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1 Franck FONTANILI - CGI MOSIM'06 Plan de la présentation Contexte de lapplication Problématique Solutions proposées Résultats Perspectives Modélisation,

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1 1 Franck FONTANILI - CGI MOSIM'06 Plan de la présentation Contexte de lapplication Problématique Solutions proposées Résultats Perspectives Modélisation, Simulation, Ordonnancement Etude dynamique de lordonnancement dun laboratoire de contrôle qualité pharmaceutique Mots-clés

2 2 Franck FONTANILI - CGI MOSIM'06 Industrie pharmaceutique Réglementation : BPF, BPL, AMN, AFSSAPS, FDA Importance des laboratoires de contrôle qualité CQ pour chaque lot pharmaceutique produit Analyse = {CQ à réaliser sur n lots pharma.} Contexte de lapplication (*) Bonnes Pratiques de Fabrication, Bonnes Pratiques de Laboratoire, Autorisation de Mise sur le Marché, Agence Française de Sécurité Sanitaire des Produits de Santé, Food and Drug Administration

3 3 Franck FONTANILI - CGI MOSIM'06 Place du CQ dans la fabrication dun médicament Contexte de lapplication

4 4 Franck FONTANILI - CGI MOSIM'06 Déroulement dune analyse 1 analyse = [1...n] déterminations réalisées sur [1...n] échantillons issus d1 à 3 prélèvements permettant de réaliser [1..n ] déterminations en parallèle. Contexte de lapplication

5 5 Franck FONTANILI - CGI MOSIM'06 Organisation des contrôles physico-chimiques 3 principaux postes de travail : paillasses, HPLC, CPG 1 contrôleur réalise toutes les déterminations dune analyse et se déplace sur chaque poste Traitement parallélisable HPLC et CPG : postes automatisés, temps de conditionnement, colonnes en nombre limité Groupement possible des échantillons Plusieurs niveaux de compétence des contrôleurs Problématique

6 6 Franck FONTANILI - CGI MOSIM'06 Quelques données Plus de 5000 lots pharmaceutiques analysés / an 40 techniciens contrôleurs 30 paillasses, 10 HPLC, 10 CPG Une centaine danalyses en encours moyen Une dizaine de déterminations / analyse Une douzaine de jours de délai de contrôle / lot Problématique

7 7 Franck FONTANILI - CGI MOSIM'06 Questions posées Comment maîtriser les flux et tenir les délais ? Comment répartir les analyses aux techniciens ? Combien de techniciens sont nécessaires ? Quelle implantation des postes ? Comment prendre en compte les perturbations ? Quel est limpact de lordonnancement des HPLC et CPG sur lensemble du laboratoire ? Problématique

8 8 Franck FONTANILI - CGI MOSIM'06 Principales difficultés Forte autonomie des contrôleurs Pas de « trace » du déroulement dune analyse Déroulement des analyses lié aux compétences des techniciens et à la disponibilité des postes HPLC et CPG Problématique

9 9 Franck FONTANILI - CGI MOSIM'06 Ordonnancement des HPLC et CPG Recherche dun ordonnancement pour ces postes critiques [Dupuy et al. 2004,2005] : Modélisation dune machine parallèle flexible À base de règles : ATCTRS et ATCTRSF Recuit simulé Résultat : Gain certain sur le retard moyen des analyses Solutions proposées

10 10 Franck FONTANILI - CGI MOSIM'06 Ordonnancement des HPLC et CPG Limites de ce travail : Influence des paillasses ? Pas dévolution dynamique de lordonnancement Pas de phénomènes aléatoires Techniciens en capacité illimitée Approche proposée : utilisation de la simulation de flux à événements discrets Solutions proposées

11 11 Franck FONTANILI - CGI MOSIM'06 Simulation de flux Pourquoi ? Outil adapté aux systèmes complexes Pas de modélisation mathématique Niveau de détail pouvant être élevé Forme proche du système réel Visualisation : communication et confiance Possibilité de tester différentes organisations Solutions proposées

12 12 Franck FONTANILI - CGI MOSIM'06 Simulation de flux Comment ? Analyse détaillée des flux et règles de fonctionnent Collecte des données : jusquà 50% du temps dune étude Quoi ? Statistiques : stocks, machines, articles Indicateurs de performances spécifiques Solutions proposées

13 13 Franck FONTANILI - CGI MOSIM'06 Méthodologie générale Réalisation et calibrage dun modèle de lexistant Evaluation des heuristiques dordonnancement sur les postes HPLC et CPG en dynamique Evaluation globale du laboratoire Prise en compte de la variabilité Etude de la robustesse de loptimisation Solutions proposées 2 étapes : modèle de connaissance puis modèle daction

14 14 Franck FONTANILI - CGI MOSIM'06 Modèle de connaissance Nombreuses techniques existantes et reconnues : CIMOSA, CEN ENV 400 03, GRAI-GIM, PERA, GERAM, etc… Approche choisie : Principe de la modélisation dentreprise avec 3 vues : Fonctionnelle Ressource Décisionnelle Solutions proposées

15 15 Franck FONTANILI - CGI MOSIM'06 Vue Fonctionnelle Description des enchaînements dactivités des processus. Utilisation du formalisme IDEF Solutions proposées

16 16 Franck FONTANILI - CGI MOSIM'06 Vue Ressources Description de lutilisation des moyens pour réaliser un processus. Utilisation de la norme JIS Z 8206 Solutions proposées

17 17 Franck FONTANILI - CGI MOSIM'06 Vue Ressources Exemple : Solutions proposées

18 18 Franck FONTANILI - CGI MOSIM'06 Vue Décisionnelle Description des centres de décisions pour la gestion du flux physique. Utilisation de réseaux GRAI pour décrire les centres de décision Utilisation dorganigrammes [NF Z 67-010] pour la logique de pilotage Solutions proposées

19 19 Franck FONTANILI - CGI MOSIM'06 Vue Décisionnelle Exemple : Solutions proposées

20 20 Franck FONTANILI - CGI MOSIM'06 Modèle daction pour la simulation Intègre les 3 vues dans loutil utilisé : Witness Résultats Vue décisionnelle Lois et Actions Vue fonctionnelle Modules Vue ressource Eléments

21 21 Franck FONTANILI - CGI MOSIM'06 Calibrage et validation Simulation de 5 jours dactivité pour valider le modèle Résultats Fichier Excel : arrivée des déterminations Modèle de simulation entrée Sortie Fichier Excel : activité de chaque poste

22 22 Franck FONTANILI - CGI MOSIM'06 Simulations de différentes organisations Paramètres : Plages douverture : 1 x 24h, 3 x 8h, 1 x 8h Affectation des analyses : 1/contrôleur ou 1 contrôleur/détermination Résultats : % de délai moyen / délai actuel Résultats

23 23 Franck FONTANILI - CGI MOSIM'06 Conclusions Modélisation et simulation : maîtrise des processus Résultats des simulations : à mettre en œuvre Ordonnancement des HPLC et CPG : faible occupation et fort impact sur le délai Simulations de lordonnancement en dynamique et avec phénomènes aléatoires. Conclusions et perspectives Perspectives


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