Academic literature on the topic 'Équilibrage de ligne d'assemblage'

Dans nos travaux, nous travaillons sur le problème de l’équilibrage de la ligne d’assemblage (ALBP). C’est un problème d’optimisation combinatoire qui permet de définir la répartition des opérations et leur affectation aux stations qui constituent la ligne d’assemblage tout en respectant différentes contraintes de façon à optimiser un critère d’efficacité donné. Deux types de problèmes sont définis d’après l’objectif à minimiser. Le problème de type I (SALBP-1) minimise le nombre de stations sous un temps de cycle donné. Et le problème de type II (SALBP-2) minimise le temps de cycle déterminé par le temps de station le plus grand avec un nombre donné de stations. Nous considérons dans nos travaux uniquement des problèmes de type II. Nous proposons d’abord une méthode pour déterminer la borne inférieure du temps de cycle qui assure de respecter le nombre donné de stations. Cette méthode combine la relaxation lagrangienne et la génération de colonnes. La relaxation lagrangienne est utilisée pour relaxer les contraintes de précédence. Le problème lagrangien de la relaxation lagrangienne est résolu par la génération de colonnes. Ensuite, nous proposons un heuristique pour résoudre les problèmes SALBP-2. L’heuristique proposé se compose de deux phases. Dans la première phase, une solution initiale est produite par un heuristique basé sur un poids correspondant à la position des opérations et d'un certain seuil défini selon les poids pour chaque station. La solution est ensuite améliorée par un procédé de transfert et d’échange dans la deuxième phase. Enfin, les méta-heuristiques sont utilisés pour résoudre le problème déterministe ainsi que le problème stochastique. Ainsi deux méthodes basées sur la génération sont utilisées : l’algorithme de electromagnetism-like mechanism (EM) et l’estimation de distribution (ED). Les résultats de simulation sont comparés avec ceux du recuit simulé (SA). De part sa meilleure performance, EM est choisi pour équilibrer les lignes stochastiques qui considèrent les temps des opérationsomme aléatoires. Dans ce cas, les temps de cycle sont minimisés de façon à assurer que la fiabilité de la ligne est supérieure à une valeur donnée. EM est aussi utilisé pour résoudre les problèmes de type multi-objectif avec minimisation du temps de cycle et maximisation de la fiabilité de la ligne en déterminant un ensemble de solutions Pareto-optimales
Our work considers the problem of balancing the assembly line (ALBP). This is a combinatorial optimization problem which consists in assigning operations to stations of the assembly line while respecting various constraints in order to optimize a criterion of efficiency. Two types of problems are defined, based on the objective to minimize. The type I problem (SALBP-1) minimizes the number of stations in a given cycle time. And the problem of type II (SALBP-2) minimizes the cycle time given by the largest time station with a given number of stations. Problems of type II are only considered in our work. Firstly, a method for determining the lower bound of the cycle time which respects the number of stations is determined. This method combines the Lagrangian relaxation and the columns generation method. The Lagrangian relaxation is used to relax the constraints of precedence. The problem of the Lagrangian relaxation is given by the columns generation. Then, a new heuristic is proposed for solving the SALBP-2 problem. This heuristic consists of two steps. In the first step, an initial solution is produced by an heuristic based on a weight corresponding to the position of operations and a threshold defined for each station. The, in the second step, the solution is improved by a process of transfer and exchange. Finally, meta-heuristics are used to solve deterministic and stochastic problems.Two main meta-heuristics are considered: the electromagnetism-like mechanism algorithm (EM) and the estimated distribution (ED). The performance of our method is confirmed via simulation and it is compared with simulated annealing (SA). Due to its better performance, EM was chosen to balance the stochastic lines with random operation times. In this case, the cycle time is minimized under constraint of the reliability of the line which must be greater than a given value. EM is also used to solve multi-objective problems such as minimizing the cycle time and maximizing the reliability of the line by determining a set of Pareto-optimal solutions

