Problèmes d'ordonnancement sur des machines parallèles avec des périodes de maintenance et un effet de détérioration : Minimisation de la charge totale des machines

National audienceLa planification de périodes d'indisponibilité, souvent considérées comme des périodes de maintenance, est très importante et vise à améliorer l'efficacité de l'entreprise en termes de coûts de production et de délais de livraison. Par exemple dans (Singh et Arvinderjit, 2013), la planification de maintenances permet de réduire les temps d'arrêt de 13,64% et d'augmenter les bénéfices de l'entreprise. Cependant les problèmes classiques d'ordonnancement considèrent que les machines sont toujours disponibles. Or cette hypothèse n'est pas toujours vraie. Depuis le début des années 1990, plusieurs travaux ont été menés sur l'ordonnancement en présence de périodes d'indisponibilité. La plupart de ces travaux considère que la durée de ces périodes est fixe. L'étude de l'ordonnancement simultané de tâches et de maintenances de durée variable a été initiée par Kubzin et Strusevich en 2005. En effet, dans certains secteurs d'activité, plus la période séparant deux maintenances est importante plus la maintenance à réaliser est lourde et donc plus sa durée est importante. D'autre part, l'état de la machine peut affecter les performances de la production. Ces variations sont généralement modélisées par un effet de détérioration ou un effet d'apprentissage.Dans l'ordonnancement avec un effet de détérioration, introduit initialement par Browne et Yechiali (1990), plus la date d'exécution d'une tâche est tardive plus la durée d'exécution est importante. Cette durée est expliquée par le vieillissement de la machine. D'où l'importance des périodes de maintenance pour contrer la détérioration de la machine et pour rétablir les conditions initiales de la machine. Dans la littérature, la détérioration de la machine est exprimée par plusieurs fonctions analytiques.Nous considérons dans ce travail que durant la période de fonctionnement les machines suivent un effet de détérioration. Les activités de maintenance permettent de contrer l'effet de détérioration, d'éviter les pannes et de rétablir les conditions initiales de la machine. Dans ce papier, nous nous intéressons aux problèmes d'ordonnancement sur des machines parallèles en présence d'un effet de détérioration et de maintenances de durée variable, dont le but est de minimiser la charge totale des machines

Le wip concurrent : une proposition de file d'attente du point de vue du produit pour caractériser le temps de cycle

International audienceNous nous intéressons à des modèles de théorie des files d'attente pour caractériser les temps de cycle (délais de fabrication à différentes étapes de production) de produits dans des productions complexes. Des modèles de théorie de file d'attente sont régulièrement utilisés dans l'industrie pour cela, mais en dehors de leurs hypothèses de modélisation. Nous montrons tout d'abord dans cet article l'incidence d'une utilisation de ces modèles hors hypothèses sur la qualité de l'estimation du temps de cycle. Nous proposons alors un nouveau type de représentation des files d'attente, du point de vue des produits et sans hypothèses sur les équipements. Nous montrons sur un cas d'étude réel d'équipements complexes de microélectronique comment cette nouvelle représentation des files d'attente permet, en plus d'une première caractérisation du temps de cycle, d'extraire des informations fondamentales de n'importe quel groupe d'équipements traitant un même flux de produits. Enfin, nous discutons des étapes à venir pour intégrer cette représentation dans des outils de simulation ainsi que dans des modèles totalement génériques de files d'attente

A study of variability induced by events dependency in microelectronic production

