Tableau d'honneur de la Faculté des études supérieures et postdoctorales, 2023 / Les activités de planification et d'ordonnancement sont complexes et leur optimisation est cruciale pour les entreprises, particulièrement dans les réalités économiques et industrielles modernes. En effet, la forte concurrence engendrée par la globalisation du marché, l'exigence croissante des consommateurs en termes de qualité et délais, ou encore l'utilisation d'environnements technologiques fortement connectés (Industrie 4.0), motivent les entreprises à améliorer continuellement leurs approches de gestion tactique et opérationnelle (Lasi et al., 2014; Hozdić, 2015; Alcácer and Cruz-Machado, 2019). C'est particulièrement vrai pour les produits d'ingénierie sur demande, ou Engineer-To-Order (ETO). Ces produits sont souvent très complexes en termes de structure, uniques ou non-standards, et sont fabriqués sur la base de besoins incertains et d'une conception incomplète ou vouée à évoluer (Wortmann, 1983, 1992; Mather, 1999; Little et al., 2000; Jünge et al., 2021; Alfnes et al., 2021). Ils conviennent particulièrement bien aux Petites et Moyennes Entreprises (PMEs) qui voient dans ce service de personnalisation un avantage concurrentiel par rapport aux grandes organisations disposant de capacités de production plus importantes (Little et al., 2000; Kusturica et al., 2018; Zennaro et al., 2019). Cependant, la nature incertaine de ces produits rend plus difficile l'évaluation des prix, la prévision des charges et des durées, engendre du gaspillage (d'éléments achetés ou produits avant d'être modifiés ou annulés) et réduit la robustesse des ordonnancements (par nécessité de réordonnancement) (Gutfeld et al., 2014; Hooshmand et al., 2016; Bhalla et al., 2022). Afin de proposer des décisions pertinentes et de prédire avec justesse les résultats qui en découleront, un système d'aide à la décision pour la planification et l'ordonnancement dédié au contexte ETO se doit de tenir compte des spécificités de ses produits et du processus permettant leur réalisation. Par exemple, les projets ETO sont généralement exécutés en ingénierie concurrente : on produit les pièces validées sans attendre la fin de la conception du projet. De plus, contrairement aux activités de production ou d'assemblage, les étapes d'ingénierie et de design peuvent être répétées jusqu'à la validation du client, ne sont exécutées qu'une fois pour différents éléments identiques du projet, sont souvent mesurées en journées, voire semaines, et sont soumises à des règles de précédence différentes. À cet égard, cette thèse s'articule autour de la question de recherche suivante : "Par quels moyens fonctionnels, méthodologiques, technologiques et architecturaux un système d'aide à la décision pour la planification et l'ordonnancement peut-il répondre aux problématiques des PMEs liées à l'approche ETO ?" Les cinq principales problématiques visées étant (i) l'instabilité des plans et ordonnancement construits, (ii) le gaspillage (de temps, de ressources matérielles ou financières) dû aux révisions de la conception, (iii) la difficulté à satisfaire les attentes des clients en termes de coût et délais, (iv) la forte concurrence du marché industriel moderne ou encore (v) la difficulté à prédire la performance des décisions prises. À travers cette thèse, nous répondons à cette question en proposant un système intelligent de planification et d'ordonnancement dédié au contexte ETO. L'objectif étant d'obtenir un système complet et fonctionnel. Ce dernier est composé d'un modèle de données (comportant les décisions clés, les informations nécessaires à la prise de ces décisions, les métriques d'évaluation et les contraintes d'optimisation), de plusieurs modules fonctionnels reposant sur des algorithmes d'optimisation et d'apprentissage novateurs, ainsi que sur une séquence d'interactions entre ces modules pour accomplir les différents cas d'utilisation. Afin d'appréhender de manière réalisable l'atteinte de cet objectif, nous avons réparti les étapes de création du système en sept contributions scientifiques. Tout d'abord, l'architecture est composée de cinq contributions conceptuelles : (i) la conceptualisation et la modélisation mathématique du problème étudié, (ii) la proposition d'une stratégie d'ordonnancement robuste, (iii) la conception d'une méthode heuristique de résolution (algorithme génétique hybride) du problème de planification et d'ordonnancement, (iv) la conception d'une méthode de construction d'une stratégie qui incorpore les décisions de planification et d'ordonnancement dans une stratégie commerciale et prédit son impact sur plusieurs métriques (à l'aide d'un réseau de neurones artificiels), et finalement, (v) l'architecture qui regroupe ces différents éléments. Ces contributions ont été possibles à la suite de différentes analyses et revues de la littérature scientifique. Ces revues ont permis de détecter des manques à combler et de faire des choix quant aux outils et méthodes à exploiter. La nature complexe, stochastique et combinatoire des problèmes rencontrés nous a motivé à opter pour une utilisation combinée de méthodes issues de l'intelligence artificielle (apprentissage automatique, méthodes d'optimisation combinatoire et simulation). Finalement, nous avons développé un prototype de notre architecture sous la forme d'un logiciel de simulation pédagogique et gamifiée. Nos contributions ont tout d'abord été testées unitairement et quantitativement à l'aide de deux types de métriques : leur performance computationnelle (vitesse d'exécution et mémoire utilisée) et la qualité des solutions proposées (déviation de l'optimalité, qualité pratique mesurée à l'aide de scénarios aléatoires d'exécution). Les résultats publiés démontrent ainsi (i) la capacité de nos méthodes à opérer sur des projets de taille réelle et (ii) la qualité des solutions proposées. Ensuite, la