An approach for the integration of intelligent maintenance systems and collaborative decentralized spare parts supply chains

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção, Florianópolis, 2017.As cadeias de suprimento de peças de reposição são particularmente desafiadas pela baixa previsibilidade da demanda, necessidade de altos níveis de serviço e custo de estoque. Para lidar com esses desafios, através de uma estratégia de sincronização dos participantes de cadeias de suprimentos, o planejamento colaborativo pode ser combinado aos sistemas inteligentes de manutenção que auxiliam na predição das falhas. Porém, modelos hierárquicos de integração têm pouca aceitação dos atores da cadeia, que não desejam compartilhar dados estratégicos. Modelos descentralizados promovem a viabilidade do planejamento colaborativo, entretanto ainda não foram aplicados em cadeias de suprimentos de peças de reposição. Neste contexto, no presente trabalho, uma análise bibliométrica com revisão bibliográfica sobre colaboração e planejamento da cadeia de suprimentos é aplicada com o intuito de verificar os principais conceitos, direções e oportunidades de pesquisa. Foram identificadas lacunas na aplicação de modelos descentralizados em casos reais, bem como uma falta de suporte para a escolha de métodos de resolução. Dessa forma, o objetivo desse trabalho é propor um procedimento estruturado para embasar a aplicação de planejamento colaborativo descentralizado em cadeias de suprimentos de peças de reposição. Para isso, uma tabela de características é construída com o intuito de apoiar a escolha do método de resolução de problemas lineares. Na sequência, é desenvolvido e testado um procedimento estruturado para adequar um conceito de planejamento colaborativo decentralizado a cadeias de suprimentos de peças de reposição integradas a sistemas inteligentes de manutenção. Esse procedimento estruturado desenvolvido é aplicado em um caso teste e como resultado um modelo adequado de planejamento operacional colaborativo é proposto para o aprimoramento dessa cadeia de suprimento. O planejamento descentralizado obteve melhores resultados que uma abordagem clássica de gestão mesmo em cenários de alta variação na demanda, como ocorre nas cadeias de suprimentos de peças de reposição.Abstract : Spare parts supply chains are particularly challenged by the low predictability of the demand, the need for high service levels and the cost of inventory. To address these challenges through a strategy of synchronizing supply chain participants, collaborative planning can be combined with intelligent maintenance systems that help predict failures. However, hierarchical models of integration have little acceptance from actors in the chain, who do not wish to share strategic data. Decentralized models promote the feasibility of collaborative planning but have not yet been applied in spare parts supply chains. In this context, in the present work, a bibliometric analysis with a bibliographic review on collaboration and supply chain planning is applied in order to verify the main concepts, directions and research opportunities. Research opportunities were identified in the application of decentralized models in real cases, and there was a general lack of information to support the choice of a solving method. Thus, the objective of this work is to propose a structured procedure to support the application of decentralized collaborative planning in supply chains of spare parts. For this, a table of characteristics is constructed to support the choice of the method for solving linear problems. A structured procedure is then developed and tested to tailor a decentralized collaborative planning concept to a spare parts supply chain integrated with intelligent maintenance systems. This developed structured procedure is applied in a test case and, as a result, an adequate model of collaborative operational planning is proposed for the improvement of this supply chain. Decentralized planning was identified as having achieved better results than a classical management approach even in scenarios of high demand variation, such as in spare parts supply chains

Améliorations aux systèmes à initiative partagée humain-ordinateur pour l'optimisation des systèmes linéaires