-Complex manufacturing systems are subject to high levels of variability that decrease productivity, increase cycle times and severely impact the systems tractability. As accurate modelling of the sources of variability is a cornerstone to intelligent decision making, we investigate the consequences of the assumption of independent and identically distributed variables that is often made when modelling sources of variability such as down-times, arrivals, or process-times. We first explain the experiment setting that allows, through simulations and statistical tests, to measure the variability potential stored in a specific sequence of data. We show from industrial data that dependent behaviors might actually be the rule with potentially considerable consequences in terms of cycle time. As complex industries require strong levers to allow their tractability, this work underlines the need for a richer and more accurate modelling of real systems. Keywords-variability; cycle time; dependent events; simulation; complex manufacturing; industry 4.0 I. Accurate modelling of variability and the independence assumption Industry 4.0 is said to be the next industrial revolution. The proper use of real-time information in complex manufacturing systems is expected to allow more customization of products in highly flexible production factories. Semiconductor High Mix Low Volume (HMLV) manufacturing facilities (called fabs) are one example of candidates for this transition towards "smart industries". However, because of the high levels of variability, the environment of a HMLV fab is highly stochastic and difficult to manage. The uncontrolled variability limits the predictability of the system and thus the ability to meet delivery requirements in terms of volumes, cycle times and due dates. Typically, the HMLV STMicroelectronics Crolles 300 fab regularly experiences significant mix changes that result in unanticipated bottlenecks, leading to firefighting to meet commitment to customers. The overarching goal of our strategy is to improve the forecasting of future occurrences of bottlenecks and cycle time issues in order to anticipate them through allocation of the correct attention and resources. Our current finite capacity projection engine can effectively forecast bottlenecks, but it does not include reliable cycle time estimates. In order to enhance our projections, better forecast cycle time losses (queuing times), improve the tractability of our system and reduce our cycle times, we now need accurate dynamic cycle time predictions. As increased cycle-time is the main reason workflow variability is studied (both by the scientific community and practitioners, see e.g. [1] and [2]), what follows concentrates on cycle times. Moreover, the "variability" we account for should be understood as the potential to create higher cycle times, even though "variability" may be understood in a broader meaning. This choice is made for the sake of clarity, but the methodology we propose and the discussion we lead can be applied to any other measurable indicator. Sources of variability have been intensely investigated in both the literature and the industry, and tool down-times, arrivals variability as well as process-time variability are recognized as the major sources of variability in that sense that they create higher cycle times (see [3] for a review and discussion). As a consequence, these factors are widely integrated into queuing formulas and simulation models with the objective to better model the complex reality of manufacturing facilities. One commonly accepted assumption in the development of these models is that the variables (MTBF, MTTR, processing times, time between arrivals, etc.) are independent and identically distributed (i.i.d.) random variables. However, these assumptions might be the reason for models inaccuracies as [4] points out in a literature review on queuing theory. Several authors have studied the potential effects of dependencies, such as [5] who studied the potential effects of dependencies between arrivals and process-times or [6] who investigated dependent process times, [4] also gives further references for studies on dependencies effects. In a previous work [3], we pinpointed a few elements from industrial data that questioned the viability of this assumption in complex manufacturing systems. Figure 1: Number of arrivals per week from real data (A) and generated by removing dependencies (B)Comment: International Conference on Industrial Engineering and Systems Management, Oct 2017, Saarebr{\"u}cke, German

Économie circulaire et planification de maintenances pour optimiser la durée de vie d'un produit

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Impact d’une approche centrée utilisateur sur l’innovation pédagogique

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An analysis of the impact of Hybrid Pedagogical Systems on teacher-student interaction

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A two-machine flow-shop scheduling with a deteriorating maintenance activity on the second machine

International audienceSimultaneously scheduling jobs and preventive maintenance is a topical subject in the scheduling literature. In this paper, we study a two-machine flow-shop makespan scheduling problem with a deteriorating maintenance period on the second machine, that is, delaying the maintenance increases the time required to perform it.We show that the studied problem is NP-hard and we establish some conditions of the optimal schedule. We also develop a branch and bound (B&B) algorithm to solve this problem. Numerical experiments show that the B&B method can solve large-size instances

Erratum to: "Simultaneously scheduling n jobs and the preventive maintenance on the two-machine flow shop to minimize the makespan" [Int. J. Prod. Econ. 112 (2008) 161-167]

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