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Theses

Le meilleur des cas pour l’ordonnancement de groupes : Un nouvel indicateur proactif-réactif pour l’ordonnancement sous incertitudes

Résumé : Cette thèse représente une étude d'un nouvel indicateur d'aide à la décision pour le problème d'ordonnancement d'ateliers de production sous présence d'incertitudes. Les contributions apportées dans ce travail se situent dans le contexte des groupes d'opérations permutables. Cette approche consiste à proposer une solution d'ordonnancement flexible caractérisant un ensemble fini non-énuméré d'ordonnancements. Un opérateur est ensuite censé sélectionner l'ordonnancement qui répond le mieux aux perturbations survenues dans l'atelier. Nous nous intéressons plus particulièrement à cette phase de sélection et nous mettons l'accent sur l’intérêt de l'humain pour la prise de décision. Dans un premier temps, nous présentons le meilleur des cas; indicateur d'aide à la décision pour le calcul du meilleur ordonnancement caractérisé par l'ordonnancement de groupes. Nous proposons des bornes inférieures pour le calcul des dates de début/fin des opérations. Ces bornes sont ensuite implémentées dans une méthode de séparation et d'évaluation permettant le calculer du meilleur des cas. Grâce à des simulations effectuées sur des instances de job shop de la littérature, nous mettons l'accent sur l'utilité et la performance d'un tel indicateur dans un système d'aide à la décision. Enfin, nous proposons une Interface Homme-Machine (IHM) adaptée à l'ordonnancement de groupes et pilotée par un système d'aide à la décision multicritères. L'implémentation de cette IHM sur un cas d'étude réel a permis de soulever certaines pratiques efficaces pour l'aide à la décision dans le contexte de l'ordonnancement sous incertitudes.
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https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01830503
Contributor : Abes Star :  Contact
Submitted on : Monday, June 3, 2019 - 1:48:08 PM
Last modification on : Wednesday, June 24, 2020 - 4:19:30 PM

File

Z_YAHOUNI.pdf
Version validated by the jury (STAR)

Identifiers

  • HAL Id : tel-01830503, version 2

Citation

Zakaria Yahouni. Le meilleur des cas pour l’ordonnancement de groupes : Un nouvel indicateur proactif-réactif pour l’ordonnancement sous incertitudes. Automatique. École centrale de Nantes; Université Abou Bekr Belkaid (Tlemcen, Algérie), 2017. Français. ⟨NNT : 2017ECDN0010⟩. ⟨tel-01830503v2⟩

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