Evaluation de la Performance d’Un Système de Production

UNIVERSITE D’ORAN

FACULTE DES SCIENCES

DEPARTEMENT D’INFORMATIQUE

MEMOIRE

Présenté par :

MR ABBAD Abdelhafid

Pour obtenir

LE DIPLOME DE MAGISTER

Spécialité : Informatique

Option : Informatique et Automatique

Intitulé :

Membres de jury :

Mr ATMANI Baghdad Maître de conférences à l’Université d’Oran

(Président)

Mr BOUAMRANE Karim Maître de conférences à l’Université d’Oran

(Encadreur)

Mme TAGHEZOUT Noria Maître de conférences à l’Université d’Oran

(Co-encadreur)

Mme NOUREDDINE Myriam Maître de conférences à l’Université Mohamed Boudiaf USTO

(Examinatrice)

Mr SEKHRI Larbi Maître de conférences à l’Université d’Oran

(Examinateur)

Evaluation de la Performance d’Un Système de Production

Par la Méthode d’Estimation

d’Unité de Valeur Ajoutée (U.V.A)

W°w|vtvxá

A la mémoire de mon regretté père,

A ma mère,

A Fouzia ma femme,

A Abdelhakim, Med Akram et Farah Fatima Zohra mes enfants,

Avec Tendresse,

Qu’ils m’excusent pour tout le temps que j’ai consacré à mon mémoire et que je leurs ai volé,

J’espère qu’ils sont fiers de moi.

A ma sœur, mes frères et mes belles sœurs

A ma famille

A ma Belle famille

Je dédié ce travail…

exÅxÜv|xÅxÇàá

Merci Allah le tout puissant.

Il est toujours difficile de remercier l’ensemble des personnes qui ont contribué à

l’aboutissement de ce travail de recherche et a tous ceux qui contribué de prés ou de loin à

l’aboutissement de ce travail par leur confiance et leur soutien.

Avec beaucoup de gratitude et de sincérité, je remercie vivement mes encadreurs.

Mme

TAGHEZOUT Noria Maitre de conférences à l’Université d’Oran, je la remercie tout

particulièrement pour l’attention qu’elle m’a porté, son soutien inconditionnel, ses

orientations, ses précieux conseils, sa disponibilité et son investissement constant et sa

patience m’ont permis d’avancer dans mes recherches.

M Karim BOUAMRANE Maître de Conférences à l’Université d’Oran, ses conseils, ses

orientations et son expérience m’ont guidé tout au long de ma thèse, et je lui en suis

reconnaissant.

Je remercie vivement Monsieur ATMANI Baghdad, Maître de conférences à l’Université

D’Oran, de me faire l’honneur de présider le jury de ce mémoire.

Mes remerciements s’adressent au même titre aux Maîtres de Conférences Mme

NOUREDDINE Meriem de l’Université Mohamed Boudiaf USTO et M SEKHRI Larbi de

l'Université d'Oran pour avoir accepté d’examiner mon travail.

Un grand merci aux membres de l’équipe Informatique Automatique dirigé par M Beldjilali

Bouziane ; une équipe chaleureuse, qui a su crée un environnement de travail convivial et

agréable.

Un grand merci a mes ami(e)s de l’université d’Oran notamment Mme

CHERIF Malika, M

FATMI Mohamed, M GRADA lahouari, M CHIKHI Azedine qui ont été d’un soutien

indispensable dans des moments quelques fois difficiles.

TABLE

DES MATIÈRES

INTRODUCTION GENERALE

1. INTRODUCTION GENERALE ......................................................................................................................... 5

2. CONTRIBUTION ........................................................................................................................................... 7

CHAPITRE 1

GESTION DE LA PRODUCTION

1. INTRODUCTION ........................................................................................................................................ 10

2. DEFINITIONS ET CONCEPTS DE BASES ....................................................................................................... 11

2.1. OBJECTIFS DE LA GESTION DE PRODUCTION .......................................................................................... 12

2.2. LES PRINCIPAUX ELEMENTS CONSTITUANT UN SYSTEME DE GESTION DE PRODUCTION .................................. 12

3. LES METHODES CLASSIQUES DE GESTION DE PRODUCTION ...................................................................... 13

3.1. LA METHODE MRP (MATERIALS REQUIREMENTS PLANNINGS) .............................................................................. 13

3.2. LE JAT (JUSTE A TEMPS) ................................................................................................................................. 14

4. LES SYSTEMES DE PRODUCTIONS .............................................................................................................. 15

4.1. QU’EST CE QU’UN SYSTEME DE PRODUCTION ...................................................................................................... 15

4.1.1. Les éléments d’un Système de Production ....................................................................................... 15

4.1.2. Structure .......................................................................................................................................... 15

4.1.3 Organisation...................................................................................................................................... 16

4.1.4. Flux de fonctionnement ................................................................................................................... 17

4.2 CARACTERISTIQUES DES SYSTEMES DE PRODUCTIONS .............................................................................................. 17

4.2.1. Flexibilité ......................................................................................................................................... 17

4.2.2 Réactivité........................................................................................................................................... 19

4.2.3. Pro activité ....................................................................................................................................... 19

4.2.4. Robustesse ...................................................................................................................................... 20

4.3 LES PRINCIPAUX MODES DE PRODUCTION TRADITIONNELLE ...................................................................................... 20

4.4. LES DIFFERENTS TYPES D’ATELIERS MANUFACTURIERS ............................................................................................ 21

4.4.1. Machine Unique ............................................................................................................................. 21

4.4.2. Machines parallèles......................................................................................................................... 22

4.4.3. Ateliers à cheminement unique (Flow Shop) ................................................................................... 22

4.4.4. Ateliers à cheminements multiples (Job Shop) ............................................................................... 23

4.5. LES PROBLEMES DU SYSTEME DE PRODUCTION .................................................................................................... 24

4.5.1. Problème d’ordonnancement ........................................................................................................... 24

4.5.2. Problème d’optimisation ................................................................................................................. 24

5. ORDONNANCEMENT................................................................................................................................. 25

5.1. NOTIONS DE BASE .......................................................................................................................... 25

5.1.1. Les tâches ............................................................................................................................. 25

5.1.2. Les ressources .................................................................................................................................. 26

5.1.3. Les contraintes ................................................................................................................................. 26

5.2. DEFINITION DES PROBLEMES D’ORDONNANCEMENT .............................................................................. 26

5.2.1. Les problèmes d’ordonnancement ....................................................................................... 27

5.3. DEFINITION DU PROBLEME D’ORDONNANCEMENT D’ATELIER .................................................................. 28

5.4. CARACTERISTIQUES GENERALES DES ORDONNANCEMENTS ..................................................................... 30

5.4.1. Ordonnancement admissibles.............................................................................................. 30

5.4.2. Ordonnancement semi actif................................................................................................. 31

5.4.3 ORDONNANCEMENT ACTIF ............................................................................................................................ 31

6. CONCLUSION ............................................................................................................................................ 32

CHAPITRE 2

METHODE U.V.A

1. INTRODUCTION ........................................................................................................................................ 34

1.1. HISTORIQUE DE LA METHODE U.V.A ................................................................................................................. 34

1.2. LES CARACTERISTIQUES ET LES FINALITES DE L'INFORMATION COMPTABLE ................................................................. 36

1.3. LA COMPTABILITE DE GESTION DEFINITIONS ........................................................................................................ 37

1.4. FONCTION DE LA COMPTABILITE DE GESTION ........................................................................................ 38

2. LES PRINCIPALES METHODES DE COUTS DE COMPTABILITE ANALYTIQUE ................................................. 39

2.1. LA METHODE DES SECTIONS HOMOGENES ET DES COUTS COMPLETS ......................................................................... 39

2.2. LA METHODE DE L'IMPUTATION RATIONNELLE ..................................................................................................... 40

2.3. LE DIRECT COSTING ........................................................................................................................................ 40

2.4. LA METHODE DES COUTS STANDARDS ................................................................................................................ 40

2.5. LA METHODE GP ........................................................................................................................................... 41

2.6. UNE EXTENSION DE LA METHODE GP : LA METHODE UVA (UNITE DE VALEUR AJOUTEE) ............................................ 41

3. PRESENTATION GENERALE DE LA METHODE .............................................................................................. 42

3.1. DEFINITION................................................................................................................................................... 42

3.2. SES OBJECTIFS ............................................................................................................................................... 43

3.3. LE DEVELOPPEMENT DE LA METHODE ................................................................................................................. 43

3.3.1. L’analyse des postes ......................................................................................................................... 43

3.3.2. Le choix de l’article de base ............................................................................................................. 44

3.3.3. Le calcul des indices UVA ................................................................................................................. 44

3.3.4. La mesure de la production globale de l’entreprise ........................................................................ 45

3.3.5. L’évaluation des coûts de revient .................................................................................................... 46

3.3.6. L’analyse de rentabilité des ventes ................................................................................................. 46

4. COMPARAISON DE LA METHODE UVA ET L’ABC ........................................................................................ 48

6. CONCLUSION ............................................................................................................................................. 51

CHAPITRE 3

SIMULATION MULTI AGENT

1. INTRODUCTION ........................................................................................................................................ 53

2. DEFINITION ET HISTORIQUE ...................................................................................................................... 53

3. BUTS DE LA MODELISATION ET SIMULATION ............................................................................................ 54

4. AVANTAGES ET DESAVANTAGES DE LA SIMULATION ................................................................................ 54

5. TYPES DE SIMULATION [GALL03] .............................................................................................................. 57

5.1 L’APPROCHE PAR EVENEMENTS ......................................................................................................................... 57

5.2. L’APPROCHE PAR ACTIVITES ............................................................................................................................. 58

5.3. L’APPROCHE PAR PROCESSUS ............................................................................................................ 59

5.3.1. Etats d’un processus ............................................................................................................ 60

5.3.2. L’échéancier ......................................................................................................................... 61

6. LA SIMULATION MULTI-AGENTS ............................................................................................................... 61

6.1. LES ETAPES D'UNE SIMULATION ........................................................................................................................ 62

6.2. INTÉRÊT DE LA SIMULATION MULTI-AGENT .......................................................................................................... 64

6.3. AVANTAGES ET DÉSAVANTAGES DE LA SIMULATION MULTI-AGENTS ......................................................................... 64

6.4. DOMAINES D’APPLICATIONS DE LA SIMULATION MULTI AGENTS .............................................................................. 64

6.4.1. Exemples de la simulation multi agents ........................................................................................... 65

6.5. MODÉLISATION ET IMPLÉMENTATION D’UNE SIMULATION MULTI AGENTS ................................................................. 65

