Optimisation des opérations et groupes d'opérations dans le cadre de la planification dynamique

Optimization of operations and groups of operations in the context of dynamic planning

• Auteur / Autrice : Jean-Baptiste Sciau
• Direction : Xavier Lorca, Charles Prud'homme
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique et Génie Industriel
• Date : Soutenance le 19/03/2025
• Etablissement(s) : Ecole nationale des Mines d'Albi-Carmaux
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Systèmes (Toulouse ; 1999-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Centre Génie Industriel (Albi) - Centre Génie Industriel / CGI
• Jury : Président / Présidente : Christine Solnon
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Xavier Lorca, Charles Prud'homme, Sophie Demassey, Claude-Guy Quimper, Hadrien Cambazard, Marie-José Huguet, Arnaud Malapert
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Sophie Demassey, Claude-Guy Quimper
• DOI : 10.70675/7b822598z459ez463dzaaf5z24278de30ede

Mots clés

Mots clés contrôlés

Aéronefs

Entretien et réparations

Programmation par contraintes

Méthodes de relaxation (mathématiques)

Programmation (mathématiques)

Mots clés libres

Maintenance aéronautique

Problème de Gestion de Projet à Contraintes de Ressources (RCPSP)

Programmation par contraintes

Optimisation multi-objectifs

Génération de colonnes

Aircraft maintenance

Resource Constrained Project Scheduling Problem (RCPSP)

Constraint programming

Multi-objective optimization

Column generation

Résumé

La maintenance joue un rôle majeur dans le fonctionnement d'un exploitant d'aéronefs. Elle a pour but de garantir avant tout la sécurité des passagers et le bon entretien de l'appareil. La maintenance aéronautique se décline sous plusieurs formes : corrective (restaurant le système après une défaillance), préventive systématique (suivant un programme de maintenance pré-établi) et de plus en plus préventive conditionnelle (consistant à observer l'état de santé d'un système et à intervenir lors du déclenchement d'une condition). La maintenance représente entre 10% et 20% du budget d'un exploitant et une mauvaise gestion de la maintenance peut mener à des retards ou des annulations de vols pouvant causer de lourdes pertes financières. Dans ce contexte, une planification précise et fiable est donc primordiale pour prévenir au maximum les défaillances et limiter les coûts de sûr-maintenance. Ces travaux de thèse se concentrent en particulier sur la maintenance en ligne, gérant les échéances de tâches à court et moyen terme (de l'horizon d'une semaine à quelques mois). Cette gestion de la maintenance consiste à répartir les tâches d'inspections régulières dans les créneaux entre deux vols lorsque l'avion est au sol et ainsi d'éviter de l'immobiliser plusieurs heures pour effectuer ces tâches en une seule fois. Par conséquent, cette pratique permet d'augmenter la navigabilité de l'appareil. Toutefois, la faisabilité du planning est primordiale pour ne pas causer de perturbations dans le planning de vols, en s'assurant d'avoir le temps et les ressources nécessaires à l'exécution des tâches. L'exercice de planification peut être complexe et chronophage pour un humain et l'étude de toutes les possibilités de planification rend l'optimisation difficile. C'est ainsi qu'un assistant à la planification peut présenter un réel bénéfice pour les exploitants d'aéronefs pour simuler rapidement des scénarios de maintenance optimisés. Cette thèse formalise ce problème d'optimisation de la maintenance en ligne comme un problème de gestion de projet à contraintes de ressources (RCPSP) étendu avec des contraintes additionnelles liées à la maintenance et considérant des ressources multi-compétences. L'optimisation multi-objectifs de ce problème est gérée par un ordre lexicographique permettant d'ordonner les priorités industrielles. L'étude de méthodes de résolution exacte est proposée au travers d'un modèle de Programmation Linéaire En Nombres Entiers (PLNE) et d'un modèle de Programmation Par Contraintes (PPC). La comparaison des modèles permet de justifier le choix de la PPC pour résoudre ce problème industriel. Une stratégie de recherche, inspirée de connaissances métier, permet de retourner une première solution reproductible dans un temps acceptable pour un expert. La mise en œuvre sur un cas pratique de maintenance met en évidence les avantages de l'approche proposée en la comparant à une approche industrielle heuristique. Enfin, des méthodes de décomposition sont explorées dans l'espoir d'arriver à résoudre de grandes instances. Des modèles en Génération de Colonnes (GC), appliqués à différents types de RCPSP, sont proposés afin d'étudier leur qualité de résolution. Ces études préliminaires permettent de dresser un état des lieux des prochains travaux nécessaires pour modéliser le problème industriel à l'aide de ces méthodes avancées de résolution.

Maintenance plays a significant role in the running of an aircraft operator. Its primary aim is to ensure passenger safety and a well-maintained aircraft. Aircraft maintenance takes several forms: corrective (repairing the system after a failure), systematic preventive (following a pre-established maintenance program), and increasingly conditional preventive (consisting of observing the state of health of a system and intervening when a condition is triggered). Maintenance accounts for between 10% and 20% of an operator's budget, and mismanaged maintenance can lead to flight delays or cancellations and heavy financial losses. In this context, accurate and reliable planning is essential to prevent failures as far as possible and limit the costs of safe maintenance. This thesis focuses on line maintenance, managing short and medium-term task deadlines (from one week to several months). This type of maintenance management consists of spreading periodic inspection tasks over the slots between two flights while the aircraft is on the ground, thus avoiding the need to ground the aircraft for several hours to perform these tasks all at once. As a result, the aircraft's airworthiness is enhanced. However, the feasibility of planning is paramount to avoid disrupting flight schedules by ensuring that the necessary time and resources are available to complete the tasks. Scheduling can be complex and time-consuming for a human, and exploring all scheduling options makes optimizing difficult. Therefore, a scheduling assistant can help operators quickly simulate optimized maintenance scenarios. This thesis formalizes the line maintenance optimization problem as an extended Resource Constrained Project Scheduling Problem (RCPSP) with additional maintenance-related constraints and considers multi-skilled resources. The multi-objective optimization of this problem is managed by a lexicographic ordering of the industrial priorities. The study of exact solution methods is proposed through a Mixed Integer Programming (MIP) model and a Constraint Programming (CP) model. A comparative study justifies the choice of CP to solve this industrial problem. A search strategy inspired by business knowledge is used to return a first reproducible solution within a solving time acceptable to an expert. A practical use case on real maintenance data highlights the advantages of the proposed approach by comparing it with a heuristic industrial approach. Finally, decomposition methods are under investigation in the hope of solving large instances. Column generation (CG) models are proposed for application to different types of RCPSP to study their resolution quality. These preliminary studies outline the future work needed to model the industrial problem using these advanced solving methods.