Modélisation du processus de pilotage d’un atelier en temps réel

7/31/2019 Modlisation du processus de pilotage dun atelier en temps rel

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TTHHSSEEEn vue de l'obtention du

DDOOCCTTOORRAATT DDEE LLUUNNIIVVEERRSSIITT DDEE TTOOUULLOOUUSSEE

Dlivr par l'Institut National Polytechnique de ToulouseDiscipline ou spcialit : Systmes Industriels

JURY

Jean Pierre CAMPAGNE Professeur, INSA, Lyon RapporteurAndr THOMAS Professeur, CRAN, Nancy RapporteurPierre CASTAGNA Professeur, IRCCyN, Nantes ExaminateurLionel DUPONT Professeur, cole des Mines dALBI ExaminateurFranck FONTANILI Enseignant chercheur, cole des Mines dALBI Examinateur

cole doctorale : cole doctorale systmes (EDSYS)Unit de recherche : Centre Gnie Industriel - cole des mines d'Albi

Directeurs de Thse : Lionel DUPONTCo directeur de thse : Franck FONTANILI

Prsente et soutenue par Samieh MIRDAMADI

Le 17 Juin 2009

Modlisation du processus de pilotage dun atelier en temps rel laide de la simulation en ligne couple lexcution


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RemerciementsRemerciementsRemerciementsRemerciements

Je souhaite remercier tout dabord mon directeur de thse M. LionelDUPONT, professeur de laboratoire gnie industriel de lcole des Mines dAlbipour mavoir accueillie dans ce laboratoire et mavoir accompagne et soutenue.Ainsi que mon encadrant M. Franck FONTANILI, enseignant chercheur lcoledes Mines dAlbi, pour mavoir encadre tout au long de cette priode de thse.

Je remercie plus particulirement le professeur Pierre CASTAGNA IRCCyN de Nantes de mavoir fait lhonneur de prsider le jury. Jadressegalement mes remerciements aux autres membres du jury, pour avoir accept de

juger nos travaux en qualit de rapporteurs : Professeur Jean-PierreCAMPAGNE INSA de Lyon, Professeur Andr THOMAS CRAN de Nancy.

Je remercie aussi lensemble du dpartement Gnie Industriel de lcoledes Mines dAlbi, de mavoir accepte durant cette priode, particulirement

Isabelle FOURNIER pour son soutien durant cette priode et la relecture dumanuscrit. Je ne peux pas citer tous les doctorants et enseignants chercheurs ducentre mais ils ont tous particip la russite finale de cette thse. Il ne mest pas

possible doublier les soutiens inconditionnels et silencieux des professeurs HervPINGAUD et Didier GOURC pour mavoir occasionnellement aide dans montravail durant cette priode et pour leurs sympathies et leurs prdispositions pour

aider les autres.

Je tiens remercier toutes les personnes du site exprimental de Rascolpour mavoir permis de travailler sur la plateforme exprimentale technologiquepour mettre en place la dmonstration de ces travaux. Jadresse particulirementmes remerciements M. Daniel BLACHE, M. Jean-Claude GRISENTI, M.Frdrique DUBOSC pour leurs soutiens matriels et leurs conseils pratiques.

Je ne saurai jamais assez remercier ma mre et mon pre qui, dans desconditions difficiles et loin de moi, participent la ralisation de mes projets. Jenoublie videmment pas mes surs, Sara et Shirin, qui mont rassure en me

remplaant auprs deux pendant tout ce temps.

Une pense particulire va enfin et bien sr Olivier pour son amour, sapatience et son soutien qui ma supporte avant dtre docteur et me supporteraencore, enfin je lespre.

Merci encore tous


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Sommaire gnral de la thse

Introduction et problmatique...1I. Pilotage des systmes de production ............................................................................................. 7

I.1. Introduction ........................................................................................................................ 9I.2. Pilotage dun systme......................................................................................................... 9I.3. Pilotage des systmes industriels...................................................................................... 11I.4. Fonctions gnriques du pilotage de la production .......................................................... 14I.5. Finalits des systmes de pilotage de la production......................................................... 18I.6. volution des systmes de production et de leurs objectifs ............................................. 19I.7. Flexibilit et ractivit...................................................................................................... 22I.8. Typologie des structures de pilotage ................................................................................ 24I.9. Structure retenue par la suite. ........................................................................................... 26I.10. Typologie du pilotage selon lorigine de perturbation et selon la priode de lancement28 I.11. Conclusion...................................................................................................................... 31

II. Les outils daide la dcision pour le pilotage datelier.......................................................... 35II.1. Introduction..................................................................................................................... 37

II.2. Les progiciels existants pour le pilotage dune unit de production supervision,ordonnancement .......................................................................................................... 37II.3. Choix des outils pour le pilotage en temps rel datelier MES et SED ..................... 44II.4. Optimisation en couplant les mthodes simulatoire/analytique dans un atelier de

fabrication intermittente ................................................................................................. 58II.5. Conclusion de cette optimisation .................................................................................... 70

III. Simulation en ligne couple lexcution................................................................................ 77III.1. Introduction.................................................................................................................... 79III.2. Simulation en ligne........................................................................................................ 79III.3. Proposition de modlisation du processus de pilotage en temps rel laide de la

simulation en ligne ......................................................................................................... 87III.4. Chronogramme dutilisation de la simulation en ligne pour le pilotage en temps rel 109

III.5. Couplage entre Simulation et MES pour laide la dcision dans le pilotage ............ 116III.6. Conclusion ................................................................................................................... 122IV. Dmonstration de la faisabilit technique ............................................................................. 129

IV.1. Introduction ................................................................................................................. 131IV.2. Prsentation de la plateforme exprimentale ............................................................... 131IV.3. Construction du modle de simulation hors ligne de la plateforme exprimentale..... 141IV.4. tude de la faisabilit technique pour raliser des simulations en ligne...................... 150IV.5. Conclusion................................................................................................................... 153

Conclusions et perspective...157


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Introduction et problmatique

Dans un monde en perptuel changement, les industriels ont besoin dtre ractifs pourrester comptitifs et pour conqurir de nouveaux marchs. Pour y arriver, ils sont contraintsdamliorer leur faon de piloter la production, tant au niveau stratgique, pour sadapter auxprogrs de la technologie ou suivre les volutions du march, quau niveau oprationnel, pourragir face aux alas. Au niveau stratgique, ceci les conduit modifier et adapter leursmoyens de production pour faire face l'arrive de nouveaux produits et de nouveauxconcurrents, pour rduire notamment leurs dlais de fabrication. Lobjectif de la ractivit enproduction est de pouvoir adapter rgulirement le systme de production la demande. Lesindustriels doivent aussi matriser leur systme de production au niveau oprationnel. Ilsdoivent tre capables de ragir sur le trs court terme aux vnements imprvus tels quunemodification ou une annulation dun ordre de fabrication, larrive dune commande urgente,des perturbations alatoires du systme de production et ce, de faon la moins perturbante etla plus rapide possible.

Pour y parvenir au mieux, les entreprises manufacturires ont besoin de ragir aumoment opportun pendant la fabrication. Parmi les solutions possibles, elles peuvent adapterleurs systmes de production face lapparition dalas via le systme de pilotage datelier.Le pilotage concerne lorganisation des relations entre le sous-systme physique et le sous-systme de dcision et lorganisation lie la prise de dcision [Le Moigne, 1974]. Lepilotage a pour but dassurer la cohrence des dcisions entre des ordres issus de la gestionprvisionnelle court terme et les actions excutes au niveau du systme de production. Ildoit faire face aux contraintes de dcision et dobjectif et aux alas du systme physiquecomme les pannes machines, les retards, etc. Le pilotage datelier doit sappliquer notammentdune manire prcise et rapide en comparant ltat rel du systme de production enexploitation et ltat attendu. Il existe de nombreux outils pour assurer le pilotage dun atelieret de nombreux travaux [Hanisch et al., 2003], [Kouiss et Pierreval, 1999], etc. apportent leurcontribution en particulier dans le domaine de lordonnancement datelier en temps rel ractif , de la maintenance et de la fiabilit des quipements, de la supervision, des MESManufacturing Execution System , etc. Loriginalit de ce travail de recherche repose surlutilisation de la simulation de flux vnements discrets, qui nest gnralement pas unoutil destin au pilotage mais plutt la conception et lamlioration de processus.

Le potentiel de la simulation est trs vaste, car elle est applicable tous les flux delindustrie et mme des services, tous les niveaux hirarchiques et toutes les phases ducycle de vie dun systme de production [Berchet, 2000]. Le plus souvent, le logiciel desimulation est utilis en phase de conception ou damlioration des ateliers pourdimensionner les capacits des stocks et files dattente, pour tester des rgles defonctionnement, pour identifier les goulots dtranglement, pour mesurer linfluence desperturbations, etc. La simulation de flux peut galement tre utilise en phase dexploitation,en complment doutils de planification ou dordonnancement pour, par exemple, estimer desdlais. Elle permet aussi de dterminer les valeurs optimales des paramtres de pilotage appliquer au systme de production avant de lancer lexcution en couplant au modle desimulation un algorithme doptimisation [Fontanili, 1999].


