Habilitation à diriger des recherches

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1 Habilitation à diriger des recherches
EDITE (École Doctorale d’Informatique et Électronique de Paris) «Synchronisation des prises de décisions dans une chaîne logistique : robustesse et stabilité» Samir LAMOURI 3 Juillet 2006 Institut Supérieur de Mécanique de Paris (Supméca Paris) Laboratoire d'Ingénierie des Systèmes Mécaniques et des Matériaux (EA2336)

2 Extrait : J’associe à ces remerciements une personne morale : le site du GDR MACS, une source de connaissance où l’adage : «le savoir est la seule ressource qui croît en se partageant» ne s’est autant vérifié.

3 2 invariants en dehors de l’aspect quantitatif
Un fil conducteur Un travail sur les perspectives

4 Sommaire : Parcours Contexte général Principales contributions Perspectives Bilan personnel Parcours

5 Mon parcours Parcours Contexte général Principales contributions
Perspectives Bilan personnel

6 Sommaire : Contexte général Parcours Contexte général
Principales contributions Perspectives Bilan personnel Contexte général

7 synchronisation des flux planification industrielle
Fil conducteur Etat de l’art sur la synchronisation des flux Les limites de la planification industrielle Synchronisation Logistique Synchronisation de l’information Synchronisation financière Synchronisation des connaissances Taxinomie de Simatupang et al. [SIM 02] L’apport de la Planification avancée Stabilité et robustesse Thèse et travaux post doc P. GENIN Stabilité et robustesse L’apport de la logique floue Thèse en cours de B. SAEINZ DE UGARTE Parcours Contexte général Principales contributions Perspectives Bilan personnel Synchronisation des prises de décisions Travaux au niveau de la planification tactique Synchronisation Maintenance/production Thèse et travaux post doc de H. ALLAOUI Travaux au niveau de la planification opérationnelle Perspective de recherche : Synchronisation conception et production Travaux au niveau de la planification stratégique

8 Principales contributions
Sommaire : Parcours Contexte général Principales contributions Perspectives Bilan personnel Principales contributions

9 Comment utiliser un APS pour obtenir un plan tactique robuste ?
Parcours Contexte général Principales contributions Perspectives Bilan personnel PLANIFIER La stabilité, «l’épaisseur» de la robustesse Comment décider Robuste Mes commentaires sur les automaticiens La réponse de Patrick Genin a été de proposer une solution en adaptant les processus de gestion et de remise en cause du plan tactique. En considérant l’impact des modes de gestion associés à l’établissement de ce plan selon une procédure glissante

10 Quelles différences entre « robustesse » et « stabilité » ?
Stabilité  nervosité Modifications des variables de décision [Carlson82], [Blackburn86], [Ho89], [Zhao93], [DeKok97], [Donselaar00] Robustesse  risque Dispersion d’une fonction autour d’une valeur cible [Taguchi87], [Bel96], [Lee97] Parcours Contexte général Principales contributions Perspectives Bilan personnel Notre 1er travail a été de comprendre ce qu’était la robustesse L’état de l’art nous a conduit à dissocier deux termes souvent utilisés dans un cadre incertain : robustesse et incertitude. CLIC Dans la littérature que nous avons retenu, le terme stabilité est lié à celui de nervosité. Dès le début des années 80, la littérature sur la « nervosité » des systèmes MRP étudie l’impact de différentes approches sur la propagation d’une modification du Programme Directeur de Production sur les besoins des composants au niveaux inférieurs de nomenclatures. Ainsi elles étudient les modifications en volumes ou en périodes des quantités à produire. La stabilité s’entend alors pour les variables de décisions qui sont remises en causes qu’exceptionnellement. La notion de robustesse est généralement associée à celle de risque. Bien qu’il existe des définitions différentes de la notre comme celle de Roy ou Lasserre et Mercé, qui définissent un plan tactique comme robuste s’il permet de trouver un plan réalisable au problème de planification opérationnelle pour toutes les réalisations possibles de la demande, nous avons fait le choix de nous rapprocher de la définition d’autres auteurs qui définissent la robustesse par la dispersion d’un indicateur de performance du système face à des perturbations. Cette définition permet d’être conforme aux risques encourus par le gestionnaire de s’écarter de cette valeur nominale.

