Contribution aux Technologies Clés de l'Intégration de la Planification des Processus et l'Ordonnancement dans les Ateliers d'Usinage

This dissertation presents a research on the key technologies of integrated process planning and scheduling (IPPS) in job shops. The framework of Hybrid Model of Integrated Process Planning and Scheduling in Distributed Manufacturing System (HMIPPS_DMS) is established to solve the IPPS optimization problem in DMS. The HMIPPS_ DMS framework, which adopts both the flexible process plans in NLPP (Non-linear Process Planning) and the function integration idea of DPP (Distributed Process Planning), is hierarchically constituted of three integration levels: Enterprise Integration Level to optimally select a feasible enterprise where the jobs will be allocated, Job Shop Integration Level to optimally select the feasible job shops to machine the jobs, and Resource Integration Level to get the final optimized scheduling plan and the final selected process plan for each job. In such way, the hierarchical integration optimization problems of IPPS in each layer will be realized based on the HMIPPS_DVMS framework. To meet the requirements from the real-world production, the mathematical model to describe the Multi- Objective Optimization Problem (MOOP) in IPPS in the job shops is established. NSGA-II (Non-dominated Sorting GA-II) is improved to effectively and efficiently solve this MOOP. Since unexpected disturbances occur from time to time during the production execution process in job shops, a rescheduling model simultaneously considering efficiency and stability is established to deal with the optimization problem of IPPS in dynamic job shops (IPPS_DJS). Three types of the most common disturbances are considered in this model, which are new order arrival, machine breakdown and order cancellation.Cette thèse présente une recherche sur les technologies clés de l’Intégration de la Planification des Processus et l’Ordonnancement (IPPS) dans les ateliers d'usinage. Le cadre du Modèle Hybride de l’Intégration de la Planification des Processus et l’Ordonnancement dans les Systèmes de Fabrication Distribués (HMIPPS_DMS) est établi pour illustrer le problème de l’optimisation de l’IPPS dans un DMS. Ce cadre de HMIPPS_DMS, qui adopte à la fois l'idée interface-orientée de NLPP (Non-linear Process Planning) et l'idée fonction-orientée de DPP (Distributed Process Planning, est hiérarchiquement constitué par trois niveaux d'intégration: Niveau d'Intégration aux Entreprises pour sélectionner de façon optimale une entreprise capable de réaliser les pièces attribuées, Niveau d'Intégration aux Ateliers d'Usinage pour sélectionner les ateliers d'usinage capables de fabriquer des pièces, et Niveau d'Intégration aux Ressources pour obtenir l’ordonnancement finalement optimisé et le plan de processus sélectionné pour chaque pièce. Pour répondre aux exigences de la production dans le monde réel, le modèle mathématique pour décrire le Problème de l’Optimisation Multi-Objectif (MOOP) concernant l’IPPO dans les ateliers d'usinage est établi. L’algorithme de NSGA-II (Non-dominated Sorting GA-II) est amélioré pour résoudre efficacement ce MOOP. En pensant que les perturbations inattendues se produisent de temps en temps au cours du processus d'exécution de la production dans les ateliers d'usinage, un modèle de ré-ordonnancement considérant simultanément l'efficacité et la stabilité est mis en place pour traiter le problème de l'optimisation de l’IPPO dans les Ateliers d'Usinage dynamiques (IPPO_DAU). Trois types de perturbations les plus courants sont pris en compte dans ce modèle, que sont une nouvelle arrivée de commande, bris de machine et l’annulation d’une commande