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Dans ce travail de recherche, la simulation sera applique en ligne, cest--direconnecte au systme rel. Lintrt est davoir un outil daide la dcision centr sur lepilotage datelier par rapport des vnements se produisant en temps rel et pour un horizon trs court terme. Cette simulation en ligne permet danalyser et de comparer plusieursscnarii du systme de production, notamment partir dvnements comme lapparition

dune panne, larrive dune commande urgente, etc. On sintressera essentiellement auxsystmes de production de type manufacturier flux discontinu en nous appuyant sur unsimulateur de flux vnements discrets, cest--dire dans lequel les variables dtatchangent seulement lors dvnements tels le dbut ou la fin dune opration, la librationdun poste de travail, loccurrence dune panne, la mise en attente des pices dans une file,etc. [Bel et Kieffer, 2002].

La prise de dcision au sein du pilotage datelier de production est applique sur lesdiffrents niveaux hirarchiques. Gnralement, cette dcision aux niveaux stratgique ettactique sapplique priodiquement, comme par exemple toutes les semaines ou tous les

jours. Au niveau oprationnel, la dcision est base sur les vnements pouvant survenir

tout instant avec une frquence dapparition parfois infrieure la seconde. Cette prise dedcision trs court terme et en temps rel permet de piloter au mieux latelier de productionpour obtenir le rsultat prvisionnel.

Lun des intrts majeur dutiliser la simulation pour le pilotage est de disposer dunoutil permettant de se projeter dans le futur sur le trs court terme pour mesurer lesconsquences dun vnement venant dapparatre. Cest ce que nous pouvons appeler lasimulation Look-ahead, que nous pouvons traduire en franais par Pr-vision. Un autreintrt qui sera aussi dvelopp dans cette thse est daider la prise de dcision en simulanten acclr plusieurs scnarii de correction, afin de limiter les consquences dun vnementcritique. Cela pourrait permettre aussi davoir un retour dexprience sur la dcision de

lexploitation vers la conception. En conclusion, la simulation en ligne nous parat tre lundes outils les plus intressants daide la dcision pour le pilotage datelier, alors quilnexiste que trs peu dapplications industrielles dans les systmes manufacturiers.

Le mmoire de cette thse est compos de quatre parties :

Dans la premire partie, nous ferons un tat de lart sur le pilotage datelier du point devue de la littrature scientifique et notamment nous examinerons le rle de la prise dedcision dans le pilotage datelier. Ensuite, en nous basant sur des interviews ralises auprsdun groupe dindustriels, nous comparerons les problmatiques du pilotage prsentes dansla littrature avec le ressenti sur le terrain. Lobjectif de cette comparaison est non seulement

de mieux connatre les besoins du terrain, mais aussi de faire voluer les pratiques etdamener des solutions pour amliorer le pilotage de la production court terme.

Pour atteindre les objectifs de production court terme, nous avons besoin dutiliserdes outils daide au pilotage. Actuellement, lvolution considrable de linformatique permetde disposer doutils logiciels toutes les tapes du cycle de vie dun systme de production.Dans la seconde partie de cette thse, nous tudierons les outils logiciels existants et utilisspar lindustrie. Nous nous focaliserons plus spcifiquement sur la phase dexploitation de laproduction et nous retiendrons les outils daide au pilotage qui permettent le meilleur respectdes objectifs fixs. Nous aborderons loutil de simulation de flux vnements discrets(SED) et puis dcrirons le fonctionnement de la SED et ses applications dans les diffrents

domaines de pilotage. Lusage le plus courant est la simulation hors ligne, sans aucun lien


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direct avec le systme rel. Cette utilisation dconnecte du systme rel ne nous permet pasde prendre en compte les informations remontant du terrain. Elle ne permet pas de prendreune dcision exploitable dans le systme rel. Un autre usage consiste faire de la simulationen ligne, comme voqu prcdemment. Ceci ncessite de pouvoir suivre lvolution dusystme rel et dalimenter le simulateur avec les informations caractrisant cette volution.

Dans ce travail, nous proposons de coupler un outil de simulation en ligne avec un outildexcution datelier de type MES afin de piloter un processus de production en temps rel.Ces deux outils nous semblent en effet complmentaires pour mieux piloter latelier deproduction. Un MES permet dtre inform des tats actuel et pass dun systme deproduction et donc dvnements imprvus. Par contre, aucune fonction de simulation nestprvue, mme dans le cadre de la norme ISA S95 (Enterprise Control System Integration).Cette norme sattache la formalisation des changes autour du systme de production versles autres domaines de lentreprise. Notre ide est donc de coupler ces deux outils, voiremme dintgrer un simulateur dans un MES.

Comme montr dans la partie prcdente, pour optimiser les rgles de pilotage, le

systme de dcision doit possder des informations fiables sur le systme de production. Lasimulation permet de modliser des systmes en utilisant des ressources, des postes de travail,des stocks, etc. Ces lments sont caractriss par des tats, par exemple disponible, occup,en panne, etc. La dynamique du systme est simule grce une horloge et des vnementsqui modifient les tats de ces lments. Lutilisation directe de la simulation va nous fournirdes rsultats qui seront analyss pour permettre une optimisation. Cette optimisationncessite de raliser un grand nombre de simulations, ce qui est fastidieux et donne donc untemps de rsolution trs long. Dans la partie II de cette thse, nous proposons une dmarchede modlisation faisant appel de faon complmentaire deux approches : analytique etsimulatoire. En premier lieu, la rsolution analytique permet de cibler trs rapidement despopulations de solutions proches de loptimum. Les difficults majeures de la modlisation

analytique se situent dans la phase de modlisation, puisque le problme doit tre dcrit parun systme d'quations. Ensuite, lutilisation de la simulation permet non seulement devrifier les rsultats fournis par la rsolution analytique, mais aussi d'apporter desinformations complmentaires en tenant compte non seulement de la dynamique des fluxmais aussi des capacits statiques. Par ailleurs, la simulation peut prendre en compte desphnomnes alatoires afin de dmontrer la robustesse du modle, ce qui est beaucoup plusdifficile avec la modlisation analytique.

Dans la troisime partie de cette thse, nous dtaillerons dabord les caractristiques etles conditions dutilisation dun simulateur en ligne, puis nous nous intresserons soncouplage ou son intgration avec un MES pour le pilotage et laide la dcision. Nousproposerons dutiliser la simulation en ligne en nous appuyant sur un modle aliment pardes donnes provenant dun systme rel en cours de fonctionnement. Nous identifierons lesbesoins et les problmes poss par la ralisation dune telle simulation comme la ncessitdavoir, en temps rel, des informations concernant ltat courant du systme rel, lasynchronisation entre le systme rel et le modle dans le cas o ltat du modle necorrespondrait pas ltat du systme rel, la dtection et lidentification des vnements quiont un impact sur les objectifs planifis, la mesure des consquences de certains vnementssur lobjectif, etc. Nous tudierons ensuite les apports de la simulation en ligne couple unMES sur le processus de pilotage de la production et la prise de dcision. Nous prsenteronsdonc les spcifications attendues pour la ralisation de ce couplage et les conditions de mise

en uvre. Concernant le pilotage et laide la dcision, nous nous appuierons sur quelques


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situations reprsentatives (panne dune machine, ordre de fabrication annul, drive duntemps de cycle, etc.) pour mettre en vidence notre contribution.

Malgr lintrt de la simulation en ligne pour le pilotage, les outils de simulation dumarch ne comportent pas de fonctionnalits rpondant aux besoins noncs dans la

troisime partie. En consquence, notre connaissance, il nexiste pas dapplicationsindustrielles de couplage entre simulation en ligne et MES pour le pilotage dun atelier. Pourmieux convaincre les industriels de lintrt de ce travail, dans la dernire partie de cettethse nous prsenterons des solutions pratiques aux besoins et spcifications noncsprcdemment en nous appuyant sur une plateforme exprimentale. Nous dtaillerons etanalyserons des exprimentations afin de valider en pratique le concept de simulation enligne comme une aide au pilotage et aussi de faire ressortir les difficults de dveloppement.


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Rfrences bibliographiques de lintroduction

[Bel et Kieffer, 2002] G. Bel, J. P. Kieffer, Pilotage assist par la simulation discrte,Herms Science Europe Ltd (Ed.) : Mthodes du pilotage des systmes de production, pp. 99-127,2002.

[Berchet, 2000] Claire Berchet, Modlisation pour la simulation dun systme daide aupilotage industriel, 2000, Thse, Institut National Polytechnique de Grenoble.

[Fontanili, 1999] Franck Fontanili, Intgration d'outils de simulation et d'optimisation pourle pilotage d'une ligne d'assemblage multiproduit transfert asynchrone, Thse de doctorat,Universit Paris XIII, 1999.

[Hanisch et al., 2003] Andr Hanisch, Juri Tolujew, Klaus Richter et Thomas Schulze,

Modeling people flow : Online simulation of pedestrian flow in public buildings, 35th Conferenceon Winter Simulation : driving innovation. New Orleans : Winter Simulation Conference, 2003, pp.1635-1641.

[Kouiss et Pierreval, 1999] Khalid Kouiss et Henri Pierreval, Implementating an on-linesimulation in a flexible manufacturing system., ESS99 Conference, Nurenberg, 1999, pp. 484-488.

[Le Moigne, 1974] Jean-Louis Le Moigne, Les systmes de dcision dans lesorganisations, Presses Universitaires de France, Paris, 1974.


