Proposition d'un système de planification de la maintenance dans une raffinerie pétrolière

Mémoire de Fin d'Etudes

Pour l'Obtention du Diplôme d'Ingénieur d'Etat

en Informatique

Présenté par :

BOUDAOUD LAKHDAR EL AMINE

Option : Système d'information avancée I

Session Juin 2009
THÈME

Proposition d'un système de planification de la

maintenance dans une raffinerie pétrolière

Encadré par : Mr B. BELDJILALI

Co-encadré par : Mme N. AISSANI

Jury

Président : Mr ADLA

Examinateur : Mme MOKHTARI Examinateur : Mr LARABI

Code PFE : 479

1

2

Université d'Oran
Faculté des Sciences

Département d'Informatique

Proposition d'un système de planification

de la maintenance dans une Raffinerie pétrolière

Projet de Fin d'Etudes pour l'obtention du Diplôme
d'Ingénieur d'Etat en Informatique

BOUDAOUD Lakhdar El Amine

Encadrés par
Mr. BELDJILALI bouzienne
&
Mm AISSANI Nassima

Présenté le XX Juin 2009
devant le jury :

Mr ADLA

Mme MOKHTARI
Mr LARABI

Dédicaces

Je dédie ce modeste travail à :

Mes très chers parents, mes soeurs et mes frères

.

BOUDAOUD BENAMAR

Qui n'a jamais cessé de me soutenir matériellement et moralement pour
que je puisse finir
mes études et avoir une bonne formation et surtout être le meilleur
Merci encore mille fois.

Toute personne qui de prés ou de loin, a participé à ma formation.
Tous ceux qui ont apporté leur aide ou contribution afin de mener à bien
ce modeste travail.

3

Lakhdar El Amine

4

Remerciement

Avant toute chose je tiens à remercier le grand "DIEU" de m'avoir donné
le courage et la volonté qui m'ont permis de réaliser ce travail.

Je tiens à remercier mon encadreurs, Mr BELDJILALI BOUZIENNE et mon

Co-encadreur Mme AISSANI NASSIMA de proposer ce sujet, et d'accepter de
m'encadrer, et de m'avoir guidé au cours de la réalisation du projet.

Mes sincères remerciements à Mr ADLA d'avoir accepté de présider le
jury. Je tiens aussi à remercier les examinateurs de ce travail,

Mme MOKHTARI, Mr LARABI

Merci également à l'ensemble des enseignants du département
d'Informatique à l'Université d'Oran.

5

Sommaire

6

7

8

Contenu

Mémoire de Fin d'Etudes 1

Introduction générale 14

CHAPITRE I 16

Problème d'ordonnancement 16

I.1 Introduction 17

I.2 Définition générale de l'ordonnancement 17

I.3 Eléments fondamentaux 17

I.3.? Définition du problème d'ordonnancement 17

I.3.2 Typologie des problèmes d'ordonnancement 18

I.3.3 Les tâches 20

I.3.4 Les ressources 21

I.3.5 Les contraintes 21

I.3.6 les objectifs 23

I.? Méthodes de résolutions de problème d'ordonnancement : 23

II.4.1 Méthodes exactes 24

II.4.2 Méthodes Approchées 24

I.? caractéristiques générales d'ordonnancement : 27

I.5.1 ordonnancement admissible (acceptable) : 27

I.5.2 Ordonnancement semi actif 27

I.5.3 Ordonnancement actif 28

I.5.4 Ordonnancement sans retards 28

I.6 représentation des solutions 29

I.7.1 machine unique 37

I.7.2 machine parallèle 37

I.7.3 flow shop 38

I.7.4 job shop 39

I.8 Conclusion 41

CHAPITRE II 42

Description générale de la raffinerie d'ARZEW, l'unité 3000 et du département maintenance 42

II.1 Introduction 43

II.2 description générale du complexe 43

II.2.1Historique 43

II.2.2 capacité de production 44

II.2.3 Description des différentes zones de la production 45

II.2.4 organisation du personnel de la raffinerie 49

II.2.5 Organisation du complexe 51

II.3 description de département de maintenance de la raffinerie 52

II.3.1 Objectif du département maintenance : 52

II.3.2 Organigramme de structure de la maintenance 53

II.3.3 différents services de la maintenance 54

II.3.4 Système de gestion de la maintenance «Système G » 56

II.4 Conclusion 60

CHAPITRE III 62

La maintenance dans les systèmes de production 62

III.1 Introduction 63

III.2 La maintenance - Généralités 63

III.2.1 Evolution de la maintenance 64

III.3 Les politiques de maintenance 66

III.3.1 La Maintenance Corrective 67

III.3.2 La Maintenance Préventive 68

III.4 Le système de maintenance 70

III.4.1 Les actions de maintenance 70

III.4.2 Les fonctions et les tâches associées à la maintenance 71

III.4.3 Les niveaux de maintenance 72

III.5 La Gestion de la Maintenance Assistée par Ordinateur 73

III.6 Les nouvelles approches de maintenance 75

III.6.1 La télémaintenance 75

III.6.2 La maintenance productive totale 76

III.6.3 La maintenance basée sur la fiabilité 77

III.7 Conclusion 77

CHAPITRE IV 79

Les algorithmes génétiques 79

IV. Introduction 80

IV.2 Enoncé de l'exemple 80

IV.3 Algorithmes génétiques 80

IV.4 Principe de base d'un AG standard 81

IV.? processus d'un algorithme génétique 84

IV.5.1 Création de la population initiale : 84

IV.5.2 L'évaluation des individus 85

IV.5.3 La création de nouveaux individus 85

IV.5.4 L'insertion des nouveaux individus dans la population 91

IV.? Paramètres d'un AG 91

IV.? Processus d'évolution des générations : générationnel, stationnaire et élitiste 92

IV.6.1 AG en îlots (ou avec demes) 93

IV.7 Conclusion 96

CHAPITRE V 97

Conception 97

V.1 Introduction 98

V.2 conception UML 98

V.2.1 Le diagramme de cas utilisation 98

V.2.2 diagramme de classe 100

V.2.3 diagramme de séquence 102

V.3 Stratégie utilisé dans le problème de l'ordonnancement des activités de production et de

maintenance 103

V.3.? l'ordonnancement séparé 104

V.3.2 l'ordonnancement séquentiel 104

V.3.3 l'ordonnancement intégré 105

V.4 algorithme génétique mis en place dans l'application 105

V.4.1 codage de solution 108

CHAPITRE VI Réalisation & Expérimentation 109

VI.1 Introduction 110

VI.2 présentation de l'application 110

VI.2.1 première étape page d'accueil 110

VI.2.2 deuxième étape saisie des données 111

VI.2.3 troisième étapes affichage des résultats et analyse 114

9

VI.3 conclusion 118

Conclusion générale 119

Références Bibliographiques 121

10

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Listes des Figures

Figure 1 : Caractéristique d'une tache i

Figure 2 : ordonnancement admissible

Figure 3 : Ordonnancement semi actif

Figure 4 : Ordonnancement actif

Figure 5 : relation d'inclusion entre les différents types d'ordonnancement

Figure 6 : Diagramme de Gantt

Figure 7 : Diagramme représentant La Méthode des potentiels métra

Figure 8 : Diagramme qui représente la Méthode P.E.R.T

Figure 9 : atelier de production de type machine unique

Figure 10 : atelier de production de type machine parallèle

Figure 11 : atelier de production de type flow shop

Figure 12 : atelier de production de type job shop

Figure 13 : L'organigramme de la raffinerie d'Arzew

Figure 14 : organigramme du complexe

Figure 15 : organigramme de structure de la maintenance

Figure 16 : le contenu de la fonction maintenance.

Figure 17 : évolution de la maintenance

Figure 18 : Typologie de la maintenance

Figure 19 : état de taux de panne avec ou sans MP

Figure 20 : fonction et taches de la maintenance

Figure 21 : Schéma général d'un algorithme génétique

Figure 22 : Organigramme d'un AG standard Figure 23 : Schéma d'une roulette

Figure 24 : exemple de croisement mono point.

Figure 25 : croisement multi-point

Figure 26 : Représentation d'une mutation de bits dans une chaîne

Figure 27 : Représentation d'un AG en îlots

Figure 28 : Processus d'évolution dans un modèle d'AG en îlots, générationnel

Figure 29 : diagramme de cas utilisation

Figure 30 : diagramme de classe

Figure 31 : diagramme de séquence

Figure 32 : ordonnancement séquentiel

Figure 33 : ordonnancement intégré

Figure 34 : Organigramme générale de l'algorithme génétique implémenté

Figure 35 : représentations d'un chromosome

Figure 36 : page d'accueil de notre logiciel

Figure 37 : saisie et chargement des données du plan de production

Figure 38 : fichier texte qui se charge dans la matrice du plan de production

Figure 39 : saisie et chargement des données du plan de maintenance

Figure 40 : fichier texte qui se charge dans la matrice du plan de maintenance

Figure 41 : insertion des taches de maintenance dans le plan de production

Figure 42 : population initiale de l'algorithme génétique

Figure 43 : structure d'un chromosome

Figure 44 : plan final des taches de production en présence de la maintenance

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Liste des Tableaux

Tableau 1 : tableau indiquant l'ordonnancement des taches

Tableau 2 : les marges totales de chaque tache

Tableau 3 : les marges libres de chaque tache

Tableau 4 : différent services de la maintenance

Tableau 5 : planifications des mission pour chaque zones

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Introduction

générale

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Introduction générale

Le Domaine de l'informatique est vaste et complexe en raison, en particulier, des multiples liens qui le lient à tous les autres domaines qui sont toujours, par rapport a lui, dans une posture d'écoute et même d'attente. C'est pour cette raison que l'informatique a cessé d'être l'affaire des informaticiens seuls et qu'elle est devenue partie intégrante de la culture et du savoir-faire de « l'honnête homme » contemporain. Le domaine de l'informatique est aussi un monde en perpétuelle et rapide mutation. Des découvertes encensées hier sont devenues aujourd'hui obsolètes ; Que d'avancées perçues, présentement, comme révolutionnaire sont appelées a céder le pas à d'autres qui seront encore plus révolutionnaire. Ce mouvement continuel de dépassement est, bien sûr, propre a toute science mais, de toutes les sciences, c'est l'informatique qui enregistre les rythmes de croissances les plus élevés. Dans ce vaste domaine, nous avons choisi de centrer notre attention sur la question de la planification et de la maintenance industrielle en raison de l'importance inouïe qu'elle a prise dans nos sociétés modernes et en particulier dans les sociétés avancées appelées, à juste titre, sociétés du savoir. Pour souligner la part que prend la maintenance dans le fonctionnement d'une entreprise, la profession utilise communément la dénomination de « fonction maintenance ». Il s'agit même d'une fonction vitale puisque, sans maintenance, tout processus industriel cesse, généralement à brève échéance, de produire les biens ou les services pour lesquels il a été conçu. On peut ainsi ajouter que, si elle est consommatrice de ressources, la maintenance est avant tout créatrice de valeur. La maintenance a donc logiquement sa place dans la conception d'une installation, dans son exploitation, et dans ce qui constitue l'organisation de l'entreprise. Il faut optimiser. En permanence, car l'optimum varie et n'est autre qu'un compromis entre différents critères et contraintes, elles-mêmes évolutives, et de ce fait il reste empreint d'une certaine subjectivité. Le poursuivre oblige à une recherche continue d'améliorations : toujours plus d'efficacité et de performances et toujours moins de dysfonctionnements. Pour cela, les différentes fonctions de l'entreprise sont sollicitées et la fonction maintenance tout spécialement. On lui assigne volontiers le rôle de limiter au mieux les effets de « l'entropie » (vieillissement, usure, fatigue, et autres altérations physico-chimiques). Mais cette vision est un peu réductrice ; Plus centrée sur la recherche des moyens d'éviter des dégradations (le comment) que sur les raisons de le faire (le pourquoi). Ainsi, elle semble parfois s'intéresser plus à trouver la façon d'améliorer la fiabilité des biens, qu'à identifier ce qu'il faut améliorer. Or maintenir ne veut plus dire entretenir en bon état, mais atteindre des objectifs. Plus

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largement, on peut dire qu'avec les autres fonctions, le rôle de la maintenance consiste, pas exclusivement mais principalement, à maximiser le profit que l'on peut tirer d'un investissement. Le recours à des équipements dont la technologie est de plus en plus complexe oblige l'entreprise à porter une attention particulière à la fonction maintenance. Autrefois considérée comme un mal nécessaire, la maintenance n'est plus seulement curative mais préventive. La maintenance a longtemps joué un rôle curatif dont l'unique objectif était de réduire la durée d'immobilisation des machines. Cette maintenance curative était axée sur le court terme et ne résolvait en rien les problèmes liés aux dégradations inévitables. Désormais, la maintenance devient préventive en contribuant à améliorer la fiabilité des équipements et la qualité des produits. L'entreprise ne doit pas uniquement subir les événements, elle doit les prévoir et analyser leurs effets sur le long terme. Le principal objectif de la maintenance est d'assurer la pérennité des équipements, de diminuer les pannes et les imprévus, de réduire les coûts de révision et de remise en état. Mais la maintenance c'est aussi programmer le remplacement des machines, veiller à réduire le coût des matières premières et des personnels d'entretien. On voit ici la pluralité des domaines concernés par la maintenance. Cette dernière n'est plus le parent pauvre de l'entreprise et est devenue une fonction incontournable dans la chaîne de production. Notre objectif dans ce travail concernant la raffinerie d'Arzew est d'optimiser la fonction maintenance de cette dernière en appliquant la méthode des algorithmes génétiques.

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CHAPITRE I

Problème

d'ordonnancement

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I.1 Introduction

La théorie de l'ordonnancement est une branche de la recherche opérationnelle qui s'intéresse

au calcul de dates d'exécution optimales de tâches [web 1]. Pour cela, il est très souvent nécessaire d'affecter en même temps les ressources nécessaires à l'exécution de ces tâches. Un problème d'ordonnancement peut être considéré comme un sous-problème de planification dans lequel il s'agit de décider de l'exécution opérationnelle des tâches planifiées.

I.2 Définition générale de l'ordonnancement

L'ordonnancement consiste à organiser dans le temps l'exécution d'un ensemble de tâches au moyen d'un ensemble de ressources. Ce problème se trouve au coeur de nombreuses problématiques industrielles. En gestion de projet, ordonnancer, c'est déterminer les dates d'exécution des activités constituant le projet.

En informatique, ordonnancer revient à décider de l'ordre d'exécution des processus et de leur attribution à des processeurs parallèles. En gestion de production, l'ordonnancement consiste à déterminer les séquences d'opérations à réaliser sur les différentes machines de l'atelier. Chacun de ces contextes pratiques définit ainsi les caractéristiques propres des tâches et des ressources, le type des décisions à prendre, les modalités d'exécution des tâches par les ressources qui déterminent des contraintes sur les décisions et aussi les différents critères qui mesurent la qualité d'une solution. Un contexte particulier définit en fait un problème d'optimisation combinatoire en termes de variables de décision, de contraintes et de fonction objectif. Nous appelons ainsi problème d'ordonnancement un problème d'optimisation combinatoire dont la solution donne des indications sur les dates de début d'un ensemble de tâches à ordonnancer ou sur des relations d'ordre total ou partiel à respecter dans l'exécution de ces tâches afin de respecter un ensemble de contraintes et/ou d'optimiser une fonction objectif.

I.3 Eléments fondamentaux

I.3.1 Définition du problème d'ordonnancement

Le problème de l'ordonnancement est un problème de séquencement particulier dans lequel, en plus de choisir et d'ordonner un ensemble d'opérations ou tâches tout en satisfaisant un ensemble de contraintes, on doit allouer les opérations aux ressources et leur fixer des dates de début, en d'autre termes le problème d'ordonnancement englobe les deux problèmes de séquencement et d'affectation. Du point de vue complexité il a été démontré que ces deux problèmes sont

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fortement combinatoires et ils appartiennent à la classe des problèmes NP-difficiles. Plusieurs définitions du problème d'ordonnancement ont été données.

Eric Pinson [Pinson 88] le définit comme étant « l'organisation dans le temps de l'exécution d'un projet » pour Norman Sadeh [Sade, 91], c'est « l'allocation dans le temps de ressource permettant l'exécution d'un ensemble de tâches ». Pour Gotha [Goth, 93], c'est « programmer l'exécution des tâches en leur allouant les ressources requises et en fixant leur date de début».

Ordonnancer c'est programmer l'exécution d'une réalisation en attribuant des ressources aux tâches et en fixant leurs dates d'exécution [web 4].

Un ordonnancement fourni l'ordre de traitement des différents produits au cours du temps. Les problèmes d'ordonnancement apparaissent dans tout les domaines de l'économie, l'informatique

(taches=jobs, produit, pièces .et ressource=processeurs, mémoire, machine, .), la
construction (suivi de projet), l'industrie (problème d'atelier , gestion de production), l'administration (emploie du temps) les tâches sont le dénominateur commun des problèmes d'ordonnancement , leur définition n'est ni toujours immédiate, ni toujours triviale, enfin il faut programmer les tâches de façon a optimiser un certain objectif qui sera, suivant le cas la minimisation de la durée totale (c'est le critère le plus fréquemment employé) ou le respect de date de commande ou le lissage de courbe de main d'oeuvres ou encore la minimisation d'un coût, d'une manière générale, trois types d'objectifs sont essentiels dans la résolution des problème d'ordonnancement : l'utilisation efficaces des ressources, un délais d'exécution des tâches aussi faible que possible, le respect de dates d'achèvement prescrites a l'avance. Bien entendue il sera souvent plus réaliste, dans la pratique, de considérer plusieurs critères.

I.3.2 Typologie des problèmes d'ordonnancement

Le premier point de choix, en vue d'établir une classification des problèmes d'ordonnancement peut se poser au niveau de la nature des tâches, on distingue ainsi les problèmes préemptifs [Slow 82], qui se séparent en deux classes selon que l'interruption des tâches s'effectue avec ou sans mémorisation du travail partiellement accompli, et les problèmes non-préemptifs.

Dans le cadre des problèmes non préemptifs, B.Roy[Roy , 71] propose une classification selon la nature des inconnues. Une tâche est décrite par trois sortes de caractéristiques (T, D, W) qui représentent respectivement la date de début des taches, leur durée, les ressources utilisées

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(nature et quantité). Il dégage ainsi cinq type de problèmes en fonction de la famille de caractéristiques inconnues : les problèmes de type T, W, (T, D), (T, W) et (T, D, W), les problèmes de types W où les caractéristiques concernant les ressources sont inconnues, constituant les problèmes d'affectation, dans le cas où la durée ne dépend que de la ressource utilisée, les problèmes de types (T, D, W) peuvent être rangés dans le type (T,W).

Les problèmes de type T ou seules les dates de début des tâches sont inconnues constituent ce que l'on peut appeler les problèmes d'ordonnancements purs.

Ce type de classification, bien qu'étant assez général, ne fait pas apparaître tout les problèmes qu'inspire la liste des contraintes évoquées au paragraphe précèdent.

Ainsi lors de lotissements, les temps de préparation peuvent être vu comme des tâches dont leur durée dépend à la fois des tâches antérieures et des tâches suivantes, il s'agit là d'une catégorie de problèmes ne rentrant pas dans le cadre de la classification (T, D, W).