Dans nos travaux, nous travaillons sur le problème de l’équilibrage de la ligne d’assemblage (ALBP). C’est un problème d’optimisation combinatoire qui permet de définir la répartition des opérations et leur affectation aux stations qui constituent la ligne d’assemblage tout en respectant différentes contraintes de façon à optimiser un critère d’efficacité donné. Deux types de problèmes sont définis d’après l’objectif à minimiser. Le problème de type I (SALBP-1) minimise le nombre de stations sous un temps de cycle donné. Et le problème de type II (SALBP-2) minimise le temps de cycle déterminé par le temps de station le plus grand avec un nombre donné de stations. Nous considérons dans nos travaux uniquement des problèmes de type II. Nous proposons d’abord une méthode pour déterminer la borne inférieure du temps de cycle qui assure de respecter le nombre donné de stations. Cette méthode combine la relaxation lagrangienne et la génération de colonnes. La relaxation lagrangienne est utilisée pour relaxer les contraintes de précédence. Le problème lagrangien de la relaxation lagrangienne est résolu par la génération de colonnes. Ensuite, nous proposons un heuristique pour résoudre les problèmes SALBP-2. L’heuristique proposé se compose de deux phases. Dans la première phase, une solution initiale est produite par un heuristique basé sur un poids correspondant à la position des opérations et d'un certain seuil défini selon les poids pour chaque station. La solution est ensuite améliorée par un procédé de transfert et d’échange dans la deuxième phase. Enfin, les méta-heuristiques sont utilisés pour résoudre le problème déterministe ainsi que le problème stochastique. Ainsi deux méthodes basées sur la génération sont utilisées : l’algorithme de electromagnetism-like mechanism (EM) et l’estimation de distribution (ED). Les résultats de simulation sont comparés avec ceux du recuit simulé (SA). De part sa meilleure performance, EM est choisi pour équilibrer les lignes stochastiques qui considèrent les temps des opérationsomme aléatoires. Dans ce cas, les temps de cycle sont minimisés de façon à assurer que la fiabilité de la ligne est supérieure à une valeur donnée. EM est aussi utilisé pour résoudre les problèmes de type multi-objectif avec minimisation du temps de cycle et maximisation de la fiabilité de la ligne en déterminant un ensemble de solutions Pareto-optimales
Our work considers the problem of balancing the assembly line (ALBP). This is a combinatorial optimization problem which consists in assigning operations to stations of the assembly line while respecting various constraints in order to optimize a criterion of efficiency. Two types of problems are defined, based on the objective to minimize. The type I problem (SALBP-1) minimizes the number of stations in a given cycle time. And the problem of type II (SALBP-2) minimizes the cycle time given by the largest time station with a given number of stations. Problems of type II are only considered in our work. Firstly, a method for determining the lower bound of the cycle time which respects the number of stations is determined. This method combines the Lagrangian relaxation and the columns generation method. The Lagrangian relaxation is used to relax the constraints of precedence. The problem of the Lagrangian relaxation is given by the columns generation. Then, a new heuristic is proposed for solving the SALBP-2 problem. This heuristic consists of two steps. In the first step, an initial solution is produced by an heuristic based on a weight corresponding to the position of operations and a threshold defined for each station. The, in the second step, the solution is improved by a process of transfer and exchange. Finally, meta-heuristics are used to solve deterministic and stochastic problems.Two main meta-heuristics are considered: the electromagnetism-like mechanism algorithm (EM) and the estimated distribution (ED). The performance of our method is confirmed via simulation and it is compared with simulated annealing (SA). Due to its better performance, EM was chosen to balance the stochastic lines with random operation times. In this case, the cycle time is minimized under constraint of the reliability of the line which must be greater than a given value. EM is also used to solve multi-objective problems such as minimizing the cycle time and maximizing the reliability of the line by determining a set of Pareto-optimal solutions

Cette thèse est une contribution à une démarche globale de conception rationnelle des systèmes d'assemblage. Elle concerne plus précisément le problème de génération des graphes de précédence, en vue de leur utilisation par les méthodes d'équilibrage des systèmes d'assemblage. Le premier chapitre de ce travail est consacré à la description de la problématique des systèmes d'assemblage. Le deuxième chapitre présente un état de l'art des approches de génération des graphes de précédence pour l'assemblage. Les propriétés de ceux-ci sont listées et comparées à celles des autres modèles des processus d'assemblage. L'objectif du troisième chapitre est l'élaboration d'une méthode systématique d'obtention des graphes de précédence à partir d'un ensemble de gammes d'assemblage. Dans ce but, deux algorithmes sont proposés. Ils sont basés sur la vérification d'une propriété structurelle – la propriété ? – qui est nécessaire et suffisante pour assurer l'équivalence d'un ensemble de gammes à un seul graphe de précédence. Un état de l'art des méthodes de conception des systèmes d'assemblage issues de l'équilibrage des lignes d'assemblage est présenté dans le quatrième chapitre. Le problème d'équilibrage consiste à trouver l'affectation des tâches aux postes, telle qu'elle assure la minimisation du temps de cycle total. Une approche systémique est proposée par la formulation de ce problème comme problème d'optimisation discrète, en vue de la résolution par la programmation dynamique. Le dernier chapitre est dédié à l'analyse des systèmes d'assemblage avec auto-équilibrage, dont la conception évite la résolution d'un problème d'équilibrage classique. Il est suffisant qu'un tel système satisfasse une contrainte technologique simple de placement des opérateurs (humains) sur la ligne – du plus lent au plus rapide – pour qu'il atteigne spontanément un comportement optimal du point de vue de l'équilibrage. Une analyse par simulation de tels systèmes est présentée. Ils peuvent être traités comme systèmes dynamiques hybrides à commutations et sauts autonomes. La condition suffisante de l'autoéquilibrage – le "bon ordre" – est démontrée en utilisant les critères de stabilité des systèmes dynamiques discrets.

