Prise en compte de l’aspect holonique et multiobjectif dans la modélisation des systèmes industriels

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Prise en compte de l’aspect holonique et multiobjectif dans la modélisation des systèmes industriels

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Title: Prise en compte de l’aspect holonique et multiobjectif dans la modélisation des systèmes industriels
Author: El Jaï Mostapha
Abstract: Ce travail de thèse porte sur la prise en compte de l’aspect multiobjectif et multicritère dans le domaine de la gestion industrielle. Pour ce faire, les sous-domaines auxquels nous nous sommes intéressés sont la « gestion de la maintenance », la « gestion de la production » et le « contrôle qualité ». Pour ce faire, il était nécessaire, au départ, de fixer les niveaux d’analyse à adopter dans notre démarche de modélisation de certaines méthodes ou processus relatifs aux domaines étudiés. Cela dit, relativement à l’aspect organisationnel, nous avons adopté le paradigme holonique. Cette approche a permis la modélisation et la description formelle de quelques processus d’analyse connus ; nous citons en guise d’exemple la méthode AMDEC, la MSP (contrôle qualité) ainsi que l’optimisation des paramètres machine par la méthode des Plans d’expériences (méthode de Taguchi). Les résultats de cette démarche correspondent donc à l’établissement des diagrammes de classes et de séquences (UML 2.0) dans le but d’une future implémentation. Par la suite nous avons pu formuler la relation entre dégradation des machines de production (fiabilité) et cadence de production. En effet, nous avons proposer une démarche mathématique rigoureuse d’unification des variables de décision de ces deux caractéristiques très importantes (dégradation et cadence des machines). Enfin, quant à l’aspect opérationnel, la prise en compte de l’aspect multicritère et multiobjectif a été appliquée rigoureusement en étudiant un Problème d’Optimisation Multiobjectif d’une opération de production élémentaire (tournage monopasse). L’analyse développée correspond à une étude des solutions optimales du problème initial par l’approche analytique. Vu que le problème d’optimisation adopté n’a jamais été étudié analytiquement, notre approche permet d’obtenir un optimum unique compétitif comparé aux résultats issus des métaheuristiques et des méthodes numériques associées.
Date: 2016-10-29

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