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Partie I

I. Pilotage des systmes de production

Sommaire dtaill de la partie I

I. Pilotage des systmes de production ............................................................................................. 7I.1. Introduction...................................................................................................................... 9I.2. Pilotage dun systme....................................................................................................... 9I.3. Pilotage des systmes industriels................................................................................... 11I.4. Fonctions gnriques du pilotage de la production..................................................... 14

I.4.1. Planification ............................................................................................... 15I.4.2. Programmation...........................................................................................15I.4.3. Ordonnancement ou squencement ........................................................... 15I.4.4. Conduite..................................................................................................... 16I.4.5. Commande ................................................................................................. 16

I.5. Finalits des systmes de pilotage de la production .................................................... 18I.5.1. Rpondre la demande client ....................................................................18

I.5.2. Fournir aux ateliers des conditions de travail satisfaisantes ...................... 18I.5.3. Donner lentreprise les moyens financiers qui lui sont ncessaires ........ 19

I.6. volution des systmes de production et de leurs objectifs ........................................ 19I.6.1. Modle de production de masse ........................................................... 19I.6.2. Modle de production au plus juste ..................................................... 20I.6.3. Modle de production personnalise ................................................... 21

I.7. Flexibilit et ractivit.................................................................................................... 22I.8. Une typologie des structures de pilotage...................................................................... 24

I.8.1. Structure centralise................................................................................... 24I.8.2. Structure hirarchise.................................................................................25I.8.3. Structure coordonne ................................................................................. 25

I.8.4. Structure distribue.................................................................................... 26I.8.5. Structure distribue supervise ..................................................................26I.8.6. Structure dcentralise............................................................................... 26

I.9. Structure retenue par la suite ....................................................................................... 26I.10.Typologie du pilotage selon lorigine de perturbation et selon la priode de

lancement....................................................................................................................... 28I.10.1. Pilotage prdictif...................................................................................... 28I.10.2. Pilotage proactif....................................................................................... 28I.10.3. Pilotage ractif ou pilotage en temps rel ................................................ 29I.10.4. Pilotage correctif...................................................................................... 30

I.11. Conclusion..................................................................................................................... 31


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Partie I : Pilotage des systmes de production

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I.1. Introduction

Pour rester comptitives sur des marchs de plus en plus incertains, les entreprises ontbesoin dtre ractives. Elles doivent souvent faire face des vnements imprvus tels

quune annulation ou une modification de commande, la prise en compte dune commandeurgente, des alas du systme de production, etc. Ceci ncessite davoir des outils de pilotagede la production capables de ragir face aux vnements critiques. Parmi tous les outilsutiliss dans lindustrie pour le pilotage et laide la dcision, nous nous intressons enparticulier lutilisation couple dun logiciel de type systme dexcution des fabricationsManufacturing Execution System et dun logiciel de simulation vnement discret.Lobjectif de cette premire partie est de prsenter le contexte gnral dans lequel sinscritnotre travail : celui du pilotage des systmes de production. Nous commencerons par parlerdu pilotage dun systme en gnral avant de faire un rapide historique sur le pilotage dessystmes de production. Dans la partie trois, nous dtaillerons les diffrentes fonctionsgnriques du pilotage de la production. Ces fonctions sont dcliner selon les objectifs

propres aux entreprises et au type datelier gr. Cest pourquoi, dans les parties suivantes,nous nous intresserons dune part aux volutions des systmes de production et des modesde pilotage et dautre part aux volutions des ateliers de production et de leur architectures.Enfin, nous distinguerons les diffrents types de pilotage selon leur capacit ragir et faireface aux diffrents vnements.

I.2. Pilotage dun systme

Le pilotage des systmes de production a fait lobjet de nombreux travaux et depublications depuis deux ou trois dcennies, que ce soit dans le milieu industriel ou dans lemilieu acadmique. Force est de constater quil ny a pas daccord complet sur la dfinition

de ce vocable, ni mme sur ce quil recouvre, selon que lon a faire des automaticiens, desgestionnaires, des chercheurs en gnie industriel ou des diteurs de logiciel. Lobjet de cepremier chapitre est de dlimiter le champ de notre tude et de prciser les termes employs.

Pour les dictionnaires, piloter cest tout la fois conduire, diriger, gouverner.Implicitement, le pilotage fait rfrence un systme complexe. Ceci se retrouve dans lelangage commun : on conduit sa voiture, mais on pilote une formule 1 ou un avion. Piloter unengin revient en premier lieu :

fixer la cible atteindre,

dterminer la meilleure trajectoire de rfrence pour atteindre cette cible.

Une fois lengin lanc, il sagit par ordre de priorit de (voir la Figure I.1) :

(i) surveiller la trajectoire relle,(ii) corriger les carts observs avec la trajectoire de rfrence pour ramener

lengin sur cette trajectoire,(iii) modifier ventuellement la trajectoire de rfrence si des informations sur le

comportement de lengin et/ou sur lunivers extrieur montrent soit quelle nestplus maintenable, soit quelle nest plus la meilleure suivre pour atteindre lacible fixe,

(iv) changer de cible si ces mmes informations montrent que la cible initiale ne

peut tre atteinte ou si des impratifs dordre suprieur la remettent en cause.


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Figure I.1 : cible et trajectoire

Ceci peut se gnraliser tout systme complexe, quelle que soit sa nature (physique,sociale, organisationnelle, etc.). On voit se dgager deux lments principaux dun pilotage :

la cible et la trajectoire . La cible est lie aux finalits et attentes du systme tudi. Pour mesurer

ladquation de la cible vise avec les attentes du systme, on doit disposerdindicateurs de performance propres au systme,

Le suivi de la trajectoire est li aux capacits de lengin et aux turbulences delenvironnement externe. Techniquement, la surveillance et le contrle de latrajectoire sont conditionns par les caractristiques physiques de lengin et par lanature des informations venant la fois de lengin et de lenvironnement externe.

Dans cette thse, les systmes tudis sont les systmes de production manufacturire.

La cible, ici la production raliser, dpend des orientations prises par lentreprise pourrpondre au march. Les indicateurs de performance datteinte de la cible porteront sur lesrsultats financiers, la satisfaction client, etc. La trajectoire, ici lenchanement des activitsde fabrication sur les postes de travail, va elle dpendre des caractristiques du systme deproduction et des ateliers. Les indicateurs de performance porteront sur le respect des dlaisplanifis, le taux de charge des machines, etc.

En considrant la diversit des orientations et des caractristiques du systme, oncomprend la difficult avoir une dfinition unique du pilotage des systmes de production.Dans la littrature, on peut en trouver de nombreuses. Nous les tudierons dans la partiedeux.

De plus, les organisations industrielles ont subi de nombreuses mutations ces derniresdcennies. Comme tout autre systme, les organisations industrielles sont contraintesdvoluer sous la pression de leur environnement. Or, on est oblig de constater que lemonde, sous linfluence de lhomme, a connu plus de changements ces dernires dcenniesquil nen avait connu au cours des millnaires prcdents. Ceci est tout aussi valable pourlenvironnement industriel. Si lon se restreint aux entreprises, leur volution estprincipalement due :

(i) au renversement du rapport entre loffre et la demande,

(ii) la mondialisation et la globalisation de lconomie,(iii) aux mutations techniques et technologiques.


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Les entreprises ont du se remettre en question et modifier leur apprhension delenvironnement. Ces volutions vont aussi impacter les modes de pilotage des systmesindustriels.

(i) Dune part, prises dans une conomie de march de plus en plus contraignante,

les entreprises de production sont confrontes des demandes clients de plus enplus volatiles, mais aussi une concurrence de plus en plus forte au fur et mesure que disparaissent les barrires douanires (march commun ou accordscommerciaux internationaux). Face cette double contrainte, elles ont tconduites adapter leur finalit. Par la suite, les priorits sur les attendus dusystme de production ont t changes. On parle ainsi de pilotages par lescots, les dlais, la qualit, etc. Ceci sera trait dans la partie quatre.

(ii) Dautre part, les appareils de production ont fortement volu, tant au niveaumatriel quau niveau organisationnel. L'utilisation de machines-outils commande numrique (MOCN), de lignes flexibles et l'automatisation

permettent par exemple de raliser un compromis entre la productivit deslignes de production fordienne et la flexibilit/ractivit des machines serviespar l'oprateur humain. Les nouvelles formes dorganisation du travail, lapolyvalence permettent de reporter sur les oprateurs une partie des dcisions.Les quipements et les machines sont de plus en plus automatiss et lesressources productives sont devenues ainsi de plus en plus coteuses. Larrivedes systmes informatiques permet de remonter plus facilement les informationssur ltat rel du systme et de fournir des systmes daide la dcision plusperformants. On peut ainsi beaucoup plus facilement et rapidement suivre la trajectoire suivie. Ceci sera trait plus avant dans les parties six et sept.

Le petit exemple de lengin piloter nous permet aussi de faire ressortir les troiscomposantes essentielles dun systme piloter :

(i) le systme physique, qui comprend tout la fois lengin piloter, lesquipements (capteurs) permettant de surveiller la trajectoire et les gouvernes(actionneurs) permettant de la modifier,

(ii) le systme dinformation, qui assure la collecte et la mmorisation desinformations provenant de lengin et de lenvironnement,

(iii) le systme de dcision, qui, en fonction des informations reues et desindicateurs de performance retenus, dcide des actions mener pour atteindre

les objectifs.

I.3. Pilotage des systmes industriels

Parmi les nombreuses dfinitions du pilotage industriel, la premire que nousretiendrons est celle de [Mlze, 1972], qui fait ressortir le concept de module depilotage . Cette entit, base de lanalyse modulaire des systmes, constitue le premierformalisme spcifique ddi la comprhension du mcanisme de prise de dcision, enparticulier dans les systmes de production. Pour lui, ce module de pilotage comprend undcideur ainsi que des sous-systmes dcisionnels et dvolution.


