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École de technologie supérieure

Responsable(s) de cours : Jean-Pierre Kenné


PLAN DE COURS

Hiver 2022
SYS829 : Modélisation des systèmes de production (4 crédits)


Modalités de la session d’hiver 2022


Pour assurer la tenue de la session d’hiver 2022, les modalités suivantes seront appliquées :


Les activités d’enseignement de la session d’hiver 2022 comprendront des activités en présence et à distance, lesquelles seront ajustées en fonction de l’évolution de la situation socio-sanitaire.


Pour les cours (ou séances de cours) donnés à distance, l’étudiant ou l'étudiante doit avoir accès à un ordinateur, un micro, une caméra et un accès à internet, idéalement de 10Mb/s ou plus. Il ou elle doit ouvrir sa caméra et/ou son micro lorsque requis, notamment pour des fins d’identification ou d’évaluation.


Les cours (ou séances de cours) donnés à distance pourraient être enregistrés afin de les rendre disponibles aux personnes inscrites au cours.


La notation des cours sera la notation régulière prévue aux règlements des études de l’ÉTS.


Les examens (intra, finaux) se feront en présence, si la situation socio-sanitaire le permet.


Le contexte actuel oblige bien sûr l’ÉTS à suivre de près l’évolution de la pandémie de COVID-19, laquelle pourrait entraîner, avant ou après le début de la session d’hiver 2022, un resserrement des directives et recommandations gouvernementales. Nous vous assurons que l’ÉTS se conformera aux règles en vigueur afin de préserver la santé publique et, si requis, qu'elle pourrait aller jusqu’à interdire l’accès physique au campus universitaire et ordonner que toutes les activités d’enseignement et d’évaluation soient exclusivement données à distance pour toute ou pour une partie de la session d’hiver 2022. Ainsi, si les examens (intra, finaux) devaient se faire à distance, leur surveillance se fera à l’aide de la caméra et du micro de l’ordinateur et pourrait être enregistrée. Ceci est nécessaire pour se conformer aux exigences du Bureau canadien d’agrément des programmes de génie (BCAPG) afin d’assurer la validité des évaluations.


Des exigences additionnelles pourraient être spécifiées par l’ÉTS ou votre département, suivant les particularités propres à votre programme.


En vous inscrivant ou en demeurant inscrit à la session d'hiver 2022, vous acceptez les modalités particulières de la session d’hiver 2022.


Nous vous rappelons que vous avez jusqu’au 18 janvier 2022 pour vous désinscrire de vos cours et être remboursé.


Pour les nouveaux étudiants inscrits au programme de baccalauréat uniquement, vous avez jusqu’au 1er février 2022 pour vous désinscrire de vos cours et être remboursé.




Préalables
Aucun préalable requis




Descriptif du cours

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.




Objectifs du cours

But du cours

Ce cours a pour but de développer chez l’étudiant des aptitudes avancées en modélisation des systèmes de production. Le cours met l’étudiant en contact avec des approches utilisées pour la modélisation et les mesures de performances des systèmes manufacturiers complexes.

 

Objectifs généraux du cours

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.



Stratégies pédagogiques
  • 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 séance du cours;
  • Un travail de synthèse intégrant les différents concepts présentés dans le cours.



Utilisation d’appareils électroniques

N/A




Horaire
Groupe Jour Heure Activité
01 Mardi 18:00 - 21:30 Activité de cours
Jeudi 18:00 - 21:00 Laboratoire



Coordonnées de l’enseignant
Groupe Nom Activité Courriel Local Disponibilité
01 Jean-Pierre Kenné Activité de cours Jean-Pierre.Kenne@etsmtl.ca A-1820
01 Jean-Pierre Kenné Laboratoire Jean-Pierre.Kenne@etsmtl.ca A-1820



Cours

Séance

Description

1

Présentation du cours, notions générales sur la modélisation des systèmes de production, théorie des probabilités, Analyse des performances des systèmes de production.

2

Programmation dynamique et modèles déterministes d’optimisation des systèmes de production.

3

Processus stochastiques et chaînes de Markov (chapitre 2 et Ross).

4

Modèles stochastiques de planification de la production et de la maintenance des systèmes de production – machines en parallèle (chapitre 8).

5

Modèles stochastiques de planification de la production et de la maintenance des systèmes de production – machines en parallèle (chapitre 9).

6

Modèles stochastiques de planification de la production et de la maintenance des lignes de production (chapitres 3 et 4).

7

Méthodes et algorithmes numériques en commande optimale stochastique.