Au sein des problèmes de type T, on peut établir une classification plus fine. On distingue :

Le cas où l'on ne prend pas en compte les ressources, appelé problème central de l'ordonnancement ;

Le cas général où les ressources sont prises en compte ;

Dans le cas général, deux classifications parallèles sont alors possibles suivant le type de ressources utilisées dans le problème. On a d'une part :

y' les problèmes à ressources renouvelables ; y' les problèmes à ressource consommable ; Et d'autre part :

y' Les problèmes à ressource disjonctives ou problème disjonctifs ; y' Les problèmes à ressources cumulatives ou problème cumulatifs ;

Les problèmes à ressources renouvelables et disjonctifs sont souvent appelés problème d'atelier. Dans ce cas particulier on parle indifféremment de tâches ou d'opérations, de ressources ou de

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machines. Une opération nécessite une machine pour sa réalisation. Les opérations relatives à la fabrication d'un produit doivent généralement être réalisées en séquence et constituent un travail ou « «job ».

I.3.3 Les tâches

Une tâche est un travail mobilisant des ressources et réalisant un progrès significatif dans l'état d'avancement du projet compte tenu du niveau de détail retenu dans l'analyse du problème [Gia, 88].

D'une façons plus schématique : une tâche qu'on note i est une entité élémentaire de travail localisée dans le temps par une date de début ti ou de fin ci, dont la réalisation nécessite une durée pi telle que : pi=ci-ti, et qui utilise des ressources k avec une intensité ai k [ Lop & Esq, 99].

Généralement trois paramètre caractérisent une tache [T'ki & BVil , 06] :

1. La durée opératoire pi (processing time) : c'est la durée d'exécution de la tache.

2. La date de disponibilité ri (release time) : c'est la date de début au plus tôt.

3. La date d'échéance di (due date) : date de fin au plus tard.

ti : Début d'exécution ci : fin d'exécution

pi : Durée opératoire

ri : date de disponibilité di : date d'échéance

Figure 1 : Caractéristique d'une tache i

Selon les problèmes, une tâche peut être exécutée par morceau ou sans interruption. Chaque tache est constituée d'un ensemble d'opération liée entre elle par des contraintes technologique [Keb, 08]. Effectivement, en production manufacturière, on distingue souvent plusieurs phase dans l'exécution d'une tache : la préparation, la phase principale, la finition, le transport, etc.

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I.3.4 Les ressources

Une ressource est un moyen destiné a être utiliser pour la réalisation d'une tâche, et disponible en quantités limités [ Lop & Esq , 99].

Dans le contexte industriel, les ressources peuvent être des machines, des ouvriers, des équipements, des locaux ou encore de l'énergie, des budgets, etc..

La disponibilité d'une ressource peut varier dans le temps suivants une fonction ak(t). cette disponibilité qui s'appelle la capacité ak de la ressource k , est une caractéristique qui détermine la quantité de la ressource [Kebe , 08] .

Plusieurs classifications des ressources peuvent être distinguées : I.3.4.1 Ressource renouvelables et ressource consommables

Une ressource est dite renouvelable, si après avoir été utilisée par une ou plusieurs tâches, elle est à nouveau disponible en même quantité comme : les hommes, les machines, l'espace, etc.

Par contre, une ressource est consommable, lorsque elle devient non disponible après avoir été utilisé ; comme la matière première, l'énergie , etc. .. [Kebe , 08]

I.3.4.2 ressource disjonctives et ressources cumulatives

Une ressource est dite disjonctive (ou non partageable), si elle ne peut être affecter qu'à une seule tâche à la fois. Ce type concerne surtout les ressources renouvelables.

Par contre une ressource cumulative (partageable) peut être utilisée par plusieurs tâches simultanément (équipe d'ouvriers, poste de travail, ..) [ Lop & Esq , 99].

I.3.5 Les contraintes

Les contraintes expriment des restrictions sur les valeurs que peuvent prendre conjointement une ou plusieurs variables de décision [Lop &Esq 99] donc les contraintes représentent les limites imposées par l'environnement, tandis que l'objectif est le critère d'optimisation.

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Plusieurs types de ces contraintes doivent être respecter .on distingue notamment [Bap , 98] [ Lop & Esq , 99][T'kit & Bil, 06] :

I.3.5 .1 Les contraintes de localisations temporelles

Sont issu de l'impératif de gestion, et relative aux dates limites des tâches ou du projet entier. On

a surtout [Keb, 08]:

y' La date de disponibilité (avant laquelle la tache ne peut pas commencer). y' La date d'échéance (avant laquelle la tache doit être achevée)

I.?.?.? Les contraintes d'enchainement

Nous qualifions de contraintes d'enchainement ou de succession, une contrainte qui lie le début

ou la fin de deux activités par une relation linéaire [Bapt, 98]. Ce sont des contraintes imposées généralement par la cohérence technologique (les gammes opératoires dans le cas d'atelier) qui décrivent des positionnements relatives devant être respecté entre les taches.

D'autre contraintes plus spécifiques entre deux taches ou plus, telles que : la synchronisation, la simultanéité, le recouvrement ..... Sont également imposées dans certains systèmes [Lop & Esq ,99].

I.3.5.3 Les contraintes de ressources

Une contrainte de ressource représente le fais que les activités utilise une certaine quantité de

ressource, tout au long de leur exécution [Bap ,99], ces contraintes sont essentiellement soit

[Lop & Esq ,99] :

y' Des contraintes d'utilisations des ressources qui expriment la nature, la quantité et les caractéristiques d'utilisation de ces ressources.

y' Des contraintes de disponibilité des ressources qui déterminent les quantités des ressources disponible au cours de temps [Kebe , 08].

On peut distinguer les contraintes suivant qu'elles sont strictes ou non. Les contraintes strictes sont des obligations à respecter. Alors que les contraintes dites « relachables » (appelées aussi préférences) peuvent éventuellement n'être pas satisfaites [Leto, 01] .

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I.3.6 les objectifs

Tout ordonnancement est guidé par un ou plusieurs objectifs qu'il doit chercher leur optimisation.les objectifs qui doit satisfaire un ordonnancement sont variés. D'une manière générale on distingue plusieurs classes d'objectifs concernant un ordonnancement donnée [Lop & Esq 99] ,[Keb , 08]:

Les objectifs liés au temps : on trouve par exemple, la minimisation du temps totale d'exécution, du temps moyen d'achèvement, des durées totales de réglage ou des retards par rapport au date de livraison.

Les objectifs liés aux ressources : par exemple, maximiser la charge d'une ressource ou

minimiser le nombre de ressources nécessaire pour réaliser un ensemble de tâches.

Les objectifs liés au cout : c'est objectifs sont généralement de minimiser les couts de lancement, de production, de stockage, de transport, etc.

Les objectifs liés a l'énergie ou au débits .

I.? Méthodes de résolutions de problème d'ordonnancement :

Historiquement, c'est la Recherche Opérationnel qui a commencé à élaborer des modèles d'optimisation programmables. Depuis, d'autre techniques, développées dans le cadre de la résolution de problèmes en I.A sont venues s'y joindre. Le choix d'une méthode de résolution répond toujours à une certaines problématique que l'on peut tenter de caractériser à travers quatre questions-clés [ESQU 99] :

? L'existence d'un modèle d'optimisation.

? L'exactitude des solutions.

? Le mode résolution (automatique/interactif).

? Le coût de la méthode.

Présenter la totalité des méthodes et de leurs variantes apparaît difficile au vu du nombre de travaux existants. Aussi nous présentons uniquement les grandes orientations de ces méthodes. Les méthodes de résolution se répartissent en deux catégories principales : les méthodes exactes et les méthodes approchées ou Les métas heuristiques.

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II.4.1 Méthodes exactes

Les termes « méthodes exactes » recouvrent un ensemble de méthodes d'ordonnancement issues de la Recherche Opérationnelle. Ces méthodes sont dénommées exactes du fait qu'elles sont prouvées théoriquement convergentes vers une solution optimale à un problème donné. Elles se basent pour cela sur des calculs mathématiques complexes et coûteux rendant difficiles leur mise en oeuvre et leur utilisation en dehors de cas très spécifiques en nécessitant des ressources calculatoires (i.e. machines informatiques) importantes [GOTH 93]. De par leur recherche d'optimum, ces méthodes sont confrontées au problème de l'optimum local. Ce risque, bien que présent également dans les méthodes approchées (mais avec une importance moindre), est omniprésent dans toutes les méthodes exactes.

La méthode dite de « Branch and Bound » est un exemple caractéristique des méthodes exactes et illustre ce propos. Elle fonctionne selon un principe de recherche générale de solution dans une perspective d'optimisation combinatoire [BLAZ₁ 96].

Remarquons que les méthodes exactes ne permettent pas de représenter d'une part toutes les contraintes pouvant exister sur les jobs dans un contexte d'atelier de production, ni d'autre part de prendre en compte les préférences contextuelles (i.e. fonction objectif multi variables) du responsable d'atelier.

II.4.2 Méthodes Approchées

Les méthodes d'ordonnancement dites approchées, s'attachent davantage au moyen d'obtenir une solution satisfaisante plutôt qu'optimale. La solution recherchée doit vérifier un certain nombre de caractéristiques avec un coût calculatoire raisonnable. Une classification en cinq catégories de ces méthodes a été proposée [GOTH 93] :

? Les méthodes par construction progressive.

? Les méthodes par voisinage.

? Les méthodes par décomposition.

? Les méthodes par relaxation des contraintes.

? Les méthodes liées à l'intelligence Artificielle.

Nous décrivons plus précisément dans les paragraphes suivants chacune de ces méthodes.

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II.4.2.1 Méthodes par construction progressive

Cette catégorie de méthodes procède à la construction d'une solution globale à partir d'une

solution partielle complétée au fur et à mesure de la résolution. A l'aide de règles de placement, on ajoute à chaque itération un certain nombre de tâches au plan de charge. La recherche est terminée quand toutes les tâches ont été traitées. Ce placement peut être réalisé aléatoirement, tout en respectant les contraintes du problème, mais est plus généralement effectué à l'aide de règles relativement simples ( ex : placer toutes les tâches d'un job avant de passer à un autre job).

II.4.2.2 Méthodes par voisinage

Ces méthodes consistent à explorer l'espace des solutions d'ordonnancement en partant d'une

solution initiale complète de laquelle on extrait une solution voisine. Cette nouvelle solution est alors évaluée puis, si cette évaluation révèle que la nouvelle solution est meilleure, elle devient la nouvelle solution de référence. Le déplacement dans l'espace des solutions s'effectue à l'aide d'une fonction de voisinage qui, à partir d'une solution existante, génère une nouvelle solution qui est alors réalisée par une fonction d'évaluation f (monocritère ou multicritères). Le calcul continue jusqu'à ce qu'une solution satisfaisant au(x) critères(s) de recherche soit obtenue (i.e. l'évaluation par f dépasse un seuil minimal).

Notons que ces méthodes de résolution peuvent être assimilées à des méthodes d'optimisation de solution (puisqu'elles supposent l'existence d'une solution complète). Dès lors, le risque potentiel, lié à toute méthode d'optimisation, de se retrouver bloqué dans des optima locaux ne peut être écarté. Ce risque est minimisé en intégrant dans la fonction de voisinage une variable aléatoire. La méthode dite du recuit simulé et la méthode Tabou sont basées sur ce principe.

II.4.2.3 Méthodes par décomposition

Les méthodes par décomposition, comme leur nom l'indique, procèdent à la décomposition du

problème d'ordonnancement afin de faciliter sa résolution. Cette approche permet de simplifier les calculs en restreignant à chaque décomposition l'étendue de l'espace des solutions. Du fait du nombre et surtout de la variété de ces méthodes nous ne présentons ici qu'une liste brièvement décrite de ces méthodes :

? Décomposition hiérarchique : décomposition du problème en niveaux

d'abstraction différents et décroissants. On restreint de niveau en niveau l'espace des solutions.

26

.. Décomposition structurelle : le principe consiste à ne considérer le problème que du point de vue temporel, en ignorant les contraintes de ressources. Une fois une solution obtenue, on optimise l'utilisation des moyens, puis on rétablit les contraintes sur les ressources et on adapte la solution à ces « nouvelles » contraintes.

.. Décomposition de l'ensemble des solutions du problème : l'espace des solutions est décomposé en catégories, chacune étant évaluées séparément des autres.

.. Décomposition temporelle : spécifique aux problèmes d'ordonnancement dynamique, elle consiste à décomposer le problème en intervalles de temps. Les solutions sont calculées d'abord indépendamment pour être ensuite adaptées aux contraintes de l'intervalle suivant.

.. Décomposition spatiale : on décompose le problème d'atelier en regroupant les machines en îlots de production (en essayant de les rendre les plus indépendants possibles).

II.4.2.4 Méthodes par relaxation des contraintes

Afin de favoriser l'obtention d'une solution, il est fait recours dans ces méthodes à une relaxation de certaines contraintes du problème. La solution de ce dernier aboutira naturellement à une solution idéale (en ce sens qu'elle ne peut être atteinte) qui servira de repère lors de la résolution du problème initial. Ainsi, la solution obtenue sera proche de la solution idéale, moins optimale mais réalisable.

II.4.2.? Méthodes liées à l'Intelligence Artificielle

Cette catégorie regroupe des méthodes dont la principale caractéristique commune se limite à leur origine I.A. Aussi cette catégorie de méthodes est-elle vaste et diverse. Il ressort de [GHOT 93] la distinction des sous-classes de méthodes suivantes :

> Les systèmes à Base de Connaissances (SBC) dotés de capacité d'apprentissage

> Les règles de priorité

> La propagation des contraintes

> Les algorithmes génétiques

Toutes ces méthodes sont relativement récentes et en pleine expansion (notamment celles mettant

en oeuvre les algorithmes génétiques).

27

Dans le chapitre IV on va faire une étude générale sur les algorithmes génétiques

I.? caractéristiques générales d'ordonnancement :

Des sous-ensembles d'ordonnancement particuliers sont ici présentés dont certains présentent des

priorités de dominance vis-à-vis de tout critère régulier [ESQU 99].

I.5.1 ordonnancement admissible (acceptable) :

Un ordonnancement est dit admissible s'il respecte toutes les contraintes du problème (dates

limites, précédences, limitation des ressources,...)

? Exemple : considérons cinq tâches 1, 2, 3, 4, 5 telles que l'on doive respecter les

contraintes de précédence 1<2<5 et 3<4. Un ordonnancement admissible est représenté à la Figure 2.

Figure 2 Ordonnancement admissible.

? On parle de glissement à gauche local lorsqu'on avance le début d'une tâche sans remettre en cause l'ordre relatif entre les tâches. Sur l'exemple ci-dessus, bien qu'admissible, la solution pourrait être amélioré du point de vue du temps total d'exécution, en faisant un glissement local de certaines tâches vers la gauche (3 et 4 d'une unité, puis 5 de trois unités).

? On parle de glissement à gauche global lorsqu'on avance le début d'une tâche en modifiant l'ordre relatif entre au moins deux tâches. Sur l'exemple précédent, le repositionnement de la tâche 5 juste au-dessus de la tâche 3 est admissible mais change la relation 4<5 en 5<4 (Figure 2).

I.5.2 Ordonnancement semi actif

? Dans un ordonnancement semi actif, aucun glissement à gauche local n'est possible : on ne peut avancer une tâche sans modifier la séquence sur la ressource. Sur l'ordonnancement admissible précédent, un glissement à gauche local permet par exemple d'obtenir l'ordonnancement semi actif de la Figure 3.

28

On peut montrer que l'ensemble des ordonnancements semi actifs est dominant pour tout critère régulier.

Figure 3 Ordonnancement semi actif.

I.5.3 Ordonnancement actif

Dans un ordonnancement actif, aucun glissement à gauche local ou global n'est possible. Aucune

tâche ne peut commencer plus tôt sans reporter le début d'une autre. Comme illustré sur la Figure 4.

Figure 4 Ordonnancement actif I.5.4 Ordonnancement sans retards

Un ordonnancement est dit sans retard ou sans délais, si et seulement si aucune opération n'est mise en attente alors qu'une machine est disponible pour l'exécuter.

La Figure 5 représente les relations d'inclusion des classes d'ordonnancement vue précédemment ce schéma fait apparaître que les ordonnancements sans retards sont inclus dans le sous ensemble des ordonnancements actifs, qui sont eux même inclus dans le sous ensemble des ordonnancements semi-actifs. Les ordonnancements admissibles comprennent tous ceux qui vérifient les contraintes du problème.

Ordonnancement admissible

Ordonnancement semi-actif

Ordonnancement actif

Ordonnancement sans délais

29

Figure 5 relations d'inclusion entre les différents types d'ordonnancement

I.6 représentation des solutions

La réalisation d'un projet d'informatique de gestion nécessite souvent une succession de tâches auxquelles s'attachent certaines contraintes :

V' De temps : délais à respecter pour l'exécution des tâches ;

V' D'antériorité : certaines tâches doivent s'exécuter avant d'autres ;

V' De production : temps d'occupation du matériel ou des hommes qui l'utilisent. [web 5]. Les techniques d'ordonnancement dans le cadre de la gestion d'un projet ont pour objectif de répondre au mieux aux besoins exprimés par un client, au meilleur coût et dans les meilleurs délais, en tenant compte des différentes contraintes.

L'ordonnancement se déroule en trois étapes :

V' La planification : qui vise à déterminer les différentes opérations à réaliser, les dates correspondantes, et les moyens matériels et humains à y affecter [web 5].

V' L'exécution : qui consiste à la mise en oeuvre des différentes opérations définies dans la phase de planification [web 5].

30

? Le contrôle : qui consiste à effectuer une comparaison entre planification et exécution, soit au niveau des coûts, soit au niveau des dates de réalisation [web 5].

Il existe trois méthodes d'ordonnancement : le diagramme de Gantt, la méthode MPM(Méthode des potentiels Métra), le PERT (Program Evaluation Research Technic).

I.6.1 .1 Le Diagramme de Gantt

1. Principe.

Ce type de diagramme a été mis au point par un américain Henry Gantt.

On représente au sein d'un tableau, en ligne les différentes tâches et en colonne les unités de temps( exprimées en mois, semaines, jours, heures...)

La durée d'exécution d'une tâche est matérialisée par un trait au sein du diagramme [G BAVIER].

2. Réalisation.

Les différentes étapes de réalisation d'un diagramme de Gantt son les suivantes :

Première étape : On détermine les différentes tâches (ou opérations) à réaliser et leur durée. Deuxième étape : on définit les relations d'antériorité entre tâches.

Troisième étape : on représente d'abord les tâches n' ayant aucune antériorité, puis les tâches dont les tâches antérieures ont déjà été représentées, et ainsi de suite...

Quatrième étape : on représente par un trait parallèle en pointillé à la tâche planifiée la progression réelle du travail [G BAVI].

31

Exemple :

Temps Tâche	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11	12	13
A
B
C
D
E

Figure 6 diagramme de Gantt

+ Remarques :

Chaque colonne représente une unité de temps.

Les durées d'exécution prévues des tâches sont représentées par un trait épais.