7. CONCLUSION .............................................................................................................................................. 67

CHAPITRE 4

LA PERFORMANCE

1. INTRODUCTION ........................................................................................................................................ 69

2. CONCEPTS DE BASE ................................................................................................................................... 69

3. DEFINITION DE LA PERFORMANCE GLOBALE............................................................................................. 70

4. LA PERFORMANCE ET GESTION DE PRODUCTION ..................................................................................... 73

4.1. LE CONTROLE DE GESTION ................................................................................................................ 74

4.2. VALEUR DES ENTITES PRODUITES ...................................................................................................................... 74

4.3. LES COUTS DES ACTIVITES ................................................................................................................................ 74

4.3.1 Les coûts traditionnels de production ............................................................................................... 74

4.3.2. Valorisation des surcharges ............................................................................................................. 75

4.3.3. Valorisation des non-produits ......................................................................................................... 76

5. CONCLUSION .............................................................................................................................................. 76

CHAPITRE 5

CONCEPTION

1. INTRODUCTION ........................................................................................................................................ 78

2. APPROCHE PROPOSEE .............................................................................................................................. 78

3. DESCRIPTION DE L’ARCHITECTURE ............................................................................................................ 80

4. ARCHITECTURE MULTI-AGENT .................................................................................................................. 80

5. LA MODELISATION DES AGENTS ............................................................................................................... 81

6. FONCTIONNEMENT DE L’APPROCHE MULTI-AGENT PROPOSEE ................................................................ 83

7. LA COMMUNICATION ENTRE AGENTS....................................................................................................... 86

8. CONCLUSION ............................................................................................................................................ 88

CHAPITRE 6

IMPLEMENTATION

1. INTRODUCTION ........................................................................................................................................ 90

2. OUTILS DE PROGRAMMATION .................................................................................................................. 90

2.1. LA PLATE-FORME JADE ................................................................................................................................... 90

2.1.1. Définition ......................................................................................................................................... 90

2.1.2 L'architecture de la plate-forme multi-agents ..................................................................... 91

2.1.3 Comportement des agents dans JADE ................................................................................. 91

2.1.4. Comment intègre la plate forme JADE dans JBuilder ? .................................................................... 92

2.1.5. Pourquoi JADE ? ............................................................................................................................... 93

3. LANGAGE JAVA ......................................................................................................................................... 93

3.1. LES RAISONS DU SUCCES DE JAVA ...................................................................................................................... 94

3.2. ARCHITECTURE CLIENT SERVEUR ....................................................................................................................... 94

4. IMPLEMENTATION DU SYSTEME ............................................................................................................... 95

4.1. LANCEMENT DU SYSTEME ................................................................................................................................ 95

CONCLUSION GENERALE ET PERSPECTIVES................................................................................................... 108

INTRODUCTION

Page 5

Introduction

1. Introduction Générale

Les unités ou entreprises de production se sont révélé un bon champ d'applications de

l'informatique dans le fonctionnement des services administratifs ou opérationnels, à tous

niveaux (exécution, gestion, direction) et à des degrés divers (assistance, prise en charge

totale, aide à la décision, etc.).

Ces applications ont subi un développement important malgré les difficultés de l'adaptation

des moyens informatiques (matériels, logiciels, méthodes, profil des informaticiens, structure

de département, politique informatique, etc.) aux besoins des opérationnels, difficultés dues

essentiellement à la minceur de l'analyse qui précédait les choix et les mises en place

informatiques.

Ce développement important s'est déroulé en même temps que s'amplifiait la croissance des

moyens informatiques. Aussi, le potentiel actuel de moyens de traitement automatisé mérite-t-

il une analyse sérieuse d'ensemble avant la mise en place, tant sur le plan fonctionnel que sur

le choix des moyens, pour que l'unité de production dispose d'un système adaptable. En

intégrant des objectifs de développement durable, le management des entreprises devient plus

complexe et doit concilier des exigences à la fois environnementales, sociales et

économiques.

Dans les sciences économiques, tous les coûts sont des coûts d'opportunité parce que

lorsqu'une ressource est employée à un but quelconque, cela implique que d'autres biens ne

peuvent pas être produit avec la quantité utilisée de cette ressource, qu'une autre ressource

n'est pas employée à la place de cette ressource, et que l'on renonce aux revenus d'autres

productions utilisant cette ressource. Ainsi, chaque coût est d'abord un coût explicite pour la

ressource utilisée, mais tout aussi bien, un coût implicite d'utilisations alternatives possibles

de cette ressource.

Et l’on considère qu’il existe trois points de vue différents de l’estimation de coût selon le

type de décision à prendre. En effet, le souci de la direction qui a la charge de définir la

stratégie de l’entreprise est principalement la « marge » ou le bénéfice réalisable sur un projet

donné. Il est en effet vital pour toutes les entreprises de dégager du profit pour continuer

Page 6

Introduction

d’exister. Quant au commercial dont l’objectif est de placer le mieux possible son produit par

rapport à la concurrence, il cherche à connaître le prix de vente optimal c’est-à-dire le prix du

marché. Le prix de vente et la marge forment alors un ensemble définissant les contraintes

économiques du projet imposant un prix de revient de fabrication maximal. Le coût d’un

projet est devenu aujourd’hui un paramètre de conception au même titre que les spécifications

techniques.

Les coûts de production sont calculés dans les entreprises produisant des biens ou des

services. Leur détermination constitue une étape nécessaire avant l'obtention des coûts de

revient des produits vendus. Son contenu comprend des charges qui sont les charges

indirectes et les charges directes de production. Le domaine d’application du coût comprend

une fonction économique de l’entreprise, un moyen d’exploitation, une unité d’exploitation et

un domaine d’application.

De nouveaux modes de pilotage et d’évaluation apparaissent et le foisonnement des outils de

gestion - code de conduite, normes et certifications, rapports sociétaux, notation doit être

déchiffré et analysé. A partir de ce constat, nous allons essayer de développer un modèle

d’aide à la décision basé sur une démarche dynamique d’amélioration des performances.

Définir la performance est complexe, car elle regroupe plusieurs dimensions. A partir des

deux principaux critères d’appréciation de la performance que sont l’efficacité et

l’efficience, une première classification peut être réalisée. La réussite, la compétitivité, les

facteurs clés de succès constituent les dimensions principales d’appréciation de l’efficacité ; la

productivité, les coûts, le rendement et la rentabilité, celles de l’efficience.

A partir de ce constat, nous allons essayer de définir le coût engendré. Plusieurs méthodes ont

été exploitées pour tester et rentabiliser la production d’une entreprise, pour notre cas nous

allons exploiter la méthode U.V.A (Unité de valeur ajoutée) et l’aide à la décision combinée

à la simulation multi agents peut apporter une aide précieuse dans ce processus. L’approche

multi agents est fondée sur un principe d’individualisation des systèmes en un ensemble

d’entités élémentaires en interaction.

L’objectif recherché par une entreprise est de réduire d’une manière efficace et conséquente le

coût de production ou le coût de revient de fabrication d’un nouveau produit.

Page 7

Introduction

La simulation multi-agents représente directement les individus, leurs comportements, leurs

actions dans l’environnement et leurs interactions. Chaque individu est appelé agent et

représente une entité autonome, réactive, sociale, proactive. La simulation a des domaines

d’application très variés: robotique, économie, ... dans ce projet, nous avons utilisé la plate

forme JADE (Java Agent Développement Framework) ainsi qu’un ensemble d’outils de

visualisation et d’analyse de simulation multi-agents que nous décrivons ici en tentant de

montrer, sur une application de taille réaliste, comment ils permettent de répondre aux

objectifs de compréhension et de réponse aux questions posées sur le système représenté.

2. Contribution

Notre contribution consiste à élaborer un système d’aide au pilotage des flux de production.

Ce dernier est basé sur une modélisation multi-agents. Les agents sont de type cognitif et

réactif et la structure de pilotage utilisée est une approche distribuée. Les agents choisis

reflètent l’état des ressources correspondantes. La démarche proposée est appliquée sur un

exemple d’atelier et le résultat final permet d’avoir pour chaque produit fabriqué le routage

obtenu, suivant la disponibilité des machines et le temps minimal de fabrication. Le système

d’aide au pilotage des flux de production proposé permet la maîtrise et la gestion des moyens

de production pour la fabrication de produits donnés. L’utilisation de l’approche multi-agents

offre un cadre de modélisation et de simulation des ressources de l’atelier.

Par conséquent, nous mettons l’accent dans ce document sur le réalisme des modèles que nous

utilisons : nous soutenons la thèse que, pour simuler le fonctionnement d’un atelier, il faut

considérer les temps de production dans le cas normal et dans le cas ou il existe des

perturbations. Nous nous ancrons ainsi dans la tradition des systèmes multi-agents, qui est de

développer des modèles de systèmes complexes, basés sur la prise en compte des interactions

qui existent entre les différentes parties du système.

A ce titre, le premier chapitre constitue d’abord une représentation générale de la gestion de

production, en suite nous enchainerons avec l’ordonnancement et ses types.

Le deuxième chapitre est consacré à la présentation de la méthode UVA (Unité Valeur

Ajoutée). Nous présenterons la définition, les objectifs, les caractéristiques, la construction et

Page 8

Introduction

l’exploitation de cette méthode. Un exemple d’application de cette méthode sera décrit à la fin

de ce chapitre.

Au niveau du troisième chapitre nous nous focaliserons sur la simulation multi-agents ; nous

y présenterons la notion de simulation, suivie de ses méthodes et ses modèles, puis ses types.

Le quatrième chapitre présente la performance d’un système de production

Le cinquième chapitre est consacré à la conception du modèle de l’approche proposée

présentant ainsi les diagrammes UML et un organigramme général de l’application.

Le chapitre six est dédié à l’implémentation de l’outil d’aide ainsi que l’interprétation des

résultats fournis par les courbes obtenues suite à l’expérimentation.

En fin l’ensemble du travail que nous avons réalisé nous permet de disposer d’un modèle

d’atelier simple mais réaliste, permettant de tester la faisabilité de la méthode UVA pour

calculer le cout de production, et dessiner la courbe de rentabilité. Le mémoire sera terminé

par une conclusion générale et quelques perspectives.

CHAPITRE 1

GESTION DE LA

PRODUCTION

Chapitre 1 Gestion de la production

Page 10

1. Introduction

Face à la globalisation économique et aux révolutions technologiques du contexte

concurrentiel complexe dans lequel elle évolue, la fonction de production devient de plus en

plus stratégique, dans le mesure, où elle oblige à la maitrise d'un environnement instable.

