Les services de maintenance interviennent pour maintenir ou remettre en état de bon fonctionnement les équipements. A travers la réduction de l'indisponibilité des équipements, ils participent à l'amélioration de la compétitivité des entreprises. Le service de maintenance est composé entre autre, de ressources humaines qui réalisent les tâches de maintenance. L'un des problèmes du manager de ce service est alors de trouver, pour chaque tâche, quelle ressource la traitera et quand. <br />Dans cette thèse, nous nous intéressons à un problème d'affectation et d'ordonnancement en prenant en compte les compétences des ressources humaines. Les différences de compétence sont peu intégrées dans les modèles de la littérature. Les ressources sont en effet souvent considérées comme identiques ou n'ayant qu'une compétence. Les différents types de tâches présentent aussi des spécificités qui sont peu retrouvées dans les approches de la littérature. Cette problématique se retrouve dans d'autre contexte que celui de la maintenance et touche plus généralement l'affectation et l'ordonnancement de l'activité d'un service.<br />Nous proposons une approche de résolution dynamique pour un problème mono-critère d'affectation et d'ordonnancement des activités de maintenance. Dans le contexte de la maintenance, différents critères concernant les ressources et les tâches sont importants. Nous proposons donc une extension de l'approche dynamique mono-critère au multi-critère. Certaines données utilisées dans l'affection et l'ordonnancement sont incertaines. Pour anticiper la présence de ces incertitudes nous proposons une approche dynamique, proactive à un problème multi-critère d'affectation et d'ordonnancement d'activité de maintenance en contexte incertain. Toutes ses approches font appel à une méthode d'amélioration par modification partielle de l'ordonnancement, inspirée de la méthode du kangourou.
Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00212750 |
Date | 12 December 2007 |
Creators | Marmier, François |
Publisher | Université de Franche-Comté |
Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
Language | French |
Detected Language | French |
Type | PhD thesis |
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