(4 unités de temps pour C).

Les contraintes de succession se lisent immédiatement.

V' Les tâches B et C succèdent à la tâche A.

V' D succède à B.

Le déroulement d'exécution des tâches figure en pointillé, au fur et à mesure des

contrôles. On est à la fin de la 6 ème unité de temps, B est en avance d'une unité

et, C est en retard d'une unité.

On peut alors déterminer le chemin critique : qui est formé d'une succession de

tâches, sur le chemin le plus long en terme de durées. Il est appelé chemin critique

car tout retard pris sur l'une des tâches de ce chemin, entraîne du retard dans

l'achèvement du projet. ( Chemin critique :A, B, D, E) [G BAVI].

+ Avantage :

V' Permet de déterminer la date de réalisation d'un projet.

V' Permet d'identifier les marges existantes sur certaines tâches ( avec une date de

début au plus tôt et une date au plus tard).

32

y' La date au plus tard de début d'une tâche, la date à ne pas dépasser sans retarder l'ensemble du projet.

+ Inconvénient :

y' Ne résoud pas tous les problèmes, en particulier si l'on doit planifier des fabrications qui viennent en concurrence pour l'utilisation de certaines ressources. [G BAVI].

I.6.1 .2 La Méthode des potentiels métra (MPM)

Cette méthode a été développée par une équipe de chercheurs français.

1. Principe.

y' Les tâches sont représentées par des sommets et les contraintes de succession par des arcs.

y' Chaque tâche est renseignée par la date à laquelle elle peut commencer

(date au plus tôt) et celle à laquelle, elle doit se terminer (date au plus tard).

y' A chaque arc est associé une valeur numérique, qui représente soit une durée d'opération, soit un délai. [G BAVI]

Exemple :

Tâche	Durée	Tâches antérieures
A	2
B	4
C	4	A
D	5	A, B
E	6	C,D

Tableau 1 tableau indiquant l'ordonnancement des taches

Date au plus tôt

0

DEBUT

0

0

0

0

0

A

B

0

2

2

4

2

2

4

C

D

5

4

9

4

5

E

Date au plus tard

9

6

15

FIN

15

33

Figure 7 : Diagramme représentant La Méthode des potentiels métra Remarques :

? La date de début au plus tôt d'une tâche est obtenue en cumulant la durée des tâches qui précèdent sur la séquence la plus longue.

On initialise le sommet DEBUT avec une date au plus Tôt = 0.

Date au plus tôt de la tâche j = Max( date au plus tôt de i + Durée Ti,j) pour tous les prédécesseurs i de j.

? Les dates au plus tard : dates à laquelle doivent être exécutées les tâches sans remettre en cause la durée optimale de fin du projet.

On initialise à l'étape terminale, le dernier sommet par la date au plus tard = date au plus tôt.

Date au plus tard i = Min (Date au plus tard de j - durée Ti,j) pour tous les successeurs j de i.

34

y' On peut alors déterminer le chemin critique : succession de tâches sur le chemin le plus long au sens des durées. Pour toutes les tâches du chemin critique, les dates au plus tôt et au plus tard coïncident. Chemin critique : B, D, E. [G BAVI]

2. La marge totale

La marge totale sur une tâche est le retard que l'on peut prendre dans la réalisation de cette tâche sans retarder l'ensemble du projet.

Elle est obtenue , en faisant pour chaque tâche, la différence entre la date au plus tard de début d'une tâche et la date au plus tôt.

Marge totale sur A = (2-0)=2.

I.6.1 .3 Méthode P.E.R.T (Program Evaluation and Research Task)

1. Principe.

Dans un graphe PERT :

y' Chaque tâche est représentée par un arc, auquel on associe un chiffre entre parenthèses qui représente la durée de la tâche.

y' Entre les arcs figurent des cercles appelées « sommets » ou « événement » qui marquent l'aboutissement d'une ou plusieurs tâches. Ces cercles sont numérotés afin de suivre l'ordre de succession des divers évènements. [G BAVI].

2. réalisation

Pour construire un graphe PERT, on utilise la méthode des niveaux.

y' On détermine les tâches sans antécédents, qui constituent le niveau 1.

y' On identifie ensuite les tâches dont les antécédents sont exclusivement du niveau 1. Ces tâches constituent le niveau 2, et ainsi de suite...[G BAVI]

Date au plus tôt

0

1

0

B(4)

A(2)

X(0)

2 4

4 4

2

3

C(4)

D(5)

9 9

4

Date au plus tard

E(6)

15 15

5

35

Figure 8 Diagramme qui représente la Méthode P.E.R.T Remarques :

V' Il a été nécessaire d'introduire une tâche fictive de durée égale à 0, pour représenter la relation d'antériorité entre A et D.

V' Le cumul des tâches composant la séquence la plus longue (B, D, E) permet de déterminer la date au plus tôt de réalisation du projet. Cette succession de tâches constituent le chemin critique. [G BAVI].

3. Dates et marges en représentation PERT.

V' Date au plus tôt.

On initialise la date au plus tôt du premier sommet à 0 :

T 1 = 0 Désigne la date au plus tôt du sommet 1.

T i = Max (T j + Durée T i,j) pour tous les prédécesseurs j de i V' Date au plus tard.

36

On initialise la date au plus tard du dernier sommet avec sa date au plus tôt.

T* n = T n ( T* n : désigne la date au plus tard du sommet n)

( T n : désigne la date au plus tôt du sommet n).

T* i = Min ( T* j - Durée T i,j) pour tous les successeurs j de i. [G BAVI]

? Marge totale

Marge totale i, j =T* j - T i - Durée T i,j

T* j : est la date au plus tard du sommet j.

T i : date au plus tôt du sommet i.

T i,j : durée de la tâche entre les sommets i et j.

Tache	A	B	C	D	E
Marges totales	4-0-2=2	4-0-4=0	9-4-4=1	9-4-5=0	15-9-6=0

Tableau 2 les marges totales de chaque tache

Remarque : sur le chemin critique, les marges totales des différentes tâches sont nulles.

Tache	A	B	C	D	E
Marges libres	2-0-2=0	4-0-4=0	9-2-4=3	9-4-5=0	15-9-6=0

Tableau 3 les marges libres de chaque tache

I.7 ordonnancement dans les différents types d'atelier manufacturier

Une classification très répandue des ateliers, du point de vue ordonnancement, est basée sur les différentes configurations des machines. Les modèles les plus connus sont ceux d'une machine

37

unique, de machines parallèles, d'un atelier à cheminement unique ou d'un atelier à cheminement multiple [web 3].

? Machines parallèles

? Ateliers à cheminement unique (Flow Shop)

? Ateliers à cheminements multiples (Job Shop) ? Autres configurations

I.7.1 machine unique

Dans ce cas, l'ensemble des tâches à réaliser est fait par une seule machine. Les tâches alors sont composées d'une seule opération qui nécessite la même machine. L'une des situations intéressantes où on peut rencontrer ce genre de configurations est le cas où on est devant un système de production comprenant une machine goulot qui influence l'ensemble du processus. L'étude peut alors être restreinte à l'étude de cette machine [web 3].

Figure 9 atelier de production de type machine unique

I.7.2 machine parallèle

Dans ce cas, on dispose d'un ensemble de machines identiques pour réaliser les travaux. Les travaux se composent d'une seule opération et un travail exige une seule machine. L'ordonnancement s'effectue en deux phases : la première phase consiste à affecter les travaux aux machines et la deuxième phase consiste à établir la séquence de réalisation sur chaque machine [web 3].

38

Figure 10 atelier de production de type machine parallèle

I.7.3 flow shop

Un atelier à cheminement unique est un atelier où le processus d'élaboration de produits est dit « linéaire », c'est-à-dire lorsque les étapes de transformation sont identiques pour tous les produits fabriqués. Selon les types de produits élaborés, on distingue la production continue et la production discrète. La production continue est caractérisée par la fluidité de son processus et l'élimination du stockage. C'est le cas notamment dans les raffineries, les cimenteries, les papeteries... La production discrète de masse s'applique principalement aux produits de grande consommation fabriqués à la chaîne [B &C , 07]

Dans les deux cas, les machines peuvent être dédiées à une opération précise, et sont implantées en fonction de leur séquence d'intervention dans la gamme de production.

L'un des objectifs principaux dans le cas d'atelier à cheminement unique est de trouver une séquence des tâches en main qui respecte un ensemble de contraintes et qui minimise le temps total de production. Parmi les caractéristiques d'un problème de cette catégorie :

? il existe au minimum n! différentes solutions où n est le nombre de travaux à réaliser. Notons que n! = n*(n-1)*(n-2)....K1 ;

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? le problème est NP-difficile à l'exception des versions avec deux machines et certains cas particuliers avec trois machines ;

? une grande productivité mais une faible flexibilité [web 3].

Figure 11 atelier de production de type flow shop

I.7.4 job shop

Les ateliers à cheminements multiples (ACM) sont des unités manufacturières traitant une variété de produits individuels dont la production requiert divers types de machines dans des séquences variées. L'une des caractéristiques d'un atelier à cheminement multiple est que la demande pour un produit particulier est généralement d'un volume petit ou moyen. Une autre caractéristique est la variabilité dans les opérations et un mix produit constamment changeant. Ainsi, il est nécessaire que le système soit de nature flexible. Dans un sens général, la flexibilité est la capacité d'un système de répondre aux variations dans l'environnement [web 3].

L'objectif le plus considéré dans le cas d'un atelier à cheminements multiples est le même que celui considéré pour un atelier à cheminement unique, à savoir trouver une séquence de tâches sur les machines qui minimise le temps total de production [Boul &Cher , 07].

La figure suivante montre un exemple d'un atelier à cheminements multiples avec quatre travaux et six machines.

40

Figure 12 atelier de production de type job shop

Parmi les caractéristiques d'un problème d'ordonnancement dans un atelier à cheminements multiples [web 3].:

? le nombre de solutions possibles est de l'ordre de (n!)m, où n est le nombre de tâches à effectuer et m le nombre de machines. Notons qu'une tâche veut dire la même chose qu'un travail.

? le problème est NP-difficile et est considéré parmi les problèmes les plus difficiles à traiter .

I.7.5 Autre configuration

Les principales catégories, que sont les ateliers production linéaire (Flow Shop)et les ateliers cheminement multiple (Job Shop)ne sont pas les seuls modèles dans l 'industrie. Plusieurs autres Catégories intermédiaires existent, dont les plus connues sont :

41

les ateliers de type flow shop hybride : il s'agit d'ateliers flow shop dans lesquels un « étage » Donne de la fabrication peut être assure par plusieurs machines en parallèle. Dans ce genre d'ateliers, tout travail passe par chaque étage et l'ordre de passage sur les étages est le même pour chaque travail. Ce type d'ateliers est également appelé « atelier cheminement unique avec machines en exemplaires multiples »;

les ateliers cheminement libre (open shop):chaque produit traité doit subir un ensemble d'opérations sur un ensemble de machines, mais dans un ordre totalement libre ;

les ateliers flexibles : ces ateliers sont caractérisés par un niveau d'automatisation élève, cherchant par un compromis entre flexibilité et productivité. Ils sont la base des ateliers cheminements multiples ou les principales taches (stockage, traitement de pièces, manutention...) sont automatisées [web 3].

I.8 Conclusion

Dans ce premier chapitre nous avons tout d'abord présenté le contexte actuel des problèmes d'ordonnancement, vu que le domaine est en constante évolution dû au progrès des technologies dans les ateliers de nos jours, et les besoins d'optimalité dans le domaine industriel ainsi garantir un minimum de perte et un maximum de bénéfices (financiers dans la plupart des cas).

Nous avons commencé par des généralités sur l'ordonnancement ensuite on a abordé les différents méthodes de résolution de problèmes d'ordonnancement et nous avons passé a la représentation de l'ordonnancement ainsi dans les différents types d'ateliers et dressé l'état de l'art des contributions et des solutions existantes en détail. En fin on a montré les inconvénients de certaines solutions en raison de la relation de chaque problème à son propre cas.

Mais un autre problème se pose qui est celui de la « maintenance » devenu aujourd'hui une fonction vitale de l'entreprise que nous détaillerons dans le chapitre suivant.

42

CHAPITRE II

Description générale

de la raffinerie

d'ARZEW, l'unité

3000 et du

département

maintenance

43

II.1 Introduction

La principale conséquence du développement industriel est la complexité croissante des machines et des équipements de production. Ainsi, pour satisfaire une demande de produits avec une meilleure qualité et à des prix compétitifs tout en respectant les délais de livraison, le développement des ateliers manufacturiers doit intégrer à la fois automatisation et flexibilité. D'où l'augmentation du risque d'occurrence des pannes qui se traduit par un temps croissant de détection et de réparation des machines. Cela aurait, dans ce cas, pour effet la diminution de la disponibilité du système global. Mais comment assurer le fonctionnement des machines, maîtriser les délais de livraison et améliorer la disponibilité et la rentabilité des ateliers manufacturiers [Benm,05] ?

Actuellement, la maintenance s'impose comme la meilleure solution permettant d'accroître les performances et d'améliorer le niveau de sûreté de fonctionnement, de tout système industriel. Elle permet d'assurer la pérennité des équipements et de veiller à ce que le système ne tombe pas en panne et donc de maintenir le fonctionnement de l'appareil de production au plus au niveau d'efficacité et garder ainsi le seuil de productivité à un niveau stable. [Benm,05]

Les entreprises sont de plus en plus sensibilisées à l'importance des coûts induits par les défaillances accidentelles des systèmes de production manufacturiers. La maintenance, jusqu'à très récemment, était considérée comme un centre de coûts. Actuellement, les gestionnaires et décideurs, dans l'entreprise, sont de plus en plus conscients qu'elle peut contribuer d'une manière significative à la performance globale de l'entreprise. La complexité des mécanismes de dégradation des équipements a fait en sorte que la durée de vie de ces derniers a toujours été traitée comme une variable aléatoire. Cet état de fait a incité plusieurs entreprises à adopter des approches plutôt réactives, n'étant pas en mesure de justifier économiquement les avantages que peut procurer la mise en place d'une maintenance préventive. [Benm,05]

II.2 description générale du complexe II.2.1Historique

C'est la société japonaise J.G.C (japon Gazoline Corporation) qui a pris en charge la construction de la raffinerie d'ARZEW dans le cadre du premier plan quinquennal 1970-1973 la réalisation des travaux de la raffinerie a commencé le : 19 juin 1970, pour être achevée deux ans plus tard, en juillet 1972 [Benm, 06] .

Le démarrage des unités d'utilité a été lancé juste après et ce n'est qu'en mars 1973 que l'ensemble des autres unités de la raffinerie a été mis en service.

44

L'état décida en 1978 de réaliser l'extension des installations de production des huiles, le démarrage de ces unités a été lancé en 1983 [Benm, 06] .

II.2.2 capacité de production

La raffinerie occupe une surface de 170 hectares, traite environ 2.5 million de tonnes/an de pétrole brut saharien acheminé par pipeline de la région de Hassi Messaoud et 295.000 tonnes de brut réduit importé.

Le taux de production diffère selon la demande en produits :

1. Les carburants

2. Les huiles de base et finis

3. Les bitumes routiers et oxydés

4. Les gaz butane et propane, et les graisses.

5. La paraffine.

La raffinerie d'Arzew a traité au cours de l'année 2003, 3.072 millions de tonnes de pétrole brut et environ 188026 tonnes de brut réduit importé.

Sa production en produits finis et semi-finis avoisine les quantités suivantes ;

Propane	30000 T
Butane	70000 T
Essence normale	430000 T
Essence super	220000 T
Naphta	420000 T
Gasoil	980000 T
Fuel HTS	70000 T
Fuel BTS	550000 T
Kérosène	150000 T

45

Bitumes routiers 120000 T

Bitumes oxydés 20000 T

Lubrifiants 52000 T ( P1 ) 160000 t (P2 : extension réalisée en 1978).

Graisses 7000 T

Paraffines 7000 T

II.2.3 Description des différentes zones de la production

Elle comprend plusieurs zones qui sont [Benm, 06] :

II.2.3.1 Les utilités : Zone 3 et Zone 19.

Elles produisent pour le besoin : l'eau distillée, l'eau de refroidissement, la vapeur d'eau,

l'électricité, et assure leur distribution.

II.2.3.2 les carburants : Zone 4 Elle est constituée de trois unités :

V' Unité 11 : traitant le pétrole brut par une distillation atmosphérique.

V' Unité 12 : Unité de traitement du naphta lourd par reforming catalytique.

V' Unité 13 : Unité de récupération des GPL et de séparation des gaz en butane et Propane.

II.2.3.3 Huiles de base : Zone 5 et 7 Ces deux zones disposent de 5 unités :

V' Unité 100 et 21 : Unités de distillation sous vide pour obtenir des distillats d'huiles.

V' Unité 200 et 22 : Unités de dés asphaltage au propane du résidu sous vide

V' Unité 300 et 23 : Unités d'extraction au furfural pour élimination des aromatiques V' Unité 400 et 24 : Unités déparaffinage des huiles.

V' Unité 500 et 25 : Unités de traitement des huiles à l'aide d'hydrogène.

II.2.3.4 les bitumes : Zone 10

Cette zone produit les bitumes routiers et oxydés

46

II.2.3.5 Mélange et conditionnement : Zone 6 et unité 3000

Chargées de la fabrication et du conditionnement des lubrifiants finis (huile, graisses, paraffines)

à partir des huiles de base de zone 5 et 7. [Benm, 06]

II.2.3.6 stockage

Cette zone englobe les différents types de bacs de stockage suivant la nature des produits stockés

et de leur tension de vapeur. [Benm, 06]

II.2.3.7 Laboratoire de contrôle

Tous les produits des différentes unités (intermédiaires ou finies) doivent être contrôlés au niveau

du laboratoire.

Pour les produits finis, un certificat de qualité doit être établi et signé par le responsable du laboratoire.

Au niveau du Laboratoire, on procède aussi au contrôle de la qualité des eaux, et des rejets des unités vers la mer. [Benm, 06]

II.2.3.8 description détaillée de l'unité ??00

Elle comporte les unités suivantes ;

? Unité 3100 production des huiles finis ;

a) but ; elle est destinée à fabriquer des huiles finis à partir des huiles de base fabriquées dans les unités 100 à 500 et des additifs importés.(Production de 132000 t/an pour une quantité de 10% d'additifs).

b) Grades d'huiles fabriquées ;1) huiles moteurs 81% de la production (essence, diesel, huiles pour transmission). 2) huiles industrielles[ hydraulique (tiska), turbines (torba), engrenage (fodda), compresseur (torrada), et huiles divers].

L'unité utilise 2 méthodes de préparation : 1) mélange en continu (mélangeuse en ligne).

2) mélange en discontinu (batch).

c) Mélange en continu ; composé de 3 mélangeuses associées à 3 groupes de bacs de stockages des huiles finis, qui par la suite seront conditionnées en fus, ou expédiés en vrac. Les 3 mélangeuses fabriquent les 3 catégories d'huiles moteurs avec 3 additifs (livrés en vrac, ou

47

conditionnés en fus et stockés dans 9 bacs). Une pré dilution des additifs destinés aux mélangeuses en ligne dans le ballon de pré mélange, en cas de forte viscosité des additifs, stockage avant utilisation, additifs en faible proportion pour être dosés directement.

