[stage master] - modélisation et simulation d’un système de production de type atelier à chemins multiples flexible (flexible job-shop) : étude exploratoire du concept d’élasticité en réponse à des fluctuations de la demande

Résumé Le sujet de stage recherche proposé s’inscrit dans le cadre d’un paradigme émergent dans le domaine des systèmes de production manufacturiers nommé « Système Manufacturier Elastique » (SME). Le concept d’élasticité a été emprunté au domaine de l’informatique dans lequel une infrastructure informatique élastique a la capacité d’allouer dynamiquement des ressources (serveur, stockage, puissance de calcul…) selon les variations de la demande de ses clients pour optimiser les performances et les coûts. Par analogie, dans le contexte des systèmes manufacturier, un SME a la faculté de réaffecter « rapidement » ses ressources de production (poste de travail, machine, opérateurs…) et également d’augmenter et/ou de diminuer celles-ci afin de maintenir une activité de production performante (respect des délais, rentabilité…). L’objectif principal de ce stage est d’explorer le concept d’élasticité dans le cadre particulier d’un système de production à chemins multiples (Job-Shop Flexible) assujettie à des demandes fluctuantes. En regard à des scénarii de production à définir, un des objectifs sera notamment de spécifier et d’évaluer quantitativement l’élasticité dans le cadre du cas d’usage considéré (Système de production à chemins multiples flexible). En d’autres termes, il s’agira d’évaluer les facultés d’élasticité d’une configuration de production donnée, à savoir les niveaux de production minimal et maximal adressables par le système de production en regard de la variabilité des demandes. Un autre aspect relatif à la notion d’élasticité concerne la nécessité de procéder à une reconfiguration du système de production pour faire face à des aléas majeurs lorsque la flexibilité de la configuration courante n’est plus en mesure de répondre aux objectifs de production (quantité, délais, …). Dans ce cas de figure, il est envisagé d’étudier le problème de reconfiguration dynamique des ressources de production à des instants clés (réaffectation/ augmentation/diminution des ressources de production). Travail de recherche attendu Contexte Scientifique Les entreprises font face à un environnement de plus en plus incertain, avec une concurrence accrue sur le marché économique, des crises géopolitiques et le changement climatique. Dans ce contexte, l'approvisionnement en ressources peut être perturbé. De plus, les systèmes de production doivent être flexibles face aux fluctuations de la demande et des volumes, afin d'offrir une production adaptée aux besoins des consommateurs. Récemment, la Commission européenne a défini les contours d'une nouvelle révolution industrielle : l'Industrie 5.0 [1]. Cette révolution repose sur trois objectifs clés : une industrie centrée sur l'humain, durable et résiliente. La résilience est définie comme le besoin de développer une plus grande robustesse dans la production industrielle afin de continuer à produire et de répondre aux besoins de la société en temps de crise, en préparant mieux les entreprises à faire face aux perturbations [2]. Au fil des ans, plusieurs concepts ont émergé dans la littérature scientifique pour améliorer l'adaptabilité des systèmes de production et répondre aux changements de paradigmes de production, tels que la flexibilité et la reconfigurabilité. La flexibilité correspond à de petites variations dans le volume et la variété des produits, mais l'investissement dans ces systèmes de production est coûteux et le rendement est faible [3]. La reconfigurabilité peut être définie comme la capacité à modifier de manière répétée la capacité et la fonctionnalité de manière rentable, en répondant à différentes situations de marché [4]. Les auteurs de [5] soulignent deux limitations clés de la reconfigurabilité : (1) le choix de la famille de produits dès le départ, et (2) le manque de lien avec la stratégie commerciale dans la plupart des cas. La reconfigurabilité tend à se concentrer sur la diversité des produits plutôt que sur le volume, et est limitée aux ressources internes de l'entreprise. Un nouveau concept a émergé : les Systèmes Manufacturiers Elastiques (SME), conçus pour augmenter rapidement et de manière rentable la production en approvisionnant et en désapprovisionnant des ressources [6]. Ce sujet de stage a pour objet de réaliser une étude exploratoire du concept d’élasticité en réponse à des fluctuations de la demande en se focalisant sur le cas particulier d’un système de production flexible à chemins multiples (Job-Shop Flexible) Description du sujet Le sujet de stage concerne la modélisation d’un système de production à chemins multiples flexible (Job-shop flexible) soumis à des fluctuations de la demande. Il s’agira d’évaluer les propriétés d’élasticité d’une configuration donnée du système étudié qui intègre un certain niveau de flexibilité. La première partie du stage s’articule autour d’un état de l’art sur les SME (Système Manufacturier Elastique) et leur apport par rapport aux systèmes manufacturiers flexibles et reconfigurables qui sont bien définis dans la littérature scientifique. Au niveau du système de production, un des mécanismes de ressources élastiques est la réallocation de ressources (machines, opérateurs…) qui ne sont pas ou peu utilisées [5]. La deuxième partie du stage se concentre sur la modélisation et la simulation par événements discrets d’un cas d’usage d’un système de production à chemins multiples qui intègrera des fonctions d’élasticité pour opérer dynamiquement des allocations de ressource de production en s’appuyant sur les approches existantes de la littérature [7-11]. L’objectif est de mettre en exergue les apports en termes de performance d’une organisation élastique et regard d’une approche basée exclusivement sur les mécanismes de flexibilité. La problématique centrale est de déterminer à quel moment un changement de configuration du système de production est nécessaire pour faire face aux évolutions de la demande. Une des difficultés est d’ajuster au mieux de manière dynamique la capacité de production à la demande pour maintenir le système dans des conditions opérationnelle performante et rentable. Cette étude exploratoire des mécanismes d’élasticité, appliqués à un système de production à chemins multiples flexible, a pour finalité de clarifier la notion de couloir de flexibilité en proposant notamment des indicateurs pertinents pour spécifier et évaluer cette notion [12]. Mots-clés : système de production manufacturier, flexibilité, élasticité, reconfigurabilité, fluctuations de la demande, simulation par évènements discrets. Travaux antérieurs : · Destouet, C., Tlahig, H ., Bettayeb, B., & Mazari, B. (2024). Multi-objective sustainable flexible job shop scheduling problem: Balancing economic, ecological, and social criteria. In Computers & Industrial Engineering (Vol. 195, p. 110419). Elsevier BV · C. Destouet, H. Tlahig, B. Bettayeb and B. Mazari, "Dynamic and Sustainable Flexible Job Shop Scheduling Problem under Worker Unavailability Risk," 2024 IEEE 20th International Conference on Automation Science and Engineering (CASE), Bari, Italy, 2024, pp. 1126-1131. · Candice Destouet, Houda Tlahig, Belgacem Bettayeb, Bélahcène Mazari. Ordonnancement résilient d’un atelier de type job shop flexible. SAGIP 2024, INSA Lyon, May 2024, Lyon, France. hal04597419 · Destouet, C., Tlahig, H ., Bettayeb, B., & Mazari, B. (2023). NSGA-II for Solving a Multi-objective, Sustainable and Flexible Job Shop Scheduling Problem. In IFIP Advances in Information and Communication Technology (pp. 548–562). Springer Nature Switzerland. · Destouet, C., Tlahig, H ., Bettayeb, B., & Mazari, B. (2023). Flexible job shop scheduling problem under Industry 5.0: A survey on human reintegration, environmental consideration and resilience improvement. In Journal of Manufacturing Systems (Vol. 67, pp. 155–173). Elsevier BV. · Garcia, D., Tlahig, H., Bettayeb, B., & Sahnoun, M. (2021). Evaluation of Dispatching Rules Performance for a DJSSP: Towards their Application in Industry 4.0. In 2021 1st International Conference On Cyber Management And Engineering (CyMaEn) (pp. 1–6). 