4 présentations

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  14h00 - 14h25

  Modélisation de la chaîne logistique en utilisant les réseaux de Petri continus

  • Nesrine Smata, prés., Université du Havre
  • Cherif Tolba, Université d’Annaba
  • Dalila Boudebous, Université du Havre
  • Senouci Benmansour, Université du Havre
  • Jaouad Boukachour, Université du Havre

  Différents outils et approches sont utilisés pour la modélisation des chaînes logistiques notamment
  les réseaux de files d’attente, les systèmes multi agents, les modèles mathématiques, la simulation discrète
  …etc. Dans ce contexte, la littérature mentionne quelques travaux utilisant les réseaux de Petri (RdP) pour
  la modélisation et l’analyse de performances des systèmes dynamiques à événements discrets tels que les
  systèmes de production. Cependant, peu de travaux utilisent cet outil pour la modélisation de la chaîne
  logistique globale, en prenant en compte tous les aspects d’une chaîne. Dans le but de compléter les travaux
  existants nous proposons d'appliquer l'outil RdP pour la modélisation de la chaîne logistique tout en
  étendant le modèle RdP continu à vitesses variable (RdPCV) du trafic routier à l’étude du comportement
  dynamique du flux physique au sein d’une chaîne logistique. En effet, nous transposons les concepts
  développés sur le trafic vers la chaîne logistique en exploitant les similarités entre le transfert du flux de
  produits dans une chaîne logistique et celui de transfert du flux de véhicules sur un réseau routier.

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  14h25 - 14h50

  Optimisation des remplacements de pneus d'autobus

  • Karem Ammar, prés., École Polytechnique de Montréal
  • Mohamed-Salah Ouali, École Polytechnique de Montréal
  • Michel Gamache, GERAD - Polytechnique Montréal

  Cet article présente un outil d’aide à la décision permettant de minimiser les coûts de remplacement de pneus d’autobus assujettis à la dégradation par usure et à la défaillance aléatoire. La dégradation par usure représente la perte d’épaisseur de la bande de roulement du pneu. La défaillance aléatoire d’un pneu résulte de plusieurs modes tels que la crevaison, la déchirure du flanc et l’usure par bosse. Des données industrielles de durée de vie et de mesures de l’usure de pneus d’autobus ont été utilisées pour développer des modèles de dégradation associés à l’usure et des modèles de défaillance aléatoire par mode. Un modèle de régression exponentielle est utilisé pour caractériser l’accumulation de la dégradation. La lois de Weibull à deux paramètres a été utilisée pour caractériser les modes de défaillance aléatoires. Les modèles obtenus sont utilisés ensuite dans un problème d’optimisation des coûts de remplacement des pneus arrières d’un autobus. L’objectif consiste à minimiser les coûts de remplacement pour un nombre de kilomètres parcourus entre deux inspections périodiques tout en respectant un seuil de fiabilité donné. Un programme informatique implémenté à l’aide du code VBA d’Excel est développé.

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  14h50 - 15h15

  Plan de surveillance basé sur l’exposition aux risques et les capabilités des ressources

  • Belgacem Bettayeb, prés., Laboratoire GSCOP
  • Michel Tollenaere, G-SCOP
  • Samuel Bassetto, École Polytechnique de Montréal

  Cet article propose une méthode heuristique pour la conception de plans de surveillance des processus industriels qui vise à surmonter les limitations des approches classiques; celles-ci touchent leurs limites une fois appliquées à des systèmes de production de haut volume et de grande diversité de produits. L'approche proposée se compose de deux étapes et prend en considération l'exposition aux risques, exprimée en termes de quantité de produits
  potentiellement perdus, et les capabilités des ressources (outils de processus et outils de contrôle).

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  15h15 - 15h40

  L’intégration de l’incertitude dans la gestion des stocks de pièces de rechange

  • Nouha Ghorbel, prés., Université Paris 8
  • Luminita Duta, Université de Valahia
  • Sid-Ali Addouche, Université Paris 8
  • Abderrahman El Mhamedi, Université Paris 8

  Depuis que la phase de fin de vie des systèmes devient de plus en plus profitable les contraintes législatives en matière d’environnement se renforcent, le besoin d’optimiser les processus de désassemblage et les pièces recyclées. Dans ce sens, peu de travaux traitent de l’intégration des PRR dans les modèles économiques de gestion de stocks. Afin de contribuer à faciliter la gestion des stocks de PR, nous proposons un modèle probabiliste formalisé par un réseau Bayesien (RB). Le modèle permet d’indiquer les meilleures politiques d’achat des PR. Plus précisément, il permet de choisir les meilleures proportions de pièces de rechange neuves (PRN) et PRR en prenant en compte les critères traditionnels de gestion des stocks et de la disponibilité des PRR sur le marché. La modélisation et la résolution de ce problème donne un outil d’aide à la décision pour les industriels qui
  s’intéressent à la fois, à la réduction des coûts de stocks de PR et à la garantie d’une disponibilité minimale en milieu incertain.