Cette thèse s’intéresse au fonctionnement cyclique multi-produits des ateliers de traitement de surface, et au problème d’ordonnancement associé (HSP), caractérisé par des contraintes fortes et atypiques, dont certaines sont liées aux ressources de transport. Dans le cas de productions en grandes séries, une commande cyclique de ces systèmes est particulièrement adaptée, permettant notamment de réduire la combinatoire de résolution, et sous réserve que les ratios de produits soient connus à l’avance. Notre objectif est de trouver le meilleur ordonnancement des tâches de traitement et de transport en un temps raisonnable. Pour cela, nous proposons une première approche, basée sur un modèle linéaire et une méthode de résolution arborescente de type séparation et évaluation. Nous présentons des modélisations pour différentes extensions du problème dit de base et nous fournissons des exemples illustratifs et des résultats sur des benchmarks. Par la suite et compte tenu de l’analyse de la littérature relative aux ordonnancements cycliques mono-produit et multi-produits, nous proposons tout d’abord une heuristique dédiée au cas multi-produits étudié, et basée sur un algorithme de liste. Avec ce dernier, nous obtenons un ordonnancement cyclique dont le degré du cycle n’est pas fixé au préalable. Enfin, nous présentons une deuxième modélisation approchée sous la forme d’un algorithme génétique pour résoudre un HSP 2-cyclique. Ces différents modèles sont validés par des tests sur des benchmarks de la littérature pour lesquels nous avons obtenus des résultats prometteurs. Nous terminons par une analyse critique des avantages et inconvénients des modèles élaborés et par quelques propositions de perspectives pour ce travail. / In this thesis, we study the Cyclic Hoist Scheduling Problem (CHSP) in automated electroplating lines, when a mass production must be achieved. The CHSP is characterized by specific constraints related to processing and transport resources. To solve it in a multi-parts context, we first elaborate a 2-degree cyclic model and an associated branch and bound algorithm. Then we extend it to more complex configurations. Then, we develop a dedicated heuristic to find a feasible repetitive sequence of hoist moves that minimizes the cycle time, without a priori fixing the cycle degree. Comparisons with existing algorithms are presented to show the efficiency of the proposed heuristic. To reduce the cycle time, we integrate in the general heuristic an algorithm with a set of Minimum Part Set (MPS) configurations’. This one allows us to find the best order in which jobs should be introduced into the line. Finally, we describe a genetic algorithm approach to find a schedule which can reach the optimal 2-cycle. We finally discuss the interest of those various models, based on the promising results obtained and we provide some perspectives which could be explored.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2011BELF0164 |
| Date | 12 July 2011 |
| Creators | El Amraoui, Adnen |
| Contributors | Belfort-Montbéliard, Université de Tunis El Manar, El Moudni, Abdellah, Manier, Marie-Ange, Benrejeb, Mohamed |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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