Les systèmes de production ou d'assemblage/montage comportant des ateliers organisées en lignes avec, généralement, une forte densité de main-d'œuvre, se rencontrent dans de nombreux secteurs d'activité comme l'industrie automobile (moteur, boite de vitesse, essieux…), l'électroménager (robot mixeur, aspirateur…) etc. Actuellement, dans de nombreuses entreprises, ces chaînes manuelles enregistrent un regain d'attention à la suite de multiples simplifications du produit à assembler suivant le concept «Design for Assembly». Un des problèmes qui se pose lors de l'implantation de ces ateliers ou lors de leur réorganisation est celui de la répartition équitable du travail entre les différents postes de la ligne. C'est ce qu'on appelle le problème d'équilibrage de lignes d'assemblage «Assembly Line Blancing Problem». Ce problème est très important puisque la performance de la ligne est liée à la qualité de l'équilibrage. Le travail présenté dans ce mémoire propose d'une part un état de l'art sur le sujet en dressant un existant des techniques d'équilibrage élaborées jusqu'à ce jour (définitions, terminologie, extensions, problèmes approchants, approches de résolution) et, d'autre part, une contribution originale allant jusqu'à l'écriture d'un logiciel. Les méthodes proposées, simples et efficaces, reposent sur les algorithmes de listes et sur une approche interactive. Ainsi leur compréhension est particulièrement facilitée par les praticiens. Quant au système développé, il est interactif et convivial et peut servir comme outil d'aide à la décision pour le concepteur/gestionnaire de la ligne (simulation de divers scénarios, aide à la définition du cahier des charges, estimation a priori d'une installation à réaliser…). Pour le néophyte, ce logiciel constitue aussi un moyen pédagogique efficace et précieux pour aborder les problèmes d'équilibrage et peut être associé à l'auto-apprentissage. Notre système a été validé grâce à une application industrielle exemplaire: une des chaîne de montage moteurs de la société Renault Véhicules Industriels à Vénissieux
One of the problems we faced in assembly line design or reconfiguration is to assign tasks workstations such that the workload for each one is the same. This is a crucial problem since the performance of the line is linked to its balancing quality. So, the aim of this thesis is twofold : since the problem is rare in the French literature, chapter one and two, establish a state-of-the-art on the assembly line balancing problem (ALB) by comprehensively review, update the literature up to date (define the problem, terminology, generalization/extension, related sequencing/scheduling problems) list and analyze the methodological techniques, while chapter three, explain the heuristics methods and an interactive one designed to solve the ALB problem and chapter four first, report on a computational experiment designed to assess the efficacy of proposed methods against others from literature and second, describes the software package based on theses methods. The later which is interactive, user-friendly and informative will be a valuable aid (decision aid , training, learning) for both experienced users and inexperienced ones in the ALB domain. The user can -choose a problem to solve (literature, randomly generated, enter from keyboard) - choose a method to run (from literature, designed) - update data (cycle time, processing times) - and, of course, uses all traditional data base management functions