11 Dispositifs dans la littérature
Modes de gestion existants Bornes de planification [Vollman97] Gestion par exception [Stadler00] Approches mathématiques Analyse de sensibilité Absente des outils APS Analyse post-optimale [Giard98] Différentes analyses de sensibilité [Koltaï00] Programmation stochastique [Dantzig55], [Beale55] Difficulté de résolution de problèmes réels [Escudero99] Difficulté de paramétrage Logique floue [Petrovic99], [Fargier97] Modélisation « possibiliste » Programmation robuste [Mulvey95] Difficulté de résolution de problèmes réels Parcours Contexte général Principales contributions Perspectives Bilan personnel Comme nous l’avons indiqué précédemment, certains dispositifs ou outils ont déjà été proposés dans la littérature dans un contexte d’incertitude Pour traiter l’incertitude et amener de la robustesse on trouve 2 approches CLIC Les modes de gestion tels que .. Les bornes de planification sont un outil traditionnel pour limiter les remises en cause de plans, on parle d’horizon figé ou gelé dans lequel le gestionnaire limite le nombre de modifications apportées au plan La gestion par exception est instrumentée par les APS grâce aux interactions avec les systèmes d’informations. Lorsqu’un indicateur atteint un seuil, le gestionnaire peut alors ré-optimiser le plan pour tenir compte des nouvelles conditions et ainsi être en permanence dans une situation optimale. Et les outils mathématiques, en particulier : Les analyses de sensibilité étrangement absente de la plupart des outils APS, alors qu’il est l’outil clé des analyses post-optimae en PL (utilisé principalement au niveaux tactique par les APS) La programmation stochastique à travers les travaux des pionniers Dantzig et Beale, Mais des auteurs comme Escudero et al. rappellent les limites de cette approche à pourvoir résoudre des problèmes de tailles réelles et qui nécessite le paramétrage détaillé des incertitudes. La logique floue qui modélise par des ensembles possibilistes les incertitudes mais qui nécessite dans le cadre d’un APS de revoir complétement sa modélisation. Enfin la programmation robuste mais qui conserve également des difficultés de réxsolution sur des problèmes de tailles réelle. Nos travaux nous ont conduit dans un premier temps à étudier les modes de gestion comme dispositifs pour améliorer la robustesse (thèse de Patrick) puis dans un second temps les approches mathématiques et les modélisation des plans tactiques (thèse de benoit). Les APS établissent des solutions optimales au niveau tactique avec des techniques de programmation linéaire. L’analyse de sensibilité est souvent proposée pour analyser le comportement de la solution face aux évolutions des paramètres. Nous avons constaté qu’elle est souvent absente des outils APS. Et même si elle existait, elle ne constitue qu’une analyse post-optimale, la logique n’étant pas implémenté dans la résolution même de l’outil. Par ailleurs, Koltai rappelle les limites en terme de gestion des analyses de sensibilité. La programmation stochastique intègre pour la première fois les incertitudes sous la forme de probabilités à l’intérieur des modèles de décisions avec l’objectif d’optimiser l’espérance mathématique d’une fonction. Dans le suivi et le contrôle de système, une approche appelée Logique floue a été développé pour répondre au incertitudes. Certains auteurs utilisent cette approche qui repose sur une modélisation différente des incertitudes, qui si elle est appliquée dans un APS nécessiterait de revoir leur conception et modélisation, ce que nous nous sommes interdits dans nos travaux. A travers notre recherche bibliographique, nous ne pouvions pas écarté une démarche labellisée par Mulvey sous la désignation « programmation robuste ». Si son approche donne des résultats prometteurs sur certains problèmes, sa déclinaison dans le cadre de la planification mais en avant des difficulté de résolutions. Inclut un critère de robustesse dans la résolution (plage variation des paramètres)

12 La simulation de modes de gestion
Cas de base Gestion « traditionnelle » par bornes de planification Gestion par exception Gestion par plan de référence Parcours Contexte général Principales contributions Perspectives Bilan personnel Notre démarche a été de simuler ces différent modes de gestions pour les comparer et en proposer de nouveaux. Nos simulation ont été validées sur un cas de base un horizon gelé et la gestion par exception liée aux APS. Les avantages et insuffisances de ces modes de gestion nous ont conduit à proposer un mode de gestion alternatif, la gestion par plan de référence. La gestion traditionnelle … en simulant un horizon figé La gestion par exception en évaluant un indicateur d’alerte, l’écart de la demande réelle à la prévision. Ces différentes approches ont été comparées à un cas de base, qui reprend le modèle sans aucun artifice de gestion.

