Conception combinatoire des lignes de désassemblage sous incertitudes

Combinatorial design of disassembly lines under uncertainties

• Auteur / Autrice : Mohand Lounes Bentaha
• Direction : Alexandre Dolgui
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Génie Industriel
• Date : Soutenance le 16/10/2014
• Etablissement(s) : Saint-Etienne, EMSE
• Ecole(s) doctorale(s) : ED SIS 488
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Département Décision en Entreprise : Modélisation, Optimisation
• Jury : Président / Présidente : Yannick Frein
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Alexandre Dolgui, Yannick Frein, Lyes Benyoucef, Aziz Moukrim, Éric Sanlaville, François Clautiaux, Marc Huger, Olga Battaïa
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Lyes Benyoucef, Aziz Moukrim

Mots clés

Mots clés contrôlés

Incertitude

Rétro-ingénierie (informatique)

Optimisation combinatoire

Procédés de fabrication

Mots clés libres

Revalorisation de produits

Assemblage

Désassemblage

Conception et équilibrage des lignes

Séquencement de tâches

Incertitude

Programmation stochastique

Contraintes probabilisées

Programmation conique

Relaxation lagrangienne

Product recovery

Assembly

Disassembly

Line design and balancing

Sequencing

Uncertainty

Stochastic programming

Probabilistic constraints

Cone programming

Lagrangian relaxation

Résumé

Les travaux présentés dans ce manuscrit portent sur la conception des lignes de désassemblageen contexte incertain. Une ligne de désassemblage consiste en unesuccession de postes de travail où les tâches sont exécutées séquentiellement au niveau de chaque poste. La conception d'un tel système, de revalorisationdes produits en fin de vie, peut être ramenée à un problème d'optimisation combinatoire.Ce dernier cherche à obtenir une configuration permettant d'optimiser certains objectifs enrespectant des contraintes techniques, économiques et écologiques.Dans un premier temps, nous décrivons les activités principales de la revalorisation des produitsen fin de vie, en particulier le désassemblage. Puis, après présentation des travaux de la littératureportant sur la prise en compte des incertitudes des durées opératoires lors de la conception des lignesde production, nous nous focalisons sur l'étude des incertitudes des durées opératoires des tâches de désassemblage.Ainsi, nous présentons trois modélisations principales avec leurs approches de résolution.La première s'intéresse à la minimisation des arrêts de la ligne causés par les incertitudes des durées des opérationsde désassemblage. La deuxième cherche à garantir un niveau opérationnel de la ligne lié à sa cadence de fonctionnement.Le but de la troisième modélisation est l'intégration des problématiques de conception des ligneset de séquencement des tâches de désassemblage. Enfin, les performances des méthodes de résolutionproposées sont présentées en analysant les résultats d'optimisation sur un ensemble d'instances de taille industrielle.

This thesis is dedicated to the problem of disassembly line design in uncertain context. A disassembly linecan be represented as a succession of workstations where tasks are performed sequentially at each workstation.The design of such a product recovery system can be reduced to a combinatorial optimization problem which seeksa line configuration that optimizes certain objectives under technical, economical and environmental constraints.We begin by describing the principal product recovery activities especially disassembly. Then, after a literaturereview on the design of production lines under uncertainty of task processing times, we focus our study on the consideration of the disassembly task time uncertainties. Hence, we present three main models as well as the associatedsolution approaches. The first one is interested in minimizing the line stoppages caused by the task processing timeuncertainties. The second one seeks to guarantee an operational level closely related with the line speed. The goal of thethird model is to integrate the line design and sequencing problems. At last, the performances of the proposed solutionapproaches are presented by analyzing the optimization results on a set of instances of industrial size.