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En anglaisRÉSUMÉ
Cet article fait le point sur les méthodes actuelles utilisées, pour des industries de procédés, en ordonnancement et en conception d’ateliers discontinus, c’est-à-dire capable de produire plusieurs composés à partir d’équipements standards. Le recours à un simulateur permet de tester efficacement différentes politiques de gestion en phase d’exploitation. La maîtrise de la chaîne logistique s’en trouve améliorée et les transferts technologiques facilités.
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Catherine AZZARO-PANTEL : Maître de Conférences à l’ENSIACET-INPT, Habilitée à Diriger des Recherches - Laboratoire de Génie Chimique UMR CNRS 5503
INTRODUCTION
Dans le domaine du génie des procédés, les ateliers discontinus concernent des secteurs industriels aussi variés que la chimie fine, les biotechnologies, l’élaboration des matériaux ou la fabrication de composants électroniques... Les procédés discontinus présentent l’avantage de pouvoir produire plusieurs composés, souvent à forte valeur ajoutée, à partir d’équipements standards et de s’adapter à des variations de nature et de qualité des matières premières, ainsi qu’à des fluctuations fréquentes du marché. Chaque produit possède en général son propre mode de fabrication qui consiste en une succession d’étapes liées entre elles par des contraintes techniques ou des relations d’antériorité.
Les caractéristiques spécifiques des industries de procédés ont conduit les spécialistes du génie des procédés à s’intéresser depuis plusieurs années aux problèmes liés à l’ordonnancement et à la conception d’ateliers discontinus, qui contribuent à la maîtrise de la chaîne logistique (supply chain management).
Cet article fait le point sur les méthodes utilisées tant en ordonnancement qu’en conception d’ateliers pour des industries de procédés et présente les enjeux actuels.
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2. Ordonnancement d’ateliers
2.1 Définition
Le problème d’ordonnancement d’ateliers peut se formuler de la façon suivante : programmer au mieux l’ensemble des tâches à réaliser, en leur allouant les ressources nécessaires et en fixant leur date de début.
Le terme « au mieux » donne implicitement à cette définition une fonction d’optimisation, de sorte que le problème ne consiste pas uniquement à déterminer des solutions réalisables, mais comporte aussi la recherche des plus favorables d’entre elles, au regard d’un critère souhaité.
Si l’énoncé de ce problème peut paraître très général et s’appliquer à des domaines très différents comme la mécanique, la construction (suivi de projet), l’informatique (les tâches sont les programmes, les ressources sont les processeurs ou la mémoire), de nombreux facteurs spécifiques ou non au domaine de la chimie contribuent à rendre très délicat l’ordonnancement de la production :
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la synthèse des produits met en jeu des intermédiaires réactionnels dont l’élaboration doit également être planifiée, d’où l’utilisation de politiques de stockage adaptées, différentes selon les ateliers et la nature des intermédiaires réactionnels [voir exemple (3)] ;
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certaines opérations peuvent produire des effluents dont le niveau de rejet est légalement contrôlé, ce qui peut engendrer des contraintes sur le déroulement de la campagne ;
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les ressources partagées (l’huile de préchauffage, les fluides de refroidissement ou d’asservissement des équipements, l’électricité...) sont des ressources à seuil de disponibilité qui doivent être prises en compte pour l’organisation de la production ;
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enfin, on doit également considérer des contraintes de disponibilité des ressources renouvelables (équipements mais aussi opérateurs) et consommables (matières premières), des contraintes d’approvisionnement des ressources consommables et d’indisponibilité momentanée des ressources renouvelables (congés des opérateurs, maintenances des équipements...), de nettoyage des équipements et des bacs de stockage.
On utilise classiquement un diagramme de Gantt (ou diagramme à barres) pour visualiser l’exécution...
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