13 Principe du « plan de référence » : un constat et un compromis
Modèle optimisé Compromis Parcours Contexte général Principales contributions Perspectives Bilan personnel Plan de référence Plan en cours La gestion par plan de référence repose sur un constat et un compromis. CLIC A moins d’avoir des bornes de planification, lorsque les outils type APS, réalise une optimisation du plan, ils s’appuient sur les nouvelles données du problème et proposent une solution, c’est ce qu’on appelle le modèle optimisé. Or un ensemble de décisions a pu être prise au cours des périodes précédentes (par exemple des effectifs, des réservations de capacité chez des fournisseurs). Si les conditions ont changé, le nouveau plan peut simplement ne plus indiquer ce besoin de sur-capacité. Donc on a dans les mains 2 plans : un plan idéal, le meilleur dans le contexte, et un plan en cours mais que le gestionnaire ne souhaite pas trop modifier pour éviter de l’instabilité et la non robustesse. Entre ce modèle idéal et le plan encours, il est intéressant de rechercher un compromis entre modifier le plan et revenir sur des décisions prises précédemment et le surcoût de ne rien faire. L’idée est de trouver un compromis entre ces deux décisions. Ce compromis est ce qu’on nomme le plan de référence, C’est ce plan qui sera mis en œuvre et servira à l’élaboration du plan lors de la nouvelle itération. Dans notre situation décisionnelle, le plan de référence est le plan d’approvisionnement, le gestionnaire souhaite ne pas remettre en cause les volumes prévisionnelles transmis au fournisseur pour ne pas encourir de pénalités. Cependant, si la situation dévie trop, il est prêt à effectuer ces modifications.

14 Compromis apporté par la gestion par plan de référence
Coûts moyens 4 Parcours Contexte général Principales contributions Perspectives Bilan personnel 3 Stabilité Ecart-type (robustesse) 2 1 Signal/bruit (compromis coûts/robustesse) Taux de service moyen Au cours de la thèse de patrick genin, nous avons pu montrer qu’il contituait un compromis (le plan de référence est en bleu) CLIC entre la gestion par bone de plnification (rouge) qui amène de la stabilité et la gestion par exception qui permet une meilleur robustesse et surtout adaptation à la demande. Au regard de la modélisation choisie, il semble que le mode de gestion avec bornes de planification soit le plus adapté pour retarder la propagation de l’effet de vague et ainsi réduire les coûts liés aux modifications du plan tactique. Il réalise également le meilleur rapport signal/bruit. Cependant, cette stratégie est pénalisée par son faible taux de service, son peu de robustesse et sa forte plage de variation. Le mode de gestion par exception assure un meilleur taux de service tout en améliorant la robustesse mais au détriment du coût et de la stabilité. Les coûts sont équivalents aux coûts du cas de base dans notre configuration d’alerte. Le mode de gestion par plan de référence réalise un bon compromis entre ces deux approches : coûts faibles, excellente stabilité, bonne robustesse et rapport signal/bruit, taux de service intermédiaire. Le plan de référence permet également de réduire fortement la plage de variation du coût réduisant ainsi le risque pour le gestionnaire. Utiliser un horizon figé réduit la réactivité, ce qui conduit à des coûts plus élevés (ruptures plus fréquentes) mais cela augmente la robustesse d’obtention du plan en raison d'un plus faible écart type. La stratégie avec horizon dynamique permet d’être mieux en phase avec la demande en raison de sa gestion par exception. Le taux de service moyen croît : La performance du mode de gestion avec horizon dynamique dépend de la sensibilité de l’indicateur d’alerte. Ce qui constitue une limite à son utilisation. Plage de variation (risque) Base Bornes Exception Référence

