aide au paramétrage d’un pilotage réactif appliqué à un flux véhicule d’une usine...
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Aide au paramétrage d’un pilotage réactif Appliqué à un flux véhicule d’une usine terminale. Apport d’une méthode d’optimisation multicritère hybride à la réactivité de la gestion de production d’une usine terminale. Aymeric Lesert DEA Intelligence Artificielle et Optimisation Combinatoire. - PowerPoint PPT PresentationTRANSCRIPT
Aide au paramétrage d’un pilotage réactif
Appliqué à un flux véhicule d’une usine terminale
Apport d’une méthode d’optimisation multicritère hybride à la réactivité de la
gestion de production d’une usine terminale
En partenariat avec le service Avance de Phase du groupe PSA Peugeot-Citroën
Aymeric Lesert
DEA Intelligence Artificielle et Optimisation Combinatoire
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Aide au paramétrage d’un pilotage réactif
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Contexte industriel
Ferrage Montage
Stock
Peinture
Stock
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Aide au paramétrage d’un pilotage réactif
Aide au paramétrage d’un pilotage réactif
Problématique
Poste 1 Poste 2 Poste 3 Poste 4 Poste 5
Liste des véhicules à fabriquerContraintes d’équilibrage
Lisser les caractéristiquesMinimiser les non respects de
contraintes d’équilibrageLisser les véhicules « lourds »
Respecter l’ordre prévu
Baratou, 1998
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Aide au paramétrage d’un pilotage réactif
Aide au paramétrage d’un pilotage réactif
État de l’art des méthodes d’optimisation multicritères
Nb de combinaisons:3.10146
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Aide au paramétrage d’un pilotage réactif
Aide au paramétrage d’un pilotage réactif
La fonction d’évaluation à minimiser [0;1] Indicateur global (agrégation de nos indicateurs de
performance)
Nombre d’évaluations : 48 340 000Temps de calcul : 16 h 22 min 21 s
Solution optimale pour notre jeu d’essai
Ensemble de bonnes solutions
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Aide au paramétrage d’un pilotage réactif
Aide au paramétrage d’un pilotage réactif
couplage local – global Utilisation d’une méthode de recherche locale à chaque itération d’une
méthode de recherche globale
0,06
0,07
0,08
0,09
0,1
0,11
0,12
0,13
1 8
15
22
29
36
43
50
57
64
71
78
85
92
99
106
113
120
127
Nb évaluations
Ind
ica
teu
r g
lob
al
Aléatoire Dernier Picart Premier meilleur
Gradient avec le choix d’un des meilleurs voisins
Algorithme Génétique
0,06
0,07
0,08
0,09
0,1
0,11
0,12
0 50000 100000 150000 200000 250000
Nombre d'évaluations
Ind
ica
teu
r g
lob
al
Gradient Recuit Meil leur
ConvergenceDu couplage
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Aide au paramétrage d’un pilotage réactif
Aide au paramétrage d’un pilotage réactif
Conclusion Résultats avec des jeux d’essai (100 véhicules, 4
contraintes) Bons résultats Besoin de « bonnes » solutions initiales Adapté aux problèmes industriels
Résultats sur un cas réel (Site de Madrid) 90% de gains potentiels
Perspectives Intégration dans un outil industriel Parallélisation de cette méthode Amélioration de l’algorithme génétique Existe-t’il encore d’autres axes d’amélioration ? Méthode applicable à tout système réactif
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Aide au paramétrage d’un pilotage réactif
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Références bibliographiques
Eds. Artiba A. and Elmaghraby S.E., The planning and scheduling of production systems : Methologies and applications, Chapman & Hall, 1998
Baratou P., Gestion réactive de stocks intermédiaires d’un flux de production automobile, Thèse de doctorat, Lille : LAIL, 1998
Renders J-M., Algorithmes génétiques et réseaux de neurones, applications à la commande de processus, Hermès, 1995
Talbi E., Métaheuristiques pour l’optimisation combinatoire multi-objectif : Etat de l’art, Lille : LIFL, 2001
C.S. Wiers V., A review of the applicability of OR and AI scheduling techniques in practice, Eindhoven : University of Technology, 1997