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THESE STG 2011

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SIMON TAMAYO GIRALDO

on 11 April 2013

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Transcript of THESE STG 2011

Exploitation des informations de traçabilité pour améliorer les choix en production
et en logistique Simon TAMAYO GIRALDO Informations
de traçabilité Thèse dirigée par
Nathalie SAUER

et co-dirigée par
Thibaud MONTEIRO Approches proposées Diagnostic associé à une production Conclusions et perspectives Contexte du projet Plan de la
présentation Problématique et démarche de recherche Première partie Actions d’amélioration en aval de la production
- Exploitation du diagnostic - Deuxième partie 5000 av. J.C. 1750 av. J.C. La traçabilité au cours des âges Dans les civilisations élamite et sumérienne, les dons faits aux temples étaient accompagnés d’une marque d’identification En Mésopotamie, l’identification des animaux par marques corporelles était déjà réglementée par le Code d'Hammurabi Vème siècle XVIIIème siècle Au moyen âge, un marquage sanitaire accompagnant des certificats était utilisé pour limiter les épidémies En France, un arrêt du conseil du roi, du 16 juillet 1784 imposait le marquage des animaux soupçonnés de toute maladie 1920 1980 Avec l'apparition du travail à la chaîne, la traçabilité s’est développée pour répondre au modèle fordiste de production de masse Dans les années 80, la notion de traçabilité s'est adaptée aux besoins de la logistique, notamment pour le contrôle des flux de marchandises Aujourd'hui Avec la révolution des techniques d’information et communication la traçabilité s’est mise au service de la qualité et de la lutte contre la fraude Traçabilité Solutions d'identification Investissement financier
et humain très important Contrainte combinant obligations législatives et impositions des clients Différentes perceptions Contexte du projet Problématique et
démarche de recherche Definition de traçabilité Aptitude à retrouver l'historique, l'utilisation
ou la localisation d'une entité au moyen d'identifications enregistrées. Selon la norme ISO 9000 du 2005 Système de traçabilité et système de production Objectif Passer du réactif au proactif Stratégie Proposer des solutions pour améliorer les choix en production et en logistique. 4.1 Problématique 3.1.1 Contexte 3.1.2 Contexte 3.1.3 Contexte 3.1.4 Contexte 3.2.2 Contexte 3.2.3 Contexte 3.2.1 Contexte 3.2.4 Contexte 3.2.5 Contexte 2.1 Plan Etat de l'art Pugh, N.R., 1973.
Principles of product traceability. Contraintes et besoins pour la traçabilité interne Différentes solutions d’identification
Progiciels dédiés à la traçabilité
Complexité et variété des flux de données
Environnement incertain
Réactivité dans le traitement des informations Adaptabilité
Flexibilité
Rapidité Quelles solutions ? Informations
de traçabilité Amélioration des choix en production et en logistique Problématique industrielle Actions d’amélioration en aval de la production Diagnostic associé
à une production 1973 1995 1998 2002 2004 ... 2006 2008 2010 ... Kim, H.M., Fox, M.S. & Gruninger, M., 1995.
An ontology of quality for enterprise modelling. Moe, T., 1998.
Perspectives on traceability in food manufacture. Mohan, K. & Ramesh, B., 2002.
Managing variability with traceability in product and service families. Sahin, E., Dallery, Y. & Gershwin, S., 2002.
Performance evaluation of a traceability system. Dupuy, C., 2004.
Analyse et conception dʼoutils pour la traçabilité de produits agroalimentaires afin d'optimiser la dispersion des lots de fabrication. Viruéga, J.-L., 2005.
Traçabilité: outils, méthodes et pratiques Vellemans, P., 2006.
