Approches intelligentes pour le pilotage adaptatif des systèmes en flux tirés dans le contexte de l'industrie 4.0

De nos jours, de nombreux systemes de production sont geres en flux « tires » et utilisent des methodes basees sur des « cartes », comme : Kanban, ConWIP, COBACABANA, etc. Malgre leur simplicite et leur efficacite, ces methodes ne sont pas adaptees lorsque la production n’est pas stable et que la demande du client varie. Dans de tels cas, les systemes de production doivent donc adapter la tension de leur flux tout au long du processus de fabrication. Pour ce faire, il faut determiner comment ajuster dynamiquement le nombre de cartes (ou de ‘e-card’) en fonction du contexte. Malheureusement, ces decisions sont complexes et difficiles a prendre en temps reel. De plus, dans certains cas, changer trop souvent le nombre de cartes kanban peut perturber la production et engendrer un probleme de nervosite. Les opportunites offertes par l’industrie 4.0 peuvent etre exploitees pour definir des strategies intelligentes de pilotage de flux permettant d’adapter dynamiquement ce nombre de cartes kanban.Dans cette these, nous proposons, dans un premier temps, une approche adaptative basee sur la simulation et l'optimisation multi-objectif, capable de prendre en consideration le probleme de la nervosite et de decider de maniere autonome (ou d'aider les gestionnaires)  quand et ou ajouter ou retirer des cartes Kanban. Dans un deuxieme temps, nous proposons une nouvelle approche adaptative et intelligente basee sur un reseau de neurones dont l’apprentissage est d’abord realise hors ligne a l’aide d’un modele numerique jumeau (simulation), exploite par une optimisation multi-objectif. Apres l’apprentissage, le reseau de neurones permet de decider en temps reel, quand et a quelle etape de fabrication il est pertinent de changer le nombre de cartes kanban. Des comparaisons faites avec les meilleures methodes publiees dans la litterature montrent de meilleurs resultats avec des changements moins frequents.