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Forum 'Emplois' - Sujet créé le 2007-09-17
Centre Génie Industriel et Informatique (G2I)
Titre : Optimisation de la politique de lotissement et d'ordonnancement pour une ligne de fabrication soumis aux aléas
Directeur de thèse (HDR) : Alexandre Dolgui
Co-encadrant : Frédéric Grimaud
Département des Méthodes scientifiques pour la gestion industrielle (MSGI) du centre G2I
1. PROJET SCIENTIFIQUE
1.1 Présentation du sujet
faisant référence à l'état de l'art (citez quelques publications clé du domaine)
Le choix de la politique de lotissement, le dimensionnement et le séquencement des lots est un problème important. Beaucoup de travaux existent pour les cas quand les temps de fabrication sont déterministes et sont connus d'avance. Le plus souvent, des modèles de programmation linéaire en variables mixtes sont utilisés [1]. Malheureusement, la réalité industrielle est souvent plus complexe. Il existe différents types d'aléas (panne de machine, abstentionnisme, rebuts, délai aléatoire d'approvisionnement en composants, etc.), il est donc nécessaire de développer des méthodes de lotissement et séquencement sous aléas [2], [3].
Nous nous intéresserons plus particulièrement à des lignes de fabrication microélectronique avec un taux de rebuts non négligeable qui sont en même temps soumis aux arrêts aléatoires des machines. Nous recherchons des méthodes efficaces de définition de tailles de lots pour chaque produit fabriqué et de leur séquence de lancement maximisant le taux de respect des dates de livraison (niveau de service) et la marge de l'entreprise.
[1] Bahl, H.C., Ritzman, L.P., and Gupta J.N.D., 1987, Determining lot sizes and resource requirements: a review. Operations Research, 35, 329-345.
[2] Gerchak Y., Wang, Y. And Yano, C.A., 1994, Lot sizing in assembly systems with random component yields. IIE Transactions, 26, 19-24.
[3] Yano, C.A., and Lee, H.L., 1995, Lot sizing with random yields a review. Operations Research, 43, 311-334.
1.2 Objectifs
Objectifs de la thèse :
-
Définir les paramètres critiques d'une ligne de fabrication soumise aux arrêts aléatoires de machines et des rebuts ;
-
Construire un ensemble des modèles mathématiques permettant optimiser le niveau de service et la marge ;
-
Développer des modèles de simulation pour tester l'efficacité de l'approche proposée ainsi que pour pouvoir traiter des hypothèses plus large concernant le fonctionnement des lignes étudiées.
1.3 Originalité scientifique du projet
Nous avons découvert une classe des problèmes pratiques de lotissement et séquencement (initialement dans l'industrie microélectronique et plus tard dans d'autres secteurs d'activités industrielles) où deux facteurs aléatoires se rencontrent, à savoir : un rendement aléatoire et un délai aléatoire. Ce type de problèmes est extrêmement difficile à résoudre quand on cherche à optimiser le niveau de service ou la marge de l'entreprise. Dans nos travaux récents nous avons proposé quelques modèles intéressants [4, 5, 6]. Dans cette thèse, nous allons les approfondir et compléter par des modèles de simulation.
[4] Dolgui A., Performance analysis model for systems described by renewal process, Engineering Simulation, vol. 24, n°2, 2002, pp. 3-11.
[5] Dolgui A., Ould Louly M.-A. A model for supply planning under uncertainties. International Journal of Production Economics, n°78, 2002, pp. 145-152.
[6] Dolgui A., Levin G., Ould Louly M.-A. Decomposition approach for a problem of lot-sizing and sequencing under uncertainties. International Journal of Computer Integrated Manufacturing, vol. 18, n°5, 2005, pp. 17-26.
1.4 Méthode de recherche
La recherche opérationnelle : analyse mathématique et simulation.
1.5 Valeur ajoutée prévisible
publications (mentionnez quelques revues cibles), retombées et collaborations scientifiques et/ou industrielles, contrats ...
Les résultats pourrons être proposé à nos différents partenaires (ST Microelectronics, par exemple) là où ce types de problèmes est critique.
Nous ciblons les meilleures revues qui publient les résultats de ce type de recherche, à savoir :
International Journal of Production Economics, International Journal of Production Research, Naval Research Logistics (objectif : au moins 3 publications)
1.6 Situation des objectifs du projet par rapport aux programmes et stratégie du centre
thème prioritaire, projet transversal...
Cette thèse s'inscrit dans la thématique de Supply chain management du centre G2I
2. ENCADREMENT
2.1
Type de projet
projet exploratoire, en phase de démarrage, projet sur une thématique confirmée, ... (le cas échéant citez quelques publications des encadrants concernant le projet)
Projet sur une thématique confirmée (voir nos publications).
2.2
Rattachement à un programme international
Pr. Genrick Levin de l'Académie des Sciences de Biélorussie participera ponctuellement dans ce projet (nous avons une publication commune avec lui sur ce sujet)
Ce type de modèles sera également étudié dans le cadre de notre projet européen en cours de soumission, s'il est retenu
2.3
Collaboration nationale
Se fera dans le cadre des groupes Bermudes et CSP du GDR MACS et du GDR RO.
