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CETTE THESE PRESENTE D'UNE PART UNE METHODOLOGIE DE MODELISATION DES SYSTEMES DE PRODUCTION ET D'AUTRE PART UNE ETUDE DE COMPLEXITE DES PROBLEMES D'ORDONNANCEMENT. LA METHODOLOGIE EST BASEE SUR UNE UTILISATION CONJOINTE DES RESEAUX DE PETRI ET DE SIMAN PERMETTANT UNE DOUBLE VALIDATION DU MODELE. L'ETUDE DE COMPLEXITE PORTE SUR L'ORDONNANCEMENT D'ATELIERS AVEC ENCOURS LIMITES. LA PLUPART DE CES PROBLEMES SONT NP-COMPLETS AU SENS FORT. NOUS APPLIQUONS CES RESULTATS A 3 EXEMPLES DONT 2 PROVIENNENT DE L'INDUSTRIE
Following an extensive study of the major OO Analysis and Design techniques, the author illustrates a modeling method adapted to simulation and shows how this can be translated to industrial and research applications, including automatic simulation code generation for the simulation and animation of manufacturing systems.
LES SYSTEMES DE PRODUCTION POSENT DE NOMBREUX PROBLEMES, TANT AU NIVEAU DE LEUR CONCEPTION QUE DE LEUR EXPLOITATION. CES PROBLEMES NECESSITENT LE RECOURS A L'EVALUATION DES PERFORMANCES DU SYSTEME ETUDIE AFIN D'AIDER A LA DECISION ET D'EVITER DES INVESTISSEMENTS INCONSIDERES. LES OBJECTIFS DE CETTE THESE SONT D'UNE PART DE PROPOSER UNE METHODOLOGIE DE MODELISATION POUR LA CLASSE DES SYSTEMES DE PRODUCTION ET D'AUTRE PART DE CHERCHER DES ORDONNANCEMENTS PLANIFIES EN UTILISANT UN COUPLAGE ENTRE DES METHODES D'ORDONNANCEMENT ET UN MODELE DE SIMULATION. LA PREMIERE PARTIE DE CETTE THESE PRESENTE LES PROBLEMES QUE POSENT LES SYSTEMES DE PRODUCTION ET CRITIQUE QUELQUES ENVIRONNEMENTS DE MODELISATION EXISTANTS. LA METHODOLOGIE PROPOSEE REPOSE SUR UNE APPROCHE HIERARCHIQUE, UNE APPROCHE ORIENTEE-OBJETS ET LES RESEAUX DE PETRI POUR L'ANALYSE ET LA SPECIFICATION DE L'ASPECT STATIQUE DU SYSTEME. LA DYNAMIQUE DU SYSTEME EST DECRITE SELON UNE APPROCHE TRANSACTIONNELLE. UNE TECHNIQUE PERMETTANT DE GENERER AUTOMATIQUEMENT UN MODELE DE SIMULATION QNAP2 (QUEUEING NETWORK ANALYSIS PACKAGE) A PARTIR DE LA SPECIFICATION EST PRESENTEE. LA DEUXIEME PARTIE PROPOSE UN COUPLAGE ENTRE DES METHODES D'ORDONNANCEMENTS ET UN MODELE DE SIMULATION POUR LA DETERMINATION D'ORDONNANCEMENTS PLANIFIES DE SYSTEMES COMPLEXES. CE COUPLAGE EST MIS EN UVRE AVEC L'ALGORITHME DU RECUIT SIMULE ET AVEC UNE HEURISTIQUE ORIGINALE NOMMEE SESF QUI OFFRE UN TRES BON RAPPORT TEMPS D'EXECUTION/QUALITE DU RESULTAT. LA METHODOLOGIE DE MODELISATION PROPOSEE ET L'UTILISATION DU COUPLAGE POUR LA RECHERCHE D'ORDONNANCEMENTS SONT VALIDEES SUR DEUX EXEMPLES INDUSTRIELS: UNE CHAINE DE SOUDURE DE MOTEURS D'ESSUIE-GLACES DU GROUPE VALEO ET UN ATELIER DE DECAPAGE DE PIECES D'AVIONS
CETTE ETUDE SE SITUE DANS LA CADRE DE LA MODELISATION, DE LA SPECIFICATION ET DE L'EVALUATION DES PERFORMANCES DES SYSTEMES INDUSTRIELS DE PRODUCTION. NOTRE TRAVAIL REPOSE SUR LA METHODOLOGIE DE MODELISATION DE SYSTEMES INDUSTRIELS DE PRODUCTION ET SUR LE CONCEPT D'ENVIRONNEMENT DE MODELISATION DEFINIS AU LABORATOIRE D'INFORMATIQUE (LIMOS) DE L'UNIVERSITE BLAISE PASCAL DE CLERMONT-FERRAND. DANS UNE PREMIERE PARTIE, NOUS PROPOSONS UNE DEMARCHE DE SPECIFICATION DU SOUS-SYSTEME DECISIONNEL DES SYSTEMES INDUSTRIELS DE PRODUCTION. CETTE DEMARCHE COMPREND UNE STRUCTURATION DU SOUS-SYSTEME DECISIONNEL QUI MET EN UVRE UN MODELE MULTI-AGENTS ET UNE SPECIFICATION DE L'ALGORITHME DE RESOLUTION DES AGENTS DU MODELE AVEC LA METHODE SA-RT. DANS UNE DEUXIEME PARTIE, NOUS PROPOSONS UN ENVIRONNEMENT DE MODELISATION MULTI-AGENTS POUR LA RESOLUTION DES PROBLEMES LIES AUX SYSTEMES INDUSTRIELS DE PRODUCTION. CET ENVIRONNEMENT COMPREND : LA DEMARCHE DE SPECIFICATION PROPOSEE DANS LA PREMIERE PARTIE ET UN ENVIRONNEMENT LOGICIEL, APPELE COUPLAGE-TRIPLE. LE COUPLAGE-TRIPLE MET EN OEUVRE UNE METHODE D'OPTIMISATION POUR DETERMINER L'ORDRE D'UTILISATION DES PIECES EN ENTREE DU SYSTEME, UN MODELE MULTI-AGENTS POUR SPECIFIER ET PLANIFIER LE FONCTIONNEMENT INTERNE DU SYSTEME ET UN MODELE DE SIMULATION POUR EVALUER LES PERFORMANCES DU SYSTEME. CE TRAVAIL EST VALIDE SUR TROIS EXEMPLES INDUSTRIELS. LE PREMIER EXEMPLE CONCERNE LE DIMENSIONNEMENT ET LA PROPOSITION DE REGLES DE GESTION POUR UN SYSTEME DE PRODUCTION DE BOBINES D'ALLUMAGE. LE DEUXIEME EXEMPLE CONSISTE A CONCEVOIR UN ENVIRONNEMENT DE PLANIFICATION DYNAMIQUE POUR LES FONDERIES DE TYPE SABLE. LE TROISIEME EXEMPLE CONCERNE LA PLANIFICATION DES MOUVEMENTS D'UN ROBOT DE MANUTENTION ET L'ORDONNANCEMENT DES PIECES EN ENTREE DANS UN ATELIER DE TRAITEMENT DE SURFACE. LES RESULTATS OBTENUS PERMETTENT DES GAINS DE PRODUCTIVITE ET UNE AMELIORATION DU FONCTIONNEMENT DU SYSTEME.