Contribution à la conception d’un outil adapté à l’Opérateur Humain pour la reconstruction d’une traçabilité “approchée”. Regattieri, a, Gamberi, M. & Manzini, R., 2007.
Traceability of food products: General framework and experimental evidence. Wang, X., Li, D. & OʼBrien, C., 2009.
Optimisation of traceability and operations planning: an integrated model for perishable food production. Marucheck, A. et al., 2011.
Product Safety and Security in the Global Supply Chain: Issues, Challenges
and Research Opportunities. Approches proposées Evaluation de
la dispersion des matières premières Détermination de la criticité associée à une production Amélioration des affectations des lots aux ordres de livraison 5.1.1 Approches proposées Dispersion de matières premières 4.3 Problématique 4.2 Problématique 4.4 Problématique 4.5 Problématique 1 2 2.2 Plan 3 3.1 3.2 4 4.6 3.1.5 + = 5 5.1 5.2 5.3 5.1.3 Approches proposées Algorithmes génétiques appliqués au problème d’optimisation de la dispersion de matières premières Problème Np-complet
Evaluation par programmation linéaire mixte (MILP)
Temps de calcul trop important Méthodes métaheuristiques Algorithmes génétiques (AG) Heuristique : procédé permettant de trouver une
solution à un problème sans garantir une solution optimale. Métaheuristique : processus itératif qui subordonne et qui guide une heuristique. ( Newell, Shaw et Simon, 1995 ) ( Osman et Laporte, 1996 ) ( Holland, 1962 ; Goldberg, 1994 ; Siarry et Michalewicz, 2007 ) ( Chang et Hou, 2008 ; Farahani et Elahipanah, 2008 ;
Hnaien et al., 2009 ; Musharavati et Hamouda, 2011 ) Plan d'expériences : 50 problèmes dont 4 types
Evaluation de 1728 jeux de paramètres 5.1.4 Approches proposées Exemple numérique Codage
des individus Fonction
fitness Opérateur de
reproduction Opérateur
de mutation 5.1.2 Meilleure de dispersion totale =12 (Trouvée en 1,3 sec)
La même solution à été trouvée par l’évaluation MILP après 15 jours de calcul 5.1.5 Approches proposées Graphe de convergence Solution 5.2.1 Approches proposées Détermination de la criticité associée à une production Plusieurs types d'informations
Fonction de criticité difficile à formaliser
Entrées comportant des comportements non-linéaires Réseaux de
neurones artificiels (ANN) Modélisation, classification, contrôle, et diagnostic Les réseaux de neurones sont des outils statistiques de modélisation non-linéaires qui peuvent être utilisés pour modéliser des relations complexes entre les entrées et les sorties d’une certaine procédure ( Schou et Gustafsson, 1997 ) ( Narendra et Parthasarathy, 1990 ; Shin et al., 1992 ; Sorsa, 1993 ; Pham et Liu, 1995 ; Hagan et Demuth, 1996 ; Angeli et al., 1999 ; Karpenko et al., 2002 ; Bayir et al., 2004 ; Lajos et al., 2008 ) 5.2.2 Objectif : Diagnostiquer l'état du risque global d’une production en termes
de qualité et de sécurité. 5.2.3 Approches proposées Création et entraînement des réseaux
neuronaux pour le diagnostic de criticité Réseaux multicouches feed-forward
Apprentissage supervisé par rétro propagation 5.2.4 Approches proposées Evaluation Réseau feed-forward 3 couches
12 neurones dans la couche cachée
Taux d’apprentissage = 0.01
Momentum = 0.5
Erreur = moyenne des erreurs quadratiques Metz, le 5 décembre 2011 Graphe d'évolution de l'erreur 0.057% 5.3.1 Approches proposées Actions d’amélioration
en aval de la production Les systèmes experts (SE) Planification, ordonnancement et optimisation Outils d'aide à la décision capables de reproduire les réflexions d'un expert dans un domaine donné. Basés sur un moteur d'inférence et sur une base de connaissances, ils sont capables d’effectuer des déductions logiques. ( Hopgood, 2001 ) ( Fox et Smith, 1984 ; Morton et al., 1984 ; Marsh, 1985 ; Deal et al., 1992 ; Shepherd et Ortolano, 1994 ; De Toni et al., 1996 ; Wey, 2005 ) 5.3.2 Objectifs : Garantir la bonne qualité des produits
