Conception optimale des cellules de fabrication flexibles basée sur l'approche par réseaux de neurones

Cette thèse propose une heuristique hybride de résolution des problèmes de formation cellulaire. Notre approche en trois étapes s'amorce par la sélection du meilleur cheminement de fabrication en mettant l'accent sur la minimisation des coûts opérationnels. La seconde phase forme les ateliers de fabrication en utilisant un réseau de neurones de type Hopfield quantifié et fluctuant jumelé à une méthode d'optimisation locale représentée par « la recherche avec les tabous ». L'ultime phase de cette heuristique fut centrée sur la réduction ou l'élimination des transferts intercellulaires par la mise en place d'un équilibre entre maintenir les transferts, dédoubler les machines permettant ces transferts et recourir à la sous-traitance. Sur la base des simulations réalisées, nous obtenons des solutions réalisables 100% du temps alors que les meilleures dispositions sont déterminées 68 fois sur 100. De plus, notre approche est, en moyenne, 22 à 30 fois plus rapide qu'un réseau de Hopfield classiques dont les neurones prennent des valeurs discrètes ou continues

Automatisation du pré-traitement des données par l'optimisation métaheuristique

Depuis quelques années, plusieurs entreprises ont commencé à exploiter les données qu’ils ont emmagasinées pour pouvoir extraire des connaissances et faire des prévisions. Une bonne utilisation de ces données permet aux entreprises de comprendre leurs clients et pouvoir améliorer leurs services. Les techniques d’intelligence artificielle se présentent comme des moyens pour révolutionner les prises de décisions. Plus d’entreprises embauchent des data scientists pour concevoir des modèles de prédiction. Le but des data scientists est de concevoir des modèles et de les performer. L’un des défis majeurs rencontré par ces data scientists est le prétraitement des données. Le prétraitement des données impact la qualité du modèle mis en place. Ce problème est dû au fait qu’il n’existe pas une seule bonne manière de prétraité les données. Les techniques utilisées dépendent du problème et du type de donnée. Ce mémoire a pour objectif d’évaluer la possibilité de développer une solution qui permet d’automatiser les opérations de prétraitement des données pour les acteurs de données (data scientistes, chercheurs, etc.). Nous utiliserons le terme pipeline afin de nommer la chaîne de pré-traitement et de traitement des données (de la donnée brute jusqu’à la classification de la donnée). En effet, nous proposons un pipeline qui permet de choisir les meilleures techniques de prétraitements en fonction du problème. Plusieurs techniques sont répertoriées et nous utilisons des techniques d’optimisation métaheuristique pour minimiser le temps de recherche du meilleur modèle. Ces techniques sont par la suite comparées avec des techniques d’optimisation standard comme la recherche par grille. Le pipeline est par la suite testé sur des données d’une entreprise d’assurance automobile du Canada. Les résultats nous montrent que les méthodes d’optimisation métaheuristique sont plus efficaces sur des big data. Elles ont permis de diminuer d’environ 30% le temps nécessaire pour retrouver un bon modèle. En plus, le pipeline se présente comme un outil qui permet au personnel expert ou non de passer moins de temps pour le prétraitement. Le pipeline applique de façon automatisé différentes techniques de prétraitement et propose celui qui convient

Amélioration des techniques d'optimisation combinatoire par retour d'expérience dans le cadre de la sélection de scénarios de Produit/Projet

La définition et l’utilisation d'un modèle couplant la conception de produit et la conduite du projet dès les phases amont de l’étude d’un système correspondent à une forte demande industrielle. Ce modèle permet la prise en compte simultanée de décisions issues des deux environnements produit/projet mais il représente une augmentation conséquente de la dimension de l'espace de recherche à explorer pour le système d'aide à la décision, notamment lorsque il s'agit d'une optimisation multiobjectif. Les méthodes de type métaheuristique tel que les algorithmes évolutionnaires, sont une alternative intéressante pour la résolution de ce problème fortement combinatoire. Ce problème présente néanmoins une particularité intéressante et inexploitée : Il est en effet courant de réutiliser, en les adaptant, des composants ou des procédures précédemment mis en œuvre dans les produits/projets antérieurs. L'idée mise en avant dans ce travail consiste à utiliser ces connaissances « a priori » disponibles afin de guider la recherche de nouvelles solutions par l'algorithme évolutionnaire. Le formalisme des réseaux bayésiens a été retenu pour la modélisation interactive des connaissances expertes. De nouveaux opérateurs évolutionnaires ont été définis afin d'utiliser les connaissances contenues dans le réseau. De plus, le système a été complété par un processus d'apprentissage paramétrique en cours d'optimisation permettant d'adapter le modèle si le guidage ne donne pas de bons résultats. La méthode proposée assure à la fois une optimisation plus rapide et efficace, mais elle permet également de fournir au décideur un modèle de connaissances graphique et interactif associé au projet étudié. Une plateforme expérimentale a été réalisée pour valider notre approche. ABSTRACT : The definition and use of a model coupling product design and project management in the earliest phase of the study of a system correspond to a keen industrial demand. This model allows simultaneous to take into account decisions resulting from the two environments (product and project) but it represents a consequent increase of the search space dimension for the decision-making system, in particular when it concerns a multiobjective optimization. Metaheuristics methods such as evolutionary algorithm are an interesting way to solve this strongly combinative problem. Nevertheless, this problem presents an interesting and unexploited characteristic: It is indeed current to re-use, by adapting them, the components or the procedures previously implemented in pasted product or project. The idea proposed in this work consists in using this “a priori” knowledge available in order to guide the search for new solutions by the evolutionary algorithm. Bayesian network was retained for the interactive modeling of expert knowledge. New evolutionary operators were defined in order to use knowledge contained in the network. Moreover, the system is completed by a process of parametric learning during optimization witch make it possible to adapt the model if guidance does not give good results. The method suggested ensures both a faster and effective optimization, but it also makes it possible to provide to the decision maker a graphic and interactive model of knowledge linked to studied project. An experimental platform was carried out to validate our approach

