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1 - DÉFINITIONS ET CONCEPTS

2 - VISION INDUSTRIELLE DES PROBLÉMATIQUES D’ORDONNANCEMENT

3 - MÉTHODES DE RÉSOLUTION

4 - MISE EN ŒUVRE INDUSTRIELLE

  • 4.1 - Outils d’ordonnancement des GPAO et des ERP
  • 4.2 - Logiciels d’ordonnancement spécialisés
  • 4.3 - Solveurs génériques

5 - CONCLUSIONS

Article de référence | Réf : AG3015 v1

Méthodes de résolution
Ordonnancement d’ateliers manufacturiers

Auteur(s) : Bernard GRABOT

Date de publication : 10 janv. 2006

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RÉSUMÉ

Cet article a pour objectif de représenter le paysage en pleine évolution des problématiques actuelles rencontrées dans l’ordonnancement des ateliers manufacturiers. En effet, ce domaine très vaste oppose des besoins très variés que tentent de couvrir la recherche mais aussi les logiciels du marché. Les méthodes de résolution de problèmes sont exposées, sans omettre les techniques les plus récentes, notamment les approches par métaheuristiques et celles issues de l’intelligence artificielle.

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Auteur(s)

  • Bernard GRABOT : Professeur à l’École Nationale d’Ingénieurs de Tarbes - Laboratoire Génie de Production

INTRODUCTION

L’ordonnancement d’atelier « manufacturiers » est à la fois un terrain de recherche foisonnant et une problématique quotidienne dans les entreprises. Ce dossier ne vise pas à fournir un panel exhaustif de méthodes d’ordonnancement, mais plutôt à dresser un panorama de problématiques actuelles liées à l’ordonnancement des ateliers manufacturiers, puis à montrer comment ces problématiques sont abordées en recherche comme dans les logiciels du marché. Partant des outils classiques de la recherche opérationnelle, nous verrons en particulier comment des techniques d’intelligence artificielle ont permis la prise en compte de contraintes de plus en plus nombreuses et complexes dans l’ordonnancement d’atelier.

La problématique de l’ordonnancement d’atelier manufacturier sera tout d’abord introduite dans le paragraphe 2, en insistant sur les différences essentielles pouvant exister avec l’ordonnancement des ateliers discontinus ayant fait l’objet d’un précédent dossier , réf. [4]. Les méthodes de résolution de ces problèmes seront abordées dans le troisième paragraphe, en listant rapidement les méthodes optimales les plus classiques pour insister sur les apports des techniques plus récentes (métaheuristiques et méthodes issues de l’intelligence artificielle pour simplifier, bien que cette classification soit quelque peu inexacte). La mise en œuvre des méthodes de résolution au sein de quelques logiciels caractéristiques du marché sera enfin évoquée. Loin de prétendre à une quelconque exhaustivité, notre ambition est ainsi seulement de brosser un panorama relativement représentatif d’un paysage en constante évolution.

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DOI (Digital Object Identifier)

https://doi.org/10.51257/a-v1-ag3015


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3. Méthodes de résolution

Comme pour beaucoup de domaines ouverts, il est difficile de proposer un classement totalement satisfaisant des techniques de résolution des problèmes d’ordonnancement. Nous avons ici choisi une classification qui devrait donner une vision « de premier niveau » relativement claire du paysage constitué par l’ensemble de ces méthodes. Ces catégories sont pourtant loin d’être disjointes, et le paysage réel est un peu plus complexe.

On notera que beaucoup de ces méthodes sont aussi utilisées dans les ateliers discontinus, et ont été évoquées dans le dossier , réf. [4]. Nous essaierons d’apporter des compléments et de montrer les spécificités de leurs applications aux ateliers manufacturiers.

Nous évoquerons ainsi successivement :

  • les méthodes dites « optimales », particularisations ou applications simples des techniques d’optimisation, donnant la meilleure solution par rapport au critère choisi mais pouvant demander des temps de traitement importants ;

  • les approches par heuristiques, plus empiriques mais pouvant procurer un résultat « satisfaisant » dans un temps « raisonnable » (nous tenterons de quantifier quelque peu ces termes ambigus dans la suite) ;

  • les approches par métaheuristiques, qui « coiffent » une ou plusieurs techniques d’optimisation par une stratégie d’exploration de l’espace des solutions ;

  • les techniques issues de l’intelligence artificielle, comprises ici comme des techniques visant à utiliser des connaissances sur le problème, ou à réutiliser des expériences passées (il est à noter que certaines métaheuristiques sont issues de l’intelligence artificielle…).

3.1 Méthodes optimales

La littérature sur ces méthodes est très abondante, et nous renvoyons par exemple à [8] pour une analyse approfondie et exhaustive. Il nous paraît néanmoins intéressant de donner quelques points de repères sur ces méthodes.

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BIBLIOGRAPHIE

  • (1) - ESQUIROL (P.), LOPEZ (P.) -   L’ordonnancement.  -  Economica 1999.

  • (2) - GIARD (V.) -   Gestion de la production et des flux.  -  Economica 2003.

  • (3) - LACOMME (Ph.), PRINS (Ch.), SEVAUX (M.) -   Algorithmes et graphes.  -  Eyrolles, 2e édition, 2003.

  • (4) - AZZARO-PANTEL (C.) -   Ordonnancement et conception d’ateliers discontinus – cas des industries de process.  -  Techniques de l’Ingénieur, AG 3 011, 2005.

  • (5) - BILLAUT (J.C.), CARLIER (J.), NÉRON (E.), OLIVIER (A.) -   Ordonnancement d’ateliers à ressources multiples in « Ordonnancement de la production »,  -  sous la direction de LOPEZ (P.) et ROUBELLAT (F.), Hermès, traités IC2, 2001.

  • (6) - POMEROL (Ch.), BARBA-ROMERO (S.) -   Choix multicritère dans l’entreprise, principe et pratique.  -  Éd....

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