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[Le Moigne, 1974] introduit la sparation entre systme physique, systmedinformation et systme de dcision. Pour lui, le pilotage concerne la dfinition etlorganisation des relations entre sous-systme physique et sous-systme de dcision, ainsique lorganisation des activits lies la prise de dcision. Dans les systmes de production,ceci induit une notion de boucle ferme : une activit nest rellement dcisionnelle que sil

existe une boucle de rtroaction entre le systme physique et le systme dcisionnel. Ceci vapermettre au systme dcisionnel de contrler que les rsultats obtenus sur le systmephysique sont conformes lattendu et dans le cas contraire, va lui permettre de rectifier lesordres.

Le schma dsormais classique de Le Moigne fait ressortir le rle du systmedinformation, qui fait lintermdiaire entre les sous-systmes physique et de dcision (voir laFigure I.2). Ceci met en exergue le fait que, la plupart du temps, les dcisions sont prises nonpas en se basant sur la ralit du terrain, mais en se basant sur les informations que lon a dece terrain.

Figure I.2 : dcomposition classique dun systme en trois sous-systmes

Ceci implique deux niveaux de risques dans la prise de dcision. Une dcision peutsavrer inadapte :

soit parce que le systme de dcision est mal conu et/ou mauvais, soit parce que les informations sur lesquelles il se fonde sont errones.

Considrons un exemple trs simple. Dans une gestion de stock point de commande,

on passe une nouvelle commande lorsque le stock restant atteint un seuil s donn. Si ontombe quand mme dans une situation de pnurie :

(i) soit la valeur du seuil s a t mal calcule (erreur du systme de dcision),

(ii) soit linformation que le stock rel a atteint le seuil s na pas t transmise aumoment opportun et la commande a t dclenche trop tard par le systme dedcision.

Avec larrive de lautomatique, des technologies informatiques et des logicielsindustriels tous les niveaux des systmes de production, on dispose actuellement de moyensde plus en plus performants pour remonter les informations du terrain vers les systmes

dinformations. Paradoxalement, les risques derreurs croissent aussi. Arriver faire


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concider systme rel et systme dinformation est dautant plus crucial que lon travaille entemps rel. Dans le chapitre trois, nous traiterons ces aspects dans le cas particulier dunatelier de production et des bases de donnes gres par un logiciel de type MES.

Selon lapproche automaticienne [Breuil, 1984], on retrouve derrire le concept de

pilotage un systme physique ou partie oprative, qui effectue les oprations relles et un systme de commande . La partie oprative effectue les oprations ordonnes par la partiecommande. La partie commande labore les ordres partir des informations et des retoursvenant de la partie oprative et des objectifs assigns.

Pour [Doumeingts, 1984], piloter un systme cest assigner chaque partie dusystme un ou plusieurs objectifs atteindre . Par nature, le systme est donc finalis. Lesactivits de pilotage ont pour rle de guider chacune des parties du systme vers ses objectifs.Le systme doit, l aussi, possder des dispositifs de retour dinformation et de feed back pour assurer la concordance entre les objectifs assigns et les rsultats obtenus. Cettedfinition laisse ouvert le problme de la cohrence entre les objectifs des sous-systmes et

du systme complet.

[Lorino, 1992] place lobjectif global de lentreprise au centre du processus de pilotage.Pour lui, piloter, cest dfinir des rgles de comportement cohrentes avec cet objectif global.En termes actuels, on retrouve la notion de processus. Lobjectif global de lentreprise estlaboutissement dun ensemble dactivits lies, autrement dit dun processus. Piloter cestdonc :

dterminer le processus suprieur de lentreprise,

dcliner ce processus en sous processus, assurer que chaque activit participe en cohrence avec les autres latteinte de

lobjectif global.

Par la suite, [Lorino, 1997] assimile la performance de lentreprise au surplus quedgage lentreprise (diffrence entre la valeur fournie et les ressources consommes). Entermes de processus on parlerait maintenant de cration de valeur ajoute montaire. Nousverrons par la suite que, dans le contexte actuel, la valeur cre par une activit doit sestimeren termes plus larges que le simple flux financier (qualit, ractivit, dlais). In fine, auniveau de lentreprise, la performance se traduira par des rentres montaires. Dans ce cadre,le pilotage tente de rpondre la question suivante : quelles sont les rgles dactions et dedcisions mettre en uvre au niveau de chaque activit pour assurer lentreprise unecration de valeur suffisante.

Le fait que le pilotage doive se dcliner au niveau de lactivit pose de nombreuxproblmes, en particulier :

(i) comment assurer que les objectifs particuliers et parfois contradictoires dechaque activit convergent vers lobjectif global,

(ii) comment grer les interdpendances entre les activits : une action mene surune activit peut influencer en cascade la performance des activits qui lasuivent,

(iii) comment synchroniser des activits en parallle qui concourent une mme

ralisation et grer les dcalages temporels entre activit en srie.


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De nombreux auteurs restreignent le pilotage de la production au pilotage de latelierproprement dit et au temps rel. [Trentesaux, 1996] dfinit le pilotage comme la structurede dcision et dinformation associe la gestion en temps rel . Ce pilotage en temps relcomprend deux sous-fonctions lies par une boucle de rtro action :

(i) la conduite, qui est la fonction dcisionnelle qui donne les ordres,(ii) la commande, qui excute les ordres dcids par la conduite et lui retourne lesdonnes de suivi.

Pour [Grabot et Huguet, 1996], le pilotage permet la production court terme de latelieren accord avec les objectifs tablis par la gestion de production et en adaptant la productionaux perturbations pouvant subvenir au niveau de latelier et de son environnement.

Pour terminer ce tour volontairement restreint de la littrature, nous prsentons ladfinition de lAPICS. Ce terme de pilotage d'atelier au sens gnral, ou ProductionActivity Control [Apics, 2005], est la fonction qui consiste faire cheminer et rpartir le

travail excuter dans les units de production ainsi qu' piloter les fournisseurs. Le pilotagedatelier recouvre les principes, mthodes et techniques ncessaires pour ordonnancer,piloter, mesurer et valuer lefficacit des oprations de production. Dans le cas particulierdun atelier manufacturier ou Shop Floor , la gestion et le pilotage utilisent les donnes enprovenance du terrain pour mettre jour et communiquer la situation des ordres defabrication et des centres de charge, ainsi que pour contrler les mouvements de matiresdans lusine. Les sous-fonctions principales de la gestion d'atelier sont les suivantes : affecterune priorit chaque ordre de fabrication, grer le niveau des en-cours, donner la situationdes ordres de fabrication, communiquer les sorties relles pour grer la capacit, fournir laquantit par emplacement et par ordre de fabrication pour grer et comptabiliser les en-courset mesurer lefficience, lutilisation et la productivit de la main-duvre et des machines.

Les sous- fonctions principales du pilotage des flux sont bases dabord sur les cadences deproduction et sur un chargement datelier correspondant, puis sur le contrle et la gestion dela production.

I.4. Fonctions gnriques du pilotage de la production

Daprs [le Moigne, 1974], dcider cest identifier et rsoudre les problmes querencontre toute organisation. La conduite des systmes de production peut se dcrire selon lestrois niveaux hirarchiques de dcision : stratgique, tactique et oprationnel quicorrespondent respectivement des dcisions long terme, moyen terme et court terme.

(i) Les dcisions stratgiques sont les dcisions qui introduisent des orientationsdurables de lentreprise sur un horizon long terme. On rangera dans cettecatgorie, par exemple, les dcisions concernant limplantation de nouvellesunits de production, la conception dune nouvelle ligne de production, lesdcisions portant sur de nouvelles orientations en termes de produits ou demarchs. Si une rflexion stratgique est ncessaire tout au long de la vie delentreprise, les questions stratgiques se posent plus particulirement quandlentreprise affronte des changements importants tels quune hausse ou unebaisse significative des demandes ou encore une fusion ou une cession dunepartie de lactivit.


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(ii) Les dcisions tactiques concernent la mise en uvre et ladaptation desdcisions prises au niveau stratgique sur une priode plus courte. Ellesconcernent particulirement la planification mensuelle de la production afin derpondre la demande, des flux matires tout au long de la chane logistique(approvisionnements, production, stockage, distribution) et la gestion des

ressources en hommes et quipements.

(iii) Les dcisions oprationnelles nous intressent plus particulirement. Ladcision ce niveau met en application le plan dactions prvu par le niveautactique. Ce sont les dcisions qui concernent les actions court terme, commepar exemple lordonnancement de la production. La procdure de prise dedcision intervient durant la production de deux faons : de faon priodique ouvnementielle. Dans le premier cas, le dclenchement de la procdure de prisede dcision est rgulier et il est fait des intervalles de temps rguliers. Danslautre cas, le dclenchement repose sur lapparition dvnements dans lesystme. Par la suite, nous dtaillerons ces deux cas en les appliquant sur une

ligne exprimentale.

Si lon sintresse plus spcifiquement aux activits de gestion de productionmanufacturire, on va retrouver classiquement cinq fonctions essentielles prsentes dans laFigure I.3.

I.4.1. Planification

La planification de la production se dcline sur les trois niveaux de dcision. Elle partdune vision long terme sur les volutions du march, en prenant en considration lesrisques et opportunits de lenvironnement (concurrence, fournisseurs, volution des

lgislations et des technologies). Cette vision long terme est concrtise sous forme dunbusiness plan (ou plan dentreprise). Au niveau tactique, le plan industriel et commercial ouPIC va dfinir un compromis entre les objectifs marketing, financiers et la production. Enfinla planification sur un plus court terme va tablir le plan directeur de production (PDP). Ceplan intgre les commandes fermes et/ou prvisionnelles et les retards de livraison. Ce PDPconstitue lentre du systme de pilotage datelier.