Par ailleurs, en proie à une demande de plus en plus exigeante, l'entreprise a du revoir ses

objectifs et est progressivement passée d'un objectif unique de productivité, à un objectif

mixte de coût-qualité-délais, flexibilité, qui caractérise la meilleure réponse de l’entreprise au

consommateur Ainsi, on parle aujourd'hui d'un processus de production complexe s'inscrivant

dans une fonction transversale, c'est-à-dire qui doit faire converger et intégrer à sa propre

finalité un ensemble de contraintes imposées par des fonctions complémentaires, annexes à la

production (fonctions ressources humaines, marketing, logistique etc.).

De plus la production est la transformation de ressources avec pour objectif la création de

biens ou de services. Cette transformation nécessite, pour l'entreprise, de combiner deux

facteurs de production matériels et immatériels que sont le capital et le travail. L'objectif de

la gestion de production est de « fabriquer au moindre coût des produits de qualité

disponibles dans les meilleurs délais et dont la demande est susceptible d'évoluer rapidement

et dont les caractéristiques sont multiples» [CRAM 03]. Elle entraîne nécessairement des

réponses à ces questions relatives à la conception des produits et des méthodes : comment

produire?

La définition de la capacité: combien produire ? Puis-je réaliser seul cette production?

La définition de la structure: quelle structure? L'engagement de la production quand

produire?

Les unités ou entreprises de production se sont révélé un bon champ d'applications de

l'informatique dans le fonctionnement des services administratifs ou opérationnels, à tous

niveaux (exécution, gestion, direction) et à des degrés divers (assistance, prise en charge

totale, aide à la décision, etc.). Ces applications ont subi un développement important malgré

les difficultés de l'adaptation des moyens informatiques (matériels, logiciels, méthodes, profil

des informaticiens, structure de département, politique informatique, etc.) aux besoins des


Page 11

opérationnels, difficultés dues essentiellement à la minceur de l'analyse qui précédait les

choix et les mises en place informatiques.

Ce développement important s'est déroulé en même temps que s'amplifiait la croissance des

moyens informatiques. Aussi, le potentiel actuel de moyens de traitement automatisé mérite-t-

il une analyse sérieuse d'ensemble avant la mise en place, tant sur le plan fonctionnel que sur

le choix des moyens, pour que l'unité de production dispose d'un système proche de ses

besoins propres et souple d'adaptation. Il faut d'abord repréciser la nature de la production et

la façon dont s'exerce la gestion de cette production, avant de citer, au travers des expériences

multiples, les impacts de l'informatisation et ce qu'ils impliqueront dans un avenir proche.

Ensuite, il importe de remarquer que, si chaque fonction de production possède une assistance

propre informatique, un ensemble de moyens d'assistance ne constitue pas un système. Celui-

ci suppose, en effet, des relations directes entre les fonctions, des boucles de retour, une

finalité cohérente, etc., autant de caractéristiques qu'il faudra mettre en application au niveau

des matériels et des logiciels.

2. Définitions et Concepts de Bases

La production est le processus conduisant à la création de produits par l'utilisation et la

transformation les ressources. Les opérations sont les activités composant le processus de

Production. Le terme « transformation » doit être entendu au sens large, puisqu’il recouvre

la modification de la l’apparence, des propriétés physico-chimiques, de l'emplacement

(transport), etc. Les « produits » peuvent être des biens (physiques) ou des services.

Les « ressources » consistent principalement en capital et équipements, main d'œuvre,

matières (premières, produits semi-finis) et information. L’activité de production consiste à

transformer des matières premières ou des produits semi-finis en produits finis grâce à des

moyens de production : capital, hommes, machines. [LOPE 01]


Page 12

2.1. Objectifs de la gestion de production

L’objectif primordial de la gestion de production, quelque soit le type d’organisation est

d’obtenir le produit permettant la satisfaction du client dans les délais à un coût concurrentiel.

Cette mission doit être remplie en atteignant 4 objectifs :

� Volume : Le volume de production doit correspondre aux objectifs commerciaux de

l’entreprise.

� Délai : Fournir au commercial des indications valables sur les délais qu’il serait

possible de tenir pour tel ordre d’un client éventuel.

� S’efforcer pour les ordres reçus de respecter les délais maximums promis aux clients

par le département commercial.

� Qualité : Les services de la gestion de production doivent fournir aux services de

fabrication, sans erreur ni omission les informations nécessaires à l’exécution des ordres

clients.

� Coût : La gestion de la production doit :

� S’efforcer d’assurer le meilleur emploi du matériel et de la main d’œuvre.

� Minimiser les heures supplémentaires et les dépannages héroïques.

� Déterminer les enclenchements des différentes opérations, afin de minimiser

l’en-cours de fabrication et respecter les délais.

2.2. Les principaux éléments constituant un système de gestion de production

Dans une entreprise de nombreux services participent au système de production :

� Le bureau des études : Il conçoit les produits nouveaux et définit la liste complète

des composants entrant dans leur fabrication. Il s’appuie sur la CAO (Conception

assistée par ordinateur) pour l’élaboration des produits.

� Le bureau des méthodes : Il définit les différentes opérations et leur

ordonnancement en vue d’obtenir le produit. Il précise en fait comment le produit est

réalisé, par quelle machine, avec quels outils et en combien de temps.


Page 13

� Le service de planification : coordonne les activités de production à moyen terme.

Il s’agit de planifier les approvisionnements et les fabrications en utilisant les

techniques de gestion des stocks, de calcul des besoins, et de gestion des achats.

� Le service d’ordonnancement : organise la production au sein des différentes

unités. Il indique la succession des tâches à réaliser en un temps minimum.

� Les outils utilisés sont :

� Le diagramme de Gantt.

� Le graphique PERT

� La programmation linéaire.

Les ateliers assurant la transformation des matières premières en produits finis en respectant

les consignes et l’ordonnancement des services précédents

3. Les Méthodes Classiques de Gestion de Production

Plusieurs systèmes sont exploités par les entreprises pour une meilleure gestion de la

production parmi eux :

3.1. La méthode MRP (Materials Requirements Plannings)

Cette méthode permet la planification des besoins en composants et s’applique

particulièrement bien aux entreprises fabriquant des produits ayant de nombreux composants

constitutifs.

Exemple : Mécanique, automobile, électronique…

Elle est fondée sur une distinction fondamentale de deux types de besoins au sein de

l’entreprise :

� Les besoins externes qui sont ceux des clients : commandes fermes, commandes

estimées par le service commercial.

� Les besoins internes qui sont induits par les besoins externes. Ils sont calculés grâce

aux nomenclatures de fabrication.

La méthode MRP peut se décomposer en deux modules :


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� Un outil de planification à long terme, qui permet à partir des prévisions

commerciales de simuler l’adéquation entre la charge de travail et les capacités de

production.

� Un outil de calcul des besoins induit par le plan de production des produits finis,

qui découle lui-même des prévisions commerciales et du portefeuille des commandes,

Ce dernier génère grâce aux nomenclatures les besoins bruts en matières premières et

composants à fabriquer ou à acheter. Ces besoins bruts deviennent des besoins nets en

tenant compte des stocks et encours et permettent de calculer grâce aux gammes, les

charges du personnel et des moyens de production.

3.2. Le JAT (Juste à Temps) La réussite industrielle du Japon a favorisé la diffusion de nouvelles méthodes de gestion de la

production. Le JAT est une méthode qui ne vise à fabriquer que les pièces dont on a besoin au

moment ou on en a besoin. L’objectif essentiel étant la réduction des stocks (matières

premières, en-cours, produits finis) afin de diminuer les capitaux immobilisés et les risques

d’invendus. On y retrouve également d’autres objectifs :

� Réduction des délais de fabrication,

� La flexibilité accrue des moyens de production,

� La diminution des gaspillages et des coûts de non qualité.

Exemple pour la mise en place d’une organisation de la production en JAT, on peut utiliser la

méthode du Kanban. C’est un système de production qui fonctionne entre deux postes de

travail et qui limite la production du poste amont aux besoins du poste aval.

Cette méthode est surtout adaptée aux entreprises ayant une production répétitive et

relativement régulière.

Un kanban est une fiche cartonnée que l’on fixe sur les bacs ou conteneurs de pièces. Il en

existe deux types :

� Les kanbans de production.

� Les kanbans de manutention


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4. Les Systèmes de Productions

Dans cette section nous explicitions les notions nécessaires pour la bonne compréhension du

concept de système de production(SP) et présentons quelques approches permettant la

modélisation, l’analyse et la conception d’un système de production. Nous allons ensuite

étudier les problèmes à machine unique qui serviront notamment à la présentation de

méthodes générales de résolution optimale des problèmes d’ordonnancement.

4.1. Qu’est ce qu’un Système de production

Il existe un grand nombre de définitions de la notion de système de production ;

Et la plus spécifique :

« Un Système de Production décrit l’ensemble du processus grâce auquel l’entreprise produit

un bien ou un service apte à satisfaire une demande à l’aide de facteurs de production acquis

sur le marché ».

Un Système de production est conçu pour fabriquer un ensemble de produits. La fabrication

nécessite une suite de transformations élémentaires appelées opérations. L’exécution d’une

opération nécessite une ou plusieurs machines. Les déplacements d’un produit dans le

système de production s’effectuent sur les magasins de stocks. La compréhension des SP

nécessite donc que soient combinés différents points de vue : organisationnel, social,

économique et technologique.

4.1.1. Les éléments d’un Système de Production

Un système de production est divisé en deux parties complémentaires, la partie opérative et la

partie pilotage qui assure la cohérence et le contrôle de la partie opérative.

Dans ce qui suit, on s’intéressera à la partie opérative qui elle-même se divise en trois

parties.

4.1.2. Structure

La structure correspond au nombre et à la nature des éléments qui constituent un Système de

production (nombre de machines, nombre de pièces …) la figure 1.1 est un exemple de la

partie structure d’un Système de production ;


Page 16

4.1.3 Organisation L’organisation correspond à l’interaction entre ces éléments. Ces interactions peuvent

consister à des échanges de matière, d’énergie ou d’informations. Ces échanges constituent

une communication à laquelle les éléments réagissent en changeant d’état ou en modifiant

leur action. Les éléments d’un système sont en interaction réciproque, l’action d’un élément

sur un autre entraîne en retour une réponse du second élément vers le premiers (voir

l’exemple de la figure 1.2).

Elt3

Elt2.

Elt2.

Elt01

Elt1. Elt1.

Elt4

Sous-système Sous-système

FIG 1.1 : Structure d’in système de production

Elt3

Elt2.

