Politique de contrôle de production, de qualité et de sélection de fournisseurs

摘要

Le travail présenté dans ce mémoire traite le problème de commande des systèmes manufacturiers non fiable et complexes. Il comprend des politiques de contrôle de production, de la qualité et de sélection de fournisseurs. Généralement, un contrôle de la qualité est effectué par échantillonnage à la réception de la matière première. Le risque que les lots acceptés contiennent une proportion d’items défectueux est omniprésent, ce qui génère des coûts de rejet sur les produits finis. Dans le cas des lots rejetés après échantillonnage, ils sont retournés au fournisseur impliquant des délais et des coûts de pénurie plus grands, ou inspectés en totalité par un contrôle à 100%, générant ainsi des délais et des coûts de contrôle supplémentaires. Notre projet consiste à élaborer un modèle réactif, qui varie selon les niveaux d’inventaires en amont et en aval de la production, qui nous permettra de trouver une politique de commande qui minimisera le coût encouru. En premier lieu, une description du système à l’étude et une approche de résolution seront présentées, puis une comparaison entre la politique de contrôle à 100% et le retour au fournisseur est réalisée, suivi d’une analyse, pour ressortir les paramètres qui font qu’une politique est meilleure que l’autre. Ensuite, une étude comparative entre ces politiques de contrôle et une combinaison des deux que nous noterons politique hybride est menée pour savoir laquelle est la plus avantageuse et dans quel cas l’adopter. Finalement, nous proposons une nouvelle politique de commande combinée à une stratégie de sélection de fournisseurs et nous optimisons ses paramètres afin de minimiser le coût total encouru.ududVu la complexité des problèmes considérés, une approche expérimentale basée sur une combinaison des méthodes statistiques d’optimisation et d’outil de simulation est utilisée afin d’optimiser les paramètres de commande de chaque système étudié. Les modèles de simulations sont conçus en combinant des événements discrets et continus pour modéliser les flux continus ainsi que la nature dynamique et stochastique des systèmes de productions. L’efficacité de l’approche adoptée est vérifiée par des analyses de sensibilité.