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École de technologie supérieure

Responsable(s) de cours : Ali Gharbi


PLAN DE COURS

Hiver 2020
GOL465 : Simulation des opérations et des activités de services (4 crédits)



Préalables
Programme(s) : 7495
             
  Profils(s) : Administration, Informatique, Reseaux  
             
    GOL102 ET MAT350    
             
Programme(s) : 7495
             
  Profils(s) : Genie de la production, Production  
             
    MAT350    
             
Unités d'agrément
Total d'unités d'agrément : 64,8 50,0 % 50,0 %




Qualités de l'ingénieur

Qn
Qualité visée dans ce cours  
Qn
  Qualité visée dans un autre cours  
  Indicateur enseigné
  Indicateur évalué
  Indicateur enseigné et évalué



Descriptif du cours
S’initier aux techniques d'évaluation des mesures de performance des systèmes de production de biens et de services.

Bref rappel des différentes configurations de systèmes de production, des environnements de services directs à la clientèle comme les banques et les milieux médicaux, présentation des principaux problèmes associés à leur opération. Mesures de performance des systèmes manufacturiers et des environnements de service : utilisation des ressources, machines, inventaire, capacité, flexibilité, etc. Avantages et nécessité de la modélisation dans la conception et l'analyse des systèmes. Techniques évaluatives de modélisation : réseaux de Petri, réseaux de files d'attente, simulation. Éléments de base de la simulation : génération de nombres aléatoires, avance de temps, collecte de données, brefs rappels statistiques, ajustement avec des distributions de probabilité. Étapes à suivre pour réaliser un projet de simulation et erreurs à éviter lors d'une telle démarche. Brève description des différents logiciels et langages de simulation. Étude détaillée d'un langage de simulation flexible tel qu’AweSim. Étude d'autres logiciels de simulation (tel qu’Automod) et leur application dans la modélisation des systèmes manufacturiers. Études

Durant les séances de laboratoire, les concepts introduits durant le cours sont repris plus en détail et sous forme appliquée. Les dernières séances sont consacrées à un projet.

Précision sur les préalables : le préalable MAT350 Probabilités et statistiques concerne tous les profils ; le préalable GOL102 Organisation scientifique du travail est spécifique aux profils AD, I et R.



Objectifs du cours

Ce cours a pour but d’initier l’étudiant à la modélisation et la simulation des systèmes de production de biens et de services. Basé sur une approche pragmatique, le cours permettra à l’étudiant d’acquérir tous les concepts nécessaires pour conduire un projet de simulation avec toutes ses étapes.

 

OBJECTIFS SPÉCIFIQUES

 

Ce cours vise à donner à l’étudiant la maîtrise des concepts de modélisation et d’évaluation des performances des systèmes manufacturiers et des environnements de service. Il permettra également à l’étudiant d'acquérir les concepts statistiques et probabilistes de base pour analyser les systèmes. De plus, le cours initiera l’étudiant à des langages de simulation flexibles tel qu’Arena.

 

À la fin de ce cours, l’étudiant sera plus particulièrement en mesure de :

  • Comprendre les avantages et la nécessitéde la modélisation dans la conception et l'analyse des systèmes;

  • Mener un projet de simulation avec toutes ses étapes.




Stratégies pédagogiques

39    heures de cours

36    heures de travaux pratiques

 

L’enseignement se fait sous forme de cours magistraux et de travaux pratiques. Les cours magistraux couvriront les aspects théoriques; tandis que les travaux pratiques seront composés d’exercices dont la majorité requiert l’utilisation de l’ordinateur. Un projet de groupe s’attaque à un cas réel permettra d’apprécier la puissance de la simulation comme outil d’aide à la prise de décision.

 




Utilisation d’appareils électroniques

Ne s'applique pas.




Horaire
Groupe Jour Heure Activité
01 Lundi 18:00 - 21:30 Activité de cours
Mercredi 18:00 - 21:00 Laboratoire



Coordonnées de l’enseignant
Groupe Nom Activité Courriel Local Disponibilité
01 Jean-François Boulet Activité de cours cc-jean-francois.boulet@etsmtl.ca A-3736
01 Alexandre Ouellet Activité de cours cc-alexandre.ouellet@etsmtl.ca A-3736



Cours

Section

Prof.

ACTIVITÉ DES COURS

LOCAL

1

 

JFB

 

Introduction à la simulation.

  1. Présentation du cours et des professeurs
  2. Mise en contexte de la simulation
  3. Impact de la variabilité sur les opérations et la logistique
  4. Exemple de simulation Monte Carlo en gestion de projet et en logistique
  5. Exemples de simulation à événements discrets en santé, manufacturier, logistique militaire, aéroportuaire;
  6. Présentations des outils autodidactiques pour apprendre à utiliser le Logiciel Arena.

