Amélioration de l'ordonnancement d'une ligne de production par la méthode Analytic Hierarchy Process

par Karen Ohayon

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Patrick Pujo.

Le président du jury était Fouzia Ounnar.

Le jury était composé de Patrick Pujo, Arman Baboli, Kouider Nacer M'Sirdi, Stéphane Dauzère-Pérès, Damien Trentesaux.


  • Résumé

    Le monde industriel est sans cesse confronté à des problèmes de choix. Une multitude de critères doit être pris en compte dans la résolution de ces derniers. Face à ces situations, les outils d’aide à la décision prennent tout leur sens. Nous utiliserons ici la méthode Analytic Hierarchic Process dans le domaine de la Production et plus particulièrement dans le cadre de l’ordonnancement d’une ligne de production de prothèses cardiovasculaires. Le paramétrage initial de cette méthode fait appel à l’évaluation d’un expert. Bien que ce dernier ait les connaissances nécessaires pour faire un paramétrage convenable, il n’en reste pas moins humain et introduira, même involontairement, une partie subjective dans ses décisions. L’ordonnancement en résultant ne sera donc pas forcément optimal. La réduction de cette subjectivité passe par l’utilisation d’une méta heuristique, de type algorithme génétique, pour améliorer ce paramétrage par l’exploration de solutions voisines à celles proposées par l’expert.

  • Titre traduit

    Improvement of production line scheduling by Analytic Hierarchy Process


  • Résumé

    The industrial world is continually faced with problems of choices. Multitude of criterion must be taken into account in resolving them. Faced with these situations, the decision making tools give solutions. We will use the Analytic Hierarchy Process in the production field and especially in the scheduling of a cardio vascular prosthesis production line. The initial parameterization of this method involves the evaluation of an expert. Although he has the required knowledge to make a fitting setup, he is no less human and he will bring even unintentionally a subjective part in his decision. The resulting scheduling will therefore not necessarily be optimal. The reduction of the subjectivity can be done using a metaheuristic method, of genetic algorithm type, to improve this parameterization by exploring neighbouring solutions compared to those proposed by the expert.


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  • Détails : 1 vol. (180 p.)
  • Annexes : Bibliographie p. 158-163

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  • Disponible pour le PEB
  • Cote : 200078675
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