2021 1st International Conference On Cyber Management And Engineering (CyMaEn). IEEE. · Tahiri, I., Parant, A ., Gellot, F., Philippot, A., & Carré-Ménétrier, V. (2020, July). Design and Application of a Reconfigurable Control to a Cyber-Physical System. In ICINCO (pp. 718-725). Plan de travail Ce stage se décompose en plusieurs étapes clés : Réalisation état de l'art sur le domaine émergent des systèmes de production élastiques Modélisation/simulation d'un cas d'usage de production Tests et validation du modèle de simulation Dimensionnement du couloir d'élasticité du cas d'usage considéré Rédaction du rapport Résultats attendus Les objectifs visés par ce stage sont les suivants : Modèle de simulation d’un atelier à chemins multiples élastique Résultats de simulation Evaluation de l’élasticité du cas usage étudié Contribution à la rédaction d’un article conférence Contexte Présentation du laboratoire CESI LINEACT (UR 7527), Laboratoire d’Innovation Numérique pour les Entreprises et l’Apprentissage au service de la Compétitivité des Territoires, anticipe et accompagne les mutations technologiques des secteurs et services liés à l’industrie et à la construction. La proximité historique de CESI avec les entreprises constitue un élément déterminant de nos activités de recherche. Elle nous a conduits à concentrer nos efforts sur une recherche appliquée proche des entreprises et menée en partenariat avec elles. Une approche centrée sur l’humain, couplée à l’usage des technologies, ainsi qu’un maillage territorial et des liens avec la formation, ont permis la construction d’une recherche transversale ; elle place l’humain, ses besoins et ses usages, au cœur de ses problématiques et aborde l’angle technologique à travers ces apports. Sa recherche s’organise autour de deux équipes scientifiques interdisciplinaires et de plusieurs domaines d’application : Équipe 1 « Apprendre et Innover » concerne principalement les Sciences Cognitives, les Sciences Sociales et les Sciences de Gestion, ainsi que les techniques de formation et celles de l’innovation. Ses principaux objectifs scientifiques portent sur la compréhension des effets de l’environnement, et plus particulièrement des situations instrumentées par des objets techniques (plateformes, ateliers de prototypage, systèmes immersifs, etc.), sur l’apprentissage, la créativité et les processus d’innovation. Équipe 2 « Ingénierie et Outils Numériques » concerne principalement les Sciences du Numérique et de l’Ingénierie. Ses principaux objectifs scientifiques se concentrent sur la modélisation, la simulation, l’optimisation et l’analyse de données des systèmes cyber-physiques. Les travaux de recherche portent également sur les outils d’aide à la décision et sur l’étude des interactions humain-système, notamment via des jumeaux numériques couplés à des environnements virtuels ou augmentés. Ces deux équipes développent et croisent leurs recherches dans plusieurs domaines d’application, tels que : L’Industrie 5.0, La Construction 4.0 et la Ville Durable, Les Services Numériques. Ces domaines s’appuient sur des plateformes de recherche, principalement celle de Rouen, dédiée à l’Usine 5.0, et celles de Nanterre, dédiées à l’Usine 5.0 et à la Construction 4.0. Liens avec les thématiques de recherche actuelles Ce stage se situe dans l’Equipe 2 « Ingénierie et Outils Numériques » et plus précisément dans la thématique « Decision Support for Production System (DSPS) ». La thématique DSPS s’intéresse aux mécanismes de prise de décision opérationnelles, tactiques et stratégiques sous incertitude entre autres. Dans le contexte de l’Industrie 5.0, un des objectifs de la thématique est de