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Probleme d'optimisation

Dernière réponse : dans Etudes - Travail

Mon probleme se représente comme ceci :

Il existe 30 machines de coupe/sertissage dans la zone de coupe de l'usine
et 3000 fil à produire (peut etre des doublures),chaque fil a des caracteristiques
(section , type du contacte aux 2 extremités, type du joint d'etanchieter aux 2 extremités)
je veux allouer les machines tout en respectant leur capacité et en minimisant le temp
de set-up (nombre de types des fil sur une machine).
Existe-il un algorithme/methode d'ordonancement ou autre pour ca ?

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Salut !

Je n'ai pas saisi la totalité du problème :
- Pour faire tout le traitement sur un fil, il faut cbien de machines ?
- Est ce que les machines font des opérations différentes et il faut mettre un bout de la production dans une machine pdt que l'autre bout subit d'autres opérations ?
- Est ce qu'il faut optimiser l'ordre de passage dans les machines ?
- Est ce que les fils sont différents, et il faut allouer une fraction des machines à tel type de fil, une autre fraction à tel autre type de fil etc...

Pour ma part, je ne connais pas d'algorithme, mais ce qui est d'usage (enfin ce qu'on nous apprend en cours du moins) c'est de faire un joli chronogramme et d'optimiser le processus au feeling. Il est aussi pratique de réaliser une sorte de GRAFCET pour déterminer les étapes qui nécessitent que telle ou telle étape soit réalisée avant (genre on ne peut pas mettre un contact sur une extrémité avant que le fil n'ait été découpé) et pour déterminer les étapes indépendantes (qu'on peut intervertir au besoin).

Oui, les logiciels de suivi de production qui lance les commandes en Kanban le font depuis 40 ans.

Il faut déterminer le temps de changement d'outils, le temps pour chaque pièce, lui renter les commandes et les délais et il te sort les commandes dans le meilleur ordre pour avoir le meilleur rendement.


Il y a aussi la débrouille, dans les commandes, il y a des modèles plus courrants que d'autres. Ceux-là demande peu de travail pour être optimisés, on le fait. Ensuite, les petite commandes, on les met 'au mieux' sur des machines, ie, sur des machines dont le réglage par rapport au produit précédent est le plus facile à faire.

Merci pour vos reponses
Pour abel_b :
Les machines sont totalement automatisés ils font la totalité des oprations sur les fils .
les mchines :
http://www.judco.net/_borders/Komax2.jpg
les fils :
http://www.casimages.com/img.php?i=090117020435421990.j...
Les machines sont modulaires , on peut les parametrer pour fabriquer n'importe quel fil
(module de sertissage "contactes" , module de coupe ..)
l'objectif c'est de minimiser le temps de set-up , donc le nombre de categories des fils sur la meme machine.
C'est un probleme d'affectation sous contraintes.
M machnies
N fils
les contraintes sont :
- capacités des machines
- certains fils ne peuvent pas etres fabriquer sur certains machines.
(containtes de quatlité, longueur, technologiques ..)

Pour pascal16 :
Mon probleme est mathematique "optimisation", la theorie des graphes , la programmation dynamique peuvent etre utiles mais certainement pas les concepts de gestion de la production.
Apres l'allocation des fils sur les machines, on passe a la phase gestion de la production/qualité , on utilise pour cela le JIT, les GPAO, le SMED, lean , TQM ....

Salut !

Est-ce que tu as pu définir une fonctionnelle à optimiser et l'espace des contraintes ?
Si oui et qu'elle est continue, tu peux utiliser des méthodes genre méthode du gradient conjugué, méthode du gradient projeté (avec pénalité). Sinon, il y a la méthode du recuit simulé et les algos génétiques pour les problèmes non continus...

Par contre je n'ai utilisé ces méthodes qu'une seule fois...donc je ne saurais t'en dire plus, elle m'ont aidé pour résoudre des problèmes classiques (voyageur de commerce, Didon, la chainette etc...)

En y pensant, je pense que tu devras opter pour une méthode "aléatoire" du style recuit ou algo génétique, car je vois mal comment définir une fonctionnelle continue vu que les variables sont dans des ensembles finis.
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