15 Les limites du Plan de référence actuel (Genin, 2003)
Ensemble des décisions tactiques utilisé lors de la dernière période et que le gestionnaire ne veut pas changer. Parcours Contexte général Principales contributions Perspectives Bilan personnel Mis à jour par un système de surcoûts : système opaque. CLIC Comme je l’ai dit PG s’attache à la notion de robustesse du plan tactique et regarde les résultats apportés par différents mode de gestion sur ce plan et à proposer le plan de référence. Mais ce dispositif repose sur un système de cout opaque pour le gestionnaire et donc difficile à évaluer et paramétrer. Les questions qui ont initié la thèse de benoit ont été l’amélioration de l’élaboration de ce plan de référence. La démarche suivi a été COMMENT AMELIORER SA COMPREHENSION ? COMMENT AMELIORER LES PERFORMANCES DU PLAN DE REFERENCE DANS LA DEMARCHE D’ELABORATION ?

16 Proposition : la logique floue
Utiliser la logique floue (Zadeh, 1965) pour « simuler » la logique de l’administrateur et décider quand mettre à jour le plan de référence. Parcours Contexte général Principales contributions Perspectives Bilan personnel utiliser la logique floue (Zadeh, 1965) pour « simuler » la logique du gestionnaire et décider à quel moment le plan de référence doit être mis à jour. Puisque c’est une approche mathématique qui repose sur la traduction de propositions linguistiques ue fait le gestionnaire en ensembles et équations mathématiques

17 La synchronisation des contraintes de production et maintenance
Méthodes Commercial Distribution Qualité Finance Maintenance Achats Ressources humaines Production Flow Shop Hybride Parcours Contexte général Principales contributions Perspectives Bilan personnel 2 m1 Début Fin 1 m2 ms Étage 1 Étage 2 Étage s Nous nous sommes intéressés dans le cadre de la Thèse de HA à l’intégration des fonctions production et maintenance, ce thème était peu abordé dans la littérature de l’ordonnancement. Ces travaux ont été initié par Chung yee lee de l’université de Sciences et technologie de Hong Kong, Hamid a fait un stage de 3 mois chez ce dernier. On a pris en considération les contraintes de maintenance qui peuvent être classées en 2 types de maintenance la maintenance préventive qui est un cas déterministe et la maintenance corrective qui est cas stochastique. On a travaillé dans le cadre d’un floxw shop hybride qui est une combinaison de deux environnement série et parallèle.

18 Flow Shop à deux machines : Contributions
Trouver des règles de dominance, Formuler un programme dynamique plus performant que celui de Lee pour des cas particuliers, Trouver les conditions d’optimalité de l’algorithme de Johnson, Calculer la performance de l’algorithme de Johnson comme étant une heuristique, Modifier l’algorithme de Johnson pour donner la solution optimale dans des cas particuliers. Parcours Contexte général Principales contributions Perspectives Bilan personnel Nous avons travaillé en trois niveaux : Flow Shop à deux machines : ce pb sans les contraintes de maintenance est résolu par le classique AJ en revanche si on prend en considération les contraintes de maintenance le pb deviennent complexe Flow Shop Hybride à deux étages Flow Shop Hybride général Trouver des règles de dominance, : les caractéristiques de la solution optimale CLIC Formuler un programme dynamique plus performant que celui de Lee pour des cas particuliers,: notamment quand le nombre de tâche à insérer avant la maintenance est relativement est faible, programme dynamique par étage on commence par résoudre les pbs de petite instance pour résoudre par la suite le pb de grande instance Trouver les conditions d’optimalité de l’algorithme de Johnson, on a recherche les situations ou l’algorithme de Johnson donne la solution optimale Calculer la performance de l’algorithme de Johnson comme étant une heuristique, la performance c’est le rapport entre la valeur du critère donné par cet algorithme et la valeur optimale de ce critère dans le pire des cas Modifier l’algorithme de Johnson pour donner la solution optimale dans des cas particulier, notamment quand le nombre de tâche à insérer avant la maintenance est relativement est faible

19 Flow Shop Hybride à deux étages : Contributions
Analyser la complexité combinatoire du problème, Formuler un branch and bound pour trouver la solution optimale, Calculer la performance de trois méthodes approximatives: Deux règles simples adaptées à ce problème : Liste et LPT, L’heuristique H qui est une combinaison de l’algorithme de Johnson et la règle LBM. Parcours Contexte général Principales contributions Perspectives Bilan personnel Analyser la complexité combinatoire du problème, Formuler un branch and bound pour trouver la solution optimale, Calculer la performance de trois méthodes approximatives: Deux règles simples adaptées à ce problème : Liste et LPT, (LISTE on affecte les tâches sur les machines dans un ordre fixe et arbitraire) LPT (Long Processing Time, ordonnacé les tâches dans un ordre décroissant des durées opératoires) L’heuristique H qui est une combinaison de l’algorithme de Johnson et la règle LBM. (Long Processing Time, ordonnacé les tâches dans un ordre décroissant des durées opératoires) LBM: last busy machine: la règle consiste à affecter une tâche à la dernière machine disponible.