Customer-driven manufacturing is the key concept for the factory of the future. The markets for consumer goods are nowadays marked by an increase in variety, while at the same time showing steadily decreasing product life-cycles. In addition, tailoring the product to the customer's needs is becoming increasingly important in quality improvement. These trends are resulting in production in small batches, driven by customer orders. Customer-driven Manufacturing adopts a design-oriented approach, splitting the realisation of customer-driven manufacturing into three main steps. Firstly, you must understand the primary process of your business. The second step is to analyse and re-design the management and control of the organisation. Finally, the organisation's information system must be analysed and redesigned.
Neural networks represent a powerful data processing technique that has reached maturity and broad application. When clearly understood and appropriately used, they are a mandatory component in the toolbox of any engineer who wants make the best use of the available data, in order to build models, make predictions, mine data, recognize shapes or signals, etc. Ranging from theoretical foundations to real-life applications, this book is intended to provide engineers and researchers with clear methodologies for taking advantage of neural networks in industrial, financial or banking applications, many instances of which are presented in the book. For the benefit of readers wishing to gain deeper knowledge of the topics, the book features appendices that provide theoretical details for greater insight, and algorithmic details for efficient programming and implementation. The chapters have been written by experts and edited to present a coherent and comprehensive, yet not redundant, practically oriented introduction.
Aiding Decisions With Multiple Criteria: Essays in Honor of Bernard Roy is organized around two broad themes: Graph Theory with path-breaking contributions on the theory of flows in networks and project scheduling, Multiple Criteria Decision Aiding with the invention of the family of ELECTRE methods and methodological contribution to decision-aiding which lead to the creation of Multi-Criteria Decision Analysis (MCDA). Professor Bernard Roy has had considerable influence on the development of these two broad areas. £/LIST£ Part one contains papers by Jacques Lesourne, and Dominique de Werra & Pierre Hansen related to the early career of Bernard Roy when he developed many new techniques and concepts in Graph Theory in order to cope with complex real-world problems. Part two of the book is devoted to Philosophy and Epistemology of Decision-Aiding with contributions from Valerie Belton & Jacques Pictet and Jean-Luis Genard & Marc Pirlot. Part three includes contributions based on Theory and Methodology of Multi-Criteria Decision-Aiding based on a general framework for conjoint measurement that allows intrasitive preferences. Denis Bouyssou & Marc Pirlot; Alexis Tsoukiàs, Patrice Perny & Philippe Vincke; Luis Dias & João Clímaco; Daniel Vanderpooten; Michael Doumpos & Constantin Zopounidis; and Marc Roubens offer a considerable range of examinations of this aspect of MCDA. Part four is devoted to Perference Modeling with contributions from Peter Fishburn; Salvatore Greco, Benedetto Matarazzo & Roman Slowinski; Salem Benferhat, Didier Dubois & Henri Prade; Oscar Franzese & Mark McCord; Bertrand Munier; and Raymond Bisdorff. Part five groups Applications of Multi-Criteria Decision-Aiding, and Carlos Henggeler Antunes, Carla Oliveira & João Clímaco; Carlos Bana e Costa, Manuel da Costa-Lobo, Isabel Ramos & Jean-Claude Vansnick; Yannis Siskos & Evangelos Grigoroudis; Jean-Pierre Brans, Pierre Kunsch & Bertrand Mareschal offer a wide variety of application problems. Finally, Part six includes contributions on Multi-Objective Mathematical Programming from Jacques Teghem, Walter Habenicht and Pekka Korhonen.