Lorsqu’on s’intéresse à une usine de production d’automobiles on découvre que l’atelier de montage est constitué d’un ensemble de stations disposées de manière séquentielle et connectées entre eux par un convoyeur automatique. Une unité de produit parcourt la ligne dans un seul sens et visite toutes les stations pendant une période limitée. Cette unité subit un ensemble d’opérations effectuées par des opérateurs (faible robotisation). Le problème important à résoudre dans l’atelier est l’affectation des opérations aux stations. Il s’agit de ne pas avoir une station plus chargée qu’un autre ; c’est ce que l’on appelle le problème d’équilibrage de ligne de montage. L’objectif de cette thèse est d’apporter les meilleures solutions au ce problème. Nous nous intéressons au cas d’une usine d’automobiles située en Syrie. Il s’agit de résoudre ce problème pour objectif de diminuer les coûts de production. Notre problématique centrale porte donc sur la détermination d’une configuration associée au coût minimal. Pour ce faire nous nous posons la question des méthodes d’optimisation à utiliser. Deux algorithmes issus de la recherche opérationnelle sont proposés. Le premier est une méthode exacte basée sur la programmation dynamique et le deuxième est un algorithme heuristique basé sur l’algorithme ‘glouton’. En appliquant ces algorithmes aux données de l’usine syrienne Hmisho nous trouvons que le deuxième algorithme donne de bon résultat relativement à la minimisation des coûts de production
Having a closer look at an automobile manufacturing plant, we find that the assembly line consists of many stations arranged sequentially. A product unit runs through the line in one direction and visits all stations that are interconnected by an automatic conveyor. This unit is subject to a series of operations carried out by operators for a limited time. During this period the operators should carry out all the required operations assigned to this station (less automation). The important issue to be addressed in the workshop is assigning operations along an assembly line in a way that no station is loaded more than the others. This issue is known as: the assembly line balancing problem. The objective of this thesis is to provide an optimal solution to this problem. Our study discusses the case of a manufacturing plant located in Syria. The study tries to solve the assembly line balancing problem with an objective of reducing production costs. Therefore, our key issue deals with determining a configuration associated with the minimum costs including the examination of optimization methods to be used. Two algorithms of operational research are proposed. The first is an exact method based on dynamic programming and the second is a heuristic algorithm based on the “Greedy” algorithm. By applying these algorithms to data of the “Hmisho Syrian plant” we find that the second algorithm gives better results with respect to the minimization of the production costs

Une vue d'ensemble des problèmes et des méthodes pour la conception des lignesd'assemblage et d'usinage est donnée. Un nouveau problème d'affectation de la main-d’œuvrepour une ligne d'assemblage multi-produit cadencée avec un objectif de minimiser lenombre d'opérateurs est étudié. Diverses relations de priorité entre les opérations et lesdifférentes fonctions définissant les temps d'opérations, en fonction du nombre d'opérateurssont considérés. Un nouveau problème d'optimisation multiobjectif pour une ligne d'usinagemono-produit est formulé. Plusieurs méthodes exactes et heuristiques et leursimplémentations informatiques pour les deux problèmes sont développées par l'auteur. Unmodule logiciel d'aide à la décision pour résoudre ces problèmes est développé et implémentédans un environnement d'un nouveau PLM d'IBM dans le cadre du projet européen amePLM.Ce module est testé sur un exemple réel de conception d'une ligne de montage des moteurschez Mercedes Benz en Allemagne
An overview of existing problems and methods for the design of assembly and transfer lines is given. A new workforce assignment problem for a paced multi-product assembly line with a goal of minimizing the number of workers is studied. Various precedence relations between operations and functions of operation processing times dependent on the number of workers areconsidered. A new problem of multi-objective optimization for a single product transfer line is solved. Several exact and heuristic methods and their computer implementations for both problems are developed by the author. An application of developed approaches to solving a real production problem relevant to the European project amePLM is demonstrated

Dans l’industrie automobile compétitive, l’optimisation des lignes de production est essentielle pour améliorer l’efficacité et la rentabilité. Cette thèse propose une solution complète développée en collaboration avec un acteur majeur du secteur automobile, s’attaquant à trois défis principaux : la planification des séquences d’assemblage, l’équilibrage des ressources et l’évaluation dynamique des performances. La première solution optimise les séquences d’assemblage pour minimiser l’utilisation des ressources et les coûts de production en utilisant l’apprentissage par renforcement et le regroupement hiérarchique. La deuxième solution traite de l’équilibrage des lignes d’assemblage en utilisant des algorithmes métaheuristiques pour réduire le temps de cycle sans augmenter les ressources. La troisième solution améliore les performances dynamiques des lignes de production en cas d’événements stochastiques, tels que les pannes et les retards, grâce à la gestion des stocks et aux stratégies de contrôle optimal. Chaque solution a été validée dans des environnements industriels réels, démontrant des améliorations significatives en termes d’efficacité et de performance des lignes de production
In the competitive automotive industry, optimizing production lines is crucial for enhancing efficiency and profitability. This thesis presents a comprehensive solution developed in collaboration with a leading automotive company, tackling three key challenges: assembly sequence planning, resource balancing, and dynamic performance evaluation. The first solution optimizes assembly sequences to minimize resource usage and production costs using reinforcement learning and hierarchical clustering. The second solution addresses assembly line balancing, employing metaheuristic algorithms to reduce cycle time without increasing resources. The third solution improves dynamic production line performance under stochastic events, such as breakdowns and delays, through inventory management and optimal control strategies. Each solution was validated in real industrial environments, demonstrating substantial improvements in production line efficiency and performance