8

Introduction aux systèmes logistiques intégrant les systèmes de productions (chaîne logistique : approvisionnements, production, distribution), gestion des approvisionnements et de stocks.

9

Les enjeux de l’économie circulaire en production manufacturière (Conférencier invité – Mr. Daniel Normandin, Directeur du CERIEC (Centre d'études et de recherches intersectorielles en économie circulaire).

10

 

Chaînes d’approvisionnement en boucle fermée et problèmes de logistique inverse en production. Mise en course et ordonnancement en systèmes manufacturiers (chapitres 10 et 11).

11

Files d’attente et introduction aux modèles de simulation (définitions, avance du temps et principe de la simulation à événements discrets, principaux blocs) et exemples.

12

Analyse des performances des systèmes de production et logiciel de simulation Arena (conférencier invité – Mr. Jean-François Boulet, HATCH Canada).

13

Introduction aux plans d’expérience et à la méthodologie des surfaces de réponse, commande des systèmes de production (logiciel d’analyse statistique et d’optimisation).




Laboratoires et travaux pratiques

Séance

Description

TD1

Techniques d’optimisation (rappels 1 & 2)

TD2

Techniques d’optimisation (rappels 3 & 4)

TD3

Travaux dirigés (exercices en programmation dynamique déterministe)

TD4

Travaux dirigés (modélisation des systèmes logistiques de production, logistique inverse)

Labo 1

Familiarisation avec Matlab (M1P1 – une machine produisant un type de pièces)

TD5

Présentation du projet de session

TD6

Approche de Kushner en commande stochastique

Labo 2

Familiarisation avec les méthodes numériques et algorithme de résolution des équations d’HJB

Labo 3

Support pour le projet de session




Évaluation
Devoirs 30 %
Projet de session 30 %
Examen final 40 %

 




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

N/A




Absence à un examen
Dans les cinq (5) jours ouvrables suivant 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 de département. Pour un examen final, l’étudiant devra justifier son absence auprès du Bureau du registraire. Toute absence non justifiée par un motif majeur (maladie certifiée par un billet de médecin, décès d’un parent immédiat ou autre) à un examen entraînera l’attribution de la note (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
  • Gershwin, S. B. Manufacturing Systems Engineering, Prentice Hall, 1994.



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



Adresse internet du site de cours et autres liens utiles

https://ena.etsmtl.ca




Autres informations

Calendrier universitaire  Session Hiver 2021

SYS829 groupe 01

Cours : Mardi 18h00 - 21h30 (Distance)

TP/Labo : Jeudi 18h00 - 21h00, local : A-1432

 

Semaine

Lundi

Mardi

Mercredi

Jeudi

Vendredi

1.

3 janvier

 

4 janvier

 

5 janvier

Début des cours

6 janvier

 

7 janvier

2.

10 janvier

 

11 janvier

Cours 1

12 janvier

 

13 janvier

 

14 janvier

3.

17 janvier

 

18 janvier

Cours 2

19 janvier

 

20 janvier

TD 1

21 janvier

 

4.

24 janvier

 

25 janvier

Cours 3

26 janvier

 

27 janvier

TD 2

28 janvier

 

5.

31 janvier

 

1er février

Cours 4

2 février

            

3 février

TD 3

4 février

 

6.

7 février

 

8 février

Cours 5

9 février

 

10 février

TD 4

11 février

 

7.

14 février

 

15 février

Cours 6

 

16 février

 

17 février

      Labo 1

 

18 février

 

8.

21 février

 

22 février

Cours 7

 

23 février

 

24 février

Labo 1 (suite)

25 février

 

9.

28 février

Jour de relâche

 

1er mars

Jour de relâche

2 mars

Jour de relâche

3 mars

Jour de relâche

4 mars

Jour de relâche

10.

7 mars

 

8 mars

Cours 8

9 mars

 

10 mars

TD 5

11 mars

 

11.

14 mars

 

15 mars

Cours 9

 

16 mars

 

17 mars

TD 6

 

18 mars

 

12.

21 mars

 

22 mars

Cours 10

 

23 mars

 

24 mars

Labo 2 

 

25 mars

 

13.

28 mars

 

29 mars

Cours 11

30 mars

 

31 mars

Labo 3

1er avril

 

14.

4 avril

 

5 avril

Cours 12

(Conférencier invité)

6 avril

 

7 avril

Labo 3 (suite)

8 avril

15.

11 avril

 

12 avril

Cours 13

 

 

 

 

Période d’examens du 13 au 27 avril 2022