Commande optimale stochastique appliquée à la gestion de capacité des systèmes dynamiques en environnement manufacturier

Le travail presente dans cette these porte sur I'approche integree de gestion optimale de production, de capacite, de remplacement, de maintenance corrective et preventive des ressources d'un systeme manufacturier. Lesdites ressources sont sujettes a une degradation progressive dans un environnement caracterise par des incertitudes. Le travail est developpe en quatre (04) phases. Dans la premiere phase, une etude est menee sur I'impact de I'introduction des strategies de maintenance corrective des equipements sur les decisions d'acquisition de capacite et de planification de la production. Le systeme constitue de plusieurs machines est modelise par un processus qui depend de la politique de maintenance corrective. Le probleme d'optimisation est ensuite resolu par des methodes numeriques. L'introduction des stratégies de maintenance corrective dans le modele propose permet d'ameliorer la disponibilite des machines et reduit le cout total encouru, compare aux modeles existants. Cependant, dans cette premiere phase, nous ne tenons pas compte de la degradation de la machine, phenomene pourtant inherent en contexte manufacturier. En effet, les machines des systemes de production sont remplacees a long terme, ce qui demontre qu'il y a une degradation progressive. La deuxieme phase du travail a permis de prendre en compte cette realite. Pour cela, nous avons travaille sur des machines pour lesquelles le vieillissement se traduit par l'age que prend la machine chaque fois qu'une piece est fabriquee. De plus, le temps de reparation de ces machines croit avec le nombre de pannes. Une approche de recherche simultanee des strategies de production, de reparation et du remplacement de la machine est utilisee pour determiner les politiques optimales de reparation, de remplacement et de production. Bien que les temps de reparation deviennent de plus en plus longs au fil des reparations, dans cette phase, nous considerons que les activites de maintenance permettent de remettre l'age de la machine a zero, ce qui n'est pas realiste. D'ou I'apport de la prochaine phase. Dans la troisieme phase, les machines apres reparation ont un age non nul, appele age virtuel de la machine. Une approche hierarchique de prise de decision permettant au premier niveau de determiner la politique de reparation/remplacement de la machine et au second niveau la politique de production est utilisee. EUe montre que sous des hypotheses raisonnables, les decisions de reparation ou de remplacement peuvent etre fondees sur I'age de la machine et le nombre de paimes. Le niveau operatioimel de gestion peut ensuite determiner un plan de production pour le systeme en tenant compte de ces decisions. Les phases deux (02) et trois (03) de notre travail apportent une contribution importante. Elles permettent de montrer que le nombre de pieces a mettre en stock pour se proteger des penuries durant les periodes de non production n'augmente pas seulement avec l'age de la machine, mais qu'il augmente egalement avec le nombre de paimes. Nous ne pouvions conclure ce travail sans explorer l'impact de I'introduction des stratégies de maintenance preventive. En effet, la maintenance preventive est une des pratiques les plus courantes dans I'industrie manufacturiere. Elle permet d'ameliorer la disponibilite des equipements lorsque ces demiers subissent une degradation progressive et nous 1'avons integree dans la demiere phase. Dans la quatrieme phase de ce travail, nous introduisons la strategic de maintenance preventive et analysons son effet sur les differentes politiques. Le systeme est modelise par un processus qui prend en compte la deterioration et la maintenance preventive. Le modele est resolu par des methodes numeriques. Des analyses de sensibilite sont elaborees pour montrer la pertinence de I'approche et I'impact de I'introduction des strategies de maintenance preventive

Simultaneous control of production, repair/replacement and preventive maintenance of deteriorating manufacturing systems

This paper presents a method to find the optimal production, repair/replacement and preventive maintenance policies for a degraded manufacturing system. The system is subject to random machine failures and repairs. The status of the system is deemed to degrade with repair activities. When a failure occurs, the machine is either repaired or replaced, and a replacement action renews the machine, while a repair action brings it to a degraded operational state, with the next repair time increasing as the number of repairs increases as well. A preventive maintenance action is considered in order to improve the reliability of the machine, thereby reducing the amount of disruptions caused by machine failures. The decision variables are the production rate, the preventive maintenance rate and the repair/replacement switching policy upon machine failure. The objective of the study is to find the decision variables that minimize the overall cost, including repair, replacement, preventive maintenance, inventory holding and backlog costs over an infinite planning horizon. The proposed model is based on a semi-Markov decision process, and the stochastic dynamic programming method is used to obtain the optimality conditions. A numerical example is given to illustrate the proposed model, and a sensitivity analysis is considered in order to confirm the structure of the control policy and to illustrate the usefulness of the proposed approach.Manufacturing systems Numerical methods Optimal control Deteriorating systems Production Replacement/repair Preventive maintenance

Hierarchical decision making in production and repair/replacement planning with imperfect repairs under uncertainties

In this paper, we analyse an optimal production, repair and replacement problem for a manufacturing system subject to random machine breakdowns. The system produces parts, and upon machine breakdown, either an imperfect repair is undertaken or the machine is replaced with a new identical one. The decision variables of the system are the production rate and the repair/replacement policy. The objective of the control problem is to find decision variables that minimize total incurred costs over an infinite planning horizon. Firstly, a hierarchical decision making approach, based on a semi-Markov decision model (SMDM), is used to determine the optimal repair and replacement policy. Secondly, the production rate is determined, given the obtained repair and replacement policy. Optimality conditions are given and numerical methods are used to solve them and to determine the control policy. We show that the number of parts to hold in inventory in order to hedge against breakdowns must be readjusted to a higher level as the number of breakdowns increases or as the machine ages. We go from the traditional policy with only one high threshold level to a policy with several threshold levels, which depend on the number of breakdowns. Numerical examples and sensitivity analyses are presented to illustrate the usefulness of the proposed approach.Manufacturing systems Numerical methods Optimal control Production planning Imperfect repairs Damage failures Replacement