Elt2.

Elt01

Elt1. Elt1.

Elt4

Sous-système Sous-système

FIG1.2 : L’organisation d’un système de production


Page 17

4.1.4. Flux de fonctionnement Il correspond aux caractéristiques de chaque élément du système durant son fonctionnement,

ce flux n’est pas stable et varie avec le temps (voir la figure 1.3)

Il existe trois variables de fonctionnement ;

1- Flux de matière ; nature, débit, volume, délai, déclenchement.

2- Flux d’information ; nature, fréquence, déclenchement.

3- Flux financiers ; quantité, fréquence, déclenchement (évoluent de manière continue en

temps réel).

4.2 Caractéristiques des systèmes de productions

Dans ce qui suit, nous nous limiterons aux systèmes dits productifs. Il s’agit de définir les

principales caractéristiques.

4.2.1. Flexibilité

On sait très bien que le système de production est fait afin de pouvoir vendre tous les

produits. Donc pour cela il faut que le produit évolue selon l’offre et la demande, d’où la

nécessité de flexibilité dans ces systèmes. La flexibilité d’un système de production se

caractérisé par sa capacité d’adaptation à la production des nouveaux produits pour lesquels

le système n’a pas été étudié. Cela suppose une adaptation totale du SP au produit courant (de

Flux

FIG 1.3 : Le flux de fonctionnement

Elt3

Elt2.1

Elt2.2

Elt01

Elt1.1 Elt1.2

Elt4

Sous-système 1 Sous-système 2


Page 18

la distribution des flux discrets de composants aux opérations qu’effectuent les moyens de

production sur le produit) Plusieurs types de flexibilité [ABRU 96], [ADAM 97] ont été

mis évidence suivant leurs incidences sur l’objectif qui est le produits fini et sur les moyens

de production permettant la réalisation de ce produit.

� Flexibilité de produit : Offre la possibilité d’une reconfiguration du système pour la prise

en compte d’un nouveau produit ou famille de produits permettant ainsi un gain de

productivité.

� Flexibilité de mélange : C’est la possibilité de produire simultanément un ensemble de

produits ayant des caractéristiques de base communes. Cette flexibilité peut être fabriquée

simultanément.

� Flexibilité de quantité : Il s’agit de la capacité du système à faire face aux fluctuations de

la quantité des produits à fabriquer en modifiant les rythmes, ainsi que les temps de passage et

d’engagement des outils.

� Flexibilité de routage : Offre au système les moyens d’un aiguillage plus souple, de

façons à servir les différents segments de procèdes libres ou sous engagés.

� Flexibilité d’ordre des opérations : Permets de changer l’ordre des opérations en cours

de production (ce qui suppose l’existence d’une gamme principale et des gammes

secondaires) ou de choisir la destination suivante après chaque opération.

� Flexibilité d’expansion: Autorise une extension et une modification de l’architecture du

système ce qui exige une modélisation.

� Flexibilité des ressources: C’est la capacité des ressources à effectuer plusieurs tâches

élémentaires et à permettre la reprogrammation.

En considérant les définitions données ci-dessus on peut déduire que la flexibilité est un

facteur déterminant dans l’élaboration de la conception d’un SP apte à fabriquer plusieurs

variantes de produits. Malheureusement, une forte accentuation que cette flexibilité engendre

des investissements très élevés des ressources technologiques relevant de ce système, à cause


Page 19

de leur surdimensionnement à l’installation, et entraîne une baisse de productivité. Au cours

de l’automatisation d’un système flexible de production il faut donc faire un compromis entre

flexibilité et productivité [BILL 05].

4.2.2 Réactivité

Une exigence importante du client est de recevoir sa livraison dans les délais impartis et ce

quel que soit le carnet de commande (variable). Satisfaire une telle exigence impose au

système de production d’être réactif, c'est-à-dire capable de répondre rapidement et

économiquement à un changement (fabrication multi produit introduction d’une commande

urgente, modification d’une norme etc.) ou d’un aléa.

Ces aléas peuvent provenir.

� Soit du Système de Production (défaut d’alimentation, défauts de réalisations d’une

tâche, pannes de machines, rebuts)

� Soit de son environnement (approvisionnements des matières premières)

La réactivité d’un système de production est définie comme l’aptitude à répondre ou réagir

dans un temps requis aux changements de son environnement interne ou externe (aléa,

situation nouvelle, perturbation, sollicitations…) par rapport au régime (fonctionnement)

permanent (stable) La réactivité se pose en terme de mesure de la qualité d’une certaine

performance du système de production. Celle-ci implique une maîtrise du système observé,

une maîtrise du type de performance à évaluer et de la pertinence sémantique et logique des

données et des traitements mis en œuvre. Il est donc plus que nécessaire de disposer d’une

excellente connaissance sur la composition interne du système, sa frontière, son

environnement, des interactions intra et extra système, ses aspects technologiques, humains,

opérationnels, organisationnels, décisionnels et économiques selon un horizon temporel

d’évolution [COUR 06].

4.2.3. Pro activité

Aujourd’hui, l’évolution rapide de l’environnement, la complexité croissante des processus de

production conduisent à considérer comme nécessaire une adaptation permanente, dans un

monde ou l’aléa constitue la règle et non l’exception. La réactivité est donc nécessaire, mais

elle n’est pas suffisante et les systèmes de production doivent présenter une nouvelle

propriété : la pro activité.


Page 20

La pro activité d’un système de production se caractérise par ses capacités d’anticipation

(prévoir et/ ou provoquer) les changements d’état, d’apprentissage et d’enrichissement des

connaissances (pour améliorer sa réactivité), d’adaptation de ses règles de fonctionnement et

par sa capacité de réorganisation reposant sur une architecture décentralisée et une délégation

de responsabilité. Un système de production proactif est avant tout un système réactif. La pro

action sous entend l’existence de la réaction. La réaction consiste dans l’application de règles

fixées ; en réponse aux événements, tandis que la pro action, en considérant la définition

donnée ci-dessus, ajusté en quelque sorte environnement et modifie les règles de

fonctionnement afin de gérer et maîtriser les aléas néfastes à la performance industrielle. A

coté des fonctions d’observation, de surveillance et de correction, nécessaire pour assurer la

réactivité d’un système, la pro activité implique une quatrième fonction d’enrichissement, qui

permet d’améliorer les processus d’interprétation et de décision [COUR 95].

4.2.4. Robustesse

Une autre exigence du client est d’acquérir sa commande avec la garantie d’une certaine

qualité. Ce qui oblige le concepteur à imposer au SP une certaine robustesse. La robustesse

d’un SP se définit par son aptitude à produire conformément aux résultats attendus. Cela

suppose la garantie de l’obtention des performances souhaitée en présence d’incertitudes dans

le système [KEE 08].

4.3 Les principaux modes de production traditionnelle La diversité du flux des matières première de SP a donné lieu à différentes classes que nous

présentons dans le tableau si dessous :

Mode de production

Production unitaire

Production par lot

Production en série

Production en continu

Caractéristique

Fabrication sur mesure en fonction de la demande du client

Petites séries diversifiées de produits identiques

Grande série de produits identiques et standardisés

Flux continu de produit homogènes

Automatisation

Limitées aux fonctions essentielles

La flexibilité est assurée par la présence d’équipements productifs programmables

Forte automatisation à partir d’équipements programmés peu flexible

Automatisation s’applique à tous les stades de la production et entre les différents stades eux – mêmes


Page 21

Type de pilotage Production à la

commande (par l’aval)

Production par l’aval

Production anticipée (par l’amont)

Production anticipée (par l’amont)

Spécificités

Recherche de qualité et de flexibilité de l’appareil productif

Production en flux tendus mais outillage flexible

Recherche d’économie d’échelle mais pas de flexibilité

Economie d’échelle et automatisation complète

Exemple

Bâtiment Biens de production

Moteurs, composants industriels

Boisson- acier

Tableau 1.1 Les principes modes de production [DAGO 00].

4.4. Les différents types d’ateliers manufacturiers

Une classification très répandue des ateliers, du point de vue ordonnancement, est basée sur

les différentes configurations des machines. Les modèles les plus connus dont ceux ;

� Machines uniques

� Machines parallèles

� Ateliers à cheminement unique (Flow Shop)

� Ateliers à cheminement multiples (Job Shop)

� Autres configurations.

4.4.1. Machine Unique

Dans ce cas, l’ensemble des tâches à réaliser est fait par une seule machine. Les taches sont

alors effectuées lors d’une opération. L’une des situations intéressantes où on peut rencontrer

ce genre de configurations est le cas où on est devant un Système de Production comprenant

une machine goulot qui influence l’ensemble du processus. L’étude peut alors être restreinte à

l’étude de cette machine.

Travaux en Attente

Machine

Travaux Finis

FIG 1.4 : Modèle d’une Machine unique


Page 22

4.4.2. Machines parallèles

Dans ce cas, on dispose d’un ensemble de machines identiques pour réaliser les travaux, ces

dernières se composent d’une seule opération et un travail exige une seule machine.

L’ordonnancement s’effectue en deux phases ; La première phase consiste à effectuer les

travaux sur machines et la deuxième phase consiste à établir la séquence de réalisation sur

chaque machine.

4.4.3. Ateliers à cheminement unique (Flow Shop)

Un atelier à cheminement unique est un atelier où le processus d’élaboration de produits est

dit « linéaire », c'est-à-dire lorsque les étapes de transformation sont identiques pour tous les

produits fabriqués. Selon les types de produits élaborés, on distingue deux types de

production/ La production continue et la production discrète. La production continue est

caractérisée par la fluidité de son processus et l’élimination du stockage, c’est le cas

notamment dans les raffineries, les cimenteries, les papeteries …etc. La production discrète

s’applique principalement aux produits de grande consommation fabrique à la chaîne à

l’exemple de la fabrication automobile, la majorité du domaine textile, les machines

outils…etc. Dans les deux cas, les machines peuvent être dédiées à une opération précise, et

sont Implantées en fonction de leurs séquences d’intervention dans la gamme de production.

L’un des objectifs principes dans le cas d’atelier à cheminement unique est de trouver une

séquence de taches qui respecte un ensemble de contrainte et qui minimise le temps total de

production.