I.4.2. Programmation

Elle est charge, partir du plan directeur de production, dtablir un programmeprvisionnel de production atelier par atelier, capacit infinie ou suivant une charge globale

admissible par latelier. Ce programme prend en compte les besoins dpendants etindpendants et calcule des besoins nets en fonction des stocks, des en-cours, des tailles deslots de fabrication, des taux de rebut La programmation consiste essentiellement dclinerles objectifs de la planification en ordre de fabrication (OF) sur les diffrents ateliers et postesde travail et reste dans une logique de dfinition du quoi produire .

I.4.3. Ordonnancement ou squencement

Ordonnancer, cest programmer dans le temps lexcution des tches raliser sur uneressource particulire (comme une machine) ou groupe de ressources (comme un atelier).Lordonnancement fournit donc un calendrier dorganisation du travail pour latelier fixant

les dates de dbut et de fin de chaque tche. Squencer consiste plus simplement dterminerlordre dans lequel les diffrentes tches ou les diffrents produits passeront sur une ressource


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ou un groupe de ressources. Les dates de dbut et de fin de chaque tche ne sont donc pasexplicitement fixs. Dans les deux cas, lobjectif est de raliser les OF du programmeprvisionnel (dlais, quantit, qualit, etc.) tout en cherchant optimiser lutilisation desmoyens de production en termes de charge, den-cours etc.

Lordonnancement doit respecter les contraintes de succession dues aux gammes defabrication et les contraintes technologiques. Il est bas sur des calculs de charge, de tempsmoyen de fabrication et de respect du dlai. Un ordonnancement, aussi bon soit-il, ne peutatteindre tous les objectifs, gnralement contradictoires. Gnralement, il retient commecritre essentiel le respect des dlais (minimisation des retards ou des retards pondrs). Onse rapproche ici de la dfinition du comment produire .

I.4.4. Conduite

La phase de conduite est charge de raliser la production prvue parlordonnancement. Comme on la vu, ce dernier fournit une solution ralisable son niveau,

solution qui nest pas toujours une solution ralisable au niveau de la conduite. Une desraisons de cet cart rside dans le caractre rigide des donnes et contraintes prises en comptepour tablir lordonnancement prvisionnel.

Cette phase doit rgler tous les problmes non rsolus par le niveau prvisionnel(charges ou contraintes locales). Elle doit aussi prendre en compte lensemble des contraintesde fabrication (contrles de la qualit, arrts lis la maintenance), les problmes poss parles oprateurs (niveau de qualification, comptences, etc.), toutes prsentes ce niveau, etragir aux alas pour que la production prvue soit possible. De fait, ltat rel du systmeproductif nest parfaitement connu qu linstant du lancement rel dune opration.

Nous sommes ici dans loprationnel. Dans cette phase, les problmes daffectation deressources doivent tre rsolus en temps rel (rponses aux questions quand et avec quoiproduire). Il nest pas tonnant que les performances rellement obtenues au sein dun ateliersoient souvent loignes de celles initialement prvues par les phases prvisionnelles amont.

La conduite constitue la fonction charnire entre la gestion prvisionnelle et la gestiontemps rel du systme de production. Le paramtre temps et la rapidit de rponse sontprimordiaux dans cette phase.

I.4.5. Commande

Ce niveau, directement en relation avec le systme de production, a un rle dinterfaceet dinterprteur. Sa tche essentielle est de traduire un ordre en une squence dinstructionscomprhensibles par la partie oprative. Il est concrtis soit par un oprateur pilotant unemachine et assurant le suivi de ralisation, soit par un automatisme capable dinterprter unordre et de renseigner la conduite sur ltat davancement de celui-ci.


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Figure I.3 : fonction gnrale du pilotage dans la production

Lorsque le systme nest pas perturb, les phases senchanent les unes aprs les autres,chacune fixant le cadre de travail de la suivante et optimisant son niveau :

la planification aboutit la dfinition des rfrences produire en rponse lademande,

la programmation clate la production en ordre de fabrication raliser sur lespostes de travail,

lordonnancement fournit les dates de dbut et de fin de chaque tche sur laressource considre,

la conduite ralise lordonnancement.

En cas de perturbation interne ou externe, la rponse va dpendre de lamplitude decette perturbation : une simple panne sur une machine peut tre traite par la conduite, larrttotal dun quipement entrane une raction au niveau de la programmation. Certainsimprvus sont plus complexes. Par exemple, une commande imprvue pourra remettre en

question : la planification, si elle demande de mobiliser de nouvelles ressources, la programmation, si les ressources ncessaires sont disponibles, mais quelle

comporte un sous-ensemble qui doit faire lobjet dun nouvel OF, lordonnancement, si elle est ralisable, mais doit simplement sinsrer dans le flux

de production, la conduite.

Plus la raction se fait dans les niveaux bas, plus on sera ractif.


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I.5. Finalits des systmes de pilotage de la production

Nous avons soulign que, dans un systme de pilotage, la cible dpendait des finalitsdu systme considr. La question laquelle nous voulons rpondre dans cette partie est dedterminer ce quest la finalit dun systme de production. Si la littrature traite

abondamment du pilotage, de manire surprenante, cet aspect est pass sous silence. Danslenvironnement actuel, fortement concurrentiel, avec des produits de plus en plus souventpersonnaliss, les productions se font de moins en moins rptitives. Dans un telenvironnement dynamique et fortement perturb, les entreprises se doivent daccrotre laractivit et la flexibilit de leur systme de production. Raliser la production demandepour satisfaire les clients dans les dlais prvus, avec la qualit requise, tout en restantfinancirement en bonne sant, constitue un dfi de plus en plus difficile.

Dans ce cadre, la finalit des systmes de production manufacturire est donc dassurerqu tout moment la production ralise satisfasse les trois impratifs suivants [Dupont,1998] :

(i) rpondre la demande client,(ii) fournir la production proprement dite (ateliers, oprateurs) les conditions de

travail les plus satisfaisantes possibles,(iii) donner lentreprise les moyens financiers ncessaires pour assurer sa

prennit.

Nous allons dtailler ces trois impratifs et voir, en particulier, les indicateurs deperformance qui sy rattachent. Ces indicateurs sont de diverses natures selon le typedentreprises et les priorits fixes.

I.5.1. Rpondre la demande client

On assiste depuis quelques dcennies un glissement dune conomie de production,dans laquelle les clients achtent ce que les entreprises produisent de manire standard, uneconomie de march o les entreprises doivent rpondre des demandes clientspersonnalises et de moins en moins prvisibles. Cette volution a contraint les entreprises considrer le besoin client comme base de toute rflexion et organiser leurs processusinternes (la production) et externes (la logistique) sur cette base. Pour mesurer la satisfactionclient dans le processus de production, les entreprises, en prise directe avec le march, se sontfocalises essentiellement sur le triptyque Cot, Qualit, Dlai . On trouvera ainsi desindicateurs sur le cot en sortie dusine, le pourcentage de clients livrs temps, lepourcentage de produits retouchs, rebuts ou retourns par le SAV. Pour des entrepriseslivrant la commande ou produisant des biens de consommation courante, les indicateursporteront sur les volumes de production ou sur les stocks de sortie.

I.5.2. Fournir aux ateliers des conditions de travail satisfaisantes

Le second rle essentiel dun systme de production, rle quon oublie parfoistellement il est implicite, est de permettre sur le terrain que la production seffectue dans les meilleures conditions possibles . L aussi, ceci va se dcliner de manire diffrente selonles entreprises. Dans un premier temps, ceci implique au moins que les ressources ncessaires la production soient prsentes. Ces ressources sont tout aussi bien les ressources humaines(en nombre et en qualifications), les quipements que les matires et composants entrant dansla composition des produits finis. Les indicateurs lis aux conditions de travail peuvent donc


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porter sur la main-duvre (comme lissage des charges horaires, nombre dheuresdinactivit pour manque de matires, nombre dheures supplmentaires), sur lesquipements (taux dactivit, nombre dheures dutilisation) ou sur les approvisionnements(nombre de rapprovisionnement durgence, taux de rupture).

I.5.3. Donner lentreprise les moyens financiers qui lui sont ncessairesLa rentabilit dune entreprise manufacturire repose entirement sur les ventes des

produits quelle fabrique. La majeure partie des cots des produits est due aux cots matireset main-duvre directe, donc aux cots engags par le systme de production. Lesindicateurs pertinents seront ici les indicateurs financiers de rentabilit de l'entreprise ROE,return on equity ou de rentabilit conomique ROCE, return on capital employed. Auniveau de latelier, on trouve aussi la marge dgage sur cot direct (diffrence entre lesventes et les cots directement imputables la production : main-duvre, matires,stockage).

Idalement, les trois impratifs doivent tre satisfaits. Fondamentalement, on a doncaffaire des problmatiques multicritres. Bien souvent, on tourne la difficult en gardantcomme seul objectif la maximisation de la rentabilit. Limpratif de satisfaction de lademande est assur par des contraintes de taux de service minimum et la prise en compte desconditions de travail par des contraintes de charge de travail maximum. Cest le cas desmodles bien connus de planification de la production par programmation linaire. Lesvariables de dcision de base correspondent au nombre Xij de produits i fabriquer sur lapriode j et au nombre Sij de produits i en stock la fin de la priode j. Les demandes assurer et les approvisionnements disponibles sont considrs comme des paramtresdentre. Les conditions de travail sont prises en compte sous forme de contraintescharges/capacit sur les quipements, la main-duvre et les matires.