20 Flow Shop Hybride général : Contributions
Établir un modèle de simulation générique tenant compte des contraintes et des critères mis en jeu. Coupler ce modèle avec le recuit simulé. Analyser l’impact du niveau des pannes sur la performance des méthodes de résolution appliquées dans le cadre d’un flow shop hybride général. Intégrer toutes ces méthodes dans un outil d’aide à la décision. Parcours Contexte général Principales contributions Perspectives Bilan personnel Établir un modèle de simulation générique tenant compte des contraintes et des critères mis en jeu, Plusieurs critères Makespan. La moyenne des temps de séjour. Le retard maximal. La moyenne des retards. Le nombre de retards… Plusieurs contraintes Les temps de Setup. Les temps de transport. Les temps de nettoyage. Les pannes. La maintenance préventive. Coupler ce modèle avec le recuit simulé. À chaque itération du cette métaheuristique on fait appel au modèle de simulation pour l’évaluation de la fonction objective. Analyser l’impact du niveau des pannes sur la performance des méthodes de résolution appliquées dans le cadre d’un flow shop hybride général. Niveau de panne=la somme des temps d’arrêt sur la somme des temps de bon fonctionnement. Intégrer toutes ces méthodes dans un outil d’aide à la décision.

21 Sommaire : Parcours Contexte général Principales contributions
Perspectives Bilan personnel Perspectives

22 Le LISMMA : l’ingénierie mécanique et OSIL ?
Parcours Contexte général Principales contributions Perspectives Bilan personnel Parlez d’OSIL ref à Dallery et parlez de l’équipe «  MCF 1 PU 1 ATER 2 CIFRE

23 Le PLM : l’interface de synchronisation entre la conception et la production ?
Parcours Contexte général Principales contributions Perspectives Bilan personnel

24 La synchronisation des décisions sur le cycle de vie
Coût de revient Courbe du coût prévisionnel induit par les décisions de conception Dépenses engagées 100% Proposition Conception générale Concept. détaillée Développement Industrialisation Production Livraison APV 90% Parcours Contexte général Principales contributions Perspectives Bilan personnel 75% Importance des économies réalisables selon le stade d'intervention 50% 40% 5% 20% Les décisions de conception induisent 75% des cout de revient. L’industrialisation Comment réduire les coûts logistiques (les dépenses engagés) La proposition que je fait est dans la synchronisation des décisions logisitiques avec les décisions de conception/industrialisation en s’appuyant sur les maquettes numériques (type cAO de conception) et l’usine numérique des phases d’industrialisation (La suite delmia). Cycle de vie d ’un projet [BAG et all 05]

25 Le processus actuel par l’exemple : l’évolution des nomenclatures
début Parcours Contexte général Principales contributions Perspectives Bilan personnel Fin On part d’une maquette CAO ou la nomenclature et plate composants/pF Dans les pahse d’industrialisation on crée la nomnclature arborescente et le lien est fait avec le processus industriel via les point de découplage. Dans un contexte d’industrie complexe ou le srelations sont forte avec les partenaires logistique (co-maker) les décision d’industrialisation fige très rapidement le réseau logistique. Et une fois figé il est difficile de le modifier.

