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Coopération homme-machine pour l'ordonnancement sous incertitudes
La plupart des travaux en ordonnancement repose sur un modèle déterministe, peu adapté à la réalité de l'ordonnancement d'atelier. En effet, les ateliers de production sont soumis à un certain nombre 'incertitudes. C'est pourquoi l'ordonnancement sous incertitudes est un dom...
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| Format : | Thesis |
| Language : | français |
| Title statement : | Coopération homme-machine pour l'ordonnancement sous incertitudes / Guillaume Pinot; sous la direction de Pierre Castagna; co-directeur Jean-Michel Hoc |
| Published : |
[S.l.] :
[s.n.]
, 2008 |
| Physical Description : | 1 vol. (115 p.) |
| Note de thèse : | Thèse doctorat : Automatique, traitement du signal et génie informatique : Nantes : 2008 |
| Availability : | Publication autorisée par le jury |
| Subjects : |
| Summary : | La plupart des travaux en ordonnancement repose sur un modèle déterministe, peu adapté à la réalité de l'ordonnancement d'atelier. En effet, les ateliers de production sont soumis à un certain nombre 'incertitudes. C'est pourquoi l'ordonnancement sous incertitudes est un domaine en pleine expansion. D'autre part, l'humain n'est généralement pas pris en compte dans l'élaboration de la méthode d'ordonnancement. Pourtant, l'humain joue un rôle central dans le processus d'ordonnancement, et ses connaissances du terrain sont précieuses. C'est pourquoi nous pensons que des systèmes homme-machine efficaces sont nécessaires au bon fonctionnement des méthodes d'ordonnancement d'atelier. Pour cela, nous nous reposons sur l'ordonnancement de groupes. Cetteméthode d'ordonnancement d'atelier comporte différents avantages pour notre recherche : c'est une méthode d'ordonnancement sous incertitudes et sa structure est facilement manipulable par l'humain. Nous étudions les systèmes homme-machine existant pour cette méthode d'ordonnancement. Nous proposons ensuite de nouveaux systèmes homme-machine, afin d'améliorer la coopération. Dans ces systèmes, nous utilisons la qualité dans le meilleur des cas dans un ordonnancement de groupes. Comme ce thème n'est pas encore abordé dans la littérature, nous proposons des bornes inférieures, des heuristiques et une méthode exacte pour résoudre ce problème Cooperation between human and machine for scheduling under uncertainties. Most of the research in scheduling is based on determinism models, not adapted to the reality of shop scheduling. Indeed, manufacturing systems are subject to uncertainties. This is why scheduling under uncertainties is a booming field. Moreover, the human is not taken into account in most of the scheduling methods. However, the human have a central role in the scheduling process, and its knowleadge of the shop is precious. This is why we think that efficient human-machine systems is indispensible for an efficient scheduling process. To achieve this goal, group sequencing is used. This scheduling method has different advantages : it is made to manage the uncertainties present in the shop floor, and its structure is easy to use by the human. We study existing human-machine systems for group sequencing. Then, we propose new systems to improve the cooperation between human and machine. In these new human-machine systems, we use the best case quality in a group sequence. Because this subject is not studied by the literature, we propose lower bounds, heuristics and an exact method to solve this problem |
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| Variantes de titre : | Cooperation between human and machine for scheduling under uncertainties |
| Bibliography : | Bibliogr. p. 111-115 |