Application des techniques d’IA aux problèmes d’ordonnancement dynamique d’ateliers de type « job shop flexible » dans le contexte d’Industrie 5.0

Abstract

This thesis focuses on the development of scheduling solutions for dynamic and flexible job shops, balancing economic (makespan), environmental (energy consumption, carbon footprint), and social objectives (OCRAmax, worker preferences). The approaches developed aim to optimize these three dimensions simultaneously, providing sustainable and efficient solutions for modern production systems. The proposed models incorporate practical and realistic constraints, such as task precedence, intra-workshop transport times, machine setups, and worker movements. Dynamic disruptions, like worker absences and renewable energy source fluctuations, are handled through adaptive strategies and AI-based approaches, particularly Deep Q-Learning, which has proven to be highly effective.The results demonstrate the models' ability to reduce ergonomic risks, minimize carbon emissions, and enhance system adaptability in the face of disruptions. Future research includes applying the models to real industrial data, integrating diverse renewable energy sources, improving the management of unforeseen dynamic events, and extending to more complex scenarios such as machine maintenance and inter-site logistics. This work contributes to more sustainable, adaptive, and human-centered production systems, aligned with Industry 5.0 objectives.Cette thèse se concentre sur le développement de solutions d'ordonnancement pour les job shops dynamiques et flexibles, en équilibrant les objectifs économiques (makespan), environnementaux (consommation d'énergie, empreinte carbone) et sociaux (OCRAmax, préférences des travailleurs). Les approches développées visent à optimiser ces trois dimensions simultanément, en fournissant des solutions durables et efficaces pour les systèmes de production modernes. Les modèles proposés intègrent des contraintes pratiques et réalistes, telles que la priorité des tâches, les temps de transport au sein de l'atelier, la configuration des machines et les mouvements des travailleurs. Les perturbations dynamiques, telles que les absences des travailleurs et les fluctuations des sources d'énergie renouvelable, sont gérées par des stratégies adaptatives et des approches basées sur l'IA, en particulier le Deep Q-Learning, qui s'est avéré très efficace.Les résultats démontrent la capacité des modèles à réduire les risques ergonomiques, à minimiser les émissions de carbone et à améliorer l'adaptabilité du système face aux perturbations. Les recherches futures portent sur l'application des modèles à des données industrielles réelles, l'intégration de diverses sources d'énergie renouvelables, l'amélioration de la gestion des événements dynamiques imprévus et l'extension à des scénarios plus complexes tels que la maintenance des machines et la logistique intersites. Ce travail contribue à des systèmes de production plus durables, adaptatifs et centrés sur l'humain, alignés sur les objectifs de l'Industrie 5.0