Hierarchical production management : the flow-contol layer / Camille Libosvar ; sous la direction de Jean-Marie Proth

Bibliogr. p. 204-212

Thèse de doctorat informatique 1988 université de Metz

La gestion de production s'intéresse à une classe de décisions à prendre dans une entreprise de production de façon à lui faire atteindre son objectif. Comme le problème à résoudre est très vaste, il faut l'aborder au moyen d'une approche hiérarchisée. Les sytèmes de gestion hiérarchiques se caractérisent par plusieurs niveaux de décision coordonnés. Concevoir de tels systèmes suppose de définir les modèles à utiliser à chaque niveau (enntités, objectif, horizon), et une procédure de coordination. Les modèles étudiés dans ce mémoire sont destinés au niveau haut d'un système hiérarchique; l'outil de production est représenté comme un réseau de sous-systèmes à capacités finies et l'objectif à atteindre est la production à flux tendus de familles de produits. On démontre que pour certaines structures de coûts de stockage, il existe un algorithme très simple pour résoudre ce problème d'optimisation déterministe. On montre également qu'il est possible de relaxer cette contrainte et d'utiliser la programmation dynamique, mais le volume de calcul requis s'en trouve considérablement augmenté

Production Management is concerned with a class of decisions to be made in a manufacturing firm in order to gear it towards its objective. Since this decision making problem is very large, it must be approached hierarchically. Hierarchical production management systems are characterized by several decision levels operating in a coordinated fashion. Designing such systems means defining the models to be used at each level (entities, objective, horizon), and a coordination procedure. The models studied in this work are devised for the higher levels of a hierarchy ; the production system is represented as a network of subsystems with limited capacity and the objective sought is to minimize the flow time of product families. It is proved that under certain assumptions concerning the inventory holding costs, a very simple algorithm exists to solve this deterministic optimization problem. It is then shown that it is possible to relax this assumption by using dynamic programming but the amount of computations required increases dramatically