Cette thèse propose une méthode originale pour la génération automatique d'un code de simulation pour les systèmes à événements discrets. Cette méthode utilise l'information de localisation des produits lors du fonctionnement du système. Ce flux composé par des tuples (product id, location, time) constitue le point d'entrée pour l'algorithme proposé de génération d'un modèle de simulation de type réseau de files d'attente. Ce type d'approche permet, outre un gain important de temps pour la conception initiale du modèle, une maintenance et reconfiguration " on line " du modèle. La thèse est composée de 5 chapitres. Le premier chapitre pose la problématique et fixe le cadre théorique de la thèse. Le second chapitre est une revue de la littérature sur la simulation en général et sur les travaux utilisant la notion de trajectoires à des fins de modélisation. Le troisième chapitre sert à mettre en avant la proposition au cœur de cette thèse. Le quatrième chapitre décrit le générateur développé. Le cinquième et dernier chapitre présente les travaux d'expérimentation et de validation du générateur.

Les principaux enjeux des supply chain d’aujourd’hui concernent l’adaptation à des environnements instables. Demand Driven Material Requirements Planning (DDMRP) est une méthode récente et prometteuse de gestion des flux qui a été conçue pour faire face aux problématiques actuelles. Le travail de recherche réalisé détaille et positionne DDMRP par rapport aux autres méthodes connues de pilotage de flux. Le but de ce travail est de challenger les principales promesses de DDMRP. Pour cela, un plan d’expériences a été réalisé sur un cas d’étude pour évaluer le comportement de MRP II, Kanban et DDMRP face à différentes sources de variabilité. Le dimensionnement des buffers DDMRP est un sujet majeur pour la méthode. Il a été traité sur un cas d’étude avec un travail d’optimisation. Toutes les contributions ont été expérimentées avec l’implémentation de DDMRP sur un cas réel. La thèse permet ainsi de valider certains atouts de DDMRP, tels que l’adaptation du système à différentes formes de variabilités, mais elle permet également de souligner des perspectives majeures de recherche sur ce sujet. / The main Supply Chain current issues concern the adaptation to unstable environments. Demand Driven Material Requirements Planning (DDMRP) is a recent and promising material management method that is designed to tackle these current issues. The research work details and classifies DDMRP compared to the other material management methods known. The goal of this work is to challenge the main DDMRP promises. This is why a design of experiments was realised on a case study in order to assess MRP II, Kanban and DDMRP behaviours with different variability sources. The DDMRP buffer sizing is a major issue. It was dealt with an optimisation work on a case study. All the contributions were experimented with a DDMRP implementation on a real case. The research work enables several DDMRP advantages to be validated, such as the system adjustment to different variability sources, however this work also allows research perspectives to be underlined.

Les systèmes de production actuels sont soumis à des contraintes de réactivité et de productivité. Par conséquent, les variabilités du flux physique sont de plus en plus prononcées. Ces variabilités s’amplifient en raison d’un ensemble de facteurs humains. Elles impactent la productivité et peuvent donner lieu à des facteurs de risque qui peuvent contribuer dans la genèse des maladies professionnelles. Par conséquent, les systèmes de production doivent offrir la flexibilité nécessaire afin de mieux amortir cette variabilité et en particulier, son incidence sur l’opérateur. Dans ce contexte, ces travaux de thèse proposent une approche pour instaurer la flexibilité temporelle nécessaire dans un système de production : les marges de manœuvre temporelles. Ce travail décrit le développement d’un outil permettant de simuler un système afin d’évaluer son comportement. L’outil développé est baptisé AEN-PRO : Agent based ENgine for PROduction system simulation. Ces travaux proposent également la définition d’un indicateur permettant de mesurer les marges de manœuvre temporelles disponibles sur un poste de travail. L’analyse par états élémentaires est aussi proposée pour évaluer le comportement des entités du système afin de proposer des modifications de la conception qui améliorent les marges de manœuvre et la productivité du système. / Today's production systems are subject to reactivity and productivity constraints. Consequently, variability in the physical flow are increasingly pronounced. This variability affects productivity and may contribute to occupational diseases through different kind of risk factors. Therefore, production systems must have the needed flexibility to better cushion this variability and its impact on workers. In this context, this article proposes a tooled approach to establish temporal flexibility in production system: temporal margins of maneuver. The developed tool is used to simulate a production system and assess its behavior with respect to variability. This work also proposes the definition of an indicator to measure the temporal margins of maneuver in the simulated system. Elementary states analysis is proposed to evaluate the behavior of the system’s entities. This analysis leads to improvements that aim to enhance the temporal margins of maneuver and the productivity of the system as well.