Soutenance de thèse de Zakaria YAHOUNI

Zakaria Yahouni, doctorant de l’équipe PSI, soutiendra sa thèse intitulée « Le meilleur des cas pour l’ordonnancement de groupes : un nouvel indicateur proactif-réactif pour l’ordonnancement sous incertitudes« , le 18 mai à 10h00 à l’Université de Tlemcen – Algérie (salle de télé enseignement).

Membres du jury : Nasser MEBARKI  (Directeur de thèse), Zaki SARI (co-directeur), Christian ARTIGUES (rapporteur, LAAS), Rabah GOURI (rapporteur, Ecole Nationale Supérieure de Technologie, Bordj El Kiffan, Algérie), Djamila SLIMANE (Faculté des Sciences, Tlemcen, Algérie), Farouk YALAOUI (Laboratoire d’Optimisation des Systèmes Industriels, Université de Technologie de Troyes).

Résumé : Cette thèse représente une étude d’un nouvel indicateur d’aide à la décision pour le problème d’ordonnancement d’ateliers de production sous présence d’incertitudes. Les contributions apportées dans ce travail se situent dans le contexte des groupes d’opérations permutables. Cette approche consiste à proposer une solution d’ordonnancement flexible caractérisant un ensemble fini non-énuméré d’ordonnancements. Un opérateur est ensuite censé sélectionner l’ordonnancement qui répond le mieux aux perturbations survenues dans l’atelier.
Nous nous intéressons plus particulièrement à cette phase de sélection et nous mettons l’accent sur l’intérêt de l’humain pour la prise de décision. Dans un premier temps, nous présentons le meilleur des cas; indicateur d’aide à la décision pour le calcul du meilleur ordonnancement caractérisé par l’ordonnancement de groupes. Nous proposons des bornes inférieures pour le calcul des dates de début/fin des opérations. Ces bornes sont ensuite implémentées dans une méthode de séparation et d’évaluation permettant le calcule du meilleur des cas. Grâce à des simulations effectuées sur des instances de job shop de la littérature, nous mettons l’accent sur l’utilité et la performance d’un tel indicateur dans un système d’aide à la décision. Enfin, nous proposons une Interface Homme-Machine (IHM) adaptée à l’ordonnancement de groupes et pilotée par un système d’aide à la décision multicritères. L’implémentation de cette IHM sur un cas d’étude réel a permis de soulever certaines pratiques efficaces pour l’aide à la décision dans le contexte de l’ordonnancement sous incertitudes.

Mots-clés : Ordonnancement, ordonnancement de groupes, borne inférieure, séparation et évaluation, aide à la décision, coopération homme-machine.
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Title: The best-case for groups of permutable operations: a new proactive-reactive criterion for scheduling under uncertainties

Abstract: This thesis represents a study of a new decision-aid criterion for manufacturing scheduling under uncertainties. The contributions made in this work relate to the groups of permutable operations context. This approach consists of proposing a flexible scheduling solution characterizing a non-enumerated and finite set of schedules. An operator is then supposed to select the appropriate schedule that best copes with the disturbances occurred on the shop floor.
We focus particularly on this selection phase and we emphasize the importance of the human operator for decision-making. First, we present the best-case; a decision-aid criterion for computing the best schedule characterized by the groups of permutable operations method. We propose lower bounds for computing the best starting/completion time of operations. These lower bounds are then implemented in a branch and bound procedure in order to compute the best-case. Through several simulations carried out on literature benchmark instances, we stress the usefulness of such criterion in a decision-aid system. Finally, we propose a Human-Machine-Interface (HMI) adapted to the groups of permutable operations and driven by a multi-criteria decision-aid system. The implementation results of this HMI on a real case study provided some insight about the practice of decision-making and scheduling under uncertainties.

Keywords: Scheduling, groups of permutable operations, lower bound, branch and bound, decision-aid system, human-machine cooperation.