La programmation linéaire permet d’effectuer l’optimisation de la gestion des réseaux de création de valeur. Dans la pratique, la taille de ces problèmes demande l’utilisation d’un ordinateur pour effectuer les calculs nécessaires, et l’algorithme du simplexe, entre autres, permet d’accomplir cette tâche. Ces solutions sont cependant construites sur des modèles approximatifs et l’humain est généralement méfiant envers les solutions sorties de « boîtes noires ». Les systèmes à initiative partagée permettent une synergie entre, d’une part, l’intuition et l’expérience d’un décideur humain et, d’autre part, la puissance de calcul de l’ordinateur. Des travaux précédents au sein du FORAC ont permis l’application de cette approche à la planification tactique des opérations des réseaux de création de valeur. L’approche permettrait l’obtention de solutions mieux acceptées. Elle a cependant une interface utilisateur limitée et contraint les solutions obtenues à un sous-espace de l’ensemble des solutions strictement optimales. Dans le cadre de ce mémoire, les principes de conception d’interface humain-machine sont appliqués pour concevoir une interface graphique plus adaptée à l’utilisateur type du système. Une interface basée sur le modèle de présentation de données de l’outil Logilab, à laquelle sont intégrées les interactivités proposées par Hamel et al. est présentée. Ensuite, afin de permettre à l’expérience et à l’intuition du décideur humain de compenser les approximations faites lors de la modélisation du réseau de création de valeur sous forme de problème linéaire, une tolérance quant à l’optimalité des solutions est introduite pour la recherche interactive de solutions alternatives. On trouvera un nouvel algorithme d’indexation des solutions à combiner et une nouvelle heuristique de combinaison convexe pour permettre cette flexibilité. Afin d‘augmenter la couverture de l’espace solutions accessible au décideur humain, un algorithme de recherche interactive de solution basé sur le simplexe est introduit. Cet algorithme présente une stabilité similaire à la méthode de Hamel et al., mais ses performances en temps de calcul sont trop basses pour offrir une interactivité en temps réel sur de vrais cas industriels avec les ordinateurs présentement disponibles.Une seconde approche d’indexation complète de l’espace solutions est proposée afin de réduire les temps de calcul. Les nouveaux algorithmes « Linear Redundancyless Recursive Research » (Recherche linéaire récursive sans redondance, LRRR) pour la cartographie et l’indexation de l’espace solutions et « N-Dimension Navigation Direction » (direction de navigation à n-dimensions, NDND) pour l’exploration interactive de celui-ci sont présentés. Ces algorithmes sont justes et rapides, mais ont cependant un coût mémoire au-delà de la capacité des ordinateurs contemporains. Finalement, d’autres pistes d’exploration sont présentées, notamment l’exploitation des méthodes du point intérieur et de l’algorithme de Karmarkar ainsi qu’une ébauche d’approche géométrique

Approches avancées pour la planification et l'ordonnancement en contexte dynamique

