JOURNEE BERMUDES

1. JOURNEE BERMUDES Tours, le 16 juin 2006 Modélisation et pistes de résolution d’un problème d’ordonnancement sur ressources humaines et parallèles - Objectifs industriels et humains - F.A Gruat La Forme, V. Botta-Genoulaz, J.P Campagne INSA de Lyon, Laboratoire PRISM@

2. SOMMAIRE • Introduction : contexte – problématique – revue de littérature • Modélisation du problème d’ordonnancement • Résolution exacte (Cplex) • Résolution heuristique • Enrichissement du modèle (travaux en cours) • Conclusions et Réflexion organisationnelle et sociale Bermudes, 16 juin 2006

3. CONTEXTE DE L’ÉTUDE Entreprise Roset(Fabrication de meubles) • Une grande variété de produits (+110 modèles) • Des tailles de lots réduites • Une production à 90% MTO • Des ressources essentiellement humaines 1

4. Caractéristiques d’un produit… …et paramètres de production • Un modèle • Un recouvrage (Tissus, Alcantara, Cuir)  Un temps d’exécution standard  Un coût d’exécution standard  Une pénibilité d’exécution CONTEXTE DE L’ÉTUDE 2

5. Caractéristiques des ressources… …et paramètres de production • Une couverture de compétences • Un rendement/modèle • Un savoir-faire (expertise) /modèle • Une aptitude ou inaptitude à réaliser un modèle • Un taux horaire • Un temps d’exécution prévisionnelle du modèle • Un régime de paie • Une qualité prévisionnelled’exécution du modèle • Un coût d’exécution prévisionnelle du modèle CONTEXTE DE L’ÉTUDE • Un temps de présence 3

6. Dans l’entreprise : Horizon de planification : 3 semaines Horizon d’ordonnancement : 1 semaine & 1 jour PROBLEMATIQUE Problématique d’ordonnancement sur ressources parallèles et différentes : ressources humaines… « Comment organiser et planifier au mieux la production, en tenant compte des compétences ? » Problème d’affectation 4

7. Ressources identiques / Ressources uniformes / Ressources différentes • Problèmes de « Bin-Packing » ou de « Line balancing » … Considération de contraintes réelles • Équilibrage de lignes mixtes ( plusieurs types de produits) [Kim, 96 ; Rekiek, 00] • Impossibilité d’affectation de certaines opérations sur certaines ressources [Tonge, 91] • Nécessité d’exécution de certaines opérations sur des ressources prédéfinies REVUE DE LITTERATURE Problèmes d’ordonnancement sur ressources parallèles 5

8. … Ressources mixtes • Ressources matérielles … … Ressources exclusivement humaines Prise en compte des opérateurs dans l’ordonnancement a posteriori • Liste d’opérateurs potentiels pour une tâche et sur une machine [Jia, 98] • Opérateurs classifiés par «Pool » de qualification Prise en compte des opérateurs dans l’ordonnancement a priori • Qualification individuelle des ressources (niveau de performance) [Franchini, 00 ; Grabot, 00 ; Pichot, 03] • Modèles de compétences [Grabot, 00] REVUE DE LITTERATURE Problèmes d’ordonnancement avec ressources humaines 6

9. Prise en compte des compétences dans l’ordonnancement à priori • moteur de la performance de l’ordonnancement • Gestion fine et individualisée des compétences par modèle • Une modélisation des compétences « multi-critères » Des critères des performances parfois contradictoires • « Industriels » (coût / qualité / délais ) Court terme • Spécifiques à la gestion des ressources humaines (maintien de la polyvalence / équité / pénibilité …) Long terme POSITIONNEMENT de nos travaux Bermudes, 16 juin 2006 7

10. Opérateurs j OF i Modèles k • Temps de présence de l’opérateur j :Disp j • Rendement de l’opérateur j pour le modèle k : • Temps standard d’exécution de l’OF i : • Matrice de correspondance OF/Modèles: • Matrice de correspondance Opérateurs/Modèles : Variables de décision • Affectation de l’OF i à l’opérateur j : • Temps prévisionnel d’exécution de l’OF i par l’opérateur j : MODELE MATHEMATIQUE paramètres 8

11. Indicateurs de Performance • Prod : Productivité ; Maximiser ( Prod ) Temps d’exécution standard de la charge affectée = Temps d’exécution prévisionnel de la charge affectée • COV :Couverture de charge ; Maximiser ( ) Nombre d’OF affectés Nombre total d’OF présents dans la charge & Fonctions Objectif 9

12. FONCTIONS OBJECTIF • Diff_Tx : Équilibre entre les taux d’occupation ; Minimiser ( ) avec = • MIX : Maintien de la polyvalence ; Maximiser ( ) Nombre d’OF affectés à l’opérateur j & Indicateurs de Performance 12 10

13. Résolution sous Cplex ( ILOG – OPL ) : 3 fonctions objectifs étudiées  Optimisation de la couverture de charge  Optimisation du temps d’exécution de la charge  Optimisation de l’équilibre entre les taux d’occupation des opérateurs • Résultats expérimentaux : 300 OF – 109 modèles – 32 opérateurs 30 échantillons de problèmes Profil A (10 échantillons) Profil B (10 échantillons) Profil C (10 échantillons) Un mix-modèle uniforme Evènement promotionnel Nouveaux modèles RESOLUTION EXACTE 11