I.6. volution des systmes de production et de leurs objectifs

Soulignons aussi que limportance donne chacun des impratifs a volu au cours dutemps et varie selon les entreprises. Depuis le dbut du XX e sicle, la production industriellen'a cess de se diversifier et de devenir plus complexe. Schmatiquement, on peut considrerque les systmes de production se sont progressivement structurs afin de se mettre enparfaite adquation avec les divers modles conomiques et sociaux de leur poque.

Nous pouvons distinguer trois phases successives dans l'volution des modlesproduction/consommation. Chacune de ces phases est accompagne d'un modle de

production particulier, entrane pour l'appareil de production une organisation particulireafin de rpondre au mieux la demande et dicte des objectifs diffrents.

I.6.1. Modle de production de masse

Le premier modle est celui de la production de masse ou mass production . Cemodle, intimement li aux noms de Ford et Taylor, reprsente l'avnement du phnomne deconsommation de masse et de la production en grande srie de produits standardiss.Techniquement, la production de masse est associe au dveloppement des chanes deproduction et l'introduction massive de la mcanisation au sein de la fonction production.Sur le plan humain, cest l'Organisation Scientifique du Travail (O.S.T.), dveloppe par


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Taylor ds 1903 dans son livre Shop Management , qui prime. L'Organisation Scientifiquedu Travail repose sur les grands principes suivants :

la division des tches: les fonctions de conception, de coordination, de contrle etdexcution doivent tre nettement distingues et effectues par des acteurs

diffrents. Les responsabilits sont clairement attribues aux cadres. On aboutit defait une division sociale du travail entre les ouvriers (excutants), les chefsdatelier (coordination, contrle) et les ingnieurs du bureau des tudes et desMthodes (conception),

la parcellisation des tches : les tches doivent tre relativement simples et rapides excuter, do une parcellisation du travail global,

la spcialisation : chaque salari doit toujours effectuer le mme travail,

l'individualisation : le travail doit tre pens de manire ce que les ouvrierspuissent l'effectuer sans avoir communiquer avec qui que ce soit,

la rationalisation du travail : les gestes doivent tre simplifis au maximum. Lestravailleurs font lobjet dun entranement et dun chronomtrage,

la motivation se fait par la rmunration la pice.

Structurellement, le taylorisme est accompagn d'une organisation pyramidale del'entreprise, ce qui entrane un cloisonnement intensif des diffrentes fonctions. Dans lesateliers, on aboutit ainsi la stricte sparation des tches dexcution (excutes par lesoprateurs) et les tches de dcision (dvolues la matrise). Cette organisation estentirement oriente vers la comptitivit par les prix, lment central de concurrence. Lepilotage se fait essentiellement sur des indicateurs de cots, le plus souvent en se basant surles cots directs de production.

I.6.2. Modle de production au plus juste

Avec la fin des trente glorieuses (1945-1975) et lmergence du client roi ,demandeur de produits de qualit et de sries limites, la production de masse et le taylorismedeviennent inadapts. Les consommateurs exigent des produits diffrencis et un taux derenouvellement rapide. Il faut pouvoir sadapter aux productions en petite srie ou avec uneforte diversit, ce qui ncessite de frquents changements de postes, de nouveaux rglagesmachines, etc. Par ailleurs, lautomatisation modifie les techniques de production et cre denouvelles exigences professionnelles. Les Japonais, confronts ds les annes 1945-50 cesnouvelles contraintes, vont sappuyer sur leurs ouvriers pour augmenter la flexibilit de leurs

entreprises. De nouvelles pratiques apparaissent : la polyvalence, la poly comptence,lenrichissement des tches. Cest lessor du modle japonais de Toyota et de la leanproduction ou production au plus juste , qui va laminer la mass production . Lesentreprises ont alors d s'adapter aux besoins de leur clientle, amliorer la qualit et rduireleurs dlais. Elles ont ainsi cherch largir leurs gammes de produits afin d'exploitercommercialement les particularits des individus-clients.

Adapter la production, que ce soit en volume ou en mix, aux alas de l'activit(variation du march, incidents de production, problme dapprovisionnement), demande depouvoir redfinir de manire souple les postes de travail. Ceci peut se faire en privilgiant laflexibilit des quipements. Une autre possibilit consiste se surquiper et dplacer lesoprateurs sur les postes ou les machines. Par exemple, sur une ligne en U comportant quatre


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machines, on mettra quatre oprateurs (un par machine) pour un rythme de productionmaximum, deux oprateurs soccupant chacun de deux machines pour une productionmoyenne et un seul oprateur pour une production faible. La mise en uvre de ce typed'organisation ncessite dune part que les oprateurs puissent travailler efficacement sur lesdiffrents postes (polyvalence), mais aussi quils soient capables de s'adapter rapidement. De

plus, les Japonais vont dlguer peu peu aux oprateurs une partie du contrle qualit(juste--temps, TQM), des oprations de maintenance (5S, TPM). La sparation voulue parTaylor entre les diverses catgories sestompe. Les oprateurs ralisent des tches plusvaries, qui demandent aussi des capacits danalyse et de rflexion. Cet enrichissement destches suppose un personnel bien form, polyvalent, avec de multiples comptences etsurtout, qui accepte de prendre des responsabilits et de sinvestir.

La concurrence entre les entreprises est axe non seulement sur les cots, mais aussi surla qualit, les dlais et la diversit de loffre. Larrive massive du management de la qualitdans les ateliers va impacter leur pilotage. La matrise statistique des processus permet deremdier aux causes de variabilit assignables et les cartes de contrle utilises en cours de

production vont permettre aux oprateurs dagir prventivement en cas de drives de laqualit. Lauto-contrle et le contrle au poste suivant permettent de limiter la diffusion de lanon-qualit dans le processus de fabrication, mais en contrepartie, cre de lincertitude sur lesdures de production et augmente le risque darrts non prvus et de rupture de flux. Laformalisation des procdures rsultant de lassurance qualit, des normes ISO 9000, va tout la fois stabiliser les processus de production et rigidifier la prise de dcision. Les diversesmthodes de lamlioration continue (5S, SMED, Kaizen etc.), trs chronophages, fontvoluer elles aussi le pilotage.

I.6.3. Modle de production personnalise

Depuis une vingtaine d'annes, on voit l'mergence d'un troisime modle de production personnalise ou mass customization dans lequel le dfi est de fournir demanire massive des produits totalement personnaliss. L'entreprise ne doit plus seulementfournir, au juste prix, un produit adapt la demande du client, elle doit fournir le produitdsir par un client bien identifi.

La concurrence porte aussi sur les services connexes la production. Ainsi, les servicesavals (livraison, suivi des commandes, service aprs vente) font l'objet d'une concurrencetenace. Il ne s'agit plus pour l'entreprise de suivre la demande de sa clientle, mais bien de ladevancer afin de fournir au client, au moment o la demande se cre, le produit adapt.

Ces transformations de lorganisation impactent fortement le rle des oprateurs. Unedes ides fortes consiste responsabiliser et rendre autonomes les diffrents acteurs de laproduction. Plus gnralement, le management et le processus de dcision sont dcentralisset descendus au plus proche du terrain :

les nouvelles formes dorganisation reposent en grande partie sur limplication etl'initiative des oprateurs. Ceux-ci sont amens participer directement l'organisation de la production et collaborer, au moins titre consultatif, la prisede dcision. Ceci implique un partage de linformation et une remise en questionnotamment du rle de la matrise intermdiaire. Ainsi, les oprateurs en quipesautonomes travaillent sans la prsence permanente de leur suprieur hirarchique.

Le nombre de niveaux hirarchiques a tendance diminuer,


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le personnel doit tre polyvalent, assurer des fonctions de production, de contrlequalit et de maintenance des machines. Il est indispensable de le former enpermanence, de le sensibiliser la politique qualit etc,

ds lors qu'ils sont rendus autonomes, les responsables dateliers ont d apprendre intgrer, dans leur mode de fonctionnement, des perturbations plus ou moins attendues sans pour autant baisser les cadences ou augmenter les cots deproduction.

La rduction gnralise des stocks rsultant de la lean production et accentue parla mass customization supprime l'indpendance entre les sous-systmes. Grce laprsence de stock, l'entreprise pouvait travailler sans se proccuper de la gestion interne deses fournisseurs, un atelier pouvait optimiser localement son fonctionnement sans seproccuper des ateliers avec qui il est relation. Une entreprise sans stock devient ainsi unsystme plus complexe grer, ce qui multiplie le risque d'erreur et aussi un systmebeaucoup plus fragile, puisque tout incident quelque endroit que ce soit va se propager toutau long de la chane. Do la ncessit de considrer maintenant la chane fournisseur clientdans son ensemble Supply Chain Management et de se focaliser, en interne, sur la gestiondes flux pour viter les ruptures de flux sur les postes de travail. Le pilotage par les flux seveut flexible en permettant par exemple le re-routage des flux ou en utilisant des gammes defabrication alternatives afin de grer au mieux loccupation des ressources.

I.7. Flexibilit et ractivit

Ces nouvelles tendances s'accompagnent, pour la fonction production, de contraintesextrmement fortes en termes de qualit et dlais notamment, tant au stade de la conceptionquau stade de lusage :

(i) alors que les modles prcdents s'accompagnaient d'une certaine prennit del'appareil de production, le renouvellement rapide s'accompagne d'une remise encause perptuelle de l'outil de production, rduisant d'autant le dlai dvolu saconception,

(ii) les produits sont de plus en plus labors et doivent respecter des cahiers descharges de plus en plus stricts et exigeant en termes de qualit, de fiabilit, detolrance. De plus, la production est souvent soumise des normes renforces :ISO 9000, ISO 14000, audits fournisseurs, AFAQ,

(iii) la dcentralisation des processus de dcision a conduit gnraliser la recherched'une flexibilit et d'une ractivit maximale.