A-3608

2

 

JFB

 

Simulation Monte Carlo

  1. Introduction à la simulation Monte Carlo
  2. Simulation Monte Carlo en opération et logistique
  3. Analyse des résultats dans Excel

 

Conduite d’un projet de simulation

  1. Étapes de conception d’un projet de simulation
  2. La spécification technique
  3. Analyse des résultats de simulation
  4. Rappel des distributions statistiques
  5. Modélisation de la variabilité dans Arena
  6. Arena Input Analyzer

 

3

 

JFB

 

Présentation du projet de session

 

Centech

1000, rue St-Jacques à Montréal

4

 

JFB

 

Introduction à Arena

  1. Gabarits Blocks et Éléments

 

 

5

 

 

AO

 

Introduction à Arena

  1. Modules et Spreadsheets

 

6

 

AO

 

Modélisation flexible régie par les données

  1. Modèle régi par les données (data driven) vs. régi par la logique.
  2. Construction de modèle flexible
  3. Utilisation de sets et de variables à plusieurs dimensions
  4. Variable 3D
  5. Utilisation d’index

 

7

 

JFB

 

Communication entre Arena et logiciels externes

  1. Communication entre Arena et logiciels externes tel qu’Excel
  2. Construction d’une interface usager
  3. Lecture et écriture entre Arena et Excel

 

 

8

 

JFB

 

Notions avancées de simulation

  1. Modélisation de la maintenance (Failure, StateSet)
  2. Analyse des statistiques d’un modèle de simulation

 

9

 

JFB

 

Modélisation de type Agent-Based

  1. Boucle de contrôle
  2. « Agent Based Modeling »
  3. Applications dans Arena

 

10

 

JFB

 

Résultats de Simulation et Prise de décision dans l’univers incertain

  1. Modèle de base de prise de décision dans l’univers incertain
  2. Concept de dominance
  3. Critères d’aide à la prise de décision
  4. Exercices

 

 

11

 

JFB

 

Notions avancées de simulation

  1. Validation / Vérification d’un modèle de simulation

 

 

12

 

JFB

 

Notions avancées de simulation

Projet de session

 

 

 

13

 

JFB

 

Présentation des projets de session

 

 

Séquence des cours

COURS

CONTENU

LOCAL

1

6 janvier

 

Section 1

A-3602

2

13 janvier

 

Section 2

Début Projet de session

 

3

20 janvier

 

Section 3

 

 

4

27 janvier

 

Section 4

 

5

3 février

 

Section 5

 

 

6

10 février

 

Section 6

 

7

17 février

 

Section 7

 

 

2 mars

 

Section 8

 

9

9 mars

 

Section 9

 

10

16 mars

 

Section 10

 

11

23 mars

 

Section 11

 

12

30 mars

 

Section 12

 

13

6 avril

 

Remise et présentation des projets de session

 

                Note : La séquence des cours est sujette à changement sans préavis.




Laboratoires et travaux pratiques

SÉANCE

CONTENU

LOCAL

1

 

Laboratoire 1 : Notions de base Arena

 

A-3612

2

 

Laboratoire 2 : Notions de base Arena

 

 

3

 

Laboratoire 3 : Notions de base Arena

 

 

4

 

Laboratoire 4 : Notions de base Arena

 

 

5

 

Laboratoire 5 : Notions de base Arena

 

 

6

 

Laboratoire 6 : Notions de base Arena

 

 

7

 

Laboratoire 1 : Notions avancées Arena

 Projet de session

 

8

 

Laboratoire 2 : Notions avancées Arena

 Projet de session

 

9

 

Laboratoire 3 : Notions avancées Arena

Projet de session

 

10

 

Laboratoire 4 : Notions avancées Arena

Projet de session

 

11

 

Laboratoire 5 : Notions avancées Arena

Projet de session

 

12

 

Laboratoire 6 : Notions avancées Arena

Projet de session

 

                Note : La séquence des cours est sujette à changement sans préavis.




Utilisation d'outils d'ingénierie

ÉQUIPEMENTS UTILISÉS AU LABORATOIRE/TP

  • Logiciels de simulation ARENA.




Évaluation

L'évaluation de l'étudiant est basée sur les réalisations suivantes :

 

ACTIVITÉ

DESCRIPTION

%

Laboratoires avec remise du modèle à la fin

 

5 laboratoires de 3% chacun

15

Projet de session

 

Projet de session en équipe de 3 étudiants. Les équipes reçoivent le même projet.

10 points pour la définition fonctionnelle et technique

20 points pour  le rapport

20 points pour la présentation.