Travaux en Attente

Machine 2

Travaux Finis

FIG 1.5 : Modèle d’une Machine Parallèle

Machine 1

Machine n


Page 23

4.4.4. Ateliers à cheminements multiples (Job Shop)

Les ateliers à cheminement multiple (Job Shop) sont des unités manufacturières traitant une

variété de produits individuels dont la production requiert divers types de machines dans des

séquences variées. L’une des caractéristiques d’un atelier à cheminement multiple est la

demande pour un produit particulier est généralement d’un volume petit ou moyen. Une autre

caractéristique est la variabilité dans les opérations et un mixte produit constamment

changeant. Ainsi, il est nécessaire que le système soit de nature flexible. Dans un sens

général, la flexibilité est la capacité d’un système de répondre aux variations dans

l’environnement.

L’objectif le plus considéré dans le cas d’un atelier à cheminements multiples est le même

que celui considère pour un atelier à cheminement unique, à savoir trouver une séquence de

taches sur les machines qui minimise le temps total de production. Les problèmes à

cheminement multiple reprennent les hypothèses de celui à cheminement unique mai chaque

taches a son propre chemin à travers les machines. De plus dans ce modèle une tache peut

passer plusieurs fois sur une même machine [ESQU 99].

Travaux en Attente Travaux Finis

FIG 1.6 : Ateliers à cheminement unique (Flow Shop)

Machine 1 Machine 2 Machine n

FIG 1.7 : Ateliers à cheminement multiple (Job Shop)

Machine 1 Machine 2 Machine 3

Machine 6 Machine 5 Machine 4

Travail en attente

Travail fini


Page 24

4.5. Les problèmes du Système de production

L’objectif des Système de production est de satisfaire le client et pour y arriver il est impératif

de mieux gérer la production, ce qui implique un ordonnancement pouvant aboutir à des

échéances acceptables. De ce fait la complexité des SP se résume en deux principaux

problèmes [VACH 00]

4.5.1. Problème d’ordonnancement

L’ordonnancement est une fonction essentielle en système de production. C’est un problème

difficile en raison du nombre de calculs à effectuer pour obtenir un ordonnancement qui

optimise le critère retenu [VACH 00]. Les problèmes d’ordonnancement consistent à

organiser l’exécution de travaux d’un ensemble de ressources disponibles en quantité limitée.

En pratique, on rencontre de tels problèmes dans les systèmes de production manufacturière,

ou des ordres de fabrication correspondants à des produits à réaliser doivent être séquencés

sur les différentes machines de l’atelier. En particulier, le problème d’ordonnancement de

projet à contraintes de ressources, consiste à déterminer les dates de début d’un ensemble de

taches soumises à des contraintes de succession ; chaque tache nécessite une quantité donnée

des ressources impliquées dans le projet pour être exécutée. Il y a aussi des problèmes

cumulatifs dans la mesure où à chaque instant et pour chaque ressource la quantité utilisée ne

peut dépasser la quantité disponible. Par ailleurs, les décideurs doivent faire face à des

perturbations, comme par exemple l’arrivée d’une ou plusieurs tache(s) à imprévue (s) à

ordonnancer remettant ainsi en cause la validité de l’ordonnancement.

4.5.2. Problème d’optimisation

Optimiser c’est tout d’abord mesurer avant d’agir sur les points critiques. Pour un Système de

Production il faut mettre en place des indicateurs liés à la productivité en fonction des lots,

aux arrêts machines dont les résultats révéleront les véritables gisements de productivités.

Dans la résolution d’un problème d’ordonnancement, on peut choisir entre deux grands types

de stratégies, visant respectivement à l’optimalité des solutions, ou plus simplement à leur

admissibilité. L’approche par optimisation suppose que les solutions candidates à un

problème puissent être ordonnées de manière rationnelle selon un ou plusieurs critères


Page 25

d’évaluation numériques, construits sur la base d’indicateurs de performances. [LOPE 01] On

cherchera donc à minimiser ou maximiser de tels critères. On note par exemple ceux :

� Liés au temps

Le temps total d’exécution ou le temps moyen d’achèvement d’un ensemble de taches

différents retards (maximum, moyen, somme, nombre, etc.) ou avances par rapport aux dates

limites fixées.

� Liés aux ressources

o La quantité totale ou pondérée de ressources nécessaires pour réaliser un ensemble de

taches.

o La charge de chaque ressource.

o Liés à énergie ou un débit.

o Liés aux coûts de lancement, de production, de transport, etc. ; mais aussi aux revenus,

aux retours d’investissements.

5. Ordonnancement

Le domaine de l’ordonnancement présente la particularité de se situer à la croisée de plusieurs

disciplines scientifique (mathématiques, économie, productique, automatique,

informatique,….). L’ordonnancement est également d’une très forte relation entre pratique et

théorie [CARL 88]. Ces caractéristiques se traduisent naturellement par une littérature riche et

abondante.

Nous présentons tout d’abord ce qu’est un problème d’ordonnancement en évoquant

notamment les différentes sous problèmes qu’il recouvre.

5.1. Notions de Base

5.1.1. Les tâches

Une tâche est une entité élémentaire localisée dans le temps par une date de début et/ou de fin,

dont la réalisation nécessite une durée, et qui consomme un moyen selon une certaine

intensité. Selon les problèmes, les tâches peuvent être exécutées par morceaux, ou doivent


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être exécutées sans interruption ; on parle alors respectivement de problèmes préemptifs et

non préemptifs. Lorsque les tâches ne sont soumises à aucune contrainte de cohérence, elles

sont dites indépendantes.

5.1.2. Les ressources

La ressource est un moyen technique ou humain destiné à être utilisé pour la réalisation d'une

tâche et disponible en quantité limitée, sa capacité. Plusieurs types de ressources sont à

distinguer. Une ressource est renouvelable si après avoir été allouée à une ou plusieurs tâches,

elle est à nouveau disponible en même quantité (les hommes, les machines, l'équipement en

général); la quantité de ressource utilisable à chaque instant est limitée. Dans le cas contraire,

elle est consommable (matières premières, budget) ; la consommation globale (ou cumul) au

cours du temps est limitée. Une ressource est doublement contrainte lorsque son utilisation

instantanée et sa consommation globale sont toutes deux limitées (l'argent en est un bon

exemple).

5.1.3. Les contraintes

Les contraintes expriment des restrictions sur les valeurs que peuvent prendre simultanément

les variables de décision. On distingue des contraintes temporelles c'est-à-dire des contraintes

de temps alloué, issues généralement d'impératifs de gestion et relatives aux dates limites des

tâches (délais de livraisons, disponibilité des approvisionnements) ou à la durée totale d'un

projet; aussi les contraintes de cohérence technologique, ou contraintes de gammes, qui

décrivent des relations d'ordre relatif entre les différentes tâches, et des contraintes de

ressources c'est-à-dire des contraintes d'utilisation de ressources qui expriment la nature et la

quantité des moyens utilisés par les tâches, ainsi que les caractéristiques d'utilisation de ces

moyens, et encore les contraintes de disponibilité des ressources qui précisent la nature et la

quantité des moyens disponibles au cours du temps. Toutes ces contraintes peuvent être

formalisées sur la base des distances entre débuts de tâches ou potentiels.

5.2. Définition des problèmes d’ordonnancement

Il n’y a pas à proprement parler de problème général type mais des problèmes

d’ordonnancement très varié. Le ré ordonnancement n’est d’ailleurs qu’une déclinaison

particulière d’un problème spécifique d’ordonnancement. La présente section présente tout


Page 27

d’abord une définition générale au problème d’ordonnancement (et par conséquent simplifiée)

pour ensuite aborder le problème particulier de l’ordonnancement d’atelier puis le problème

de ré ordonnancement [ESQU 99a].

5.2.1. Les problèmes d’ordonnancement

Avant toute chose, il nous faut définir que s’est l’ordonnancement :

« Ordonnancer un ensemble de tâche, c’est programmer leur exécution en leur allouant les

ressources requises et en fixant leur dates de début » [GOTH 93]

Cette programmation se base sur des variables que sont les tâches, les ressources, les

contraintes et les objectifs. Face à un nouveau problème d’ordonnancement, il s’agit d’abord

de préciser à quoi correspondent ces notions pour pouvoir décider ensuite des méthodes de

résolution à appliquer. Dans le tableau 1.2 ; nous illustrons l’importance de cette étape de

définition en montrant les différents sens que les notions de tâches et de ressource peuvent

recouvrir selon le domaine d’application.

Domaine d’application Taches Ressource

Gestion de production Opérations de fabrication Machines

Gestion de projet Phases de réalisation du projet

Equipes de conceptions/ développement.

Informatique Exécution de programmes Mémoire/Processus

Logistique Transports de matériels Moyen de transport Personnel

Tableau 1.2 : Exemple d’interprétation des notions de tâches et de ressources en

fonction du domaine d’application. Les notions de tâche et de ressource étant définis, ordonnancer consister alors à proposer une

organisation d’utilisation des ressources dans le temps, telle que les contraintes temporelles

(ou potentielle) [CARL 88] Propres à chaque taches soient respectées. Ce problèmes est

reconnu difficile; il a notamment été prouvé qu’il était NP-complet [BLAZ 96].

Les contraintes potentielles sont de deux types ;

1°) Contraintes de succession ; Il existe une contrainte succession entre deux taches T1 et

T2, si l’opération T1 ne peut être commencée avant la fin de l’opération T2 ; Elle est notée«

T1 › T2 ».


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2°) Contrainte de localisation temporelle ; Il y a contrainte de localisation temporelle

pour une tâches i lorsque la date de son exécution t, est bornée soit inférieurement ( t¹ › a ) soit

supérieurement ( t < B) soit les deux à la fois ( B > t > a ) ou a et b sont des dates limités.

Un ordonnancement est qualifié de statique (prédictive Scheduling) s’il est calculé à partir de

donnée prévisionnelle. Le calcul est lancé en mode hors-ligne en ce sens que les données sur

les ressources ne sont pas appliquées immédiatement. Par contre, un ordonnancement

dynamique (réactive Scheduling) est effectué en temps réel, les taches sont ordonnancées

au fur et à mesure qu’elles arrivent [GOTH 93].

Les objectifs de l’ordonnancement imposent de mesurer la qualité d’une solution à répondre

aux problèmes étudiés. Dans ce but des critères d’efficacité sont définis et utilisés pour isoler

les solutions optimales ou satisfaisantes. Les critères généraux les plus souvent employés sont

la minimisation de la durée totale de fabrication, des temps d’inactivité des machines, du coût

de l’ordonnancement (ex: le nombre du respect des dates de fin des taches à accomplir.

Certains cas particuliers peuvent nécessiter des critères plus spécifiques comme par exemple

la minimisation du goulot d’étranglement sur une ressource. A partir de ce problèmes

général, la pratique de l’ordonnancement a fait surgir une variété de ces spécifiques

(ordonnancement cyclique, Horst Scheduling Problem, etc).