réalisation du prototype a permis de tester leur intégration sous la forme d'un système complet et fonctionnel. Ce prototype a par ailleurs été utilisé dans le cadre d'un cours dispensé à l'Université Laval. / Planning and scheduling activities are difficult and significantly impact the performance of manufacturing companies. The latter are therefore forced to constantly search for optimization methods that could help improve their tactical and operational decisions. It is especially true in modern economic and industrial realities characterized by strong competition due to the globalization of the market and growing expectations for quality and short lead times (Lasi et al., 2014; Hozdić, 2015; Alcácer and Cruz-Machado, 2019). Both activities are even more challenging in the Engineer-To-Order (ETO) context. Indeed, ETO products are one-of-a-kind or highly customized and non-standard. They are often composed of a complex structure (BOM/EBOM) and their production is executed based on uncertain needs for features and an incomplete design, intended to evolve over time (Wortmann, 1983, 1992; Mather, 1999; Little et al., 2000; Jünge et al., 2021; Alfnes et al., 2021). The ETO context is very suitable for Small and Medium Enterprises (SMEs) which see this additional service of design and engineering as a competitive advantage over industries with larger production capacities (Little et al., 2000; Kusturica et al., 2018; Zennaro et al., 2019). However, producing a partially unknown product complicates the forecast of costs, workloads, or deadlines (Gutfeld et al., 2014; Hooshmand et al., 2016; Bhalla et al., 2022). ETO projects are also subject to unstable schedules (with frequent rescheduling) and waste of time and resources. To offer appropriate planning and scheduling decisions and precisely forecast their performance, decision support systems dedicated to the ETO context should consider the specificities of typical products and execution processes. For instance, ETO projects are typically executed in concurrent engineering: already validated items are produced without waiting for the complete design of the product. Besides, unlike physical operations (production and assembly), non-physical activities (design and engineering) are repeated until validated by the client; are executed once for several identical items; are measured in days or even weeks; and do not respect the same precedence relations. This thesis intends to answer the following research question: "By what functional, methodological, technological, and architectural means can a decision support system for planning and scheduling address the issues faced by SMEs due to the ETO approach?" The five main issues addressed are (i) the frequent need for rescheduling, (ii) the waste of time and resources (due to items cancellation or modification after their purchase or production), (iii) the difficulty to satisfy the client expectations in terms of cost and lead time, (iv) the strong competition of the modern industrial market, and (v) the inability to forecast the impact of the decisions. Through this thesis, we answer this question by proposing an intelligent planning and scheduling system dedicated to the ETO context. We aim to obtain a complete and operational system. Hence, its architecture is composed of a data model (including the main decisions, the mandatory data to make those decisions, the metrics to evaluate their quality, and the optimization constraints), several business modules based on innovative optimization and learning algorithms, and the sequence of interactions needed to accomplish the different use cases. We then divided the different steps needed to answer the research question into seven achievable scientific contributions. First, the technical components of our architectures represent the five main contributions: (i) a mathematical model representing the studied problem, (ii) a robust planning and scheduling strategy, (iii) a hybrid genetic algorithm able to solve a real-sized instance of the problem, (iv) a prediction model, based on artificial neural networks, to build a complete commercial strategy incorporating the planning and scheduling decisions and forecasting its performance, and (v) the software architecture. Our contributions were possible only after various analyses and literature reviews. Those reviews allowed us to notice gaps regarding our context and make informed choices. To overcome the complex, stochastic, and combinatorial nature of the problems encountered, we opted for a combined use of methods linked to Artificial Intelligence (heuristic optimization, machine learning, and simulation). Finally, we implemented a prototype of our system as a gamified software dedicated to learning purposes. We first tested our contributions separately (unit tests) using two types of quantitative metrics: the computational performance (computing time and memory used) and the quality of the proposed solutions (deviation, impact of randomly generated scenarios). The results highlighted the capacity of our methods to solve realistic instances and the impact of our planning and scheduling strategy. Then, our prototype of implementation allowed us to validate their viable integration as a complete system. Our prototype has also been tested and used as part of a course given at Université Laval.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:LAVAL/oai:corpus.ulaval.ca:20.500.11794/147803 |
| Date | 05 August 2024 |
| Creators | Neumann, Anas |
| Contributors | Hajji, Adnène, Rekik, Monia, Pellerin, Robert |
| Source Sets | Université Laval |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | COAR1_1::Texte::Thèse::Thèse de doctorat |
| Format | 1 ressource en ligne (xxi, 257 pages), application/pdf |
| Rights | http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
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