Actualité - Offre d'emploi, de thèse

Poste : Sujet de thèse
Date : 1 septembre 2023
Contact Mail : renaud.chicoisne@uca.fr , tel : 04 73 40 53 57

These : Optimisation de l'agencement des installations ultra-flexibles

Contexte et projet

Dans le cadre de la conception d'usines ultra-flexibles pour M.F.P. Michelin, il s'agit de localiser au moindre coût les différentes machines sur le sol de l'usine. Étant donné un ensemble de machines et de flux de matériaux entre elles, le problème de la recherche d'un agencement optimal - connu sous le nom de Facility Layout Problem (FLP) - consiste à positionner et à orienter les machines dans une usine de production de telle sorte que le coût total 1) du déploiement des machines et 2) du transport des fournitures de machine à machine, soit minimal. Le FLP est l'un des problèmes les plus difficiles à résoudre dans le domaine de l'optimisation des usines et présente plusieurs variantes connues, notamment :

1. l'incertitude dans les flux inter-machines,

2. des contraintes sur la structure de placement sous-jacente (par exemple, ligne unique, lignes multiples, grilles),

3. différents types de machines, ayant leurs propres capacités et restrictions.

Objectifs

Après une revue de la littérature sur le FLP, plusieurs modèles correspondant à différentes variantes seront envisagés et considérés comme des modèles d'optimisation non linéaire. Une étude de ces modèles sera réalisée sur la base des méthodes les plus efficaces et les plus récentes d'optimisation combinatoire et de techniques de linéarisation. Ce travail théorique conduira au développement d'un cadre d'optimisation réel combinant des approches exactes (par exemple, branch-and-bound, plans de coupe, gestion de la symétrie) et des techniques approximatives (par exemple, heuristiques, métaheuristiques). La méthodologie résultante sera ensuite mise en œuvre et testée sur des instances réelles fournies par M.F.P.Michelin.

Profil du candidat

Le candidat doit être titulaire d'un master en informatique/mathématiques appliquées/ingénierie industrielle ou équivalent et posséder de bonnes compétences en mathématiques appliquées en rapport avec l'optimisation et la recherche opérationnelle. Le candidat doit également aimer la programmation et être prêt à apprendre CPLEX.

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