Nous nous limiterons ici au domaine de la gestion de production dans les systèmes

manufacturiers et plus précisément à l’ordonnancement d’atelier de production.

5.3. Définition du problème d’ordonnancement d’atelier

Le problème de l’ordonnancement d’atelier est un cas particulier du problème général

d’ordonnancement auquel une série d’hypothèses restrictives a été rajouté ainsi qu’une

précision de la terminologie. Ce problème est caractéristique des préoccupations de gestion

optimale des ressources issue du domaine de la gestion de production. Dans le cas du

problème d’atelier, par taches, il faut comprendre opération élémentaire de fabrication (ex ;

Usinage, fraisage, assemblage …) et par ressources, les machines sur lesquelles elles sont

effectuées. Un travail (Job) correspond alors à une liste d’opérations élémentaires (opérations

de fabrication) nécessaires à sa réalisation. Il y’a souvent un amalgame qui fait entre tâches,

étapes de fabrications, et job produits (ou gamme d’un produits) Une machine de production


Page 29

est considérée comme une ressources renouvelable car une fois utilisé elle redevient

disponible à l’opposé, par exemple, des matières premières qui sont dénommées ‘ressources

consommable » comme on peut le voir par la figure1.8.

Les problèmes d’ateliers précisent également la définition de « contrainte potentielle »

présentée dans la section précédente.

a. Contrainte d’antériorité : C’est une contrainte de succession entre deux taches d’un

même travail (ou gamme).

b. Contrainte de localisation temporelle : la définition des deux dates provient de

préoccupations pratiques rencontrées da ns des situations réelles. Elles peuvent provenir

d’objectifs spécifiés dans un ordre de fabrication ( n produits doivent être fournis avant

la date t) ou résulter de l’organisation du plan de charge de la machine ( la machine M

n’est pas disponible avant la date. De plus ces problèmes d’ordonnancement d’atelier

présentent les caractéristiques suivantes [BLAZ 96], [GOTH 96].

c. Contrainte d’indépendance des travaux : Il n’y aucune contrainte d’antériorité entre

opérations (taches de travaux différents. Hypothèse de non préemption. Une fois

FIG 1.8 Typologie par les ressources des problèmes

Ressources

Consommables Renouvelables

Disjonctives Cumulatives

Problèmes d’atelier

Resource unique Ressources multiples

Une machine Flow shop Job shop Open shop Machines parallèles


Page 30

commencé, une tache ne peut être interrompue. On ne pourra avoir recours à une

segmentation de l’exécution d’une tache.

d. Contrainte disjonctive. Un travail ne peut être effectué que sur une seule machine à la

fois, l’exécution des tâches d’un même travail doit ainsi être séquentielle et non parallèle.

De même une machine ne peut traiter qu’une tâche à la fois. Suivant la manière dont la

gamme d’un produit est organisée, trois types de problèmes d’ateliers apparaissent.

5.4. Caractéristiques Générales des Ordonnancements

Des sous-ensembles d’ordonnancement particuliers sont ici présentés dont certains présentent

des priorités de dominance vis à vis de tous critères régulier [ESQU 99].

5.4.1. Ordonnancement admissibles

Un ordonnancement est dit admissible s’il respecte toutes les contraintes du problème (Dates

limitées, précédences, limitation des ressources…..)

Exemple. Considérons cinq taches 1,2,3,4,5 telles que l’on doive respecter les contraintes de

précédence 1 >2 <5 et 3 < 4, Un ordonnancement admissible est représenté à la figure 5.2

FIG 1.8: Ordonnancement admissible On parle de glissement à gauche local lorsqu’on avance le début d’une tache sans remettre en

cause l’ordre relatif entre les taches. Sur l’exemple ci-dessus bien qu’admissible la solution

pourrait être amélioré du point de vue du temps total d’exécution, en faisant un glissement

local de certaines taches vers la gauche (3 et 4 d’une unité, puis 5 de trois unités) .

On parle de glissement à gauche global lorsqu’on avance le début d’une tache en modifiant

l’ordre relatif entre au moins deux taches. Sur l’exemple précédent, le repositionnement de la

tache 5 juste au dessus de la taches 3 est admissible mais change la relation 4 < 5 en 5<4 5

Fig 5..2)

1 2

3 4

5

AK

temps


Page 31

5.4.2. Ordonnancement semi actif

Dans un ordonnancement semi actif, aucun glissement à gauche local n’est possible : on

ne peut avancer une tache sans modifier la séquence sur la ressource. Sur Ordonnancement

admissible précédent, un glissement à gauche local permet par exemple l’obtenir

l’ordonnancement semi actif

On peut montrer que l’ensemble des ordonnancements semi actifs est dominant pour tout

critère régulier.

5.4.3 Ordonnancement actif Dans un Ordonnancement actif aucun glissement à gauche local ou global n’est possible.

Aucune tache ne peut commencer plus tôt sans reporter le début d’une autre.

FIG 1.10: Ordonnancement actif

1 2

3 4

5

AK

temps

1 2

3 4

5

AK

temps

FIG 1.9: Ordonnancement semi actif.


Page 32

6. Conclusion

L'ordonnancement est un champ d'investigation qui a connu un essor important ces quarante

dernières années, tant par les nombreux problèmes identifiés que par l'utilisation et le

développement de nombreuses techniques de résolution. Les problèmes d'ordonnancement se

Rencontrent souvent dans le milieu industriel. Il s'agit de répartir un ensemble de travaux sur

des machines ou ateliers de production en respectant au mieux un ensemble de contraintes

(technologiques, temporelles,…) et en cherchant à optimiser un ou plusieurs objectifs

(cadence de production, délais, coûts,…). En informatique, on est également confronté aux

problèmes d'ordonnancement pour allouer des processeurs à l'exécution des programmes.

Nous citons brièvement d'autres domaines d'application des problèmes d'ordonnancement:

Génie civil (suivi de projets), administration (gestion du personnel, emploi du temps) ou

encore toute structure automatisée. Dans le chapitre suivant nous allons présenter la méthode

de cout UVA ses caractéristiques et ses objectifs.

CHAPITRE II

MÉTHODE U.V.A

Chapitre 2 Méthode U.V.A

Page 34

1. Introduction

1.1. Historique de la méthode U.V.A L'analyse du fonctionnement interne de l'entreprise et de l'interaction avec son environnement

ne peut se faire sans l'aide de modèles de représentation. Malheureusement, le coût de revient

d'un objet est une donnée difficile à établir. D'autant plus que les structures d'analyse

deviennent énormément complexes. Les méthodes classiques de comptabilité analytique sont

nées du besoin naturel de connaissance et de contrôle des coûts. Pour tenir son rôle d'aide à la

décision, le système d'information comptable doit être à l'image de l'entreprise. Or, les

structures vont se modifier sous la pression de nouveaux facteurs de compétitivité, l'évolution

du cycle de vie des produits et l'émergence des stratégies à long terme, rendant les systèmes

de comptabilité classique obsolètes.

Les critiques de ces modèles (méthode des sections homogènes et ses dérivées) se portent

principalement sur leurs bases conceptuelles. Tout d'abord, à travers une construction des

coûts qui repose sur un classement en éléments fixes ou variables ou directs et indirects. Mais

aussi par l'utilisation de clés volumiques et le choix problématique des unités d'œuvre. La

première réponse de ces carences vient d'outre-Atlantique. Basée sur la notion d'activité

(vision par centres de responsabilité), l'Activity-Based-Costing (ABC) [LEVA 00] ou

Comptabilité par Activités a pour objectif de bouleverser les organisations de l'entreprise. La

méthode se veut stable dans le temps et beaucoup plus précise que les systèmes classiques.

Elle refuse les imputations en, cascade pour une meilleure vision des coûts et des causes qui

les déclenchent. De plus, elle utilise de nombreuses unités d'œuvre (inducteurs de coûts) pour

une plus grande rigueur. Cependant, même si les activités se gèrent plus naturellement et plus

facilement, la méthode ABC ne rompt pas nettement avec les méthodes conventionnelles, se

retrouvant face à des difficultés classiques d'analyse des coûts.

Les clés de répartition restent des estimations et les données élémentaires demeurent

incertaines. De plus, cette méthode est pénible à mettre en place. La méthode ABC n'a pas su

profiter d'une analyse fine par les processus. En 1995 apparaît la méthode des Unités de

Valeur Ajoutée (UVA). Prenant ses origines dans la méthode GP (avec la création d'une unité

d'œuvre commune) et l'ABC (à travers la gestion par activités), la méthode a pour objectif de


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définir le profit de chaque facture. L'obtention du résultat par acte de vente ne peut se faire

que par une étude précise de l'activité de valeur ajoutée: la méthode préconise l'analyse fine

de tous les processus concourant à une vente. Les coûts seront ensuite répartis sur les produits

et clients selon divers critères de classification traduisant leur niveau de consommation de

ressources. La phase de construction commence par le calcul des charges imputables à chaque

poste UVA (le taux des postes).

Les entretiens vont ensuite permettre d'établir les processus de valeur ajoutée dont les coûts

découleront des taux des postes. L'analyse des produits et des clients déterminera le

classement de ces derniers selon leurs consommations de ressources et de processus. On

calculera le résultat par vente en additionnant le coût des produits à celui du client exprimé en

UVA. Les données seront retranscrites sous l'aspect très pédagogique d'une courbe de

rentabilité (classification des ventes par ordre de profitabilité croissante) permettant de classer

les ventes en différentes catégories. Transformant ainsi une entreprise multiprocesseur en une

entreprise mono productrice d'UVA, la méthode va permettre une analyse fine des résultats de

l'entreprise. Elle a ainsi pour objectif la stratégie d'amélioration du profit basée sur l'analyse

fine des processus de valeur ajoutée. Mais l'UVA est-elle véritablement un outil de gestion

révolutionnaire? La vision apportée par cette méthode sur la gestion est totalement novatrice.

Elle ne travaille pas en centres de profits mais en processus décomposés en opérations.

Certaines charges de la comptabilité vont ainsi être remises en cause, le compte comptable

n'étant pas une source d'informations suffisamment pertinente pour la méthode. La

construction de la méthode UVA reste longue et coûteuse en moyens humains, certaines

variables sont donc indispensables à une mise en place réussie, notamment une présentation

claire et précise des objectifs et des moyens à mettre en place.