Minimiser la taille des rappels
Faciliter les procédures de rappel
Diminuer les impacts commerciaux des problèmes de non-qualité Taille de la commande
Type de client
Distance
Contradate
Transporteur
... Critères de décision Besoin d'un outil de déduction capable d'effectuer des choix logiques et de les justifier 5.3.3 Approches proposées Utilisation d’un SE pour l'amélioration
des affectations Lots - Ordres de livraison Inférence par chaînage avant
2 niveaux de règles et de faits
Résolution de conflits par « ordre d’arrivée » 5.3.4 Approches proposées Validation 5.3.5 Approches proposées Prise en compte de l’incertitude Fonctionnement du moteur d'inférence Base de connaissances ( Hillmer et al., 1992 ; Chow et al., 2006 ; Dekoster et al., 2007 ; Lau et al., 2009 ; Celik, 2009 ; Demirel et al., 2010 ; Cheung et al., 2011 ; Jin et Rong, 2011 ) Gestion des entrepôts et préparation de commandes Base de faits Base de règles Exemple d’utilisation Évaluation du système expert vs attribution FIFO Préparation de 6 ordres de livraison avec des quantités aléatoires pour un total de 500 articles demandés. Objectifs : Modéliser l'imprécision dans l'usage des descriptions
Representer les faits imprécis La logique floue La logique floue est une extension de la logique classique qui permet la modélisation des imperfections des données et le traitement de faits imprécis. ( Becker et al., 2007 ) 5.3.5.zoom ( Custodio et al., 1994 ; Tan et Tang, 2001; Howard et al., 2002 ; Canbolat et Gundogar, 2004 ; Bhattacharya et Vasant, 2007 ; Azadegan et al., 2011 ). Conclusions 6 Aide à la décision et planification en production Les premiers systèmes experts flous ont été introduits par Mamdani (1974) pour le contrôle de processus complexes. Comparaison SE, FIFO et SEF Environnement d'exploitation des informations de traçabilité Enjeux de la traçabilité aujourd'hui Perspectives Merci de votre attention. Des questions ? Implémenter la notion de sérialisation dans l’exploitation des informations Spécifier le diagnostic dans un spectre focalisé Explorer d’autres méthodes de résolution Proposer des méthodes visant la minimisation des fractionnements en production et en préparation de commandes Combiner les critères d’amélioration proposés avec les critères typiques d’optimisation en préparation de commande Donnelly, K.A.-M., Karlsen, K.M. & Olsen, P., 2009.
The importance of transformations for traceability - A case study of lamb and lamb products. AG's et NP-complétude ` Evaluer la performance relative du système expert flou Aide à l'implementation Comparaison des produits rappelés Evaluation de
la dispersion des matières premières Détermination de la criticité associée à une production Amélioration des affectations des lots aux ordres de livraison Effectivité et rapidité pour donner des solutions acceptables
Facilité et flexibilité d'adaptation sur différentes configurations et nomenclatures
Pour certains problèmes il est difficile de trouver des résultats « exacts » Grande rapidité et adaptabilité, ainsi que facilité de configuration
Possibilité d'utilisation en tant qu'outils d'analyse de données
Besoin des connaissances préalables
Pas de modèle explicite pour le diagnostic 5.1.1.zoom 5.2.3.zoom 5.3.3.zoom Ergonomie pour le traitement hiérarchique de plusieurs objectifs
Amélioration de la performance et la stabilité du système par l’utilisation de la logique floue.
Besoin de connaissances dont la formalisation est possible Amélioration des choix Court terme Moyen terme 7 Thèse de doctorat
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