La plupart des travaux en ordonnancement repose sur un modèle déterministe, peu adapté à la réalité de l'ordonnancement d'atelier. En effet, les ateliers de production sont soumis à un certain nombre d'incertitudes. C'est pourquoi l'ordonnancement sous incertitudes est un domaine en pleine expansion.<br /><br />D'autre part, l'humain n'est généralement pas pris en compte dans l'élaboration de la méthode d'ordonnancement. Pourtant, l'humain joue un rôle central dans le processus d'ordonnancement, et ses connaissances du terrain sont précieuses. C'est pourquoi nous pensons que des systèmes homme-machine efficaces sont nécessaires au bon fonctionnement des méthodes d'ordonnancement d'atelier.<br /><br />Pour cela, nous nous reposons sur l'ordonnancement de groupes. Cette méthode d'ordonnancement d'atelier comporte différents avantages pour notre recherche : c'est une méthode d'ordonnancement sous incertitudes et sa structure est facilement manipulable par l'humain. Nous étudions les systèmes homme-machine existant pour cette méthode d'ordonnancement. Nous proposons ensuite un nouveau système homme-machine, afin d'améliorer la coopération. Dans ce système, nous utilisons la qualité dans le meilleur des cas dans un ordonnancement de groupes. Comme ce thème n'est pas encore abordé dans la littérature, nous proposons des bornes inférieures, des heuristiques et une méthode exacte pour résoudre ce problème.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00409897 |
| Date | 14 November 2008 |
| Creators | Guillaume, Pinot |
| Publisher | Université de Nantes |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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