Centrifugeuse ; l'huile finie présentant parfois des traces d'eau (mauvais pour la commercialisation) doit être déshydratée dans un ensemble composé de 3 centrifugeuses disposées à la sortie de la mélangeuse en ligne.

d) Mélange en discontinu (batch) ; conçus pour la fabrication des huiles industrielles (2300 t/an).

on utilise pour ce mélange, 12 ballons divisés en 4 groupes, selon le grade d'huile finie à produire (évite problème de contamination).le remplissage d'huile est contrôlé par le 31FQI 101, qui commande la fer/ouv de la vanne auto, en amont du séparateur et la pompe P3105( la consigne de prédétermination égale la valeur indiquée). L'ajout des additifs est comptabilisé par le 31FQI 010. le remplissage des additifs en fus se fait par le trous d'homme.

e) Events et soupapes de sécurité des bacs ;

? système d'inertage ; utilise des dispositifs d'inertage à l'air sec relié à l'atmosphère par des évents, afin de palier les problèmes de dépression (entée d'air), et de surpression (sortie d'air). Les instruments utilisés ;1)une vanne 31 PCV D.2) un détendeur 31PCV O contrôlant la pression dans les bacs (0 à 5 mbar).3)une vanne à aiguille 31PCV B permet la détente de 52 à 44 mbar.

? trop plein ; ils doivent être remplis de gaz ou d'huiles, afin d'assurer un joint hydraulique entre l'atmosphère du bac et l'extérieur.

f) protection des lignes ; les lignes d'huile sont protégée par des soupapes d'expansion thermique (TSV). Afin d'éviter les émanations des vapeurs d'huiles et d'additifs. Une soufflante B3101 assure la ventilation des bâtiments.

? Unité 3200 fabrication des graisses ; elle utilise 3 étapes.

a) saponification ; un produit gras (glycéride) en contact avec un alcali, forment un savon. Le linci est utilisé pour épaissir l'huile (SAE30+Bride stocke), et donne au produit la consistance de la graisse.

b)

48

déshydratation ;on soutire l'eau du mélange savon huile sous vide.

c) finissage ; on mélange dans le savon déshydraté des additifs et du reste d'huile minérale.

y' Unité 3300 ; elle est conçus pour le démoulage de la paraffine provenant de l'U600. la paraffine est introduite dans le skid (par P 2601/2) depuis TK2601/2 à 80°c, puis pénètre dans la section de réfrigération à temp° (-15 °c)au propane. Ensuite elle est démoulée en pain de 5 kg, et conditionnés ensuite dans des cartons de 25 kg

Equipement ; - skid de maintient de temp° à 80°c

- chaîne pour véhiculer la paraffine

- réfrigération afin de baisser la temp° de la paraffine à 20 - 25 °c

y' Unité 3400/3500/3600 ; assure le conditionnement des huiles finis

y' Unité 3700 ; structure implantée à l'ISP, son rôle consiste :

- Au déchargement des additifs importés des navires.

- Au suivis des bacs de stockage (contrôle de temp°, niveau, pression, etc.)

- Au transfert des additifs vers RA1z par camions citerne.

- Au chargement d'huiles de base dans les navires.

y' Unité (3900) : réalisée en 1997 elle assure le conditionnement et remplissage des huiles finis en jerrycans de (2L/5L) et de la graisse dans des pots de 1 Kg Elle comporte ;

a) les utilités ; incluant un ensemble de transfos d'électricité, 2 compresseurs d'air (atlas-
copco), d'un système de refroidissement, et de silos de stockage de matière première (PEHD).

b) Les machines ; les machines à soufflage, à injection, de remplissage, de capsulage, d'étiquetage, de la mise en ballots, et de palettisation(palettiseuse + filmeuse).ainsi que l'ensemble des éléments nécessaires à la conversion d'une ligne de 2 l en 5 l, et les bacs de stockage intermédiaires de bidons.

Fonctionnement ; le chargement des silos en PEHD s'effectue à partir de la station de crève sacs ( par un système de pompes de vide). La matière 1^ere est aspirée vers les machines de soufflage pour la fabrication de bidon d'huiles et boite de graisse, et vers les machines d'injection pour la

49

fabrication des bouchons et sous bouchons. Les carottes et rebuts sont entièrement récupérable grâce aux broyeurs.

Les bidons passent après le soufflage, par le système intégré pour le control d'étanchéité , après être remplis , ils sont capsulés, étiquetés, mis en ballots, palettisés, et enfin stockés.

L'ensemble des machines et équipements étant complètement automatisé, a permis d'amélioré la qualité de l'emballage (bonne étanchéité, et un résistance permettant le gerbage des ballots sur des palettes), et permis aussi d'arriver à un taux de production jamais égalé par les unités précédentes.

II.2.4 organisation du personnel de la raffinerie

L'organigramme de la raffinerie est comme suit :

Direction

Secrétariat

S \direction exploitation

S\direction réhabilitation

Dpt.P1 Dpt.P2

Ser Comptabilité
Ser
Budget et
Investissement
Ser trésorier
Ser
Comptabilité
Analytique

Dpt. F
Finance

Dpt. T Technique

Laboratoire
Etude
Inspection
Suivies des d'huiles
Dpt. ADM		Dpt. A				Dpt. R
Administration		Approvisionnement				Organisation
Gestion adm			Ser			Informatique
des dossiers			Achat			Banque de données
OEuvre sociales			Ser gestion magasin
						Organisation procédure
						Documentation
						Plan
Dpt. H Gestion de carrière et formation

Recrutement Mutation

Formation induction Stagiaire Apprentissage

Dpt. COM Commercial

Ser vente

Ser

planning &
programme

Dpt. G

Maintenance

GP planning GE

Electricité

GS Suivi

G C

GI

Instrumentation

Chaudronnerie

50

Figure 13 L'organigramme de la raffinerie d'Arzew II.2.5 Organisation du complexe [Benm, 06]

Directeur

Attache direction

Secrétaire Assistante

Chef Dpt. commercial

Secrétaire principale

Chef Dpt. Organisation

Directeur adj. De réhabilitation

Directeur adj. Exploitation

Chef Dpt. Production 1

Chef Dpt. Production 2

Chef Dpt. Maintenance

Chef Dpt. Technique

Chef Dpt. Approvisionnement

Chef Dpt. Sécurité

Chef Dpt. Finance

Chef Dpt. Ressource humaine

Chef Dpt. SPM

Chef Dpt. administration

Chef Dpt.

Moyens généraux

51

Figure 14 organigramme du complexe

II.3 description de département de maintenance de la raffinerie

Le but principal poursuivi par l'organisation d'un département maintenance est de la doter d'une structure susceptible d'accroître sa contribution à l'efficience générale du complexe.

Le département maintenance a pour objectif de servir et de soutenir le département production. Il en résulte que les problèmes de l'entretien ne peuvent être résolus et les coûts ne peuvent être réduits en améliorant seulement l'organisation, les systèmes et les contrôles du département, car ces derniers ne contrôlent pas entièrement ses coûts et sa performance.

Les fonctions production, approvisionnement, sécurité .... Etc., ont une influence directe sur l'efficacité du département maintenance.

L'organisation de ce département doit donc permettre une étroite collaboration avec les autres fonctions de façon à assurer une contribution maximum à la performance des différentes unités du complexe.

II.3.1 Objectif du département maintenance :

Les objectifs visés en organisation du département maintenance d'un complexe sont les suivant :

1/ Assurer une étroite supervision du personnel d'exécution et des travaux exécutés.

2/ Etablir des lignes précises et claires d'autorité et de responsabilité de l'organisation dans son ensemble. 3/ Définir la responsabilité et l'autorité propre à chaque niveau de commandement

4/ doter la supervision directe de l'autorité maximal, pour l'exécution des travaux de routine, l'autorité associée à la responsabilité de la qualité, de l'efficience et de la sécurité du travail

5/ Grouper les activités et les compétences en ensembles homogènes en vue de fournir le meilleur service à la production.

6/ fournir la liaison et le conseil à la production permettant de déterminer un niveau de maintenance adéquat au moindre coût.

7/ Disposer des éléments Staff nécessaire à la planification et à la programmation du personnel, des matériaux et du matériel interne ou externe.

52

8/ Avoir une structure utilisant au mieux le personnel d'exécution et de staff disponible.

II.3.2 Organigramme de structure de la maintenance [Benm, 06]

Département maintenance
« G »

Secrétariat

Service méthode et

Service suivi et control

planning

« GS »

« GP »

Section

Section

Section

préparation

planning

statistique

« GPP »

« GPL »

« GPS »

Service

Service

Service

Service

Service

Service

mécanique

instrumentation

chaudronnerie

Electrique

logistique

garage

« GM »

« GI »

« GC »

« GE »

« GL »

« GG3»

53

Figure 15 organigramme de structure de la maintenance

II.3.3 différents services de la maintenance : [Benm, 06]

La maintenance symbolisée par « G » est regroupée de plusieurs services qui sont :

ITEM	DESIGNATIONS	SYMBOLE
1	SERVICE PLANNING & METHODES	G.P
2	SERVICE MECANIQUE	G.M.T
3	SERVICE CHAUDRONNERIE	G.C
4	SERVICE INSTRUMENTATION	G.I
5	SERVICE ELECTRICITE	G.E
6	SERVICE LOGISTIQUE	G.L
7	SERVICE SUIVI & CONTROLE	G.S
8	SERVICE GARRAGE	G.G

Tableau 4 différent services de la maintenance

? Le service mécanique à une section usinage symbolisée par : G.M.?

? Le service logistique à une section maçonnerie, entretien, peinture, menuiserie, vitrier et une section manutention.

? En plus de ces services, il existe le service planning & méthodes qui est en quelque sorte l'acteur principal dans la gestion et l'organisation du système maintenance «G ».

II.3.3.1 Le Service Planning & Méthodes :(à trois sections qui sont) : [Benm, 06]

1. Section planning : (Dans la programmation des travaux)

Sa mission générale est d'affectée d'une façon équilibrée les ressources disponibles humaines et matérielles pour répondre aux besoins nécessaires à l'entretien des différents équipements de la raffinerie.

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? Il y a un planificateur pour chaque zone de production.

55

ZONES	PLANIFICATEURS	MISSIONS
Z - 3 / 19	1	· Le planificateur maintient une liaison sure et constante avec les responsables de zone pour apporter assistance et conseil nécessaire à l'entretien des équipements pour assurer la production. · Chaque planificateur est généralement issu de la zone concernée et c'est lui qui sera l'interlocuteur de la zone envers les responsables de services de la maintenance.		Z - 4
1
1
1
1
1
1
PROCUREMENT	· Le planificateur Procurement est issu du département approvisionnement pour assurer la liaison permanente entre celui-ci et la maintenance	G.P
MAGASIN OUTILLAGE G.P	· Responsable de l'outillage & matériels de G.P

Tableau5 planifications des mission pour chaque zones

? Fabrication articles [Benm, 06]

Examine si la fabrication est nécessaire et évalue l'ampleur du travail sinon, il doit établir une demande d'achat.

2. Section préparation & Archive [Benm, 06]

· La mission essentielle de cette section est de déterminer les paramètres nécessaires de chaque travail de manière à faciliter l'exécution des travaux selon un planning bien déterminé et étude.

· Chaque corps de métier est représenté par un préparateur généralement issu du CRAFT ou il a exercé comme chef d'équipe.

56

? Archive :

La mission essentielle des documentalistes est de tenir à jour le fichier historique des équipements de la raffinerie et surtout la conservation des documents et plans des installations. Chaque équipement dispose d'un fichier historique où sont reportées toutes les informations nécessaires tel que.

y' Date d'intervention

y' Nature d'intervention

y' Rapport d'inspection

y' Documents et plans nécessaires

3. Section statistique : (système information de gestion) [Benm, 06]

? La mission essentielle de cette section est de collecter, traiter et distribuer l'information relative à la gestion du département maintenance (en matière d'homme heures, coûts etc..).Elle assure également la liaison avec le département finances.

II.3.4 Système de gestion de la maintenance «Système G » II.3.4.1 Définition [Benm, 06]

Le système « G » est un ensemble de procédures de travail qui régissent les différents services de la maintenance en collaboration avec le demandeur et principalement la production ; ces procédures doivent être appliquées par les différentes structures.

La raison d'être du département maintenance est le service qu'il doit fournir aux installations de production pour qu'elles soient capables de produire dans les meilleures conditions. La responsabilité du département production est d'exploiter les différentes unités de production selon les normes en vigueur. Donc pour préserver cet appareil de production, il faut maintenir tous les équipements et instruments de contrôle en état opérationnel.

y' Réduire le temps d'arrêt des équipements

y' Réduire les coûts d'intervention

y' Assurer et planifier des entretiens préventifs et prédictifs.

Pour cela, il faut savoir gérer, organiser et décider comment et quand intervenir selon les procédures en

vigueur.

Il est nécessaire de bien distinguer entre les différents GENRES et les PRIORITES des travaux à réaliser.

57

II.3.4.2 Code : genre des travaux [Benm, 06]

? La section planning doit attribuer à chaque demande de travail un CODE GENRE selon les informations suivantes :

y' Genre « 1 » : accidentel : (N° du D.T Débute à partir de 1000..... )

Ce genre couvre toutes les réparations et tous les remplacements exécutés suite aux défaillances des équipements quelque soient les causes.

Ex : Fuite G.M, Bruit pompe, Fuite L.G, Fuite vapeur etc....

y' Genre « 2 » : préventif/ (N° du D.T Débute à partir de 2000.....)

Ce genre couvre toutes les interventions résultant d'un programme d'entretien préventif. Sont également inclus les travaux relatifs aux inspections imposées par la loi en vigue. Ex : Equipements réglementaires, Epreuve décennale, Ballon, Four, Echangeurs

(Pression de service, Pression d'épreuve par les services des mines, Visite officielle ENACT). y' Genre « 3 » : modification / (N° du D.T Débute à partir de 3000.....)

Ce genre concerne toutes les modifications et tous les déplacements des équipements ou des installations quelque soient la valeur investie.

Ex : Prolongement d'une purge.

y' Genre « 4 » : DT Permanente/

Ce genre couvre les demandes de travail permanentes établies et approuvées par chaque zone (demandeur) et par chaque CRAFT. Les demandes de travail permanent (D.T.P) concernent les travaux mineurs, répétitifs routiniers (réglage) exigeant un travail moins d'une heure. L'exécution de ces travaux peut être obtenue sur un simple appel téléphonique. Ces travaux sont définis en commun accord entre les responsables du département production et le responsable du département maintenance.

Ex : Lubrification, changement goupilles, éclairage, climatisation, Ph-mètres, conductimètres etc.... II.3.4.3 Code : priorité des travaux : [Benm, 06]

Le département maintenance ne peut s'acquitter de sa mission de façon efficace que s'il dispose du temps suffisant pour la préparation, la programmation et l'exécution des travaux. Pour cela un code des priorités est employé pour indiquer sur la demande de travail quand le travail devrait commencer. La priorité

58

choisie détermine le temps dont disposera le département maintenance pour préparer et programmer le travail. Le demandeur doit utiliser le code suivant pour indiquer le degré d'urgence de ce travail.

w' Priorité « 1 » : (Travail immédiat)

Cette priorité est attribuée à toutes les situations, c'est à dire toutes anomalies mettant en danger la sécurité des installations et des gens (personnels) et peut causer l'arrêt de l'unité ou une perte important de produit.

EX : Fuite Garniture mécanique RDC unité 22

· Il faut commencer les travaux immédiatement après notification du danger constater par un appel téléphonique au responsable du CRAFT.

· Il faut commencer les travaux sans études des coûts

· Il faut interrompe d'autres travaux en cours si nécessaire

· Il faut travailler sans arrêt en faisant éventuellement des heures supplémentaires jusqu'à fin de travaux et élimination du danger.

w' Priorité « 2 » : (travail urgent)

Cette priorité est attribuée à toutes les situations, c'est à dire toutes anomalies qui pourraient être préjudiciable aux équipements critiques ou qui pourraient endommager un équipement d'importance secondaire.

EX : Bruit sur un compresseur (EX : 24-G1 AB) ou Vibrations importantes sur une pompe.

· Cette priorité dit qu'il faut commencer les travaux par un jour ouvrable en fonction de la notification de la demande de travail .

· Il faut interrompe ou retarder d'autres travaux en priorité 3 si nécessaire (suivant les besoins).

· Il ne faut pas préparer ou préparer partiellement le travail.

w' Priorité « 3 » : (Travail impératif ou nécessaire)

Cette priorité est attribuée aux travaux d'entretien préventif et amélioration des conditions normales de sécurité.

Elle est également attribuée pour exécuter les travaux de réparation ou de remplacement dans les délais raisonnables.

59

? Il existe deux types de priorité 3

? Priorité « 3A » : (travail impératif)

Cette priorité est attribuée pour exécuter un travail de réparation ou de remplacement dans les délais raisonnables.

EX : Réparation d'une pompe de dépotage de furfural

Cette priorité est attribuée pour maintenir ou améliorer les conditions normales de sécurité.

· Les travaux de cette priorité sont soit à commencer ou à achever à une date qui convient au demandeur.

· Le demandeur Il doit indiquer sur la demande de travail la priorité 3A avec la date du début ou la fin des travaux estimée.

· Le département maintenance doit disposer d'un temps suffisant pour la préparation et la programmation du travail à effectuer.

? Priorité « 3B » : (travail nécessaire)

Cette priorité est attribuée pour exécuter un travail pour lequel le choix du moment n'est pas essentiel. EX : Peinture, Réparation voies, aménagement vestiaires ou bureaux

· Le demandeur doit indiquer sur la demande de travail la priorité 3B et laisse le choix de la date du début des travaux à l'appréciation du département maintenance.

· La préparation de ce travail se fait d'une manière rigoureuse et la programmation à réaliser suivant la disponibilité des moyens humaines, matériaux et matériels.

? Priorité « 4 » : (attente arrêt) :

Cette priorité indique que le travail ne pourra se faire que pendant un arrêt programmé de l'unité ou un arrêt accidentel.

? Priorité « 5 » :

Cette priorité est interne à la maintenance. Elle indique que le travail ne pourra être exécuter comme souhaité par le demandeur à cause d'un empêchement majeur comme :

· Manque matériaux

· Manque matériel (Ex : Grue, Camion etc....)

· Attente spécialiste

60

La maintenance (le planificateur) informera le demandeur dès que la demande de travail (D.T) est classée en attente équipement (priorité 5)

II.3.4.4 Classification des équipements : [Benm, 06]

? Lors de la mise en oeuvre de la G.M.A.O il a été décider de classifier les équipements en trois (03) catégories suivantes :

V' Les équipements stratégiques V' Les équipements importants

V' Les équipements secondaires Définition [Benm, 06]

? Stratégique : Un équipement est considéré stratégique lorsque son immobilisation entraîne l'arrêt de

la production où mettent en danger les installations.

? Important : Un équipement est considéré important lorsque son immobilisation remet en cause le

plan de production en qualité et en quantité des produits finis.

