Développer des aptitudes avancées en modélisation des systèmes de production en se fondant sur une approche pragmatique quoique quantitative. Se familiariser avec les approches utilisées pour la modélisation et les mesures de performance des systèmes manufacturiers complexes.

Modèles déterministes : modèles linéaires multiproduits, multicapacités, planification agrégée de production, planification à capacité finie, contrôle de flux dans les réseaux de processeurs indépendants, problèmes engendrés par les lots et les temps de mise en course. Simulation : modélisation des ensembles manufacturiers en utilisant la simulation par événements discrets, par processus et continue. Contrôle de temps, files d’attente, génération de nombres aléatoires, distribution de probabilités, tests statistiques. Introduction au design expérimental. Modélisation de cas réels.

Ce cours vise à donner à l’étudiant la maîtrise des concepts de modélisation et de commande des systèmes de production complexes basés sur la théorie de commande optimale déterministe et stochastique, les méthodes numériques et les méthodes heuristiques d’approximation des politiques optimales en production manufacturière.

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

• Décrire les différents environnements manufacturiers, leurs composants et leur évolution dans les systèmes de production à flux continu, en atelier et cellulaire;
• Développer les modèles déterministes ou stochastiques qui décrivent la dynamique de différents types de système de production;
• Établir les conditions d’optimum des problèmes formulés et définir les structures des politiques optimales;
• Résoudre les équations décrivant les conditions d’optimum par des méthodes numériques et intégrer la simulation et les plans d’expériences dans la modélisation et la commande des systèmes de production complexes.

• Trois heures de cours magistral par séance;
• Travaux dirigés aux dates spécifiées au plan du cours;
• Trois devoirs et autres travaux réalisés en dehors des heures de cours permettront aux étudiants de consolider la matière présentée dans chaque chapitre du cours;
• Un travail de synthèse intégrant les différents concepts présentés dans le cours.

N/A

• Gershwin, S. B. Manufacturing Systems Engineering, Prentice Hall, 1994.

• Askin, R. G. et Standridge, C. R.; Modeling and analysis of manufacturing systems, John Wiley & Sons, 1993.
• Altiok, Tayfur; Performance Analysis of Manufacturing Systems, Springer Series in Operations Research, 1997.
• Ross S. M.; Introduction to probabilities models, 5e edition, Academic Press, 1993.
• Myers, R. H. et Montgomery, D. C.; Response Surface Methodology: Process and Product Optimization Using Designed Experiments, Wiley & sons, 1995
• Montgomery, D. C.; Design and Analysis of Experiments, Wiley & Sons, 1997.
• Pritsker, A.A.B. et O’Reilly, J.J. (1999); Simulation with Visual SLAM and Awesim, 2^e édition, John Wiley & Sons, N.Y.
• Banks, J., Carson J.S., Nelson, B.L. and Nicol, D.M. (2001); Discrete Event System Simulation, 3^e édition, Prentice-Hall.
• Law, A.M. and Kelton, W.D. (2000); Simulation Modeling and Analysis, 3^e édition, Mc Graw-Hill.
• Kelton, W. David et al. (2009); Simulation with Arena, 5^e édition, McGraw Hill.
• Rossetti, Manuel D. (2009); Simulation Modeling and Arena, John Wiley & Sons.

https://ena.etsmtl.ca

Calendrier universitaire – Session Hiver 2021

SYS829 groupe 01

Cours : Lundi 18h00 - 21h30

TP/Labo : Vendredi 18h00 - 21h00, local : A-1222

• Période de modifications d’inscription sans mention d’échec et avec remboursement (pour tous les étudiants) : du 4 au 17 janvier 2021.  
• Période d’abandon des cours sans mention d’échec ni remboursement pour les cours de l’hiver 2021 : du 1^er février au 14 mars 2021.