Au terme de ce cours, l’étudiant sera en mesure de maîtriser l’ensemble des méthodes et techniques d’optimisation et de simulation des systèmes manufacturiers dans un contexte de réseaux d’entreprises. Il aura appris les principales notions de modélisation pour une évaluation quantitative des politiques, stratégies et actions possibles dans le cours des opérations d’un système manufacturier.

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

• d’appliquer les méthodes et techniques d’optimisation de base en gestion de la production;
• de résoudre des problèmes de programmation linéaire et non linéaire pour des systèmes de production et des chaînes logistiques;
• de résoudre des problèmes de programmation dynamique en gestion de production;
• de simuler la dynamique d’un système manufacturier soumis à plusieurs scénarios de production; d’évaluer par simulation les performances de différentes configurations de systèmes manufacturiers.

Méthodes et techniques d’optimisation : introduction à l’optimisation en production manufacturière, définitions des concepts et modélisation, modélisation et méthodes de programmation linéaire, programmation en nombres entiers, files d’attente et production manufacturière, modélisation et méthodes de programmation non linéaire, programmation dynamique et systèmes manufacturiers. Systèmes industriels et logistiques : produit, démarche logistique, stratégies et planification du système industriel et logistique, gestion des approvisionnements et des stocks, transport de fret et prestataires logistiques. Simulation des systèmes manufacturiers : définitions (simulation continue, simulation discrète, analyse de résultats, robustesse), nombres aléatoires, événements, avance du temps et principe de la simulation à événements discrets, différents blocs d’un modèle de simulation en systèmes manufacturiers, logiciel de simulation ARENA, études de cas.

Séances de laboratoire en équipe portant sur la modélisation, la résolution ou la simulation de cas appliqués à des opérations de logistique et de l’industrie manufacturière, à l’aide des logiciels LINGO et ARENA.

1. Comprendre l’importance de la modélisation par rapport aux techniques de résolution.
2. Résoudre des problèmes de programmation linéaire et non linéaire pour des systèmes de  production et des chaînes logistiques.
3. Résoudre des problèmes de programmation dynamique en gestion de production.
4. Simuler la dynamique d’un système manufacturier soumis à plusieurs scénarios de production.
5. Évaluer par simulation les performances de différentes configurations de systèmes

1. Trois heures de cours magistral par semaine (théorie et résolution de nombreux problèmes d’optimisation dans le domaine du génie manufacturier).
2. Deux heures de laboratoire ou travaux pratiques par semaine, portant sur la résolution ou la simulation de cas appliqués à des opérations de logistique et de l’industrie manufacturière. Les travaux pratiques se feront avec l’aide des logiciels EXCEL, LINGO et ARENA en équipe.
3. Le projet et autres travaux réalisés en dehors des heures de cours permettront aux étudiants de consolider la matière présentée dans chaque séance de cours.

Sera discuté aux cours si applicable 

• Laboratoire  no 1...................................5 %
• Laboratoire  no 2...................................5 %
• Laboratoire  no 3...................................5 %
• Projet de mi-session ...........................15 %
• Examen de mi-session ........................30 %
• Examen final .......................................40 %

CLAUSE PARTICULIÈRE. Une note de 50 % ou plus dans les examens est nécessaire pour passer le cours. 

Non applicable

• Winston Wayne L., « Operations Research: Application and Algorithms », Fourth Edition, Thomson (Brooks/Cole), 2004.
• Nobert Yves, Ouellet Roch et Parent Régis, « La recherche opérationnelle », 3e édition, Gaétan Morin, 2001.
• Lieberman Hillier, « Introduction to Operations Research », Eighth Edition, McGraw Hill 2005.
• CHOPRA, S. et P. Meindl (2012). Supply Chain Management, 5e éditon, Prentce Hall,
• WATSON, M., A. Lewis, P. Cacioppi et J. Jayaraman (2012). Supply Chain Network Design: Applying Optimization and Analytics to the Global Supply Chain, FT Press,
• Simulation with Arena (Kelton, Sadowski, Sturrock)
• Seila, Ceric et Tadikamalla, Applied Simulation Modeling
• Altiok et Melamed, Simulation and Analysis with Arena
• Manuel D. Rossetti, Simulation Modeling and Arena, Wiley 2009.

https://ena.etsmtl.ca/

        Session Automne 2021 – MEC754

1. Encadrement