? Secondaires : Un équipement est considéré secondaire lorsque son immobilisation ou indisponibilité

ne présente aucune incidence sur la qualité des produits ou les installations.

> Symboles :

V' S = Stratégique

V' I = Important

V' C = Secondaire

II.4 Conclusion

La maintenance industrielle joue actuellement un rôle déterminant dans la conduite de la production. En effet, la recherche de l'accroissement des performances des ateliers de production, de plus en plus variés et complexes, conduit à transférer sur la fonction maintenance la responsabilité de garantir la disponibilité de ces systèmes. L'objectif de la maintenance devient alors l'identification réactive de l'élément défaillant (maintenance corrective) mais aussi la prévision des pannes afin de réduire la durée moyenne d'indisponibilité du système (maintenance préventive).

Dans ce chapitre, nous avons présenté une description générale du personnel de la raffinerie, qui concerne les systèmes de production manufacturiers et leur maintenance. Elle constitue une phase de réflexion et d'étude bibliographique. Dans la première partie, nous avons exposé le contexte général de la raffinerie et de la gestion de production, La maintenance étant une fonction complexe, nous avons présenté dans la

61

seconde partie le département de maintenance. L'objectif de ce chapitre et de chapitre suivant est la mise en place des deux concepts de base de cette thèse : la production et la maintenance.

Les études actuelles tendent à développer ces deux aspects de manière séparée, du fait de leurs objectifs antagonistes. En effet, une productivité accrue implique un système de production qui tourne à plein régime. Par contre, assurer la sûreté de fonctionnement du même système impliquerait des arrêts systématiques pour maintenir les machines, et ainsi pallier à d'éventuels arrêts. Il serait intéressant de faire converger les objectifs de productivité et de sûreté de fonctionnement des gestionnaires. Ce sont ces aspects que nous présenterons dans le chapitre suivant. De manière plus explicite, nous présenterons la problématique de La maintenance dans les système de production liée aux activités de maintenance et de production de manière séparée, puis nous justifions la nécessité de mettre en place des relations de coopération, à ce niveau, par une résolution conjointe du problème de l'ordonnancement des activités de maintenance et de production, pour pallier aux conflits production/maintenance.

62

CHAPITRE III

La maintenance dans

les systèmes de

production

63

III.1 Introduction

Les entreprises sont de plus en plus sensibilisées à l'importance des coûts induits par les défaillances accidentelles des systèmes de production. Alors que la maintenance, jusqu'à très récemment, était considérée comme un centre de coûts, nous sommes de plus en plus conscients qu'elle peut contribuer d'une manière significative à la performance globale de l'entreprise. La complexité des mécanismes de dégradation des équipements a fait en sorte que la durée de vie de ces derniers a toujours été traitée comme une variable aléatoire. Cet état de fait a incité plusieurs entreprises à adopter des approches plutôt réactives, n'étant pas en mesure de justifier économiquement les avantages que peut procurer la mise en place d'une maintenance préventive.

L'absence de données fiables et d'outils efficaces de traitement de ces données a réduit la fonction maintenance à des tâches de dépannage, et par le fait même, à une fonction dont les coûts ne cessent d'augmenter et dont la contribution à la performance de l'entreprise n'est pas évidente. Les responsables des services de maintenance dans les entreprises ne sont pas toujours en mesure de défendre rigoureusement leur budget d'opération et encore moins leur contribution à l'efficacité de l'entreprise. En plus de ces lacunes, les petites et moyennes entreprises manquent souvent de ressources pour mettre en place des systèmes efficaces de gestion de la maintenance.

Dans ce chapitre, nous rappellerons certains concepts de maintenance et on identifie la politique utilisée dans un système de production et en suite on abordera le système de maintenance et finalement on entame les nouvelles approches de maintenance.

III.2 La maintenance - Généralités

La Norme AFNOR X 60-010 [web 7] définit la maintenance comme étant «l'ensemble des actions permettant de maintenir ou de rétablir un bien dans un état spécifié ou en mesure d'assurer un service déterminé ».

RICHET [RICH, 96] définit la maintenance comme étant « l'ensemble des activités destinées à maintenir ou rétablir un bien dans un état ou dans des conditions données de sûreté de fonctionnement, pour accomplir une fonction requise. Ces activités sont une combinaison d'activités techniques, administratives et de management »

64

Maintenir c'est donc effectuer des opérations (dépannage, graissage, visite, réparation, amélioration, etc.) qui permettent de conserver le potentiel du matériel pour assurer la continuité et la qualité de la production. Bien maintenir, c'est assurer ces opérations au coût global optimum.

Retour & al [RETO , 90] présentent la fonction maintenance comme un ensemble d'activités regroupées en deux sous-ensembles : les activités à dominante technique et les activités à dominante gestion comme le montre la Figure 16.

Figure 16 le contenu de la fonction maintenance.

III.2.1 Evolution de la maintenance

Les premières approches scientifiques de la gestion de maintenance datent des années cinquante et soixante [MCA , 65 & PIE ,76]. A cette époque, la maintenance a été préconisée comme un moyen permettant de réduire les défaillances et les accidents imprévus. Dans plusieurs entreprises, de très gros programmes de maintenance basés sur le temps (préventive) ont été développés. Les premiers modèles de recherche opérationnelle pour la maintenance sont apparus dans les années soixante pour essayer d'optimiser ces programmes [VER ,88]. Dans les années soixante-dix, grâce aux contrôles des ateliers et à la surveillance, l'utilisation de l'information sur l'état actuel de l'équipement a permis de se concentrer sur des techniques

pouvant prédire des défaillances. Cela semblait être plus efficace que les gros programmes de maintenance préventive. Des études détaillées de la part des fabricants, des défaillances de leurs produits ont abouti à de meilleures conceptions, avec moins de défaillances. Dans les années quatre-vingt, l'ordinateur apporte de l'aide à la fonction maintenance. Initialement, il a été utilisé pour faciliter les tâches administratives, ensuite pour la gestion de l'information disponible et, de nos jours, pour l'aide à la décision [BOU ,88].

Les progrès technologiques des équipements de production, fruits de la révolution industrielle, ont orchestré cette évolution de la fonction maintenance qui a connu trois phases (Figure 17) :

1. Dans la première phase dite d'entretien, la priorité est accordée à la réalisation (dimension technique de l'activité). La fonction maintenance était purement technique.

Elle était réduite aux dépannages et aux réparations, elle correspondait donc à ce qu'on appelle actuellement la maintenance corrective.

2. Dans la deuxième phase de maintenance proprement dite, l'importance est donnée à la dimension économique. La gestion du travail de maintenance et la gestion des coûts de maintenance sont le résultat de l'articulation des dimensions technique et économique, par l'analyse de la valeur (AV). [Benm ,,05]

3. Dans la troisième dite térotechnique (de térotechnologie ), où on s'intéresse à la dimension sociale impliquant les utilisateurs des équipements de production, qui a conduit à un mode d'organisation intégré (MOI) des fonctions maintenance et production

65

Figure 17 évolution de la maintenance

III.3 Les politiques de maintenance

Dans la définition de la maintenance, nous trouvons deux mots-clés : maintenir et rétablir. Le premier fait référence à une action préventive, soit avant la survenue de la panne. Le but de la maintenance préventive est d'exécuter des tâches (selon un programme établi) permettant d'anticiper et donc d'éviter une panne. Le deuxième fait référence à l'aspect correctif. Ce dernier permet de réagir (par des dépannages ou des réparations) juste après l'occurrence d'une panne (Figur 18). Il en découle donc deux principales catégories [BAR60, VAL89]: la Maintenance Préventive (MP) et la Maintenance Corrective (MC). Nous présentons dans les paragraphes qui suivent les définitions de chacune.

66

Figure 18 Typologie de la maintenance

67

III.3.1 La Maintenance Corrective

La Maintenance Corrective (MC) est «l'ensemble des activités réalisées après la défaillance du bien ou la dégradation de sa fonction pour lui permettre d'accomplir une fonction requise, au moins provisoirement. Ces activités comportent notamment la localisation de la défaillance partielle ou complète et son diagnostic, la remise en état avec ou sans modification, et enfin le contrôle du bon fonctionnement» [NFX60-010]. Elle intervient après la panne et devra s'appliquer automatiquement aux défaillances complètes et soudaines (défaillances catalectiques). Ce type de maintenance est réservé au matériel peu coûteux, non stratégique pour la production et dont la panne aurait peu d'influence sur la sécurité.

Trois politiques de maintenance corrective sont distinguées (maintenance corrective directe, différée et globale) et en tout, cinq types sont proposés :

III.3.1.1 Maintenance corrective palliative

Elle regroupe les activités de maintenance corrective destinées à permettre à un équipement d'accomplir provisoirement une fonction requise. Appelée couramment dépannage, cette maintenance palliative est principalement constituée d'actions à caractère provisoire qui devront être suivies d'actions curatives.

III.3.1.2 Maintenance corrective curative

Elle regroupe les actions de maintenance corrective ayant pour objet de rétablir un équipement dans un

état spécifié ou de lui permettre d'accomplir une fonction requise. Le résultat des activités réalisées doit présenter un caractère permanent. Ces activités peuvent être des réparations, des modifications ou des aménagements ayant pour objet de supprimer la ou les défaillance(s).

III.3.1.3 Maintenance corrective directe

C'est une opération de maintenance effectuée juste après la détection (localisation) de la défaillance,

destinée à remettre la machine dans un état de fonctionnement normal. Elle peut avoir un caractère provisoire (palliative) ou définitif (curative).

III.3.1.4 Maintenance corrective différée

C'est une opération de maintenance corrective (palliative ou curative) qui n'est pas déclenchée immédiatement après une détection de défaillance mais est retardée conformément à certaines règles définies préalablement. Par exemple, attendre que r équipements parmi m soient défaillants.

III.3.1.5 Maintenance corrective globale

Elle est effectuée lorsque tout le système (toutes les machines) tombent en panne et sa remise en marche (provisoirement ou définitivement) ne peut être réalisée qu'après une intervention de durée importante.

III.3.2 La Maintenance Préventive

La Maintenance Préventive (MP) est définie comme une «maintenance ayant pour objet de réduire la probabilité de défaillance ou de dégradation d'un bien ou d'un service rendu.» [NFX60-010].

Elle permet d'éviter les défaillances des équipements en cours d'exploitation. Elle ne consiste pas à réparer les pannes mais à les anticiper. Elle est caractérisée par les actions suivantes :

? L'inspection qui consiste en une activité de surveillance s'exerçant dans le cadre d'une mission définie et qui n'est pas obligatoirement limitée à la comparaison avec des données préétablies. Cette activité peut s'exercer au moyen de rondes;

? La vérification de conformité avec des données préétablies, suivie d'un jugement. Elle peut comporter une activité d'information, inclure une décision (acceptation, rejet, ajournement) et déboucher sur les actions correctives;

? La visite (de maintenance) consistant en un examen détaillé et prédéterminé de tout (visite générale) ou d'une partie (visite limitée) des différents éléments de la machine et pouvant impliquer des opérations de maintenance de premier niveau. Certaines opérations de maintenance corrective peuvent être effectuées suite à des anomalies constatées lors de cette visite;

La maintenance préventive s'adresse aux éléments provoquant une perte de production ou des coûts d'arrêts imprévisibles jugés importants pour l'entreprise. L'analyse de ces coûts met en évidence un gain important dû aux arrêts qu'elle permet d'éviter. La figure 19 présente la réduction de l'accroissement du taux de panne de l'équipement par l'application d'une «bonne» maintenance préventive. Cependant, cet accroissement n'est pas réduit suffisamment par l'application d'une «mauvaise» maintenance préventive.

Figure 19 état de taux de panne avec ou sans MP

68

69

On peut distinguer quatre types de maintenance préventive : Maintenance Préventive Systématique, Maintenance Préventive Conditionnelle, Maintenance Prévisionnelle et Maintenance Proactive. Ces deux dernières représentent les nouvelles formes de MP.

III.3.2.1 Maintenance préventive systématique

« La maintenance préventive systématique comprend l'ensemble des actions destinées à restaurer, en totalité ou partiellement, la marge de résistance des matériels non défaillants, lorsque ces tâches sont décidées en fonction du temps ou de la production, sans considération de l'état des matériels à cet instant» [NFX60-010].

Cette méthode nécessite de connaître : le comportement des équipements, les usures et les modes de dégradation. Elle intervient à intervalles fixés sur la base du minimum de vie des composants donnés par l'expérience ou par le constructeur. C'est pourquoi ce type de maintenance est aussi appelé maintenance préventive basée sur la durée de fonctionnement [BOU , 88].

La maintenance préventive systématique se traduit donc par deux types d'actions :

Des interventions planifiées qui consistent à nettoyer, réparer ou remplacer certains matériels tels que des composants ou sous-ensembles d'équipements ;

Des inspections périodiques qui consistent à contrôler ces mêmes composants et sous-ensembles, d'effectuer des révisions, mineures ou majeures, d'équipements, voire d'ateliers entiers lors d'arrêts généraux.

III.3.2.2 Maintenance préventive conditionnelle

C'est une maintenance préventive subordonnée à un type d'événements prédéterminé (autodiagnostic, information donnée par un capteur, mesure d'une usure, etc.) révélateur de l'état de dégradation d'un bien [BOU88]. C'est donc une maintenance qui dépendant de l'expérience et fait intervenir des informations recueillies en temps réel [BOT , 90]. La pratique de la maintenance conditionnelle consiste à ne changer l'élément que lorsque celui-ci présente des signes de vieillissement ou d'usure mettant en cause, à brève échéance, ses performances.

III.3.2.3 Les Nouvelles formes de maintenance préventive

La maintenance préventive conditionnelle a évolué vers la maintenance prévisionnelle (prédictive). Celle-ci est définie par la norme NF X 60-010 comme étant une «maintenance préventive subordonnée à l'analyse de l'évolution surveillée de paramètres significatifs de la dégradation d'un bien, permettant de retarder et de planifier les interventions».

70

D'autre part, un nouveau type de maintenance a vu le jour aux Etats-Unis, il repose sur une démarche proactive. La maintenance proactive est une «forme avancée de maintenance prévisionnelle consistant à déterminer les causes initiales de défaillances à partir de l'état de défaillance potentielle ».

III.4 Le système de maintenance

Après avoir présenté quelques définitions de la maintenance et de ses différents types, nous situons dans ce qui suit la maintenance par rapport au processus de production. Ainsi, nous présentons les actions de maintenance, puis les fonctions et les tâches associées à la maintenance.

III.4.1 Les actions de maintenance

La maintenance est définie comme un ensemble d'actions techniques et de gestion. Elles sont destinées à maintenir ou à remettre un équipement en état de fonctionnement. Seules, elles peuvent maintenir ou rétablir l'équipement dans des conditions normales d'opération. Il nous a paru utile de définir quelques actions techniques essentielles qui vont être décrites ci-après, et que l'on retrouve aussi bien en maintenance corrective (C) qu'en maintenance préventive (P) [SAS , 98 & ZWI , 96].

V' Le diagnostic (C)

C'est l'identification de la cause probable de la défaillance, qui se base sur un raisonnement logique fondé sur les informations issues du système.

V' Le dépannage (C)

Le dépannage est une opération de maintenance corrective donnant des résultats provisoires, et qui n'a pas de condition d'applications particulières.

V' La réparation (C)

C'est une intervention définitive et limitée de maintenance corrective après panne ou défaillance. L'équipement réparé doit assurer les performances pour lesquelles il a été conçu. Elle peut être appliquée sur tous les équipements.

V' Le contrôle (C)

Après avoir exécuté les opérations de maintenance corrective, il consiste à vérifier le bon fonctionnement du matériel.

V' L'inspection (P)

Elle consiste à relever périodiquement des anomalies et exécuter des réglages simples ne nécessitant pas d'outillage spécifique, ni d'arrêt de l'outil de production, ou des équipements.

V' La visite (P)

Ces interventions correspondent à une liste d'opérations définies au préalable qui s'opèrent selon une périodicité déterminée.

V' Le contrôle (P)

En maintenance préventive, le contrôle consiste à faire des vérifications de conformité par rapport à des données fournies à l'avance et suivies d'un jugement. Le contrôle peut déboucher, comme la visite, sur des opérations de maintenance corrective.

V' La révision (P)

C'est l'ensemble des actions d'examens, de contrôle et des interventions effectuées en vue d'assurer le bien contre toute défaillance majeure ou critique pendant un temps ou pour un nombre d'usage donné [NFX60-011].

V' Historique (P et C)

Il consiste à structurer en mémoire toutes les actions réalisées au cours des interventions.

D'autres activités complètent les opérations de maintenance et participent à l'optimisation des coûts d'exploitation. Même si ces activités sortent du cadre direct de la maintenance, certains industriels trouvent des possibilités d'amélioration par l'intermédiaire de ces formes de maintenance. Ces activités sont : la rénovation, la modernisation, la reconstruction et la sécurité.

III.4.2 Les fonctions et les tâches associées à la maintenance

Nous identifions trois fonctions associées à la gestion de la maintenance (Figure 20) : la fonction Etudes et méthodes, la fonction Exécution - mise en et la fonction documentation.

Les tâches associées à chacune de ces fonctions, bien que différentes dans leurs descriptions, sont complémentaires dans leurs finalités [KAF , 01].

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Figure 20 fonction et taches de la maintenance

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V' Etudes et méthodes

Elle consiste à optimiser toutes les tâches en fonction des critères retenus dans le cadre de la formulation de la politique de maintenance. Cette partie regroupe quatre tâches principales : l'étude technique, la préparation et l'ordonnancement et l'étude économique et financière.

V' Exécution et mise en oeuvre

Pour la fonction exécution - mise en oeuvre, une expérience considérable sur le matériel des entreprises modernes et une connaissance approfondie des différentes technologies sont nécessaires. Les principales tâches pour remplir cette fonction sont les suivantes :

· installer les machines et le matériel (réception, contrôle, etc.);

· informer le personnel sur la façon d'utiliser les équipements et faire la mise à niveau;

· appliquer les consignes d'hygiène, de sécurité et des conditions de travail ;

· gérer l'ordonnancement et l'intervention de la maintenance et établir le diagnostic de défaillance du matériel;

· coordonner les interventions de la maintenance et remettre en marche le matériel après intervention;

· gérer les ressources matérielles (les pièces de rechange, l'outillage, etc.).

V' Documentation

Le troisième type de fonction, à savoir la documentation, est complémentaire aux deux autres.

Ses principales tâches consistent à :

· établir et mettre à jour l'inventaire du matériel et des installations ;

· constituer et compléter les dossiers techniques, historiques et économiques ainsi que le dossier des fournisseurs;

· constituer et compléter une documentation générale (technique, scientifique, d'hygiène et de sécurité).

III.4.3 Les niveaux de maintenance

Une autre condition pour réussir un système de maintenance est de spécifier les niveaux de maintenance dans l'entreprise. Monchy [MONC , 96] et Lyonnais [LYON , 92] présentent cinq niveaux de maintenance. Dans ce qui suit, nous présentons les tâches associées à chaque niveau.

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III.4.3.1 Niveau I

Réglages simples prévus par le constructeur au moyen d'organes accessibles sans aucun démontage

d'équipement ou d'échange d'éléments accessibles en toute sécurité.