Les appareils productifs doivent devenir flexibles et tre capables de se reconfigurer enfonction de la demande. Dans sa dfinition gnrale, la flexibilit traduit l'aptitude d'unsystme changer facilement et moindre cot pour pouvoir s'adapter aux circonstances.Pour beaucoup, la flexibilit constitue le mode privilgi de rponse linstabilit et limprvisibilit de lenvironnement. Mais sil y a accord sur le terme, il ny a pas toujoursaccord sur le contenu. Dans les faits, on constate que la flexibilit est multiforme et peutporter aussi bien sur les quipements (ateliers flexibles), sur les hommes (polyvalence),lorganisation etc. La racine latine du terme flexibilit est le mot : flectere (flchir), verbedaction exprimant une transformation dun tat vers un autre. La flexibilit dun systme est

relative sa capacit changer dtat. Comme le roseau, lentreprise flexible plie mais nerompt pas . Au sens trs large du terme, la flexibilit permet lentreprise de changer pour


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survivre aux transformations de son environnement. Grossirement, une entreprise a troismanires de rester en adquation avec son environnement :

(i) ragir aux alas (tels que : pannes machines, absence dun composant) et utiliserses mcanismes de rgulation pour les absorber.

(ii) sadapter aux variations de lenvironnement (par exemple : variation de lademande, action commerciale des concurrents). Cette flexibilit exige unecapacit agir rapidement sur les trois lments de base de lentreprise : ses produits (conception modulaire, diffrentiation retarde), ses processus et ressources (ateliers flexibles, polyvalence des oprateurs), son organisation (choix des fournisseurs, rseau logistique),

(iii) agir sur lenvironnement afin dengendrer des modifications favorables lentreprise (ex : crer de nouveaux besoins, imposer de nouvelles normes).

Applique aux systmes de production, cette dfinition nous conduit considrer la

flexibilit comme : la capacit d'un systme de production grer la variabilit de laproduction et s'adapter son environnement de faon conomique et continue. La flexibilitdans les ateliers a donn lieu de nombreux travaux. En gnral, on distingue principalementla flexibilit en volume et la flexibilit en varit dun mme produit (mix produit).

Si la flexibilit est la capacit grer des productions diffrentes, la ractivit concerne,elle, la capacit ragir de manire prompte aux alas quils soient dorigines interne (brisd'outil, panne de machine, accident...) ou externe (rupture dapprovisionnement, modificationde commande).

La flexibilit et la ractivit, au niveau des ateliers, peuvent sobtenir en jouant

essentiellement sur les ressources humaines et sur les quipements. En ce qui concerne lesressources humaines, deux voies sont offertes :

(i) jouer sur lorganisation du travail : le chemin allant de lOrganisationScientifique du Travail au groupe autonome est fondamentalement unerecherche de flexibilit et la ractivit,

(ii) jouer sur lamnagement du temps de travail : en faisant varier le nombre doprateurs (adaptation quantitative), en utilisant la comptence des oprateurs (adaptation qualitative), en modulant le nombre dheures effectues par chacun (amnagement du

temps de travail), en modifiant la dure douverture de lentreprise (amnagement du mode de

travail).

En ce qui concerne les quipements et les moyens de production, la flexibilit est creessentiellement en jouant sur la surcapacit (donc sur le quantitatif) et sur lautomatisation (lequalitatif). La surcapacit consiste se surquiper et dupliquer certains quipements. Trssouvent, ceci est coupl la polyvalence des oprateurs. Avec le dveloppement delautomatisation, des nouvelles technologies et de l'informatique, on a vu apparatre dans lesateliers des quipements polyvalents en interaction plus ou moins complte. Du plus simpleau plus complexe, on peut distinguer :


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(i) les machines outils commandes numriques (MOCN) : initialement bandes perfores, actuellement lectroniques et programmables,

(ii) les MOCN avec magasins porte-outils,

(iii) les robots d'usinage (robots soudeurs, etc.),(iv) les cellules flexibles constitues autour d'un groupe de MOCN desservies pardes robots de transferts,

(v) les centres d'usinage constitus autour d'un groupe de MOCN desservies par unsystme de palettisation,

(vi) la ligne flexible automatique qui est un atelier de production constitu decellules flexibles ou de centres d'usinages, de systmes automatiques dechargement et dchargement, d'un systme de transfert (convoyage par chane,palettes, chariots filoguids). De plus, la production est contrle par unsystme informatique, ce qui demande l'ajout :

de capteurs sur la ligne, d'automates ou d'ordinateurs de contrle, d'un ordinateur central,

(vii) latelier flexible (ou Flexible Manufacturing System, FMS) est constitu [GIA94] dun ensemble de machines relies par un systme de manutentionautomatique, le tout contrl par un systme central informatis . L'atelierflexible doit permettre des cycles de fabrication complexes, variables, passantpar des machines diffrentes ou dans un ordre diffrent. Ces caractristiques ledistinguent de la ligne flexible (un cycle de fabrication, plusieurs usinagespossibles) et de la cellule flexible qui n'effectue gnralement qu'un nombre

restreint d'oprations sur une mme pice.

I.8. Typologie des structures de pilotage

Enfin, les systmes de pilotage peuvent sorganiser selon diverses architectures. Noustablissons une description et une comparaison de chacun dentre elles.

I.8.1. Structure centralise

Il sagit de lapproche la plus classique et la plus ancienne. Ici, toutes les ressourcessont pilotes par un centre de dcision unique, qui supervise la production, synchronise et

coordonne les diffrentes ressources et gre en temps rel les imprvus qui surviennent. Lepilotage se fait essentiellement sur la base dun ordonnancement prvisionnel des diffrentestches (intgrant donc l'ensemble des ressources et des entits). Cet ordonnancement estcalcul sur des valeurs moyennes des charges machines et des dures dexcution. Cecipermet de conserver une certaine souplesse d'excution (maintenance, rparation...) et degarder une petite marge de scurit. Les perturbations limites peuvent tre absorbes. Lesperturbations trop importantes entranent le recalcul dun nouvel ordonnancement. Cetteapproche est adapte aux petits systmes de production. Elle se rencontre frquemment dansles petites entreprises o lessentiel du pilotage consiste bien souvent rordonnancermanuellement les tches.


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I.8.2. Structure hirarchise

Dans le cas de systmes de production plus complexes, on est amen dcomposer lesystme en sous-systmes. Cette dcomposition est effectue :

par fonctions (approvisionnement, ateliers, logistique aval), par horizons (court, moyen et long termes).

Dans un schma de dcision hirarchise, un centre de niveau suprieur coordonne etfixe un cadre de dcision pour les niveaux infrieurs. Ce cadre de dcision va leur fixer lesobjectifs et les contraintes respecter. Les niveaux infrieurs se voient ainsi dlguer uncertain degr dautonomie de dcision (dans le cadre fix). En retour, ils doivent remonter auniveau suprieur des informations sur les rsultats atteints. Chacune des structures est doncdote de deux fonctions principales :

une fonction de planification : les ordres reus des niveaux suprieurs sont traits et

dcomposs en sous-ordres transmis au niveau infrieur, une fonction d'observation : chaque structure de niveau infrieur envoie un compte

rendu la structure de niveau suprieur. Celle-ci collecte les diffrents comptesrendus, les traite et met son tour un compte-rendu global vers le niveausuprieur.

Chaque structure va donc pouvoir grer un certain nombre dalas son niveau.L'apparition de perturbations de plus grande ampleur entrane cependant la remise en causedes dcisions des niveaux suprieurs. Par rapport au modle centralis, ce modle permet delimiter l'impact des perturbations. Mais nous constatons labsence de liaisons transversalesentre les diffrents sous-systmes.

I.8.3. Structure coordonne

Les liaisons entre les diffrents sous-systmes de pilotage dun mme niveau (ex :production, maintenance) sont ajoutes dans la structure dite coordonne . Cettearchitecture augmente la capacit de dcision dans chacun de ces niveaux pour avoir unersolution locale des problmes. La coopration entre les diffrents sous-systmes de pilotagecherche optimiser la rponse et mieux ragir localement en cas dapparition deperturbations.

De nombreux travaux de recherche sintressent lapplication de cette approche

comme par exemple CODECO [Pellet, 1985], qui peut tre considr comme une extension,par lintgration de la coopration intra niveau du modle ORABAID. Chaque sous-systmede pilotage du niveau infrieur organise ses fonctions localement selon ses contraintes et encollaboration avec les autres sous-systmes de mme niveau. La difficult se situe dans ladtermination du degr de libert de dcision pour chaque poste de conduite locale.Indiquons galement le modle de conduite PCS [Archimde, 1991], qui considre ledveloppement dune fonction de ractivit base sur la dfinition et lexploitation dunetypologie de perturbation.


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I.8.4. Structure distribue

Cette structure rsout la difficult rencontre dans la structure coordonne pour lacommunication et la circulation dinformation entre diffrents niveaux. Elle est base sur unerpartition des capacits de dcisions sur un ensemble de centres de pilotage. Cette approche

est particulirement adapte dans les productions avec des flux simples, des demandes stablesou faible variation et lapparition dalas rguliers ou connus.

