Production and maintenance planning of deteriorating manufacturing systems taking into account the quality of products

Résumé

Les travaux de recherche présentés dans cette thèse portent sur l'intégration des aspects de qualité pour le développement de nouveaux modèles de programmation dynamique stochastique. Le but c’est de déterminer conjointement la planification de la production optimale, ainsi que plusieurs stratégies de maintenance pour un système manufacturier pas fiable et sujet à détérioration. En particulier, nous supposons que la détérioration a une influence sévère sur plusieurs aspects de la machine, donc cela conduit à diviser notre travail de recherche en trois (3) phases. Dans la première phase, nous analysons simultanément la planification de la production et le problème de contrôle de la qualité d'un système manufacturier pas fiable. La machine est soumise à une dégradation dont l'effet est observé principalement sur le débit de qualité. Les décisions relatives à la qualité impliquent une stratégie de révision majeure qui s'oppose à l'effet de la détérioration. Une démarche d'optimisation des modèles de simulation est appliquée pour déterminer la politique de contrôle optimale, permettant une meilleure compréhension de l'influence de la détérioration de la qualité dans ces systèmes. La deuxième phase de l'étude analyse le fait où la détérioration du système de production est générée par une combinaison de plusieurs facteurs. Nous considérons que le système se détériore en fonction de l'effet de l'usure de la machine et des réparations imparfaites. Plusieurs états opérationnels sont mis en oeuvre pour modéliser les variations sur le taux d'unités défectueuses. En outre à la panne, soit une réparation ou une révision majeure peut être effectuée, mais la machine se détériore encore plus avec les réparations suivantes. Nous concevons un modèle de décision semi-markovien, puisque le taux d'unités défectueuses est dépendant de l'histoire de la machine dénoté par le nombre de réparations et de l'ensemble des multiples états opérationnels. Ensuite, le plan simultané de production, et de la stratégie de réparation/révision sont déterminés par des méthodes numériques. La troisième phase complète les modèles précédents, puisqu’elle considère que la détérioration des systèmes de production a un double effet qui diminue la qualité des pièces produites et augmente également l'intensité des pannes. Nous employons l'âge de la machine pour désigner la détérioration progressive. À la panne, il est mené une réparation minimale qui laisse la machine au même niveau de détérioration qu’avant la défaillance. Pour faire cesser totalement l'effet de la détérioration, on peut effectuer une révision majeure. En outre, cette phase présente des stratégies d'entretien préventif pour réduire partiellement le niveau de détérioration. Ce large éventail de caractéristiques conduit à formuler un modèle semimarkovien que par moyen des méthodes numériques, nous déterminons conjointement le plan de production optimale et les stratégies de révision majeure et de maintenance préventive. Ce modèle précise le rôle des aspects de la qualité dans la politique de contrôle optimale. De cette façon, notre recherche approfondit sur les effets des aspects de qualité et de la détérioration dans la politique de contrôle optimale, et fournit des contributions intéressantes dans le domaine du contrôle stochastique des systèmes de manufacturiers. Par ailleurs, un certain nombre d'exemples numériques sont effectuées à titre d'illustration. Des analyses de sensibilité approfondies sont présentées dans le but de confirmer la structure et la validité des politiques de contrôle obtenues. Les modèles développés dans cette thèse fournissent de nouvelles connaissances sur les relations entre la politique de production et les aspects de qualité dans le contexte de détérioration, et aussi contribuent également à une meilleure compréhension du comportement des systèmes de production en environnent incertain.

Date	28 juin 2013
langue originale	Anglais américain
Établissement diplômant	École de technologie supérieure
Superviseur	Ali Gharbi (Directeur(-trice)) & Jean-Pierre Kenné (Codirecteur(-trice))