14. Résultats Généraux Équilibre Tx occupation (Diff_Tx) : 1 Productivité (Prod) : 130 % 94 % 0.27 Couverture (Cov) : Variété mix-modèle(MIX) : Une productivité forte MAIS  Certains opérateurs sont inoccupés / d’autres sont pleinement chargés  Les opérateurs se spécialisent trop (peu de diversité dans leur charge) RESOLUTION EXACTE Résultats • Optimisation du temps d’exécution de la charge 12

15. Résultats Généraux Équilibre Tx occupation (Diff_Tx) : 0.1 Productivité (Prod) : 111 % 94.5 % 0.5 Couverture (COV) : Variété mix-modèle(MIX) : Une charge équitablement répartie entre les opérateurs Une bonne diversité dans la charge affectée aux opérateurs MAIS Une productivité dégradée (perte de 20%) RESOLUTION EXACTE Résultats • Optimisation de l’équilibre entre les Tx d’occupation opérateurs 13

16. Heuristic A se base sur le centrage réduction des rendements de chaque opérateur sur chaque modèle. NB :Cette standardisationpermet une meilleure comparaison entre les compétences des opérateurs L’objectif est de souligner pour chaque opérateur les modèles sur lesquels il se distingue le plus, en considérant ses propres compétences mais aussi celles de l’atelier. Résolution Heuristique A & A’ , B & B’ Heuristic B affecte les OF les plus critiques aux opérateurs les plus critiques capables de les réaliser avec une bonne productivité 14

17. Résultats Généraux : Résolution Heuristique Heuristiques et variations Résultats Généraux 15

18. Cplex et Heuristiques Résultats Généraux Comparaison résolution heuristique et résolution exacte 16

19. Profil A 18

20. Maintien du savoir-faire sur certains types de modèles • Intégration de la pénibilité d’exécution liée aux modèles • Intégration de la qualité d’exécution des modèles par les opérateurs TRAVAUX EN COURS • Enrichissement du modèle 19

21. TRAVAUX EN COURS • Nouvelles pistes de résolution • Approches Méta heuristiques • Approches multicritères 20

22. Réflexion 0rganisationnelle et Sociale Un aspect non-négligeable… - Une partie des opérateurs travaille « aux pièces » Quelques risques de dérives… - Une dégradation volontaire de la polyvalence - Une dégradation volontaire des rendements sur certains modèles Une politique sociale adaptée….? - Une reconnaissance du travail « multi-critères » - Une rémunération salariale adaptée 21

23. JOURNEE BERMUDES Tours, le 16 juin 2006 Merci pour votre attention

24. Nouveaux modèles • Répartition équitable entre les opérateurs formés Modèles très rares • Affectation exclusive et équitablement répartie aux opérateurs « clefs » Modèles assez rares • Moitié des OF sont affectés équitablement aux opérateurs « clefs » • Moitié des OF sont affectés équitablement aux autres opérateurs MAINTIEN du SAVOIR-FAIRE ; 21

25. OF « Tout mousse » Structure bois Chaise Cuir Tissus Alcantara Avec coussin Sans coussin Cuir Tissus Alcantara Cuir Tissus Alcantara Cuir Tissus Alcantara Pénibilité physique (resilience de la mousse) Pénibilité de concentration(attention / precision…) Cuir Tissus (Influence du recouvrage) Alcantara Construction d’un modèle de pénibilité – Démérites PENIBILITE DU TRAVAIL 21

26. PRINCIPALES CONTRAINTES d’affectation • Chaque OF doit être réalisé par un opérateur sachant réaliser le modèle correspondant • Chaque OF est réalisé par, au plus, un opérateur • Le temps de réalisation de la charge attribuée à chaque opérateur ne doit pas être supérieur à son temps de présence • La charge attribuée à chaque opérateur aux pièces ne doit pas le faire descendre en dessous de son taux horaire Bermudes, 16 juin 2006

27. PRINCIPALES CONTRAINTES de séquencement • Chaque OF doit avoir, au plus, une position dans la charge de l’opérateur le réalisant • Chaque position pour chaque opérateur ne peut être occupée que par un seul OF • Un OF en position l+1dans la charge d’un opérateur démarre après la fin de l’OF en position l • Un OF ne démarre pas avant sa date de début au + tôt et ne termine pas après sa date de fin au + tard Bermudes, 16 juin 2006

28. RESOLUTION EXACTE Résultats Maximisation de la productivité (PROD) 13

29. RESOLUTION EXACTE Résultats Minimisation de Diff-tx 15

30. Résolution exacte / Résolution heuristique Profil B : Évènement promotionnel Légende Prod/exacte Prod/heuristique Cov/exacte Cov/heuristique Diff-Tx/exacte Diff-Tx/heuristique Mix/heuristique Profil A : Répartition uniforme des modèles Profil C : Que des nouveaux modèles Résultats Détaillés 19