concevoir des systèmes de production centrés sur l’humain, résilients et durables en utilisant les approches de la recherche opérationnelle. Ce sujet de stage s’inscrit dans l’étude et le développement des mécanismes d’élasticité (réaffectation/ augmentation/diminution des ressources de production) dans les prises de décision opérationnelles afin de concevoir un système de production à chemins multiples flexible (Job-shop flexible) résilients aux fluctuations de la demande. Plusieurs travaux ont déjà été menés autour des ateliers de type « Jop-shop flexible » dans la thématique DSPS mais ceux-ci se concentrant principalement sur l’ordonnancement dynamique de la production ou l’optimisation des tâches de transport dans le système. Ce stage aborde un autre point de vue dans l’optimisation des Jop-shop flexibles en étudiant les changements de configuration de l’atelier en prévision de la demande tout en explorant le concept émergent d’élasticité et de ces mécanismes. Bibliographie : [1] Towards a sustainable, human-centric and resilient European industry. Publications Office of the European Union, 2021. doi: doi/10.2777/308407. [2] X. Xu, Y. Lu, B. Vogel-Heuser, et L. Wang, « Industry 4.0 and Industry 5.0—Inception, conception and perception », J. Manuf. Syst., vol. 61, p. 530‑535, 2021. [3] Y. Koren, X. Gu, et W. Guo, « Reconfigurable manufacturing systems: Principles, design, and future trends », Front. Mech. Eng., vol. 13, p. 121‑136, 2018. [4] A.-L. Andersen, T. D. Brunoe, et K. Nielsen, « Reconfigurable manufacturing on multiple levels: literature review and research directions », in Advances in Production Management Systems: Innovative Production Management Towards Sustainable Growth: IFIP WG 5.7 International Conference, APMS 2015, Tokyo, Japan, September 7-9, 2015, Proceedings, Part I 0, Springer, 2015, p. 266‑273. [5] S. Rama Murthy, T. T. Sousa-Zomer, T. Minshall, C. Velu, N. Kazantsev, et D. McFarlane, « Elastic manufacturing: provisioning and deprovisioning production capacity to vary product volume and mix », Int. J. Oper. Prod. Manag., 2024. [6] N. Kazantsev et al., « Elastic manufacturing systems: A system view on operations, firm, and supply chain resilience »., 2023 [7] A. R. Yelles-Chaouche, E. Gurevsky, N. Brahimi, et A. Dolgui, « Reconfigurable manufacturing systems from an optimisation perspective: a focused review of literature », Int. J. Prod. Res., vol. 59, n o 21, p. 6400‑6418, 2021. [8] K. Goyal et P. K. Jain, « Design of reconfigurable flow lines using MOPSO and maximum deviation theory », Int. J. Adv. Manuf. Technol., vol. 84, p. 1587‑1600, 2016. [9] M. Ashraf et F. Hasan, « Configuration selection for a reconfigurable manufacturing flow line involving part production with operation constraints », Int. J. Adv. Manuf. Technol., vol. 98, p. 2137‑2156, 2018. [10] H. Haddou Benderbal, M. Dahane, et L. Benyoucef, « Flexibility-based multi-objective approach for machines selection in reconfigurable manufacturing system (RMS) design under unavailability constraints », Int. J. Prod. Res., vol. 55, n o 20, p. 6033‑6051, 2017. [11] A. Napoleone, A. Bruzzone, A.-L. Andersen, et T. D. Brunoe, « Fostering the reuse of manufacturing resources for resilient and sustainable supply chains », Sustainability, vol. 14, n o 10, p. 5890, 2022. [12] P. Marks, Q. Yu, et M. Weyrich, « Survey on flexibility and changeability indicators of automated manufacturing systems », in 2018 IEEE 23rd International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation (ETFA), IEEE, 2018, p. 516‑523. Financement : CESI Localisation : CESI Campus de Lyon Date de démarrage : Avril 2025 Durée : 6 mois Compétences Compétences scientifiques et techniques : génie industriel, modélisation/simulation système de production, simulation par évènement-discrets (FlexSim, SimEvents …), recherche opérationnelle, programmation (Matlab, Python, …) Compétences relationnelles : autonomie, rigueur, ouverture d’esprit, force de proposition, esprit d’équipe