III.4.3.2 Niveau II

Dépannage par échange standard d'éléments prévus à cet effet ou d'opérations mineures de maintenance préventive.

III.4.3.3 Niveau III

Identification et diagnostic de pannes, réparation par échange de composants fonctionnels, réparations mécanique mineures.

III.4.3.4 Niveau IV

Travaux importants de maintenance corrective ou préventive.

III.4.3.5 Niveau V

Travaux de rénovation, de reconstruction ou de réparations importantes confiées à un atelier central.

Ces niveaux de maintenance font référence à la complexité des tâches à effectuer et aux ressources humaines et matérielles nécessaires à la réalisation de chacune des tâches

III.5 La Gestion de la Maintenance Assistée par Ordinateur

Depuis quelques années, les entreprises sont confrontées à des variations de marchés très rapides. La concurrence est très vive. Pour résister, la qualité des produits fabriqués doit être sans reproche et au meilleur prix. A cet effet l'organisation de l'entreprise a été optimisée, les effectifs ont été réduits, et l'automatisation a gagné la fonction maintenance pour donner naissance au concept de la Gestion de la Maintenance Assistée par Ordinateur (G.M.A.O.).

La G.M.A.O. est une étape que les entreprises franchissent pour progresser vers plus d'efficacité, de rentabilité et de productivité. Une G.M.A.O. se doit de prendre en charge, d'une part, l'ensemble des données et des méthodes liées à une organisation de maintenance, puis d'en tirer les indicateurs stratégiques nécessaires à la prise des bonnes décisions.

D'autre part, elle se doit de répondre aux besoins quotidiens des hommes de la maintenance, c'est à dire permettre de réaliser des interventions sur des équipements avec le maximum d'efficacité. Pour cela, la G.M.A.O. va représenter la mémoire et le savoir faire du service de maintenance. Traditionnellement, cette mémoire et ce savoir-faire représentent une base de travail commune entre les techniciens et les ingénieurs, ce qui engendre de grosses difficultés pendant leurs absences. Bien sûr, dans beaucoup de cas,

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un historique papier des interventions est néanmoins enregistré dans un rapport journalier, mais l'information est longue à retrouver et le plus souvent ces rapports manquent de précision. La G.M.A.O., avec l'avantage de l'informatique, a permis de gérer la masse importante d'informations, de faciliter la recherche d'informations, de calculer des coûts et des ratios, et de proposer aux gestionnaires un planning de maintenance.

Une G.M.A.O. est constituée de différents modules dont les plus important sont [GIR , 00] :

( Le module « Gestion des équipements » qui permet la codification et la description des équipements, machines et installations. Ces derniers seront décomposés en plusieurs niveaux d'ensembles et de sous-ensembles. Un dossier technique par équipement doit être établi. Ces dossiers techniques doivent comprendre les plans de l'équipement, l'historique des réparations ainsi que les procédures et gammes de maintenance de ce dernier;

( Le module « Demande d'intervention » permet de saisir et de référencer les demandes d'intervention provenant des utilisateurs de matériel extérieurs à la maintenance ou déclenchées par l'occurrence d'un événement planifié dans un module de maintenance préventive (date de visite, relevé de compteur, incident capté par un superviseur).

( Le module « Gestion des travaux » qui a pour fonction de traiter les demandes d'intervention qui arrivent dans un portefeuille de travaux à préparer. Il s'agit de réserver les pièces de rechange, les divers matériels et l'outillage, de coordonner et de planifier, d'affecter les personnels selon les compétences requises et d'adapter les plannings aux charges. Ce module permet l'édition d'Ordres de Travail (OT) ou de Bons de Travaux (BT). Ces modules ont la possibilité d'accéder à des outils de gestion de projet pour aider la planification des gros travaux.

( Le module « Gestion de la maintenance préventive » permet d'établir un planning de maintenance préventive par ligne de production et par équipement, dont le déclenchement se fera sur la base d'un mode de déclenchement particulier.

( Le module « Retour d'expérience » permet d'alimenter les historiques par la liste des causes et des modes de défaillances.

( Le module « Gestion des stocks et achats » permet de gérer les entrées/sorties du magasin. Le module doit être capable de faire le lien entre un OT, les pièces de rechange nécessaire et leur disponibilité. Il permet également le réapprovisionnement et les commandes de matériel ainsi que les commandes de service (sous-traitance).

( Le module « Contrôle des budgets et des coûts » permet d'établir des prévisions à partir des dépenses prévues pour les équipements ainsi que de connaître les coûts et suivre leur évolution par rapport au budget prévu.

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76

En général, les raisons suivantes reviennent le plus souvent pour justifier la mise en place d'une G.M.A.O:

? Mettre en place une informatisation de la Gestion de la Maintenance est structurant car cela impose une organisation minimale ;

? Le potentiel d'informations à gérer par un service maintenance est considérable et doit être accessible par de multiples clés d'accès. Or, l'informatique répond parfaitement à ce double besoin de stockage important et de gestion d'accès multiples ;

? Non seulement le volume d'informations est important, mais il est souvent dispersé physiquement dans l'entreprise et n'est pas toujours accessible au bon moment. Or l'informatique permet de mettre aisément à disposition toutes les informations souhaitées (historique, dossiers techniques, disponibilité des pièces de rechange, etc.) et ce par l'intermédiaire d'un ou plusieurs postes de travail fixes ou mobiles ;

? Enfin, la masse d'informations est brute : il est nécessaire d'en dégager quelques indicateurs permettant une prise de décision sous forme de compromis entre les pôles humain, économique et technique.

Notre travail est axé sur la résolution des conflits entre la production et la maintenance. La mise en place d'une G.M.A.O ne pourrait, en aucun cas, répondre à nos attentes. Malheureusement, quel que soit le planning proposé et le mode de déclenchement choisi, le planning de production n'est pas pris en compte vu qu'il n'y a aucune concertation entre les gestionnaires respectifs des deux services de production et de maintenance.

III.6 Les nouvelles approches de maintenance

Les nouvelles approches de maintenance ont vu le jour pour aider la personne intervenante à réaliser le processus auquel elle est affectée. Ces méthodes, comme la télémaintenance, la maintenance productive totale ou la maintenance centrée sur la fiabilité sont présentées dans ce qui suit.

III.6.1 La télémaintenance

La télémaintenance est une forme évoluée de maintenance [KOL , 93 & LAU , 96]. Elle est basée sur le principe suivant : les capteurs, mesurant des grandeurs intimement liées à l'état de la machine, sont reliés à une centrale de surveillance qui enregistre toutes les alarmes et les mesures [MON , 96 & LAV , 96 & LYO , 92]. Des tableaux synoptiques visualisent la localisation de l'information. Cette technique permet d'une part, le suivi et l'enregistrement des données sur chaque machine pour des fins de comparaison et d'autre part, la détection d'aléas de fonctionnement. L'agent de surveillance qui constate une évolution d'une dégradation ou l'apparition d'un défaut, a la responsabilité de mettre hors service, de consigner la partie lésée de l'installation et d'alerter les agents d'intervention

[MAL , 93]. Cette technique voit son application dans les chaînes de production automatisées ou auto-programmables. Avec l'évolution fulgurante de la technologie lors de la dernière décennie, la télémaintenance prend une place de plus en plus grande dans les entreprises manufacturières. Cette technologie permet de faire le contrôle et le suivi de l'évolution de l'état des machines de production à l'interne ou à l'externe.

III.6.2 La maintenance productive totale

Nakajima [NAK, 87 & NAK , 89] définit la Maintenance Productive Totale (en anglais Total Productive Maintenance : TPM) comme une approche où tous les employés participent à la maintenance préventive par des activités d'équipe. C'est la définition qui est adoptée d'emblée dans la littérature sur la TPM Il ajoute que le terme «Total» de TPM a trois significations : le rendement global des installations, un système global de réalisation et une participation de tout le personnel. La TPM vise à modifier la manière de penser des employés vis-à-vis de la maintenance et à améliorer leur niveau de connaissance.

Elle est définie en cinq points clés :

1. le fonctionnement optimal des installations;

2. un système exhaustif de maintenance préventive, incluant la maintenance autonome et la détection des micro-dégradations par un programme de propreté;

3. une approche multidisciplinaire (conception + production + maintenance);

4. l'implication de tous les employés et à tous les niveaux;

5. la réalisation des activités de maintenance préventive par petits groupes autonomes.

L'implantation du concept de la TPM doit s'effectuer progressivement, tel qu'exposé par Nakajima [NAKA , 87]. Il propose une période de deux à trois ans aux membres de l'usine (incluant travailleurs et administrateurs) pour adopter cette philosophie. Il conseille d'essayer ce programme dans le cadre d'un projet-pilote avant de généraliser l'expérience. L'aspect principal à considérer, lors de l'implantation de la TPM, est le facteur humain. Peu de problèmes sont à prévoir du côté technique. Il est donc crucial de bien planifier et gérer le facteur humain pour garantir la réussite d'un tel changement. Les pré-requis à la TPM semblent être plus du côté culture d'entreprise et du potentiel d'apprentissage des employés, que du côté technique de la maintenance. Les méthodes d'implantation proposées sont semblables mais non génériques.

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III.6.3 La maintenance basée sur la fiabilité

La Maintenance Basée sur la Fiabilité (MBF) (en anglais Reliability Centred Maintenance : RCM) a vu le jour dans l'industrie aéronautique au cours des années 60 [WHE , 96]. À la fin des années 50, le coût des activités de maintenance dans cette industrie était devenu exorbitant et a justifié une recherche spéciale sur l'efficacité de ces activités. En conséquence, un groupe de travail des forces armées américaines a pris en charge l'étude de nouvelles alternatives de l'entretien préventif. Ce groupe de travail a développé une série de directives pour les compagnies aériennes. Le premier ensemble a été émis en 1967 et a servi de base, entre autres, au programme d'entretien pour le Boeing 747. D'autres directives ont donné naissance à la maintenance basée sur la fiabilité (RCM), définie par Moubray [MOUB , 97], comme un processus qui détermine les besoins en maintenance du composant dans son contexte opérationnel. Par la suite, la RCM2 a été présentée par Moubray [MOUB , 97]. Elle ne présente pas une variation significative des principes initiaux de la RCM à un niveau théorique bien qu'il ait découvert quelques petites lacunes dans la logique (notamment le manque des principes initiaux de la RCM dans la considération explicite de l'impact potentiel d'une panne sur l'environnement, et la logique concernant le traitement pertinent des pannes cachées). La contribution de Moubray se situe dans les points suivants :

1. les questions de RCM ont été raffinées pour améliorer la clarté et la convivialité. Ceci permet d'appliquer plus facilement les principes de la RCM;

2. le processus intègre une approche de gestion du changement pour le développement et la mise en place de nouvelles stratégies d'entretien du matériel;

3. enfin il est bien davantage qu'un ensemble de principes d'ingénierie; il est conçu pour renforcer et mettre en valeur les qualifications des hommes de maintenance et des opérateurs. Le processus contient une partie formation et une partie mise en place.

III.7 Conclusion

Au cours de ce chapitre, nous avons défini la maintenance et leurs types. Il est important de connaître les grandeurs et les mécanismes qui en résultent pour pouvoir implanter un système de maintenance efficace et rentable. Puis, nous avons défini le système de gestion de la maintenance avec ses différents aspects préventifs et correctifs. Nous avons dressé la typologie de ce dernier et nous l'avons positionné par rapport au système de production.

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Dans le prochain chapitre, nous aborderons une méthode méta heuristique inspiré des méthodes probabiliste qui est les algorithmes génétiques, en détaillant la mise en place des AG dans notre problématique.

79

CHAPITRE IV

Les algorithmes

génétiques

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IV. Introduction

Dans la littérature, les méthodes d'optimisation se répartissent généralement en deux grandes catégories : déterministes et non-déterministes.

Les méthodes déterministes se basent sur la valeur de la fonction objective et des contraintes, ainsi que sur la valeur de leurs dérivées premières et parfois leurs dérivées secondes. Ce sont des méthodes itératives convergeant vers un minimum local. La convergence vers un optimum global n'est pas toujours assurée. Les méthodes déterministes sont généralement efficaces quand l'évaluation de la fonction objective est très rapide, ou quand sa forme est connue a priori. Dans la plupart des problèmes d'optimisation rencontrés par les ingénieurs, on ne possède pas suffisamment d'information sur la fonction objectif ni sur ses dérivées.

Les cas d'optimisation complexes impliquant des temps de calcul importants, de nombreux optima locaux ou des fonctions non-dérivables, seront souvent traités plus efficacement par des méthodes non-déterministes. Ces méthodes font appel à des tirages de nombres aléatoires qui permettent d'explorer l'espace de recherche plus efficacement. Elles sont faciles à implanter pour le traitement des problèmes d'optimisation discrète, quand l'espace de recherche devient non-convexe ou lorsque les gradients sont discontinus.

IV.? Enoncé de l'exemple

Cet exemple sera illustré dans tout le processus de l'algorithme génétique.

Je montrerai comment appliquer un algorithme génétique au problème bien connu de "l'informaticien en vacances", [web 8] inspiré du problème du voyageur de commerce. L'informaticien en vacances doit visiter plusieurs villes durant ses vacances : { A,B,C,D,E,F,G,H,I,J }. Il cherche donc le chemin le plus court pour passer par chacune d'elles. Il souhaite également assister à un maximum de festivals musicaux (ayant lieu dans les villes A,B et C). Il s'agit donc d'un problème bi-critères (la distance entre les villes à minimiser et le nombre de festivals auxquels il pourra assisté à maximiser). Chaque festival a lieu à une date donnée. Nous connaissons aussi les distances entre toutes les villes.

IV.3 Algorithmes génétiques

Les techniques de recherche et d'optimisation sont en général classées en trois catégories

[Coel & al. 02] : énumératives, déterministes et stochastiques. Les AG font partie de la troisième catégorie et quatre caractéristiques les distinguent des autres techniques d'optimisation [Gold, 89, 94] :

81

? ils utilisent un codage des paramètres et non les paramètres eux-mêmes;

? ils travaillent sur une population d'individus (ou de solutions);

? ils n'utilisent que les valeurs de la fonction à optimiser, pas sa dérivée, ou une autre

connaissance auxiliaire;

? ils utilisent des règles de transition probabilistes et non déterministes.

IV.? Principe de base d'un AG standard

Un AG standard nécessite en premier le codage de l'ensemble des paramètres du problème d'optimisation en une chaîne de longueur finie. Le principe d'un AG est simple, il s'agit de simuler l'évolution d'une population d'individus jusqu'à un critère d'arrêt. On commence par générer une population initiale d'individus (solutions) de façon aléatoire. Puis, à chaque génération, des individus sont sélectionnés, cette sélection est effectuée à partir d'une fonction objectif appelée fonction d'adaptation. Puis, les opérateurs de croisement et de mutation sont appliqués et une nouvelle population est créée. Ce processus est itéré jusqu'à un critère d'arrêt. Le critère le plus couramment utilisé est le nombre maximal de générations que l'on désire effectuer. La Figure 22 présente le principe de l'AG standard.

L'AG débute par la génération d'une population initiale et l'évaluation de la fonction d'adaptation de tous les individus qui composent cette première population. Puis, des individus sont sélectionnés aléatoirement pour la reproduction selon le principe de la survie du plus adapté. Ensuite, des individus « enfants » (ou les descendants) sont générés en appliquant les deux opérateurs génétiques suivants : le croisement et la mutation. Ces enfants sont placés dans une nouvelle population P(t) et vont se substituer, en tout ou en partie, à la population de la génération précédente. De nouvelles populations d'individus vont ensuite se succéder, d'une génération (t) à la génération (t+1), chaque génération représentant une itération jusqu'à l'atteinte du critère d'arrêt. L'AG présenté ci-dessus est dit générationnel car tous les individus enfants générés sont placés dans une population et vont remplacer entièrement la population des individus parents.

On représente le principe fondamental de fonctionnement d'un algorithme génétique dans la Figure 21 [web 8].

82

Figure 21 Schéma général d'un algorithme génétique

Début

Population initiale de la génération t=0

Meilleur résultat

Création de la population

P(t)

Sélection des individus

Operateur de croisement et de mutation

Evaluation de la fonction
d'adaptation de chaque
individu

t=t+1

Non

Oui

Critère
d'arrêt
respect

83

Fin

Figure 22 Organigramme d'un AG standard

84

IV.5 processus d'un algorithme génétique IV.5.1 Création de la population initiale :

Pour démarrer un algorithme génétique, il faut lui fournir une population à faire évoluer. La manière dont le programmeur va créer chacun des individus de cette population est entièrement libre. Il suffit que tous les individus créés soient de la forme d'une solution potentielle, et il n'est nullement besoin de songer à créer des bons individus. Ils doivent juste fournir une réponse, même mauvaise, au problème posé.

Par exemple, si vous cherchez un chemin entre 2 points, les individus créés devront simplement posséder le bon point de départ et le bon point d'arrivée, peu importe par où ils passent. De même si vous cherchez des solutions pour un jeu d'échecs, il suffira que les individus créés possèdent des mouvements autorisés sur des pièces existantes. Même si les individus créés n'ont aucune chance d'être des solutions acceptables pour le problème posé, ils peuvent en avoir la forme. Il n'y a donc aucune objection à les mettre dans la population initiale.

IV.5.1.1 Construction de la population initiale

Il est tout à fait possible de créer les individus de manière aléatoire [web 8]. Et cette méthode amène un concept très utile dans les algorithmes génétiques : la diversité. Plus les individus de la population de départ seront différents les uns des autres, plus nous aurons de chance d'y trouver, non pas la solution parfaite, mais de quoi fabriquer les meilleures solutions possibles.

Problème de l'informaticien en vacances

Nous n'allons pas parcourir tous les chemins possibles, il y en aurait trop. Nous créons une population d'individus au hasard : par exemple {A,B,C,D,E,F,G,H,I,J}, {D,A,F,J,C,E,G,H,B,I}, {J,A,H,F,D,C,I,G,E,B} ou encore {J,F,A,C,B,E,I,H,G,D}.

Une population intéressante pourrait être de taille 100, l'essentiel étant que les individus contiennent toutes les villes une et une seule fois, et qu'ils soient relativement différents les uns des autres.

IV.5.1.2 La taille de la population à manipuler

La taille de la population initiale est également laissée à l'appréciation du programmeur. Il n'est souvent pas nécessaire d'utiliser des populations démesurées. Une taille de 100 ou 150 individus

85

s'avèrera souvent amplement suffisante, tant pour la qualité des solutions trouvées que pour le temps d'exécution de notre algorithme. Evidemment, ce n'est qu'un ordre de grandeur. Ensuite, libre à vous de modifier la taille de la population initiale en fonction du problème à résoudre si les solutions trouvées ne vous conviennent pas

IV.5.2 L'évaluation des individus

Une fois que la population initiale a été créée, nous allons en sortir les individus les plus

prometteurs, ceux qui vont participer à l'amélioration de notre population. Nous allons donc attribuer une 'note' ou un indice de qualité à chacun de nos individus. La méthode d'évaluation des individus est laissée au programmeur en fonction du problème qu'il a à optimiser ou à résoudre.