Si la méthode UVA est mal interprétée et passe pour un moyen de contrôle du rendement,

l'information recueillie sera biaisée. L'acceptation de l'UVA mais aussi l'investissement du

personnel est dès lors incontournable. L'exploitation de la méthode est très variable selon les

objectifs de l'entreprise, chacun construira l'UVA à l'image de ses besoins. Cependant la

méthode s'adapte à tous types d'activités et il ne semble pas exister de taille critique pour la

mise en place. Elle permettra d'améliorer sensiblement le système d'information aussi bien au

niveau des coûts que du fonctionnement général de l'entreprise. Néanmoins la méthode ne

bénéficie pas encore d'une très grande renommée, ce qui nuit à son développement. De plus,


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l'investissement humain et financier initial représentera un frein à la mise en place de la

méthode.

L'organisation normalisée du système de comptabilité générale : Dans sa dimension

financière, le système comptable est soumis à un ensemble de règles qui en font un système

fortement normalisé. Tout d'abord, on trouve les sources réglementaires constituées par le

plan comptable et le code de commerce qui définissent, en particulier, les principes

fondamentaux de présentation et d'évaluation des comptes. Ce cadre réglementaire vise à

rechercher prioritairement l'image fidèle pour rendre compte de la situation économique réelle

de l'entreprise. À cela, s'ajoutent l’influence internationale dans le cadre de la normalisation et

de l’harmonisation comptable selon des normes tel que les normes IAS/IFRS.

Qu'il s'agisse des règles d'évaluation (principes) ou de présentation (documents de synthèse),

il apparaît clairement que le système de comptabilité générale est fortement réglementé de

manière à pouvoir répondre aux besoins d'information externe. Sur un plan interne, il va de

soi que les entreprises tendent à développer des systèmes d'information de gestion

complémentaires mieux adaptés aux impératifs de gestion et de pilotage de l'entreprise.

1.2. Les caractéristiques et les finalités de l'information comptable

Suivant la finalité de l'information comptable, les caractéristiques exigées sont foncièrement

différentes. Le premier cas (externe) s'inscrit dans un cadre plus réglementaire de diffusion de

l'information auprès du public, et en particulier des actionnaires et de l'administration comme

le montre le tableau 2.1

Dans le second cas (interne), il s'agit plutôt de permettre et de favoriser la mesure de la

performance interne, le contrôle de gestion et la politique générale de l'entreprise


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Finalité Externe Interne

Usage Analyse financière et patrimoniale Analyse de gestion

Qualité

Expression chiffrée du patrimoine, de l'activité et des résultats de l'entreprise selon les principes de sincérité, de régularité et d'image fidèle.

Traduction la plus représentative possible de la réalité économique par un degré élevé de pertinence.

Nature des données

Essentiellement quantitatives (sous forme de données chiffrées), historiques et synthétiques.

De nature très variée (quantitative, qualitative, etc.), à la fois historiques et prévisionnelles (budget) comme synthétiques et détaillées (analytique).

Diffusion

Information réglementée à diffusion importante (actionnaires, partenaires extérieurs, etc.) accessible à un large public.

Information de gestion voire stratégique réservée à l'usage interne et diffusée sélectivement auprès des opérationnels, de la direction, des salariés suivant les cas.

Normalisation

Cadre réglementaire très marqué comprenant un plan de comptes codifié, des principes et des normes comptables.

Pas de référentiel spécifique, libre choix laissé à l'entreprise en matière de normalisation interne.

Comparabilité

Comparabilité temporelle assurée par le principe de la permanence des méthodes. Comparabilité interentreprises délicate en raison de la diversité des référentiels de normes comptables

Comparable d'une année sur l'autre (temps), et d'une entreprise à une autre (espace) au sein du même groupe.

Fréquence Essentiellement fréquence annuelle et semestrielle dans des délais réglementaires.

Fréquence au minimum mensuelle dans des délais courts

Tableau 2.1 : Les principales caractéristiques de l'information comptable

1.3. La comptabilité de gestion Définitions Il faut croire que la comptabilité de gestion est difficile à définir, puisque l'énumération de ses

objectifs ou des usages des informations qu'elle produit est préférée à une approche plus

conceptuelle. « La comptabilité de gestion est destinée en premier aux besoins de l'entreprise ;

elle est une partie de son système d'information, elle fournit une modélisation économique de

l'entreprise afin de satisfaire des objectifs de mesure de performance et d'aide à la prise de

décision, elle est formée de plusieurs composantes


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Un processus de mesure des performances fournissant des comptes rendus de mesure selon

des spécifications (qualité, délais, périodicité, méthode de calcul...) suffisamment précises et

permanentes dans le temps pour permettre une appréciation des performances des entités

opérationnelles de l'entreprise (centres de responsabilité, lignes de produits, segments

d'activité...). Ce processus assure une cohérence des mesures entre les entités opérationnelles

et l'ensemble de l'entreprise, afin de permettre une appréciation des contributions de chaque

entité à l'ensemble de l'entreprise.

Des méthodes d'aide à la prise de décision opérant soit de façon moins programmée selon

des besoins particuliers du moment, soit de façon plus spécialisée selon l'entité opérationnelle,

sans forcément nécessiter une cohérence systématique au niveau de l'ensemble de

l'entreprise»

La comptabilité de gestion doit montrer comment l'entreprise alloue et consomme ses

ressources, donc analyser les coûts (un coût étant une consommation de ressources)

Tous ces textes réglementaires soulignent le rôle majeur de la comptabilité de gestion :

produire des informations qui permettent de modéliser la relation entre les ressources

mobilisées et consommées, et les résultats obtenus en contrepartie, à la fois dans une optique

prévisionnelle pour aider les décideurs, et dans une optique rétrospective pour mesurer des

performances.

La connaissance des coûts passe par une modélisation pertinente de l'organisation ; il s'agit en

effet, non pas simplement de calculer des coûts, mais d'abord de trouver une bonne

représentation du fonctionnement de l'organisation permettant de comprendre comment se

fabriquent les coûts. La mesure et la gestion des coûts gagnent ainsi en pertinence et en

efficacité.

1.4. Fonction de la comptabilité de gestion La comptabilité exerce une influence sur la planification, le contrôle et la prise de décision.

Elle exerce trois fonctions importantes :

Le traitement des données qui comprend la collecte et la conservation des données

nécessaires à la communication de résultats fiables à tous les niveaux de la hiérarchie.


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L'alerte consiste à signaler les opportunités et les problèmes qui doivent retenir l'attention des

responsables (signaler les marchés en croissance rapide sur lesquels l'entreprise n'aurait pas

assez investi, signaler les produits dont le taux de défauts ou de retour des clients excède les

prévisions). L'alerte s'intéresse à toutes les occasions d'augmenter la valeur de l'organisation,

elle ne se contente pas de surveiller les occasions de diminuer les coûts.

La simulation permet une analyse comparative de scénarios qui identifie les meilleures

solutions pour réaliser les objectifs de l'organisation (comparaison en termes d'avantages

financiers de l’investissement par l’acquisition ou du crédit bail).

2. Les principales méthodes de couts de comptabilité analytique

2.1. La méthode des sections homogènes et des coûts complets

Cette méthode permet de redistribuer les valeurs de charges de la comptabilité générale par

destination. Des comptes de section vont recevoir les valeurs. Il en existe trois sortes :

• Les sections intermédiaires

• Les sections de production

• Les sections de stocks et d’en cours.

Les sections intermédiaires sont ventilées périodiquement dans les sections de production. Les

sections de productions alimentent les sections de stocks et d’en cours. Au final apparaît

facilement le résultat des ventes, produit par produit et le résultat général est bien égal à la

somme des résultats détaillés des produits. La comptabilité analytique fut retenue comme

méthode de base par la codification comptable officielle associé au Plan Comptable Général

de 1947 qui servira de modèle jusqu’en 1999. En vérité cette méthode est difficile à employer

pour de très nombreuses raisons [FIEV 03] qui sont :

Elle est extrêmement lourde et demande un appareil d’enregistrement des éléments détaillés.

Les clefs de répartition qui doivent régler la ventilation des sections ne

sont pas toujours évidentes à imaginer et encore moins à constater. Ce qui aboutit à des

constructions peu significatives.


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La des résultats peut se faire attendre très longtemps. Mais surtout elle entraîne une variation

arbitraire du coût complet d’un produit en fonction de circonstances qui ne sont pas de

la responsabilité des producteurs.

2.2. La méthode de l'imputation rationnelle

L'idée est de séparer les frais généraux qui ne sont pas directement imputables et de définir

un niveau normal de production. On détermine alors un coefficient d'imputation

rationnelle, ratio entre l'activité normale et l'activité constatée. Les coûts unitaires calculés

ne dépendent plus de l'activité, que ce soit pour un produit donné ou pour l'ensemble des

produits. Les variations de coûts que l'on constatera refléteront nécessairement des

comportements de production, plus ou moins efficaces, entraînant des corrections utiles sans

toucher à la politique de prix. Cette méthode peut être affinée pour tenir compte des

variations saisonnières dans la production de résultats mensuels. La difficulté de la méthode

est évidemment de définir des niveaux « normaux » qui peuvent être définis soit par rapport

au passé, soit par rapport à une prévision soit par rapport à la capacité de l'usine ou de la

ligne de production.

2.3. Le direct costing

Cette méthode vise à privilégier l'effet dynamique des ventes en déterminant leurs

contributions à l'absorption des coûts fixes et au résultat global. La comparaison des

contributions dans le temps donne une vision pertinente de l'activité des lignes de produits et

des commerciaux. Elle évite de fermer une ligne de produits qui contribue et qui serait

déficitaire en coût complet, le report des frais généraux sur les produits restants les

entraînerait à leur tour dans le déficit. L'inconvénient de la méthode est qu'elle ne permet pas

de valoriser les stocks car elle est incompatible avec les règles du Plan Comptable. Cela

force à tenir deux comptabilités analytiques ou à trouver des méthodes pour fusionner tous

les besoins en un seul système dont le direct costing serait l'une des sorties.

2.4. La méthode des coûts standards

Cette méthode est particulièrement utile pour les entreprises qui fabriquent de très

nombreux produits selon des processus de fabrication bien déterminés. En fin de série de


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production on sait déterminer les quantités normales des principaux composants du coût et les

comparer aux coûts réels encourus. Chaque entité sera jugée sur ses écarts propres et non pas

sur les conséquences des erreurs des autres.

2.5. La méthode GP

Inventée par Georges Perrin, l'idée principale est que la majorité des produits sont dans un

rapport de coûts fixes entre eux. Plutôt que de suivre produit par produit les temps et les

consommations, ce qui peut être exagérément coûteux et ralentir la production, on se contente

de constater les quantités produites. Les rapports de coût étant stables il est facile de les

transformer en une quantité de production unique qui est rapprochée des coûts de production

globaux de la période. On en déduit un coût unitaire de l'unité de production, opportunément

appelée le GP, et on l'applique à la valorisation des stocks [PESO 01].