I.8.5. Structure distribue supervise

En gnral, cette structure offre des possibilits dintercommunication des systmes depilotage de diffrents niveaux permettant lchange dinformations et la transmission desdcisions prises. Cette structure est caractrise par la coopration entre les sous-systmesdpendant dun mme systme suprieur. Ce systme suprieur sert commander ou corrigerune dcision prise afin de satisfaire les objectifs plus globaux, car il a une vision plus large duprocessus de production dans lentreprise. Nous pouvons citer certaines expriences, comme

par exemple les travaux de [Brennan, 2000], [Tacquard et al., 1995], [Trentesaux, 1996], quiprsentent une structure avec une performance plus leve au niveau de la ractivit et de laflexibilit. En effet, chaque lment a pour fonction de planifier sur ses sous-objectifspropres, de ragir face des alas et danalyser les rsultats. Un systme superviseur contrlele processus de production de faon plus gnrale pour tablir les ratios de production surplusieurs priodes, proposer diffrents choix lorsque les objectifs risquent de ne pas treatteints et synthtiser les rsultats.

I.8.6. Structure dcentralise

Dans cette structure, tous les centres de pilotage sont au mme niveau fonctionnel, ce

qui la diffrencie de la structure distribue. Il nexiste pas de centre de pilotage de niveauhirarchique suprieur. Les centres de dcision doivent sauto-organiser pour assurer unegestion cohrente. Ces systmes de pilotage totalement dcentraliss sont rests marginaux,principalement en raison des problmes de synchronisation entre les contrleurs locaux.

La plupart du temps, on conserve une certaine structure hirarchique. Les tches desuivi de la production ou de lancement des oprations apparaissent comme des entits de hautniveau distribuant le travail aux autres modules. Les centres des diffrents niveaux sontinterconnects via des bus de communication permettant lchange dinformations et latransmission des dcisions. Ceci nest rendu possible que par larrive des nouvellestechniques informatiques (systme dinformation, bases de donnes partages, logiciel de

type MES) dans les ateliers de production.

I.9. Structure retenue par la suite

Parmi les structures exposes prcdemment, cest la structure hirarchise qui a tadopte le plus couramment dans les systmes de taille importante. Lapplication quasimentautomatique de cette structure hirarchise dans lindustrie prsente des avantagesimportants, notamment au niveau de la maintenance du systme de dcision, de laccessibilitplus aise au systme dinformation, du traitement des informations, etc. Par sa naturehirarchique, cette structure est particulirement adapte pour la mise en place duneplanification hirarchique dclinant les dcisions sur les trois niveaux long, moyen et court


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termes. De plus chacun des niveaux peut dcider sur les donnes agrges les plus pertinentespour son horizon de dcision.

Dun autre ct, du fait du grand nombre de niveaux hirarchiques, cette structurencessite plus de circulation et dchange dinformations entre les centres de dcision, ce qui

peut rduire la fiabilit des informations changes et en consquence rduire la qualit desdcisions prises. La mise en place de cette structure dans lindustrie ne favorise pas laractivit dans la prise de dcision. En particulier, elle limite la coordination et lacollaboration entre entits de mme niveau, car il faut systmatiquement transiter par leniveau suprieur. Cela signifie aussi accrotre les difficults lorsque lon demande unemodification dans le systme de production.

Pour amliorer la ractivit, on a essay de coupler structure coordonne et structurehirarchise. Lutilisation dun pilotage bas sur une telle structure coordonne-hirarchisepermet de prendre en compte premirement les objectifs locaux grce laspect coopratifentre les diffrents centres de pilotage dun mme niveau, mais aussi les objectifs globaux de

la production.

Figure I.4 : le positionnement des structures de pilotage


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La Figure I.4 prsente les diffrentes structures de pilotage expliques ci-dessus. Laxevertical de ce schma reprsente laspect centralisation versus dcentralisation de cesstructures. Laxe horizontal les positionne selon leur facilit de mise en uvre dans diffrentscontextes industriels. Certaines structures sappliquent plus facilement aux systmescaractriss par des flux produits linaires, des demandes stables et avec des perturbations

prvisibles. Les structures composites (distribue supervise, coordonne hirarchise) serencontrent plus dans les systmes ncessitant de la flexibilit et de la ractivit face auxalas.

Dans nos travaux, nous voulons montrer lintrt de coupler un logiciel de type MES etun logiciel de simulation pour en faire un outil de pilotage de la production. Le MES fourniten particulier la capacit de remonter et danalyser les informations de suivi remontant dusystme oprant. La simulation, de son ct, offre un potentiel danalyse des diffrentesphases du cycle de vie dun systme, et ce, pour tous les flux industriels et tous les niveauxhirarchiques. Pour que cet outil puisse donner toute sa mesure, nous nous plaons dans lecadre dune structure coordonne-hirarchise.

I.10. Typologie du pilotage selon lorigine de perturbation et selon lapriode de lancement

Lindustrie manufacturire est contrainte damliorer son pilotage datelier au niveauoprationnel pour ragir face aux alas. Nous proposons de distinguer quatre types depilotage selon que la dcision est prise avant le lancement de la production ou en coursdexcution et selon la nature des perturbations prises en compte (perturbation prvisionnelleou relle).

I.10.1. Pilotage prdictif

Le pilotage prdictif est destin prparer le lancement dun systme existant. Il se faitdonc a priori. Il permet de dfinir lobjectif de la production et la meilleure trajectoire pour yparvenir et de prendre des dcisions pour assurer le fonctionnement courant. Ce pilotage estbas sur des paramtres (comme le temps opratoire dune machine, le taux darrive, le tauxde panne etc.) estims de manire dterministe (ex : le temps opratoire moyen est de 15minutes) ou probabiliste (ex : le temps opratoire suit une loi uniforme entre deux valeursminimum et maximum). Les paramtres de pilotage sont dtermins avant lexcution sur lesystme rel. Un expert ou un outil est charg de trouver la meilleure dcision (ex. rgle depriorit). Le pilotage prdictif fournit en quelque sorte le scnario optimal dans unenvironnement non perturb.

Les outils utiliss sont lordonnancement prvisionnel, les mthodes de modlisation, laGPAO, les ERP mais aussi les outils de simulation hors ligne. Les meilleurs paramtrestrouvs vont souvent tre directement implants dans des automates programmables pourpermettre lexcution de la production. Mais ce pilotage pose gnralement des difficultsaprs le lancement de la production, car ces paramtres choisis sont obtenus partir dunmodle et ne correspondent pas toujours la ralit du terrain.

I.10.2. Pilotage proactif

Le pilotage proactif est utilis galement dans la phase de prparation avant que le

processus de production ne soit lanc. Lobjectif ici est danticiper un certain nombre dalas


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et de dterminer a priori la meilleure rponse possible apporter si lala survient. On vadonc ainsi pouvoir rpondre trs vite et tre beaucoup plus ractif. Ce pilotage est bas sur lesmmes principes que le pilotage prdictif, mais :

il consiste dabord anticiper les perturbations les plus certaines et le plus grand

nombre possible de perturbations ventuelles. Ces donnes peuvent tre remontesgrce aux indicateurs de performance dun systme dj existant ou bien extraitesdune base de donnes mmorisant les vnements passs,

ensuite, il cherche identifier les risques de ne pas atteindre les objectifsinitialement fixs, notamment de ne pas respecter le dlai prvisionnel face auxperturbations.

La simulation hors ligne est aussi un des outils utiliss pour ce pilotage afin danticiperles perturbations et calculer les risques ventuels de ne pas respecter lobjectif vis.

I.10.3. Pilotage ractif ou pilotage en temps rel

Le pilotage ractif intervient pendant lexcution de la production, une fois lelancement effectu. Il a pour but de corriger les valeurs des variables de dcision lors delapparition dun vnement imprvu. Ce pilotage doit ragir en temps rel. Cest la raisonpour laquelle on lappelle aussi pilotage en temps rel. Dans le meilleur des cas, lvnementa t anticip dans la phase de pilotage proactif et la rponse est connue. Souvent,lvnement na pu tre anticip. On peut distinguer deux situations ncessitant une raction :

des vnements imprvisibles peuvent survenir, sans que l'on puisse les anticiperpar un pilotage prdictif ou proactif. Il peut s'agir par exemple de l'arrive d'unecommande urgente, de la modification d'une commande ou encore d'une panne sur

une machine. Le pilotage ractif devient ncessaire pour analyser les consquencesde cet vnement imprvu par rapport lobjectif de production et, le cas chant,pour dterminer les paramtres de pilotage corriger pour minimiser l'impact decette perturbation [Berchet, 2000],

des drives sont dtectes (par exemple, le temps de cycle dune machine augmentedans le temps). Ces drives peuvent avoir pour consquence le non-respect desobjectifs ou la survenue ultrieure d'vnements plus perturbants. Par exemple,laugmentation de la dure dune opration peut entraner un retard gnralis oulimpossibilit de maintenir lordonnancement prvisionnel. Ceci permet audcideur d'appliquer de faon prventive des modifications aux paramtres de

pilotage. La ractivit de ce pilotage dpend donc de lvolution de ltat dusystme par rapport ce qui avait t prvu par le pilotage prdictif.

Le pilotage ractif utilise des outils tels que les algorithmes en ligne, la maintenanceprventive, et pour ce qui nous intresse plus particulirement dans cette thse, la simulationen ligne en phase dexploitation du systme de production. Le pilotage ractif dpend don

Modélisation du processus de pilotage d’un atelier en temps réel

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