L’utilisation de stocks intermédiaires

Table des matières

Résumé
Abstract
Remerciements
Dédicaces
Table des matières
Liste des tableaux
Liste des figures
TABLE DES MATIÈRES
Chapitre 1- Introduction générale
1. Quelques travaux existants
2. Objectif et méthodologie
3. Structure du mémoire
Chapitre II- Notions de base sur les lignes de production série
1. Lignes de production
1.1. Types de lignes de production
1.2. Indicateurs de performances
1.3. Propriétés des lignes de production et hypothèses générales
1.3.1. Caractéristiques d’une machine en isolation
1.3.2. Hypothèses de travail associées à une ligne de production
2. Les stocks intermédiaires
2.1. Utilisation des stocks intermédiaires dans les lignes de production
2.2. Stocks intermédiaires et accroissement de la productivité
3. Principaux modèles de lignes de production
3 .1. Le modèle de référence
3.2. Le modèle déterministe
3.3. Le modèle exponentiel
3.4. Le modèle continu
3.5. Caractéristiques des différents modèles
4. Évaluation de performance de lignes de production comportant plusieurs machines
4.1. Les méthodes approximatives par décomposition
4.2. Les méthodes approximatives par agrégation
5. Conclusion
Chapitre III- Évaluation des performances d’une ligne série de deux machines à un mode de défaillance et un stock intermédiaire
1. Lignes de transfert à deux machines et un stock intermédiaire de capacité finie
1.1. Représentation de l’état du système
1.2. Le modèle discret
1.3. Le modèle continu
2. Conclusion
Chapitre IV- Technique d’agrégation pour des lignes de production série avec machines à un seul mode de défaillance et stocks intermédiaires
1. Caractérisation d’une machine en isolation
2. Caractérisation d’une ligne de deux machines et un stock intermédiaire
2.1. Graphe de transitions d’états du système synchrone
2.2. Graphe de transitions d’états du système poussé
2.3. Graphe de transitions d’états du système tiré
2.4. Probabilités des états
3. Machine équivalente
3 .1. Système synchrone
3.2. Système poussé
3.3. Système tiré
4. Évaluation du taux de production de la ligne
5. Conclusion
Chapitre V- Évaluation des performances d’une ligne série de deux machines à deux modes de défaillance et un stock intermédiaire
1. Modélisation d’une ligne de deux machines et d’un stock intermédiaire
1.1. Hypothèses de modélisation
1.2. Caractéristiques d’une machine en isolation
1.3. États du système
1.4. Développement du modèle
1.5. Mesures de performances
2. Résolution du modèle
2.1. Solution des équations de transitions internes
2.2. Solution des équations de transitions frontières
3. Évaluation des performances
3 .1. Efficacités et taux de production
3.2. Niveau de stock moyen
3.3. Équation de normalisation
4. Algorithme
5. Conclusion
Chapitre VI- Technique d’agrégation pour des lignes de production série avec machines à deux modes de défaillances et stocks intermédiaires
1. Agrégation de lignes comptant plus que deux machines
1.1. Caractérisation d’une machine
1.2. Caractérisation d’une ligne de deux machines et un stock intermédiaire
1.2 .1. Graphe de transitions d’états du système synchrone
1.2.2. Graphe de transitions d’états du système poussé
1.2.3. Graphe de transitions d’états du système tiré
1.2.4. Probabilités des différents états
1.3. Machine équivalente
1.3.1. Système synchrone
1.3.2. Système poussé
1.3.3. Système tiré
1.4. Évaluation du taux de production de la ligne
2. Algorithmes
2.1. Algorithme pour le cas de 1′ agrégation amont
2.2. Algorithme pour le cas de l’agrégation aval
3. Conclusion
Chapitre VII- Validation du modèle proposé par simulation
1. Simulation et comparaison
2. Conclusion
Chapitre VIII- Conclusion générale
Références bibliographiques
Annexe 1- Chaînes de Markov
1. Temps discret, états discrets
1.1 La distribution géométrique
1.2. Chaînes de Markov
1.3. Régime stationnaire
1.4. Signification du régime stationnaire
2. Temps continu, états discrets
2.1. Équations de transitions
2.2. La distribution exponentielle
2.3. Chaîne de Markov (exemple d’une machine non fiable)
3. Comparaison entre chaîne de Markov à temps discret et chaîne de Markov à temps continu dans le cas d’états discrets