MOPS : Pilotage et Optimisation des Systèmes de Production
Mots clés
Systèmes de production, chaîne logistique, optimisation, programmation mathématique, théorie des jeux, analyse multicritère, pilotage, gestion des risques, interactions homme-machine
Responsable
Lyes BENYOUCEF
Membres
Enseignant/Chercheur
lyes.benyoucef@lis-lab.fr
04 91 05 60 80
Saint-Jérôme, POLYTECH GII, bureau 206
Enseignant/Chercheur
hicham.haddou-benderbal@lis-lab.fr
Saint-Jérôme, POLYTECH GII
Enseignant/Chercheur
jean-marc.mercantini@lis-lab.fr
04 12 23 13 22
Saint-Jérôme, POLYTECH GII, bureau P228 aile sud
Enseignant/Chercheur
jean-michel.olive@lis-lab.fr
04 91 05 60 20
Saint-Jérôme, POLYTECH GII, bureau Bureau Polytech
Enseignant/Chercheur
charles.santoni@lis-lab.fr
04 91 05 60 14
Saint-Jérôme, POLYTECH GII, bureau Ancienne direction 1er etage nord
Objectif scientifique
Le projet MOPS vise un double-objectif.
Le premier objectif concerne l’analyse, la modélisation et le développement d’outils d’aide à la décision issus de la recherche opérationnelle (méthodes analytiques et/ou hybrides combinant simulation et optimisation) pour le pilotage et l’optimisation des systèmes de production. Deux enjeux applicatifs principaux sont liés à cet objectif. Le premier consiste à dimensionner les systèmes de production de biens et de services lors de la conception d’un nouveau système ou lors de la reconfiguration d’un système existant (RMS, Reconfigurable Manufacturing Systems). Le second est de développer de nouvelles stratégies de coordination et de pilotage de ces systèmes avec la prise en compte explicite des quatre facteurs suivants :
(i) les interactions entre les différents niveaux décisionnels (stratégique, tactique et opérationnel),
(ii) la réactivité face à des événements aléatoires tels que les variations de la demande, les périodes d’indisponibilité ou de pannes des ressources, etc.
(iii) les différents critères qui entrent dans les décisions (coûts, délais, taux de satisfaction des clients, etc.)
(iv) les contraintes complexes caractérisant des fonctionnalités particulières : approvisionnement, production, stockage, distribution, etc.
Le deuxième objectif traite du développement de modèles de connaissance du comportement humain au sein de différents environnements où l’homme accomplit des tâches d’exploration, de décision (acteurs) et d’exécution (opérateurs). De façon complémentaire, nous cherchons à concevoir et à organiser les systèmes de contrôle, de pilotage et de gestion intégrant la répartition des tâches entre l’homme et la machine et gérant leurs interactions. Un champ d’application privilégié de ces études est l’analyse et la gestion des risques dans les chaines.