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PostHeaderIcon Gestion de surface dans les halls d’assemblage

 

 

 

Dans le but de réduire le temps et le coût de production, et en accord avec l’optique de « design for production », nous développons un modèle permettant de simuler les problèmes de planning qui apparaissent dans les ateliers de fabrication des blocs.

Les blocs sont très volumineux et c’est pourquoi, une fois placés sur la zone de fabrication, ils ne peuvent plus être déplacés avant leur achèvement complet. Chaque bloc est caractérisé quantitativement et géométriquement (longueur, largeur, hauteur, poids, etc.) et possède des paramètres de temps (temps de fabrication, date de livraison au plus tard, date de commencement au plus tôt).

L’objectif est de fournir un outil d’aide à la décision portant sur l’ordonnancement de l’atelier, pour un horizon de temps préétabli, et en respectant certaines contraintes (chevauchement, fenêtres temporelles, positionnement particulier en fonction d’outils disponibles dans l’atelier,…). L’espace destiné à l’assemblage des blocs est divisé en zones finies de taille identique, et nos recherches portent sur les méthodes qui détermineraient l’agencement des blocs (position, orientation, date de commencement) permettant d’en produire le plus grand nombre. Au-delà de la qualité de la réponse en terme de nombre de blocs, nous concentrons nos efforts pour fournir un outil d’aide à la décision pragmatique, en accord avec les us et coutumes des ordonnanceurs de ce type d’atelier, et qui fournit des solutions dans un délai raisonnable.

Les techniques utilisées sont issues de recherches concernant un problème similaire, appelé « Three Dimensional Bin Packing Problem » (3D-BPP), dans lequel il faut « ranger » des boîtes dans le plus petit nombre de containers (Les deux problèmes étant en effet similaires sur bien des points). En particulier, nous utilisons pour résoudre ce problème une heuristique de recherche locale appelée « Guided Local Search (GLS) » que nous avons couplé avec une autre technique baptisée « Fast Local Search ».

La figure ci-dessus permet d’illustrer brièvement l’approche utilisée : à partir d’une situation initiale aléatoire, où les blocs ont une position satisfaisante de manière individuelle mais où ils peuvent se chevaucher l’un l’autre, l’algorithme détermine des « mouvements » qui améliorent la solution, dans la mesure où ils réduisent la somme des chevauchements. La procédure s’arrête après avoir trouvé une solution ne comportant plus aucun chevauchement. Une étape complémentaire permet ensuite d’incrémenter le nombre de blocs réalisables dans l’atelier pour finalement trouver le planning qui permettra de fabriquer le maximum de blocs.

Cette étude a conduit à l'implémentation d'un logiciel appelé OptiView

'Optimization of Surface Utilization Using Heuristic Approaches'   (COMPIT''05 - Yves Langer, Maud Bay, Yves Crama, Frédéric Bair, Jean-David Caprace, Philippe Rigo, 2005)


 
 



 

 
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