50

Examen final

Examen couvrant toute la matière vue en classe. Durée de 3h dans une salle de laboratoire.

35

 




Date de l'examen final
Votre examen final aura lieu pendant la période des examens finaux, veuillez consulter l'horaire à l'adresse suivante : http://etsmtl.ca/Etudiants-actuels/Baccalaureat/Examens-finaux


Politique de retard des travaux
Tout travail (devoir pratique, rapport de laboratoire, rapport de projet, etc.) remis en retard sans motif valable, c’est-à-dire autre que ceux mentionnés dans le Règlement des études (1er cycle, article 7.2.7 b / cycles supérieurs, article 6.5.4 b) se verra attribuer la note zéro, à moins que d’autres dispositions ne soient communiquées par écrit par l’enseignant dans les consignes de chaque travail à remettre ou dans le plan de cours pour l’ensemble des travaux.

Dispositions additionnelles

Politique de retard : Tout travail remis en retard sera considéré comme non-remis.




Absence à un examen
Dans les cinq (5) jours ouvrables suivants, la tenue de son examen, l’étudiant devra justifier son absence d’un examen durant le trimestre auprès de la coordonnatrice – Affaires départementales qui en référera au directeur du département ou du SEG. Pour un examen final, l’étudiant devra justifier son absence auprès du Bureau du registraire. Dans tous les cas, l’étudiant doit effectuer sa demande en complétant le formulaire prévu à cet effet qui se trouve dans son portail Mon ÉTS/Formulaires. Toute absence non justifiée par un motif majeur (maladie certifiée par un billet de médecin, décès d’un parent immédiat, Activité compétitive d’un étudiant appartenant à un club scientifique ou un club sportif d’élite de l’ÉTS ou au programme « Alliance sport étude » ou autre) à un examen entraînera l’attribution de la note zéro (0).



Plagiat et fraude
Les clauses du « Règlement sur les infractions de nature académique de l’ÉTS » s’appliquent dans ce cours ainsi que dans tous les cours du département. Les étudiants doivent consulter le Règlement sur les infractions de nature académique (https://www.etsmtl.ca/docs/ETS/Gouvernance/Secretariat-general/Cadre-reglementaire/Documents/Infractions-nature-academique ) pour identifier les actes considérés comme étant des infractions de nature académique ainsi que prendre connaissance des sanctions prévues à cet effet.  À l’ÉTS, le respect de la propriété intellectuelle est une valeur essentielle et les étudiants sont invités à consulter la page Citer, pas plagier ! (https://www.etsmtl.ca/Etudiants-actuels/Baccalaureat/Citer-pas-plagier).



Documentation obligatoire
  • Notes de cours.

  • KELTON, W. D. et al. Simulation with Arena.

    Ou

  • Rossetti, M. D. (2010). Simulation Modeling and Arena, 573 p.

     




Ouvrages de références
  • ALTIOK, T. (1997). Performance Analysis of Manufacturing Systems, Springer Series in Operations Research.

  • ASKIN R.G. et C.R. STANBRIDGE (1993). Modeling and Analysis of Manufacturing Systems, John Wiley and Sons.

  • BANKS, J., J.S. CARSON, B.L. NELSON et D.M. NICOL (2001). Discrete Event System Simulation

  • MONTGOMERY, D.C. (1997). Design and Analysis of Experiments, Wiley and Sons.

  • PRITSKER, A.A.B. et J.J. O’REILLY (1999). Simulation with Visual SLAM and Awesim

  • ROSS, S.M. (1993). Introduction to Probabilities Models, 5e éd., Academic Press.

     

Arena

 

  • ALTIOK, T. et B. MELAMED (2007). Simulation Modeling and Analysis with Arena, Academic Press, 440 p.

  • BANKS, J. (1998). Handbook of Simulation  - Principles, Methodology, Advances, Applications, and Practrice, John Wiley and Sons, 849 p.

  • CHUNG, C. A. (2004). Simulation Modeling Handbook – A Practical Approach, CRC Press.

  • PEGDEN, D. et al. (1995). Introduction to Simulation Using Siman, McGraw-Hill, 600 p.

  • ROSSETTI, M.D. (2010). Simulation Modeling and Arena, John Wiley and Sons, 573 p.

  • SEPPANEN, M. et al. (2005). Process Analysis and Improvement, McGraw-Hill, 366 p.




Adresse internet du site de cours et autres liens utiles

https://ena.etsmtl.ca/course/info.php?id=891




Autres informations

ENCADREMENT

 

Local : A-3728 Courriel :

aouellet@simwell.ca
jboulet@hatch.ca

Tél. :

A.O : 438-888-7871

J.F.B. : 514-864-5500 #6191

Disponibilité : Sur demande