Titre : Optimisation de la politique de lotissement et d'ordonnancement pour une ligne de fabrication soumis aux aléas
Directeur de thèse (HDR) : Alexandre Dolgui
Co-encadrant : Frédéric Grimaud
Département des Méthodes scientifiques pour la gestion industrielle (MSGI) du centre G2I
1. PROJET SCIENTIFIQUE
1.1 Présentation du sujet
faisant référence à l'état de l'art (citez quelques publications clé du domaine)
Le choix de la politique de lotissement, le dimensionnement et le séquencement des lots est un problème important. Beaucoup de travaux existent pour les cas quand les temps de fabrication sont déterministes et sont connus d'avance. Le plus souvent, des modèles de programmation linéaire en variables mixtes sont utilisés [1]. Malheureusement, la réalité industrielle est souvent plus complexe. Il existe différents types d'aléas (panne de machine, abstentionnisme, rebuts, délai aléatoire d'approvisionnement en composants, etc.), il est donc nécessaire de développer des méthodes de lotissement et séquencement sous aléas [2], [3].
Nous nous intéresserons plus particulièrement à des lignes de fabrication microélectronique avec un taux de rebuts non négligeable qui sont en même temps soumis aux arrêts aléatoires des machines. Nous recherchons des méthodes efficaces de définition de tailles de lots pour chaque produit fabriqué et de leur séquence de lancement maximisant le taux de respect des dates de livraison (niveau de service) et la marge de l'entreprise.
[1] Bahl, H.C., Ritzman, L.P., and Gupta J.N.D., 1987, Determining lot sizes and resource requirements: a review. Operations Research, 35, 329-345.
[2] Gerchak Y., Wang, Y. And Yano, C.A., 1994, Lot sizing in assembly systems with random component yields. IIE Transactions, 26, 19-24.
[3] Yano, C.A., and Lee, H.L., 1995, Lot sizing with random yields a review. Operations Research, 43, 311-334.
1.2 Objectifs
Objectifs de la thèse :
-
Définir les paramètres critiques d'une ligne de fabrication soumise aux arrêts aléatoires de machines et des rebuts ;
-
Construire un ensemble des modèles mathématiques permettant optimiser le niveau de service et la marge ;
-
Développer des modèles de simulation pour tester l'efficacité de l'approche proposée ainsi que pour pouvoir traiter des hypothèses plus large concernant le fonctionnement des lignes étudiées.
1.3 Originalité scientifique du projet
Nous avons découvert une classe des problèmes pratiques de lotissement et séquencement (initialement dans l'industrie microélectronique et plus tard dans d'autres secteurs d'activités industrielles) où deux facteurs aléatoires se rencontrent, à savoir : un rendement aléatoire et un délai aléatoire. Ce type de problèmes est extrêmement difficile à résoudre quand on cherche à optimiser le niveau de service ou la marge de l'entreprise. Dans nos travaux récents nous avons proposé quelques modèles intéressants [4, 5, 6]. Dans cette thèse, nous allons les approfondir et compléter par des modèles de simulation.
[4] Dolgui A., Performance analysis model for systems described by renewal process, Engineering Simulation, vol. 24, n°2, 2002, pp. 3-11.
[5] Dolgui A., Ould Louly M.-A. A model for supply planning under uncertainties. International Journal of Production Economics, n°78, 2002, pp. 145-152.
[6] Dolgui A., Levin G., Ould Louly M.-A. Decomposition approach for a problem of lot-sizing and sequencing under uncertainties. International Journal of Computer Integrated Manufacturing, vol. 18, n°5, 2005, pp. 17-26.
1.4 Méthode de recherche
La recherche opérationnelle : analyse mathématique et simulation.
1.5 Valeur ajoutée prévisible
publications (mentionnez quelques revues cibles), retombées et collaborations scientifiques et/ou industrielles, contrats ...
Les résultats pourrons être proposé à nos différents partenaires (ST Microelectronics, par exemple) là où ce types de problèmes est critique.
Nous ciblons les meilleures revues qui publient les résultats de ce type de recherche, à savoir :
International Journal of Production Economics, International Journal of Production Research, Naval Research Logistics (objectif : au moins 3 publications)
1.6 Situation des objectifs du projet par rapport aux programmes et stratégie du centre
thème prioritaire, projet transversal...
Cette thèse s'inscrit dans la thématique de Supply chain management du centre G2I
2. ENCADREMENT
2.1
Type de projet
projet exploratoire, en phase de démarrage, projet sur une thématique confirmée, ... (le cas échéant citez quelques publications des encadrants concernant le projet)
Projet sur une thématique confirmée (voir nos publications).
2.2
Rattachement à un programme international
Pr. Genrick Levin de l'Académie des Sciences de Biélorussie participera ponctuellement dans ce projet (nous avons une publication commune avec lui sur ce sujet)
Ce type de modèles sera également étudié dans le cadre de notre projet européen en cours de soumission, s'il est retenu
2.3
Collaboration nationale
Se fera dans le cadre des groupes Bermudes et CSP du GDR MACS et du GDR RO.