Cette étape intermédiaire d'évaluation peut même devenir une étape importante du processus d'amélioration de notre population. En effet, les différents individus ne sont pas toujours comparables, il n'est pas toujours possible de dire qu'un individu est meilleur ou moins bon qu'un autre. C'est le cas des problèmes multicritères, lorsqu'une solution dépend de plusieurs paramètres. Vous pourrez toujours dire qu'un nombre est supérieur ou non à un autre, mais vous ne pourrez pas dire si un vecteur est supérieur ou non à un autre. La notion de supériorité pour les vecteurs n'existe pas. Vous pouvez comparer leur norme, mais pas les vecteurs eux-mêmes.

IV.5.3 La création de nouveaux individus

IV.5.3.1 Sélection

La sélection a pour objectif d'identifier les individus qui doivent se reproduire. Cet opérateur ne

crée pas de nouveaux individus mais identifie les individus sur la base de leur fonction d'adaptation, les individus les mieux adaptés sont sélectionnés alors que les moins bien adaptés sont écartés [Deb, 00]. La sélection doit favoriser les meilleurs éléments selon le critère à optimiser (minimiser ou maximiser). Ceci permet de donner aux individus dont la valeur est plus grande une probabilité plus élevée de contribuer à la génération suivante.

Il existe plusieurs méthodes de sélection, les plus connues étant la « roue de la fortune » et la « sélection par tournoi » :

IV.5.3.1.1 La roulette

La sélection des individus par le système de la roulette s'inspire des roues de loterie. A chacun

des individus de la population est associé un secteur d'une roue. L'angle du secteur étant

86

proportionnel à la qualité de l'individu qu'il représente. Vous tournez la roue et vous obtenez un individu. Les tirages des individus sont ainsi pondérés par leur qualité. Et presque logiquement, les meilleurs individus ont plus de chance d'être croisés et de participer à l'amélioration de notre population.

Figure 23 Schéma d'une roulette

IV.5.3.1.2 La sélection par rang

La sélection par rang est une variante du système de roulette. Il s'agit également d'implémenter

une roulette, mais cette fois ci les secteurs de la roue ne sont plus proportionnels à la qualité des individus, mais à leur rang dans la population triée en fonction de la qualité des individus.

D'une manière plus parlante, il faut trier la population en fonction de la qualité des individus puis leur attribuer à chacun un rang. Les individus de moins bonne qualité obtiennent un rang faible (à partir de 1). Et ainsi en itérant sur chaque individu on finit par attribuer le rang N au meilleur individu (où N est la taille de la population). La suite de la méthode consiste uniquement en l'implémentation d'une roulette basée sur les rangs des individus. L'angle de chaque secteur de la roue sera proportionnel au rang de l'individu qu'il représente.

87

IV.5.3.1.3 La sélection par tournoi

Le principe de la sélection par tournoi augmente les chances pour les individus de piètre qualité

de participer à l'amélioration de la population. Le principe est très rapide à implémenter. Un tournoi consiste en une rencontre entre plusieurs individus pris au hasard dans la population. Le vainqueur du tournoi est l'individu de meilleure qualité. Vous pouvez choisir de ne conserver que le vainqueur comme vous pouvez choisir de conserver les 2 meilleurs individus ou les 3 meilleurs. A vous de voir, selon que vous souhaitez créer beaucoup de tournois, ou bien créer des tournois avec beaucoup de participants ou bien mettre en avant ceux qui gagnent les tournois haut la main. Vous pouvez faire participer un même individu à plusieurs tournois. Une fois de plus, vous êtes totalement libre quant à la manière d'implémenter cette technique de sélection.

IV.5.3.1.4 L'élitisme

Cette méthode de sélection permet de mettre en avant les meilleurs individus de la population. Ce

sont donc les individus les plus prometteurs qui vont participer à l'amélioration de notre population. Cette méthode a l'avantage de permettre une convergence (plus) rapide des solutions, mais au détriment de la diversité des individus. On prend en effet le risque d'écarter des individus de piètre qualité, mais qui auraient pu apporter de quoi créer de très bonnes solutions dans les générations suivantes. Cette méthode est extrêmement sensible à la présence d'optimas locaux, c'est à dire à la présence de solutions paraissant optimales tant que l'on ne s'en éloigne pas trop - le véritable optimum pouvant alors être situé dans une toute autre partie du domaine de recherche.

Une autre possibilité relevant aussi du domaine de l'élitisme, pour s'assurer que les meilleurs individus feront effectivement partie de la prochaine génération, est tout simplement de les sauvegarder pour pouvoir les rajouter à coup sûr dans la population suivante .

Le nombre d'individus que vous allez sélectionner en vue d'un croisement ou d'une mutation est encore une fois laissé à l'appréciation du programmeur. Pensez juste qu'il n'est pas nécessaire (et pas recommandé non plus) de modifier tous les individus d'une population.

Les méthodes de sélection permettent de déterminer quels individus nous allons croiser. Reste maintenant à définir comment nous allons les croiser.

IV.5.3.2 Croisement

On distingue deux types de croisements : croisement mono point et multi points

IV.5.3.2.1 croisement mono point

Le croisement mono point permet de créer de nouvelles chaînes en échangeant de l'information entre deux chaînes (Figure 24). Le croisement s'effectue en deux étapes. D'abord les nouveaux éléments produits par la reproduction sont appariés, ensuite chaque paire de chaînes subit un croisement comme suit : un entier k représentant une position sur la chaîne est choisi aléatoirement entre 1 et la longueur de chaîne moins un . Deux nouvelles chaînes sont créées en échangeant tous les caractères compris entre les positions k +1 et inclusivement. L'exemple suivant (Figure 24) montre deux chaînes (A1 et A2) de longueur 5 appartenant à la population initiale. Les deux nouvelles chaînes (A3 et A4) appartenant à la nouvelle population sont obtenues par croisement à la position k = 4 :

88

Figure 24 exemple de croisement mono point.

IV.5.3.2.2 Croisements multi-points

Il faut découper en N morceaux (2 ou 3 peuvent suffire) chacun des individus choisis, puis il faut prendre un gène de chaque individu pour créer un nouvel individu.

Notez qu'il est possible de créer ainsi plusieurs individus : si un gène d'un individu ne pas à la création d'un individu, il peut servir à la création d'un autre.

Donc en prenant X individus à croiser, vous pouvez potentiellement obtenir X nouveaux individus. Mais rien ne vous empêche d'utiliser plusieurs fois certains gènes, pour obtenir plus de X nouveaux individus.

Il n'est pas nécessaire et surtout pas recommandé de croiser tous les individus d'une population, car rien ne nous dit si le résultat d'un croisement sera meilleur ou moins bon que les individus parents.

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Individus parents
Gène1	Gène2	Gène3	Gène4
Gène1	Gène2	Gène3	Gène4
Gène1	Gène2	Gène3	Gène4
Individus enfants
Gène1	Gène2	Gène3	Gène4
Gène1	Gène2	Gène3	Gène4
Gène1	Gène2	Gène3	Gène4

Figure 25 : croisement multi-point

Exemple

Dans notre exemple, nous ne pouvons pas juste prendre des morceaux des individus parents pour créer les individus enfants. Il faut que les nouveaux individus créés conservent la forme d'une solution potentielle.

Ils doivent donc posséder chacune des villes une seule fois.

La méthode de croisement que je propose pour ce problème est la suivante : on commence à faire un croisement "simple" entre deux individus, puis on corrige les individus créés pour qu'ils aient la forme d'une solution.

Par exemple, si nous souhaitons croiser {A,B,C,D,E,F,G,H,I,J} avec {D,A,F,J,C,E,G,H,B,I}, nous pouvons décider que la première moitié du premier parent deviendra la première moitié du premier enfant, et que la seconde moitié du premier parent deviendra la seconde moitié du deuxième enfant , Et inversement pour le second parent.

Nous obtiendrions ainsi les enfants {A,B,C,D,E,E,G,H,B,I} et {D,A,F,J,C,F,G,H,I,J}.

On s'aperçoit tout de suite du problème posé, certaines villes sont visitées 2 fois et d'autres ne le sont pas. Je propose donc de supprimer les doublons et de les remplacer par les villes non visitées.

Ainsi le premier enfant {A,B,C,D,E,E,G,H,B,I} serait remplacé par {A,B,C,D,E,F,G,H,J,I} ou par {A,B,C,D,E,J,G,H,F,I} De même le deuxième enfant passerait de {D,A,F,J,C,F,G,H,I,J} à {D,A,F,J,C,B,G,H,I,E} ou à {D,A,F,J,C,E,G,H,I,B}

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IV.5.3.3 Mutation

La mutation est exécutée seulement sur une seule chaîne. Elle représente la modification aléatoire

et occasionnelle de faible probabilité de la valeur d'un caractère de la chaîne, pour un codage binaire cela revient à changer un 1 en 0 et vice versa (Figure 26). Cet opérateur introduit de la diversité dans le processus de recherche des solutions et peut aider l'AG à ne pas stagner dans un optimum local.

Figure 26 Représentation d'une mutation de bits dans une chaîne

Une autre solution que le croisement pour créer de nouveaux individus est de modifier ceux déjà existants. Une fois de plus, le hasard va nous être d'une grande utilité. Il peut s'avérer efficace de modifier aléatoirement quelques individus de notre population en modifiant un gène ou un autre. Rien ne nous dit que l'individu muté sera meilleur ou moins bon, mais il apportera des possibilités supplémentaires qui pourraient bien être utiles pour la création de bonnes solutions. De même que pour les croisements, il n'est pas recommandé de faire muter tous les individus. Il est possible de faire muter un individu de la manière qu'il vous plaira. Une seule contrainte : l'individu muté doit être de la forme d'une solution potentielle.

Généralement, on ne modifie qu'un gène pour passer d'une solution à une autre solution de forme similaire mais qui peut avoir une évaluation totalement différente.

Problème de l'informaticien en vacances

La méthode de mutation que je vous propose consiste en une permutation de deux villes. Nous sommes certains que les individus mutés auront toujours la forme d'une solution potentielle car nous ne changeons que l'ordre des villes.

Par exemple, {A,B,C,D,E,F,G,H,I,J} pourra être muté en {A,B,H,D,E,F,G,C,I,J}

91

IV.5.4 L'insertion des nouveaux individus dans la population

Une fois que nous avons créé de nouveaux individus que ce soit par croisement ou par mutation,

il nous faut sélectionner ceux qui vont continuer à participer à l'amélioration de notre population. Une fois encore, libre au programmeur de choisir ceux qu'il souhaite conserver. Il est possible de refaire une étape d'évaluation des individus nouvellement créés. De même qu'il est possible de conserver tous les nouveaux individus en plus de notre population.

Il n'est toutefois pas recommandé de ne conserver que les nouveaux individus et d'oublier la population de travail. En effet, rien ne nous dit que les nouveaux individus sont meilleurs que les individus de départ.

Une méthode relativement efficace consiste à insérer les nouveaux individus dans la population, à trier cette population selon l'évaluation de ses membres, et à ne conserver que les N meilleurs individus.

IV.?.?.? choix de nombre d'individus à manipuler

Le nombre d'individus N à conserver est à choisir avec soin. En prenant un N trop faible, la prochaine itération de l'algorithme se fera avec une population plus petite et elle deviendra de plus en plus petite au fil des générations, elle pourrait même disparaître. En prenant un N de plus en plus grand, nous prenons le risque de voir exploser le temps de traitement puisque la population de chaque génération sera plus grande.

Une méthode efficace est de toujours garder la même taille de population d'une génération à l'autre, ainsi il est possible de dérouler l'algorithme sur un grand nombre de générations.

IV.5.4.2 la génération suivante

Une fois la nouvelle population obtenue, vous pouvez recommencer le processus d'amélioration

des individus pour obtenir une nouvelle population et ainsi de suite ...

IV.? Paramètres d'un AG

Pour appliquer un AG à un problème réel, on doit posséder les éléments suivants :

? un codage des éléments appartenant à la population, le codage des solutions du problème à résoudre doit être choisi avec soin;

? une fonction d'évaluation ou d'adéquation ou d'adaptation de l'individu qui mesure la qualité de l'individu;

? un processus d'évolution des générations;

92

? des opérateurs pour modifier les individus d'une population de la génération (t) à la génération (t+1) comme le croisement et la mutation;

? des paramètres de l'AG : les opérateurs précédents dépendent de plusieurs paramètres qui sont fixés à l'avance et dont dépend fortement la convergence de l'algorithme :

1. taille de la population : c'est-à-dire le nombre d'individus dans la population. Si la taille est trop petite, l'AG peut ne pas converger, par contre si elle est trop grande, l'évaluation des individus peut être très longue;

2. probabilité de croisement et de mutation. Les valeurs de ces probabilités peuvent varier d'une application à l'autre. Par exemple, dans l'étude des Algorithme Génétiques pour l'optimisation de cinq fonctions mathématiques, [De Jong 75] a suggéré de choisir une probabilité de croisement élevée, une probabilité de mutation faible (inversement proportionnelle à la taille de la population), et une population de taille modérée [Gold, 90] . La probabilité de mutation est en général très faible, inférieure à 0,1, une probabilité trop grande, peut modifier les meilleurs individus;

3. critère d'arrêt : c'est-à-dire le nombre maximal de générations à effectuer.

IV.? Processus d'évolution des générations : générationnel, stationnaire et élitiste

Traditionnellement, les AG sont générationnels. Les individus de chaque génération sont testés et une nouvelle population en entier est générée, le nombre de descendants produits est donc égal au nombre d'individus parents.

Les deux populations ne se chevauchent pas [Lang, 98]. La nouvelle population d'individus enfants est formée à chaque génération. Cependant, certains individus enfants peuvent être une copie conforme des parents qui n'ont pas été perturbés ni par un croisement ni par une mutation. La stratégie de remplacement stationnaire (steady-state) diffère de l'AG générationnel. Dans cette approche, il y a seulement un ou deux individus qui sont générés à la fois [Ryan, 00]. Il peut y avoir différentes façons de sélectionner « l'individu victime » à supprimer de la population. Par exemple, on peut sélectionner un individu aléatoirement ou sélectionner celui qui a la plus petite fonction d'adaptation. Dans ce type d'AG, les nouveaux individus générés sont ajoutés à la population et peuvent immédiatement être sélectionnés comme parents de nouveaux individus [Lang, 98].

93

Approche élitiste (elitist model) Les opérateurs de croisement et de mutation peuvent affecter le meilleur individu d'une génération. Le modèle élitiste a pour avantage d'écarter la possibilité de perdre cet individu. Ce modèle copie le meilleur individu de chaque génération dans la population de la génération suivante. Ce modèle peut accélérer la vitesse de domination exercée par ce super individu sur la population [Cerrolaza , Annicchiarico, 99].

IV.6.1 AG en îlots (ou avec demes)

Au lieu d'utiliser une seule population, on peut trouver des AG qui utilisent des ensembles de petites sous-populations (appelées des demes) qui évoluent séparément. Ce modèle est appelé modèle en îlots. Grâce à cette isolation, chaque îlot peut évoluer avec ses propres paramètres, dans des directions différentes, c'est-à-dire vers des solutions différentes. Dans ce type d'AG, on peut faire migrer un certain nombre d'individus d'une sous-population ( j ) à une sous population voisine ( j +1). L'îlot qui évolue vers un optimum local ou qui a convergé prématurément peut être aidé par l'arrivée d'un ou de plusieurs individus migrants.

La Figure 27 présente un exemple d'une population avec cinq demes, dans laquelle deux individus sont choisis aléatoirement pour migrer du deme ( j ) au deme ( j +1). Les individus sélectionnés pour la migration peuvent rester dans leur îlot et seulement une copie est envoyée dans l'îlot voisin, ou bien ces individus sont envoyés directement dans l'îlot voisin.

D'après Ryan (1995), la sélection des individus migrants peut se faire de deux façons. La première est aléatoire, l'avantage de cette méthode est la plus grande variété des individus qui peut en résulter. La seconde méthode consiste à sélectionner les individus en fonction de leurs fonctions d'adaptation et choisir les plus performants de chaque îlot pour les copier dans les autres îlots, ce qui peut engendrer une évolution plus directe que la première méthode.

[ Cantù-Paz ,00] a testé plusieurs autres configurations, par exemple : les meilleurs migrants remplacent les moins bons, les migrants sélectionnés aléatoirement remplacent les moins bons, les meilleurs migrants remplacent des migrants sélectionnés aléatoirement. Le choix des individus migrants d'un deme à l'autre et des individus remplacés dans chaque deme peut influencer la pression de sélection. Les configurations qui sélectionnent les individus migrants ou remplacés en fonction de leur fonction d'adaptation ont tendance à accélérer la convergence.

94

Figure 27 Représentation d'un AG en îlots

L'avantage du modèle en îlots est que la recherche de la meilleure solution se fait en parallèle, dans différents espaces de recherche, ce qui permet d'avoir plusieurs solutions qui peuvent être très utiles surtout dans le cas des fonctions multimodales. Le second avantage est que, lorsque l'on envoie des individus d'un îlot à l'autre, on peut éviter une convergence prématurée de l'AG dans chaque îlot et le fait de copier des individus d'un îlot à l'autre plutôt que de les envoyer à l'îlot voisin ne cause aucune perte dans la qualité des individus, même lorsque ces individus devront s'apparier avec d'autres individus moins bons.

L'AG en îlots nécessite de préciser, en plus des paramètres de l'AG standard cités précédemment , les paramètres suivants : la taille des sous-populations (ou nombre de demes), la fréquence de migration des individus (exprimée en nombre de générations) et le nombre d'individus qui migrent à chaque fois (peut être exprimé en % de la taille du deme).

L'algorithme pour le modèle en îlots est schématisé à la Figure 28. Dans chaque deme (sous-population), un AG est exécuté séquentiellement. Les demes peuvent s'échanger de l'information de temps à autre en permettant à certains individus de migrer d'une sous-population à l'autre selon certaines topologies.

95

Figure 28 Processus d'évolution dans un modèle d'AG en îlots, générationnel

96

IV.7 Conclusion

Un algorithme génétique vous donne une grande liberté dans le paramétrage et dans

l'implémentation des différents traitements. Libre à vous ensuite de modifier tel ou tel paramètre si les solutions obtenues ne vous conviennent pas.

Les algorithmes génétiques ont l'énorme avantage de pouvoir être appliqués dans un grand nombre de domaines de recherche de solution, lorsqu'il n'est pas nécessaire d'avoir la solution optimale, qui prendrait par exemple trop de temps et de ressources pour être calculée (ou tout simplement si personne n'est capable de la trouver de manière théorique).

Les algorithmes génétiques sont aussi particulièrement adaptés à l'évaluation de problèmes multicritères et à la réalisation de recherches de valeurs optimales selon plusieurs objectifs simultanés.

97

CHAPITRE V

Conception

98

V.1 Introduction

Ce chapitre est consacré à la conception d'un système de planification de la maintenance dans une raffinerie pétrolière, et pour cela nous avons choisis le formalisme de modélisation UML afin de schématiser tous les scénarios inclus dans notre application. pour ce faire on va proposer trois diagrammes UML qui sont le diagramme de cas utilisation, diagramme de classe, et le diagramme de séquence et dans chacun des diagrammes citées auparavant on identifie les détaille en raison d'utilisation de certain classes d'où la dynamique de l'application.