Cette thèse présente trois approches pour aider les entreprises dans la planification dans un contexte dynamique. Chaque approche aide à différents niveaux de la planification (décisions stratégiques à long terme, tactique à moyen terme, décision opérationnelle à court terme ou même au moment de l'exécution). Après la génération d'un plan, il est possible que des événements rendent le plan inutilisable. L'entreprise doit alors générer un autre plan suivant ces nouvelles informations. Il est donc important pour une entreprise de pouvoir s'adapter rapidement aux changements et d'être plus agile. Les entreprises peuvent utiliser des systèmes d'aide à la décision permettant de les aider à prendre de meilleures décisions pour leur planification. Ces outils, bien qu'ils soient performants pour résoudre un problème, sont souvent non adaptés au contexte dynamique des entreprises. Cette thèse présente trois approches permettant d'adapter les plans rapidement suivant l'évolution des problèmes. La première approche est pour le niveau tactique de la planification. Le plan tactique considère un certain horizon de planification (ex. : 52 semaines). La solution trouvée pour cet horizon devient obsolète après un certain temps, car plusieurs éléments du problème ont changé. Il serait avantageux pour une entreprise de toujours tenir à jour le plan chaque fois qu'il y a une nouvelle information. Par contre, générer un nouveau plan demande beaucoup de temps. L'approche que nous proposons est de tenir à jour le plan, mais en s'aidant des décisions prises précédemment. Nous avons testé cette approche sur le problème d'optimiser la position des outils pour les machines à commande numérique avec tourelles. Nous avons conçu un programme à nombres entiers pour résoudre le problème. Après avoir trouvé la position optimale des outils pour chaque produit usiné, il est possible qu'un nouveau produit s'ajoute à la liste des produits à usiner. Il y a un grand coût en temps de production à devoir modifier la position des outils. Nous devons donc trouver la position des outils pour le nouveau produit sans changer la position des outils pour les autres produits pour éviter de perdre trop de temps. Le modèle conçu pour résoudre le problème comporte une fonction objectif permettant d'être réutilisé lors de l'ajout d'un nouveau produit. Il est alors possible de voir l'évolution de la solution chaque fois qu'on ajoute un nouveau produit. À chaque ajout d'un nouveau produit, nous pouvons évaluer s'il est avantageux de changer la position des outils pour tous les produits. La deuxième approche est pour le niveau opérationnel de la planification. Le planificateur peut s'aider d'un programme d'optimisation pour trouver un plan réalisable et optimal à son problème. Cependant, au niveau opérationnel, il peut arriver divers imprévus rendant le plan désuet. Par exemple, une commande de matériel peut arriver en retard ce qui crée un délai avant de pouvoir fabriquer un certain produit. Il faut donc trouver une alternative au plan initiale pour pallier cet imprévu. Il peut être difficile et même impossible pour un humain de changer le plan tout en respectant les contraintes du problème et l'optimalité du plan initial. Le planificateur peut exécuter une nouvelle fois le programme d'optimisation pour prendre en considération cet imprévu, mais cela demande un certain temps dont le planificateur n'a pas pour prendre la décision. L'approche proposée est d'utiliser un système à initiative partagée. Ce système permet de changer une solution retournée par un programme mixte à nombres entiers tout en conservant l'optimalité de la solution. Le système génère plusieurs solutions pour pouvoir rapidement retourner une solution suivant une modification à la solution par le planificateur. Pour générer les solutions rapidement, le système repose sur une technique personnalisée basée sur le noyau de la matrice de contraintes. La troisième approche est pour le niveau stratégique de la planification. Les décisions au niveau stratégique sont pour le long terme. Par exemple, une entreprise manufacturière doit décider quelles ressources achetées pour améliorer sa productivité. L'approche proposée est de suggérer des choix au planificateur lors de la génération des plans au niveau opérationnel ou tactique. L'entreprise peut alors prendre des choix plus rapidement sans devoir mettre beaucoup d'efforts d'analyse. Cette approche est testée sur un problème d'ordonnancement qui se fait au niveau de la planification opérationnelle. Suivant la génération du plan à l'aide de la programmation par contraintes, il est possible de suggérer des ressources à acheter pour améliorer la solution. Cette approche utilise l'apprentissage automatique pour prédire l'impact sur la solution d'apporter certains changements comme par exemple d'acheter une nouvelle ressource. L'idée est de s'entraîner sur les instances du problème passées pour faire des suggestions sur l'instance du problème courant.This thesis presents three approaches to help companies pla in a dynamic context. Each approach helps at different levels of planning: strategic decisions for long-term, tactics decisions for medium-term, operational decisions for short-term or even at the time of execution. After the generation of a plan, it is possible that the plan becomes unusable following an unforeseen event. The company must then generate another plan based on this new information. It is therefore important for a company to be able to adapt quickly to changes and to be more agile. Companies can use decision support systems to help them make better decisions for their planning. These tools are effective in solving a problem, but are often not adapted to the dynamic context of companies. This thesis presents three approaches to make it possible to adapt the plans quickly following the evolution of the problems. The first approach is for the tactical level of planning. The tactical plan considers a certain planning horizon (ex.: 52 weeks). The solution found for this horizon becomes obsolete after some time, because several elements of the problem have changed. It would be advantageous for a business to always keep the plan up to date whenever there is new information. However, it would take a lot of time. Our approach is to keep the plan up to date, but with the help of decisions made previously. We tested this approach on the problem of optimizing the position of the tools for CNC machines with turrets. We designed an integer program to solve the problem. After finding the optimal tool position for each product to be machined, a new product may be added to the list of products to be machined. There is a great time cost in having to change the position of the tools. We must therefore find the position of the tools for the new product without changing the position of the tools for the other products. The template designed to solve the problem has an objective function that can be reused when adding a new product. It is then possible to see the evolution of the solution when a new product is added. The second approach is for the operational level of planning. The planner can use an optimization program to find a feasible and optimal plan for his/her problem. However, there can be various unforeseen events that make the plan obsolete. For example, a material order may arrive late which creates a delay before being able to manufacture a product. We must therefore find an alternative to the initial plan to overcome this unforeseen event. It can be difficult and even impossible for a human to change the plan while respecting the constraints of the problem as well as the optimality of the plan. The planner may run the optimization program again to take this unforeseen into consideration, but it may take too long. The proposed approach is to use a mixed initiative system making it possible to change a solution returned by an integer program while maintaining the optimality of the solution. The system generates several solutions to be able to quickly return a solution following a modification by the planner. The system is based on a custom technique based on the kernel of the constraint matrix. The third approach is for the strategic level of planning. Decisions at the strategic level are for the long term. For example, a manufacturing company must decide which tools to purchase to improve their productivity. The proposed approach is to suggest choices to the planner when generating plans at the operational level. The business can make choices faster without having to put in a lot of analytical effort. This approach is tested on a scheduling problem located at the operational planning level. This approach uses machine learning to predict the impact on the solution of making certain changes such as purchasing a new resource. The idea is to practice on past problem instances to make suggestions on the current problem instance