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Aide au paramétrage dun pilotage réactif Appliqué à un flux véhicule dune usine terminale Apport dune méthode doptimisation multicritère hybride à la réactivité

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Présentation au sujet: "Aide au paramétrage dun pilotage réactif Appliqué à un flux véhicule dune usine terminale Apport dune méthode doptimisation multicritère hybride à la réactivité"— Transcription de la présentation:

1 Aide au paramétrage dun pilotage réactif Appliqué à un flux véhicule dune usine terminale Apport dune méthode doptimisation multicritère hybride à la réactivité de la gestion de production dune usine terminale En partenariat avec le service Avance de Phase du groupe PSA Peugeot-Citroën Aymeric Lesert DEA Intelligence Artificielle et Optimisation Combinatoire

2 Lesert Aymeric – Soutenance de stage de D.E.A. IA & OC – 26 septembre 2003 Page 2/8 Aide au paramétrage dun pilotage réactif Contexte industriel Ferrage Montage Stock Peinture Stock

3 Lesert Aymeric – Soutenance de stage de D.E.A. IA & OC – 26 septembre 2003 Page 3/8 Aide au paramétrage dun pilotage réactif Problématique Poste 1 Poste 2 Poste 3 Poste 4 Poste 5 Liste des véhicules à fabriquer Contraintes déquilibrage Lisser les caractéristiques Minimiser les non respects de contraintes déquilibrage Lisser les véhicules « lourds » Respecter lordre prévu Baratou, 1998

4 Lesert Aymeric – Soutenance de stage de D.E.A. IA & OC – 26 septembre 2003 Page 4/8 Aide au paramétrage dun pilotage réactif État de lart des méthodes doptimisation multicritères Nb de combinaisons:

5 Lesert Aymeric – Soutenance de stage de D.E.A. IA & OC – 26 septembre 2003 Page 5/8 Aide au paramétrage dun pilotage réactif La fonction dévaluation à minimiser [0;1] Indicateur global (agrégation de nos indicateurs de performance) Nombre dévaluations : Temps de calcul : 16 h 22 min 21 s Solution optimale pour notre jeu dessai Ensemble de bonnes solutions

6 Lesert Aymeric – Soutenance de stage de D.E.A. IA & OC – 26 septembre 2003 Page 6/8 Aide au paramétrage dun pilotage réactif couplage local – global Utilisation dune méthode de recherche locale à chaque itération dune méthode de recherche globale Gradient avec le choix dun des meilleurs voisinsAlgorithme Génétique Convergence Du couplage

7 Lesert Aymeric – Soutenance de stage de D.E.A. IA & OC – 26 septembre 2003 Page 7/8 Aide au paramétrage dun pilotage réactif Conclusion Résultats avec des jeux dessai (100 véhicules, 4 contraintes) Bons résultats Besoin de « bonnes » solutions initiales Adapté aux problèmes industriels Résultats sur un cas réel (Site de Madrid) 90% de gains potentiels Perspectives Intégration dans un outil industriel Parallélisation de cette méthode Amélioration de lalgorithme génétique Existe-til encore dautres axes damélioration ? Méthode applicable à tout système réactif

8 Lesert Aymeric – Soutenance de stage de D.E.A. IA & OC – 26 septembre 2003 Page 8/8 Aide au paramétrage dun pilotage réactif Références bibliographiques Eds. Artiba A. and Elmaghraby S.E., The planning and scheduling of production systems : Methologies and applications, Chapman & Hall, 1998 Baratou P., Gestion réactive de stocks intermédiaires dun flux de production automobile, Thèse de doctorat, Lille : LAIL, 1998 Renders J-M., Algorithmes génétiques et réseaux de neurones, applications à la commande de processus, Hermès, 1995 Talbi E., Métaheuristiques pour loptimisation combinatoire multi-objectif : Etat de lart, Lille : LIFL, 2001 C.S. Wiers V., A review of the applicability of OR and AI scheduling techniques in practice, Eindhoven : University of Technology, 1997


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