simulation a dès lors pu être mis sur pied, afin de comprendre plus en profondeur la dynamique du système, en plus de tester divers scénarios. Il a ainsi été possible d'observer les effets que pourraient avoir une réduction du temps de mise en route ou encore d'une meilleure utilisation des ressources sur le système. Cette recherche aura donc permis, grâce à la simulation, de mieux comprendre le mode de fonctionnement d'une cellule de soudage robotisée, en plus de mettre en lumière des améliorations potentielles pour augmenter la productivité et l'utilisation des capacités du système. / The industrial environment is today marked by intense competition, a significant shortage of labor, as well as complexity and a great diversification of customer demand. Companies must therefore ensure to optimize their production processes, improve the efficiency and productivity of their manufacturing environment, and move a bit more towards smart technologies. This research focuses on the robotization of a welding process within a company manufacturing train of various models. By using process mapping and simulation, it aims to understand and analyze the manufacturing process in order to identify inefficiencies in the system while proposing modifications to improve the efficiency of the robotic cell. To do this, the research began with a literature review focused on the critical role of welding process automation in the industry. It was thus possible to identify key planning models, welding techniques, operational and tactical planning approaches, performance indicators, as well as the main factors and challenges affecting robotic welding processes in this sector. Subsequently, a process mapping was carried out, to provide a detailed visualization of the ongoing welding operations at the partner's site. The analysis of the map allowed to highlight the elements to review and improve in the system under study, in addition to serving as a fundamental step for the development of the simulation model. Asimulation model was then able to be set up, to understand more deeply the dynamics of the system, in addition to testing various scenarios. It was thus possible to observe the effects that a reduction in setup times or a better use of resources could have on the system.This research has therefore made it possible, thanks to simulation, to better understand the operation mode of a robotic welding cell in addition to highlighting potential improvements to increase the productivity and use of the system's capacities.

Dans ce mémoire, nous concevons un plan d'ordonnancement de la production dans un contexte d'industrie 4.0. L'environnement de travail est un atelier de soudure doté de trois stations pour le chargement et le déchargement des pièces, d'un robot de transport, d'un robot positionneur, de deux robots soudeurs et de gabarits sur lesquels sont montées les pièces. Dans un souci de construction de modèles reflétant la réalité de l'usine de production, des caractéristiques et des contraintes ont été considérées. Il s'agit entre autres des caractéristiques liées au type et aux temps de changement de gabarit, des contraintes d'entreposage, de ressources matérielles limitées (machines) et de recirculation. Le problème considéré est un problème de job shop flexible dont l'objectif est de minimiser la durée totale des opérations. Différentes variantes de la méthode exacte basée sur la programmation linéaire mixte en nombres entiers sont présentées. Ces méthodes sont de deux catégories à savoir les méthodes en une étape de résolution et les méthodes en deux étapes de résolution. La comparaison de ces différentes méthodes proposées montre que les méthodes en une étape de résolution offrent les meilleures valeurs de la fonction objectif mais sont plus lents dans la résolution tandis que les méthodes en deux étapes de résolution sont plus rapides dans la résolution mais n'ont pas les meilleures valeurs de la fonction objectif. / In this master's thesis, we design a production scheduling plan in an Industry 4.0 context. The working environment is a welding shop with three stations for loading and unloading parts, a transport robot, a positioner robot, two welding robots and jigs on which parts are mounted. In order to build models that reflect the reality of the production plant, additional characteristics and constraints were considered. These include characteristics related to the type and duration of jig change, constraints of storage, limited material resources (machines) and recirculation. The problem considered is a flexible job shop problem with the objective to minimize the total execution time (the makespan). Different variants of the exact method based on mixed integer linear programming are presented. These methods are of two categories, namely the one-step and the two-step methods. The comparison of these different proposed methods shows that the one-step method yields the best objective function values but requires relatively long computing times while the two-step method is faster but does not give the best objective function values.