V.2 conception UML

V.2.1 Le diagramme de cas utilisation V.2.1.1 définition

Les use cases permettent de structurer les besoins des utilisateurs et les objectifs correspondants d'un système. Ils centrent l'expression des exigences du système sur ses utilisateurs : ils partent du principe que les objectifs du système sont tous motivés. [web9] La détermination et la compréhension des besoins sont souvent difficiles car les intervenants sont noyés sous de trop grandes quantités d'informations : il faut clarifier et organiser les besoins des clients (les modéliser). Pour cela, les cas d'utilisation identifient les utilisateurs du système (acteurs) et leurs interactions avec le système. Ils permettent de classer les acteurs et structurer les objectifs du système. Une fois identifiés et structurés, ces besoins :

? définissent le contour du système à modéliser (ils précisent le but à atteindre),

? permettent d'identifier les fonctionnalités principales (critiques) du système.

Les use cases ne doivent donc en aucun cas décrire des solutions d'implémentation.

V.2.1.2 Conception

Le but de notre application est de créer un système d'aide a la décision ainsi de placer les taches de maintenance dan un atelier de production et pour cela nous avons trois cas d'utilisations peuvent être distingués dans notre système :

Utilisateur

Analyser les résultats générés par le système

Saisir les données

Et chargement des

Exécuter le programme

Effectué
l'Analyse du plan
initiale de
production en
présence de la
maintenance et du

Diagnostic entre la
fonction objective
initiale et finale

99

Figure 29 diagramme de cas utilisation

100

V.2.2 diagramme de classe V.2.2.1 définition

Le diagramme de classes exprime la structure statique du système en termes de classes et de

relations entre ces classes.

L'intérêt du diagramme de classe est de modéliser les entités du système d'information.

Le diagramme de classe permet de représenter l'ensemble des informations finalisées qui sont

gérées par le domaine. Ces informations sont structurées, c'est-à-dire qu'elles ont regroupées

dans des classes. Le diagramme met en évidence d'éventuelles relations entre ces classes.

Le diagramme de classes comporte 6 concepts :

y' classe

y' attribut

y' identifiant

y' relation

y' opération

y' généralisation / spécialisation

V.2.2.2 conception

La conception de notre système par le formalisme de classe est donnée ainsi :

Plan de maintenance conjoint production optimisé

Code tache Date début Date fin

Code de tache production Propriété

Date de début

Date de fin

Code

Date de début Date de fin

1..*

1..*

Tache de production

Plan de production

Permuter et calculer les nouvelles dates de débuts et de fin

Contient 2

Néme permutation

101

1..*

1..*

Plan contenant la

Maintenance et la production

Code de tache de production Code de tache de maintenance Date de début

Date de fin

Code de tache maintenance Propriété

Date de début

Date de fin

Tache de maintenance

Code

Date de début Date de fin

Plan de maintenance

1..*

1..*

Figure 30 Diagramme de classe

Contient 1

Plan de production en présence de la maintenance

Code tache production Code tache maintenance Propriété

Ressource tank Ressource pompe Priorité

102

V.2.2.1 Clarification de diagramme de classe

Dans le diagramme ci-dessus on a utilisé sept classes, la première désigne un plan de production en présence de la maintenance dont nous avons une généralisation de deux classes nommées respectivement plan de production et plan de maintenance et cela porte que ses deux classe appartiennent a la classe père nommée plan de production en présence de la maintenance et en fusionnant les classes nommées tache de production et tache de maintenance on aura un plan de production et a travers d'un nombres de permutation on résulte un plan optimisé

V.2.3 diagramme de séquence V.2.3.1 Définition

Les diagrammes de séquence possèdent une dimension temporelle mais ne représente pas explicitement les liens entre les objets.

Ils privilégient ainsi la représentation temporelle à la représentation spatiale et sont plus aptes à modéliser les aspects dynamiques du système.

En revanche, ils ne rendent pas compte du contexte des objets de manière explicite, comme les diagrammes de collaboration.

Le diagramme de séquence permet de visualiser les messages par une lecture de haut en bas. L'axe vertical représente le temps, l'axe horizontal les objets qui collaborent. Une ligne verticale en pointillé est attachée à chaque objet et représente sa durée de vie.

Les messages sont représentés comme dans le diagramme de collaboration.

103

V.2.3.2 conception

Programme

Entrer le nombre de tache de production

Entrer le nombre de tache de maintenance

Entrer le plan de production

Entrer le plan de maintenance

Traitement

Fournir un plan de production en présence de maintenance

Minimisation de la fonction objective

Figure 31 diagramme de séquence

V.2.3.3 détail du diagramme

En entrée du programme nous avons le nombre de tache de maintenance, le nombre de tache de production, le plan de production ainsi le plan de maintenance et après traitement du programme on aura un plan de production en présence de maintenance avec une fonction objective optimisée.

V.? Stratégie utilisé dans le problème de l'ordonnancement des activités de production et de maintenance

On recense dans la littérature plusieurs stratégies d'ordonnancement conjoint qui vont être décrites ci-dessous et qui vise à résoudre les conflits structurels, qui existent entre ces deux

104

activités, le plus efficacement possible. Trois stratégies d'ordonnancement ont été recensées, l'ordonnancement séparé, le séquentiel et l'intégré [LEE , 00].

V.3.? l'ordonnancement séparé

Actuellement, la maintenance et la production sont le plus souvent traitées de manière

indépendante au sein de l'entreprise [BEM , 02]. Les ordonnancements correspondants à ces deux activités sont donc réalisés de manière séparée et interfèrent bien souvent l'un avec l'autre entraînant des retards dans la production ou dans la maintenance. Cette méthode implique la mise en place d'une communication accrue entre les services de maintenance et de production pour limiter les conflits dans l'immobilisation des ressources aussi bien humaines que matérielles.

V.3.? l'ordonnancement séquentiel

Cette politique consiste à planifier l'une des deux activités, maintenance ou production, et à

utiliser cet ordonnancement comme une contrainte supplémentaire d'indisponibilité des ressources dans la résolution du problème d'ordonnancement de l'ensemble des deux types de tâches (Figure 32). De manière générale, la maintenance est planifiée en premier, par la suite l'ordonnancement de la production est réalisé en prenant les opérations de maintenance comme des contraintes fortes d'indisponibilité des ressources [AGG , 02].

Figure 32 ordonnancement séquentiel

105

106

V.3.3 l'ordonnancement intégré

Cette politique consiste à créer un ordonnancement conjoint et simultané des tâches de maintenance et de production [BRA , 96] (Figure 33). Une telle politique de planification limite les risques d'interférence entre la production et la maintenance et permet ainsi d'optimiser la qualité des ordonnancements. Cependant, cette politique n'est actuellement qu'au stade de recherche et de test, vu la différence de caractérisation des tâches de maintenance et de production. Néanmoins, elle offre un bon espoir de voir un jour disparaître les conflits d'utilisation des ressources, mais elle implique la fusion des deux services production et maintenance, ou au moins la création d'un lien très fort entre les deux. De plus, un nombre non négligeable de problèmes est posé par la différence de caractérisation entre les tâches de maintenance et de production. Les premières possèdent bien souvent une date de début au plus tard en fonction des risques admissibles et ne possèdent pas de durée opératoire connue avec précision mais juste une durée moyenne (MTTR). Les secondes, quant à elles, sont caractérisées par une date de début au plus tôt, une date échue et une durée opératoire déterminée. Voilà autant d'obstacles à une planification commune aisée de ces deux types d'activités.

Figure 33 : ordonnancement intégré

V.? algorithme génétique mis en place dans l'application

Les algorithmes génétiques sont considérés par plusieurs chercheurs une méthode bien adaptée au

problème d'insertion des taches de maintenance dans un plan de production, même si elle ne peut pas arriver à l'optimum dans certains cas difficiles

Notre application porte uniquement sur l'algorithme génétique standard, c-à-dire, la version de base de la méthode. des versions plus évoluées et plus sophistiquées ne sont pas appliquées.

Cependant, a la place des opérateurs binaires classiques, nous avons utilisé des codages et des operateurs améliorés, basés sur des connaissances spécifiques du problème. L'algorithme implémenté est détaillé par l'organigramme de la Figure 34.

Début

Générer n chromosome s comme solution initiale (population initiale) ; Construire l'ordonnancement actif à partir de chaque chromosome ; Calculer le Cmax de chaque chromosome

Sélectionner 50% des chromosomes

Effectuer le croisement entre chaque deux chromosomes pour produire deux enfants E1 et E2

Construire l'ordonnancement de E1 et E2 ; Calculer Cmax de E1 et E2 ;

Tirer de chromosomes au hasard x1 et x2 .

Effectuer la mutation entre x1 et x2.

Construire l'ordonnancement de la nouvelle population

Non

Oui

Fin

Nombre itération

107

Figure 34 Organigramme générale de l'algorithme génétique implémenté

108

V.4.1 codage de solution

Le codage est le déterminant important de l'efficacité de la méthode .

Il signifie la transcription d'un ordonnancement réel en représentation adéquate permettant la réalisation des différents opérateurs génétiques .

V.?.1.1 Codage d'un chromosome

Au sein de notre travail, on a codé les chromosomes de la façon suivante :

Code de la tache

Date de début de la tache

Date de fin de la tache

Durée de la tache

Figure 35 représentations d'un chromosome

V.5 Conclusion

Nous avons présenté dans ce chapitre une mise en oeuvre d'un système de planification de la

maintenance dans une raffinerie pétrolière.

Une description des différents composants du système a été présentée a l'aide du formalisme de

modélisation UML.

Le système développe permet :

y' Charger des fichiers textes dans le programme pour le traitement

y' Insérer les taches de maintenance dans un atelier de production

y' Optimiser le plan de production en présence de la maintenance

109

CHAPITRE VI

Réalisation &

Expérimentation

110

VI.1 Introduction

Dans le but de résoudre le problème complexe d'ordonnancement et d'insertion des tâches de maintenance

dans un plan de production par la metaheuristique , les algorithmes génétiques , nous présentons dans ce chapitre , de manière synthétique l'implantation et la justification des différents choix adoptés pour notre application qui concerne l'insertion des tâches de maintenances dans un plan de production .

Ce chapitre est subdivisé en deux sections. Nous consacrons la première a l'implémentation des algorithmes génétiques, nous présentons respectivement la résolution du problème ainsi nous discutons les différents paramètres utilisés dans notre logiciel.

VI.? présentation de l'application

Dans cette phase, on va données un déroulement complet de notre application qui porte sur la planification de tâche de maintenance dans un plan de production, et pour cela on va illustrer les trois étapes fondamentale de notre application.

VI.2.? première étape page d'accueil

Figure 36 page d'accueil de notre logiciel

111

Cette page contient le nom de notre logiciel et contient un menu intitulé « entrer le plan de production et de maintenance »

VI.2.2 deuxième étape saisie des données

Figure 37 saisie et chargement des données du plan de production

Cette étape permet à l'utilisateur d'entrer le nombre de tâche de production et de charger le plan de production (code de la tâches, propriété, ressource tank, ressource pompe, date de début, date de fin, vitesse, durée, priorité), ce chargement est effectué avec un fichier texte comme le montre la figure suivante :

112

Figure 38 fichier texte qui se charge dans la matrice du plan de production

Ce fichier contient 9 paramètres dont le premier paramètre représente le code de la tâche de production et le deuxième représente la propriété de la tâche (remplissage ou vidange) , le troisième paramètre est le code de la pompe utilisé , le quatrième paramètre est le code de la tank, le cinquième paramètre est la date de début de la tâche de production , le sixième paramètre représente la date de fin de la tâche, le septième paramètre est la vitesse de la pompe concerné et le huitième paramètre est pour désigné la durée de la tâche , et le dernier paramètre est pour représenté la priorité de la tâche, si la priorité est 1 alors c'est une tâche prioritaire par rapport a la tâche qui a la priorité 2 ou 3 .

113

Figure 39 saisie et chargement des données du plan de maintenance

En ce qui concerne le plan de maintenance, on introduit le nombre de tâche de maintenance ensuite on charge un fichier texte dans la matrice du plan de maintenance, exemple du fichier texte :

Figure 40 fichier texte qui se charge dans la matrice du plan de maintenance

114

Ce fichier contient huit paramètres dont le premier concerne le code de la tache de maintenance et le deuxième représente le code de la pompe et le troisième représente le code de la tank , le quatrième paramètre est la date de début de la tâche de maintenance , le cinquième paramètre concerne le date de fin de la tâche de maintenance , le sixième paramètre représente la durée de la tâche de maintenance et le septième paramètre concerne la vitesse de la pompe , le dernier paramètre concerne la priorité de la tâche de maintenance.

VI.2.3 troisième étapes affichage des résultats et analyse

Figure 41 insertion des tâches de maintenance dans le plan de production

Dans cette étape nous avons inséré les tâches de maintenance dans le plan de production en respectant les dates de début et de fin de chaque tâche ,et on a affiché la fonction objective initiale et après insertion on a eu le tableau décrit dans la figure 41 dont la tâche de maintenance 02 est inséré dans l'emplacement 3 et la tâche de maintenance 03 est inséré dans l'emplacement 6.

115

VI.2.3.1 Analyse de résultats

Le nombre de tâche de maintenance a inséré dans cette exemple est 2 avec 5 tâches de productions, puisque nous sommes dans le cas d'insertion des tâches de maintenance sur plusieurs machine alors on effectue l'insertion en utilisant un décalage à gauche s'il ya lieu pour pouvoir optimisé le plan de production conjoint maintenance, dans cette exemple l'insertion des 2 tâches de maintenance a été sans difficulté car l'intégration ne provoque pas un conflit production \ maintenance , en effet la figure 41 représente un plan de production \ maintenance initiale , sur le quel on va appliquer l'algorithme génétique afin de donner un plan final de production \ maintenance.

On a appliqué l'algorithme génétique sur le tableau illustré dans la figure 41 afin d'optimiser la fonction objective et comme première étape de l'algorithme génétique c'est la construction de la population initiale dont chaque chromosome on fait un décalage à gauche s'il ya lieu pour pouvoir optimiser la fonction objective ainsi la population est représenté comme suit :

Figure 42 population initiale de l'algorithme génétique

Le résultat obtenu dans la Figure 42 est une population initiale dont nous avons sept chromosomes par ligne dont chaque chromosome est structuré comme suit :

116

Code de la tâche de production ou de maintenance

Date de début de la tache

Date de fin de la tache

Durée de la tache

Figure 43 structure d'un chromosome

Et le dernier paramètre indiqué dans le tableau de la Figure 42 est la fonction objective

Après avoir construire la population initiale on applique les opérateurs de sélection & croisement & mutation sur la population initiale comme suit :

1. étape de sélection

Dans cette étape on a utilisé la sélection par rang et on a fixé un pourcentage de 50% de chaque population calculé.

2.étape de croisement

Durent cette étape on a croisé chaque deux individus pour donner un autre individu enfant.

3.étape de mutation

L'opérateur de mutation a été fait entre deux individus qui se suit afin de donner d'autre individus pour enrichir notre population initiale.

Notre système traite environ de cinq populations afin de donner une solution bien optimisé.

117

VI.2.3.2 résultat de notre application

Figure 44 plan final des taches de production en présence de la maintenance

Notre objectif est d'optimiser le plan de la Figure 41 et d'optimiser aussi la fonction objective ou le Cmax avec le principe de GANTT qui est basé sur des décalages à gauche, et avec cette méthode on a obtenu le tableau de la Figure 44.

VI.2.3.3 explication

La résolution du problème d'insertion des tâches de maintenance dans un plan de production est donnée dans la Figure 44, pour les machines « p110 » & « p311 » , nous n'avons pas de tâche de maintenance par contre pour les machines « p318 » & « p110 » , nous avons une tâche de maintenance pour chacune .

Pour la machines « p110 » on a trois taches, 55.0 et 3.0 et 44.0 dont la tâche 55.0 et 44.0 sont des tâches de production de type « remplissage » et nous avons une seule tâche de maintenance (3.0).

Pour la machines « p311 » nous avons une seule tâche (11.0) et la machine « 318 » comporte trois tâches (la tache 22.0 et 2.0 et 33.0) dont la tâche 2.0 est une tache maintenance.

118

VI.2.3.4 but de l'application

Nous avons proposé un système de planification de la maintenance dans un plan de production qui est capable de faire les fonctions suivantes :

V' Chargement des fichiers textes dans le programme pour le traitement V' Insertion des tâches de maintenance dans un atelier de production V' Optimisation du plan de production en présence de la maintenance

VI.3 conclusion

Dans ce chapitre, nous avons étudié le problème de l'ordonnancement conjoint de la production et de la maintenance préventive systématique.

Le but est d'optimiser une fonction objective qui prend en compte les critères d'optimisation de la production et ceux de la maintenance. Pour le résoudre, nous nous sommes intéressés à l'algorithme génétique qui a prouvé leur aptitude de résolution en ordonnancement de production. De plus, nous avons abordé ce problème selon les deux stratégies d'ordonnancement conjoint les plus intéressantes : la stratégie intégrée et la stratégie séquentielle. Et avec la stratégie intégré on a réaliser une application qui répond au besoin de la raffinerie dans le domaine de la planification des taches de maintenance dans un plan de production.

119

Conclusion générale

120

Conclusion générale

Dans cette thèse, nous nous sommes intéressés à l'aspect maintenance industrielle qui joue aujourd'hui un rôle déterminant dans la conduite de la production industrielle. Elle a acquis dans l'entreprise manufacturière une position clef. Tandis que la main d'oeuvre de fabrication a perdu de son importance, les coûts de maintenance des équipements industriels se sont accrus considérablement, ce qui se reflète dans les budgets.

Que ce soit dans le domaine de la gestion de production ou dans celui du pilotage d'un atelier de production, l'ordonnancement est un problème difficile qui recouvre souvent des enjeux économiques de première importance. Cette importance devient cruciale lorsqu'il touche deux fonctions aussi importantes qu'antagonistes au sein de l'entreprise que le sont la production et la maintenance.

Notre contribution touche deux aspects. D'une part l'adaptation des heuristiques pour l'ordonnancement de production au problème de l'ordonnancement conjoint de la production et de la maintenance préventive systématique. Le but est d'optimiser une « fonction objectif compromis » entre les critères d'optimisation de la production et ceux de la maintenance. Ce problème étant NP-complet, pour le résoudre, nous nous sommes intéressés à l'heuristique des approches constructive, itérative et évolutive, nommé les algorithmes génétiques, qui ont prouvé leurs aptitudes de résolution pour un nombre important de problèmes d'optimisation. Nous avons abordé ce problème selon les deux stratégies d'ordonnancement conjoint les plus intéressantes : la stratégie intégrée et la stratégie séquentielle.

Pour les Algorithme Génétique, comme nous manipulons une séquence conjointe de tâches de production et de maintenance, le croisement et la mutation peuvent se faire aussi bien sur la production que sur la maintenance. Les opérateurs de croisement et de mutation sur la production et la maintenance restent les opérateurs classiques de la méthode.

121

Références

Bibliographiques

122

Site web

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Référence

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