Plan de la présentation

1. Etude dynamique de l’ordonnancement d’un laboratoire de contrôle qualité pharmaceutique Plan de la présentation • Contexte de l’application • Problématique • Solutions proposées • Résultats • Perspectives • Modélisation, Simulation, Ordonnancement Mots-clés

2. Contexte de l’application Industrie pharmaceutique • Réglementation : BPF, BPL, AMN, AFSSAPS, FDA • Importance des laboratoires de contrôle qualité • CQ pour chaque lot pharmaceutique produit • Analyse = {CQ à réaliser sur n lots pharma.} (*) Bonnes Pratiques de Fabrication, Bonnes Pratiques de Laboratoire, Autorisation de Mise sur le Marché, Agence Française de Sécurité Sanitaire des Produits de Santé, Food and Drug Administration

3. Contexte de l’application Place du CQ dans la fabrication d’un médicament

4. Contexte de l’application Déroulement d’une analyse • 1 analyse = [1...n] déterminations réalisées sur [1...n] échantillons issus d’1 à 3 prélèvements permettant de réaliser [1..n] déterminations en parallèle.

5. Problématique Organisation des contrôles physico-chimiques • 3 principaux postes de travail : paillasses, HPLC, CPG • 1 contrôleur réalise toutes les déterminations d’une analyse et se déplace sur chaque poste • Traitement parallélisable • HPLC et CPG : postes automatisés, temps de conditionnement, colonnes en nombre limité • Groupement possible des échantillons • Plusieurs niveaux de compétence des contrôleurs

6. Problématique Quelques données • Plus de 5000 lots pharmaceutiques analysés / an • 40 techniciens contrôleurs • 30 paillasses, 10 HPLC, 10 CPG • Une centaine d’analyses en encours moyen • Une dizaine de déterminations / analyse • Une douzaine de jours de délai de contrôle / lot

7. Problématique Questions posées • Comment maîtriser les flux et tenir les délais ? • Comment répartir les analyses aux techniciens ? • Combien de techniciens sont nécessaires ? • Quelle implantation des postes ? • Comment prendre en compte les perturbations ? • Quel est l’impact de l’ordonnancement des HPLC et CPG sur l’ensemble du laboratoire ?

8. Problématique Principales difficultés • Forte autonomie des contrôleurs • Pas de « trace » du déroulement d’une analyse • Déroulement des analyses lié aux compétences des techniciens et à la disponibilité des postes HPLC et CPG

9. Solutions proposées Ordonnancement des HPLC et CPG • Recherche d’un ordonnancement pour ces postes critiques [Dupuy et al. 2004,2005] : • Modélisation d’une machine parallèle flexible • À base de règles : ATCTRS et ATCTRSF • Recuit simulé • Résultat : • Gain certain sur le retard moyen des analyses

10. Solutions proposées Ordonnancement des HPLC et CPG • Limites de ce travail : • Influence des paillasses ? • Pas d’évolution dynamique de l’ordonnancement • Pas de phénomènes aléatoires • Techniciens en capacité illimitée • Approche proposée : utilisation de la simulation de flux à événements discrets

11. Solutions proposées Simulation de flux • Pourquoi ? • Outil adapté aux systèmes complexes • Pas de modélisation mathématique • Niveau de détail pouvant être élevé • Forme proche du système réel • Visualisation : communication et confiance • Possibilité de tester différentes organisations

12. Solutions proposées Simulation de flux • Comment ? • Analyse détaillée des flux et règles de fonctionnent • Collecte des données : jusqu’à 50% du temps d’une étude • Quoi ? • Statistiques : stocks, machines, articles • Indicateurs de performances spécifiques

13. Solutions proposées Méthodologie générale • Réalisation et calibrage d’un modèle de l’existant • Evaluation des heuristiques d’ordonnancement sur les postes HPLC et CPG en dynamique • Evaluation globale du laboratoire • Prise en compte de la variabilité • Etude de la robustesse de l’optimisation 2 étapes : modèle de connaissance puis modèle d’action

14. Solutions proposées Modèle de connaissance • Nombreuses techniques existantes et reconnues : CIMOSA, CEN ENV 400 03, GRAI-GIM, PERA, GERAM, etc… • Approche choisie : • Principe de la modélisation d’entreprise avec 3 vues : • Fonctionnelle • Ressource • Décisionnelle

15. Solutions proposées Vue Fonctionnelle • Description des enchaînements d’activités des processus. • Utilisation du formalisme IDEF

16. Solutions proposées Vue Ressources • Description de l’utilisation des moyens pour réaliser un processus. • Utilisation de la norme JIS Z 8206

17. Solutions proposées Vue Ressources • Exemple :

18. Solutions proposées Vue Décisionnelle • Description des centres de décisions pour la gestion du flux physique. • Utilisation de réseaux GRAI pour décrire les centres de décision • Utilisation d’organigrammes [NF Z 67-010] pour la logique de pilotage

19. Solutions proposées Vue Décisionnelle • Exemple :

20. Résultats Modèle d’action pour la simulation • Intègre les 3 vues dans l’outil utilisé : Witness • Vue fonctionnelle Modules • Vue ressource  Eléments • Vue décisionnelle  Lois et Actions

21. Résultats Calibrage et validation • Simulation de 5 jours d’activité pour valider le modèle Fichier Excel : arrivée des déterminations Modèle de simulation entrée Sortie Fichier Excel : activité de chaque poste

22. Résultats Simulations de différentes organisations • Paramètres : • Plages d’ouverture : 1 x 24h, 3 x 8h, 1 x 8h • Affectation des analyses : 1/contrôleur ou 1 contrôleur/détermination • Résultats : % de délai moyen / délai actuel

23. Conclusions et perspectives Conclusions • Modélisation et simulation : maîtrise des processus • Résultats des simulations : à mettre en œuvre • Ordonnancement des HPLC et CPG : faible occupation et fort impact sur le délai • Simulations de l’ordonnancement en dynamique et avec phénomènes aléatoires. Perspectives