26 Limites des processus de conception actuels
Processus manuels. Consommateurs d’énergie et de connaissances. Conception en silo  réseaux logistiques sous-optimaux Difficulté à quantifier tous les aspects d’une réseau logistique en termes de coûts. Impossibilité d’évaluer des modifications de conception ou de réaliser des analyses de scénarios Difficulté de réaliser des modifications sur une SC une fois implémentée L’ensemble du processus de conception d’une SC est très long et coûteux La responsabilité de la conception est problématique Parcours Contexte général Principales contributions Perspectives Bilan personnel Malgré les solutions PLM qui émergent, les processus restent manuels. Malgré l’ingénierie concourante , elle reste de l’ingénierie, c’est-à-dire souvent limitée à la conception. Les considérations logistiques ou le choix de partenaires par les acheteurs se font souvent une fois le conception achevé et constitue des allée –retour inefficients. Par ailleurs, un des premiers problèmes est d’êtres capables de quantifier les coûts logistiques dès les phases de conceptions. Aujourd’hui le pb n’est plus de produire vite, mais de concevoir pour produire vite. Snecma à Evry qui teste en pilote les CEI : Centres d’excellence industriels qui regroupe la conception des pieces, les achats le contrôle de gestion et la production/qualité/logisitque. Aujourd’hui qui est garant des processus de conception, les niveaux de responsabilités ne sont pas définis clairement

27 Initier nos perspectives : les nomenclatures modifiées
Parcours Contexte général Principales contributions Perspectives Bilan personnel Nous avons commencé à réfléchir sur le pb de conception en s’appuyant sur le le concept de module développé par Star pour l’automobile et d’intégrer les notions de logistiques à ce niveau. Vaut-il mieux acheter des composant pour les intégrer chez soi avec des couts d’approvisionnements et de transformation induits ou acheter plus cher un module qu’il ne reste plus qu’à intégrer ?

28 Processus de conception proposé
Processus synchronisé de conception Conception Achats, Production, Projet et équipes SC Résultats Fournisseurs Homologués Nomenclature plate Conception initiale Ens. de fourn. pour chq. art. Nomenclature multi niveau Optimisation & Simulation itératives de la SC Bases d’expériences (PLM) Identification des modules Sélection affinée des fourn. Parcours Contexte général Principales contributions Perspectives Bilan personnel SC optimisée Nos premiers travaux nous conduisent à proposer un nouveau processus de conception synchronisé. Ce processus est évidemment débuté par une conception initiale s’appuyant sur un panel de fournisseurs connus et donc une première affectation composant/fournisseur Le processus de conception est alors une démarche de décisions synchronisées de conception de modules et de choix de fournisseurs supportée par un moteur de simulation et d’optimisation du réseau logistique ainsi induit pour conduite à une solution optimisée. Ce moteur sera alimenté par les bases d’expériences de l’entreprise en s’appuyant sur les solutions PLM.

29 La synchronisation Conception / Production
CAO PLM Usine numérique 1. Concevoir 2. Gérer 3. Simuler ERP/APS 4. Produire Dans la continuité du cycle de vie des produits, après avoir conçu les produits et géré les données produits, l’usine numérique s’attache à simuler le fonctionnement de la chaine logistique dans le respect des moyens disponibles (équipements industriels, cellules robotisées, postes opérateurs), une usine numérique 3D où chaque paramètre peut être modifié jusqu'à l'obtention de la configuration la mieux adaptée. Enfin, les ERP couplés avec les APS contribuent activement à la réussite du lancement des nouveaux produits et à l'optimisation des lignes de production.

30 Conclusion Définir des processus de conception collaboratifs
Réduire le temps de conception Rechercher une optimisation globale du réseau logistique Intégration avec les systèmes d’informations existants Parcours Contexte général Principales contributions Perspectives Bilan personnel Intégrer la dimension logistique Air bus Plan de référence au niveau de la conception Définir des processus de conception collaboratifs Réduire le temps de conception En évitant les cas évalués manuellement Rechercher une optimisation globale du réseau logistique Gestion des Capacités Décisions de Sourcing Optimisation du coût total et de la composition des modules Amélioration de la mise à disposition du produit Des réseaux logistiques capables de gérer du multi-produits Intégration avec les systèmes d’informations existants

31 Sommaire : Parcours Contexte général Principales contributions
Perspectives Bilan personnel Bilan personnel

32 Bilan personnel Promotion et instauration d’une dynamique de projet
pédagogique recherche Ouverture sur des collaborations Enseignements et programmes pédagogiques dans des filières professionnalisées nourris par une activité de recherche motivée par les besoins industriels Activité de recherche enrichie par les collaborations industrielles en liaison avec activité d'enseignement Parcours Contexte général Principales contributions Perspectives Bilan personnel