L'AIS : une donnée pour l'analyse des activités en mer

4 pages, session "Mer et littoral"International audienceCette contribution présente des éléments méthodologiques pour la description des activités humaines en mer dans une perspective d'aide à la gestion. Différentes procédures, combinant l'exploitation de bases de données spatio-temporelles issue de données AIS archivées à des analyses spatiales au sein d'un SIG, sont testées afin de caractériser le transport maritime en Mer d'Iroise (Bretagne, France) sur les plans spatiaux, temporels et quantitatifs au cours d'une année

13th International Conference on Modeling, Optimization and Simulation - MOSIM 2020

Comité d’organisation: Université Internationale d’Agadir – Agadir (Maroc) Laboratoire Conception Fabrication Commande – Metz (France)Session RS-1 “Simulation et Optimisation” / “Simulation and Optimization” Session RS-2 “Planification des Besoins Matières Pilotée par la Demande” / ”Demand-Driven Material Requirements Planning” Session RS-3 “Ingénierie de Systèmes Basées sur les Modèles” / “Model-Based System Engineering” Session RS-4 “Recherche Opérationnelle en Gestion de Production” / "Operations Research in Production Management" Session RS-5 "Planification des Matières et des Ressources / Planification de la Production” / “Material and Resource Planning / Production Planning" Session RS-6 “Maintenance Industrielle” / “Industrial Maintenance” Session RS-7 "Etudes de Cas Industriels” / “Industrial Case Studies" Session RS-8 "Données de Masse / Analyse de Données” / “Big Data / Data Analytics" Session RS-9 "Gestion des Systèmes de Transport” / “Transportation System Management" Session RS-10 "Economie Circulaire / Développement Durable" / "Circular Economie / Sustainable Development" Session RS-11 "Conception et Gestion des Chaînes Logistiques” / “Supply Chain Design and Management" Session SP-1 “Intelligence Artificielle & Analyse de Données pour la Production 4.0” / “Artificial Intelligence & Data Analytics in Manufacturing 4.0” Session SP-2 “Gestion des Risques en Logistique” / “Risk Management in Logistics” Session SP-3 “Gestion des Risques et Evaluation de Performance” / “Risk Management and Performance Assessment” Session SP-4 "Indicateurs Clés de Performance 4.0 et Dynamique de Prise de Décision” / ”4.0 Key Performance Indicators and Decision-Making Dynamics" Session SP-5 "Logistique Maritime” / “Marine Logistics" Session SP-6 “Territoire et Logistique : Un Système Complexe” / “Territory and Logistics: A Complex System” Session SP-7 "Nouvelles Avancées et Applications de la Logique Floue en Production Durable et en Logistique” / “Recent Advances and Fuzzy-Logic Applications in Sustainable Manufacturing and Logistics" Session SP-8 “Gestion des Soins de Santé” / ”Health Care Management” Session SP-9 “Ingénierie Organisationnelle et Gestion de la Continuité de Service des Systèmes de Santé dans l’Ere de la Transformation Numérique de la Société” / “Organizational Engineering and Management of Business Continuity of Healthcare Systems in the Era of Numerical Society Transformation” Session SP-10 “Planification et Commande de la Production pour l’Industrie 4.0” / “Production Planning and Control for Industry 4.0” Session SP-11 “Optimisation des Systèmes de Production dans le Contexte 4.0 Utilisant l’Amélioration Continue” / “Production System Optimization in 4.0 Context Using Continuous Improvement” Session SP-12 “Défis pour la Conception des Systèmes de Production Cyber-Physiques” / “Challenges for the Design of Cyber Physical Production Systems” Session SP-13 “Production Avisée et Développement Durable” / “Smart Manufacturing and Sustainable Development” Session SP-14 “L’Humain dans l’Usine du Futur” / “Human in the Factory of the Future” Session SP-15 “Ordonnancement et Prévision de Chaînes Logistiques Résilientes” / “Scheduling and Forecasting for Resilient Supply Chains