On peut dans cette méthode se contenter d'un nombre de sections réduites et de l'inventaire

des produits fabriqués. Elle peut donc s'avérer très économique. Elle suppose que le bureau

des méthodes ait coté en GP tous les articles. C'est pour cela que la méthode a été poussée par

des sociétés de conseils spécialisés dans les études de temps (MTM etc.). Cette méthode forte

astucieuse est désormais remplacée par la méthode UVA.

2.6. Une extension de la méthode GP : la Méthode UVA (Unité de Valeur Ajoutée)

Cette méthode perfectionne la méthode des coûts complets et sert d’alternative à la méthode

ABC. Elle se fonde aussi sur une analyse minutieuse des activités (sous forme de gammes

opératoires), mais surtout sur celle des postes (opération élémentaire de travail constituée

d’un ensemble de moyens matériels et humains, qui fonctionnent de façon homogène). Cette

méthode diffusée et élargie entre autres par J. Fievez, R. Zaya et J.P. Kieffer est née des

travaux de Georges Perrin. La méthode UVA se pose comme objectif premier de calculer le

résultat (bénéfice ou perte) de chaque vente. La réalisation d’une vente est considérée comme

le processus transversal élémentaire dans l’entreprise regroupant tout le travail fait par

toutes les fonctions depuis l’enregistrement de la commande, en passant par la production des

produits, jusqu’à leur livraison et l’encaissement de la facture.


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Ainsi, on peut considérer que des activités dites « de support », ou indirectes par rapport aux

produits sont directement consommées par chaque vente, ce qui réduit considérablement les

imputations arbitraires des charges indirectes. Cette méthode permet de réaliser un très grand

nombre de simulations sans analyse supplémentaire à partir du moment où nous disposons de

l’équivalent UVA. L’UVA est une unité de mesure, qui permet de valoriser les activités,

propre à chaque entreprise, c’est le mètre-étalon spécifique auquel seront comparées toutes

les consommations de ressources de tous les postes UVA. L’avantage fondamental de

l’utilisation de cette unité est qu’elle est indépendante des variations monétaires et permet de

gérer de façon simple des entreprises complexes (ayant beaucoup de produits et beaucoup de

clients), faire comme si l’entreprise était mono-produit.

Par conséquent en cas de changement technologique profond, il faut réactualiser l’analyse des

postes touchés par ce changement, mais pas les autres. En conditions normales, il est

recommandé de faire une réactualisation tous les 5 ans. Cette analyse des postes doit être très

pointue. De plus l’article (le produit) utilisé pour calculer l’UVA doit être représentatif.

Comme elle simplifie le recueil et le calcul des données, cette méthode peut être aussi

utilisée dans les organisations qui n’ont pas la taille suffisante pour disposer d’un contrôleur

de gestion. Ces organisations peuvent aussi bien être des petites entreprises que des unités

opérationnelles atypiques de grands groupes.

3. Présentation générale de la méthode

La méthode UVA est une méthode de calcul de coûts de revient complets d’origine française

qui constitue une alternative intéressante face à d’autres méthodes plus connues telles que «

les centres d’analyse » ou « les coûts par les activités ». [FIEV 03]

3.1. Définition

La Méthode UVA est un système de gestion basée sur la création d'une seule unité d'œuvre

de Valeur Ajoutée (UVA), utilisable par toutes les fonctions de l'Entreprise, pour lesquelles

elle constitue un langage commun.

L'UVA est une unité de mesure, invariable dans le temps, spécifique à l'entreprise et qui sert

à:


Page 43

a) Déterminer la valeur

� de l'unité d'œuvre des postes de travail

� des processus,

� des produits,

� du service aux clients,

� d'une vente,

b) Mesurer la valeur produite

� dans les ateliers,

� dans les services administratifs, techniques, commerciaux, ...

� dans les magasins,

À partir des opérations, des processus, des produits ou des factures, la méthode UVA

correspond à la valeur d'un produit ou d'un service représentatif de l'activité de l'entreprise

3.2. Ses objectifs

La méthode U.V.A. est une méthode de calcul de coûts complets. Toutefois, sa portée est plus

large :

• comprendre tous les processus de production et de vente des articles,

• mesurer la valeur ajoutée par chacun de ces processus,

• évaluer le bénéfice ou la perte au niveau de chaque transaction avec les clients de

l’entreprise.

3.3. Le développement de la méthode La mise en œuvre de la méthode comporte plusieurs étapes.

3.3.1. L’analyse des postes

La première étape consiste à réaliser l’inventaire des postes UVA et de procéder à leur

analyse technico économique.

Un poste UVA est considéré comme un ensemble homogène de moyens matériels et humains.

Une gamme opératoire est une suite d’opérations, réalisées sur des postes dans un temps


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donné. L'entreprise est constituée d'une somme de postes UVA et fonctionne comme un

réseau de gammes opératoires.

Une opération élémentaire de travail correspond à un poste de travail ou à une fraction d’un

poste de travail dont les charges peuvent être réparties sur les opérations de fabrication ou sur

les objets fabriqués. Le total des charges imputables à une opération élémentaire de travail, ou

poste, est appelé taux du poste. Il s’agit d’identifier les ressources consommées par les

différents postes et non pas de répartir les charges de l’entreprise entre les postes.

3.3.2. Le choix de l’article de base

L’ article de base est défini comme un article réel ou fictif censé représenter le mieux les

activités de l’entreprise. Il est l’unité de mesure du calcul de la valeur ajoutée produite et est

appelé unité de valeur ajoutée ou U.V.A. Ce sont les consommations de ressources

nécessaires à la réalisation d’un article de base.

L’U.V.A. correspond, en fait, à des modes opératoires à un instant t. Ainsi, l’U.V.A. reste

invariable dans le temps comme le mètre ou le kilogramme, sauf si ces modes opératoires

sont modifiés.

Le taux de l’article est obtenu en additionnant le coût de chaque opération utile à produire

l’article de base.

3.3.3. Le calcul des indices UVA

Une fois l’article de base fixé et son taux calculé, les indices UVA des postes sont formés par

la division des taux de ceux-ci par le taux de l’article de base. Tous les produits ou services

peuvent alors être déterminés par leur équivalent UVA sachant qu’ils résultent d’une

Indice d’un poste UVA (UVA/h) = Taux du poste UVA (€/h) ÷ Taux de base (€/UVA)

F1

F2


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succession de gammes d’opérations. La stabilité de ces indices dans le temps est un aspect important dans la méthode. Il s’agit des

constantes occultes évoquées par Georges Perrin. Toutefois, en cas d’évolution

technologique, les indices des postes doivent être réévalués et tous les 5 ans, la phase

d’analyse des postes doit être recommencée pour réévaluer les indices UVA.

Il est également possible de calculer l’indice UVA d’une vente à un client. Grâce à la facture,

les gammes administrative, commerciale et logistique mises en œuvre sont identifiées.

3.3.4. La mesure de la production globale de l’entreprise La production globale de l’entreprise peut être suivie et mesurée par le nombre total d’UVA

produites pendant la période étudiée. Pour cela, les gammes de production sont utilisées pour

valoriser en UVA chacun des articles et services produits.

Cet indicateur permet de suivre l’activité de l’entreprise dans le temps en neutralisant les

effets de l’inflation. La mesure de la production en une unité commune (UVA) est faite hors

de toute unité monétaire. Les UVA des produits fabriqués peuvent être additionnés sans

difficulté avec les UVA des services apportés aux clients.

Equivalent UVA d’une gamme Uva = ∑ Indices des postes UVA utilisés

UVA/h) x Temps (h)

Équivalent UVA d’un bien ou le service = ∑ équivalents UVA des gammes

requises bien ou service

Équivalent UVA d’une vente = ∑ Équivalents UVA des biens et service mobilisée

par la vente

F3

F4

F5

F6


Page 46

3.3.5. L’évaluation des coûts de revient

Pour obtenir la valeur de l’UVA en euros de la période étudiée, il suffit de diviser le total des

charges imputables et non imputables de l’entreprise par le nombre d’UVA produites.

S’agissant d’une approche de calcul de la valeur ajoutée, ces charges ne tiennent pas compte

des achats incorporables aux produits ni des charges spécifiques telles que transports sur

ventes ou commissions imputés directement par ailleurs aux services fournis aux clients. Le

coût de l’UVA pour la période déterminée étant calculé, il est maintenant possible de valoriser

les produits, les services ou les factures.

Un produit est une somme de gammes opératoires pour le concevoir, l’industrialiser, le

fabriquer ou le contrôler. La valeur d’un produit est égale à la somme des UVA de ces

gammes opératoires de production, somme à laquelle est ajouté le coût des matières

incorporées.

Un service client est une somme de gammes opératoires pour le commercial, le traitement de

la commande, la livraison. La valeur du service client est le total des équivalents UVA de cet

ensemble de services fournis par l’entreprise au client.

Le coût obtenu est toujours complet, l’ensemble des charges étant toujours réparti entre

l’ensemble des produits et services de l’entreprise.

Il est supposé qu’à chaque vente est associée une et une seule facture.

3.3.6. L’analyse de rentabilité des ventes

Les résultats de toutes les ventes effectuées au cours d’une période étant connus, il est

possible d’en donner une représentation graphique sous forme d’histogramme. Les ventes

sont classées par ordre de rentabilité croissante.

Coût de revient d’une vente = coût des produits livrés + coût du service au

client

Résultat d’une vente = Chiffre d’affaires de la vente - coût de revient de la

vente

F7

F8


Page 47

FIG 2.1 : Courbe de rentabilité des ventes • les ventes hémorragiques se caractérisent par un pourcentage de perte supérieur à 20% du

chiffre d’affaires. Elles sont à traiter en priorité car elles grèvent lourdement le résultat moyen

de l’entreprise.

• Les ventes déficitaires correspondent à des contrats qu’il est nécessaire de renégocier

avec les clients correspondants à brève échéance.

• Les ventes bénéficiaires sont en relation avec des contrats à développer autant que

possible car ils assurent une rentabilité durable et fiable dans le secteur d’activité de

l’entreprise.

• Les ventes dangereusement bénéficiaires : elles représentent généralement environ 5%

du chiffre d’affaires. Il convient de ne pas trop consacrer d’efforts pour ces activités,

aléatoires du fait qu’elles s’écartent des valeurs moyennes du marché.

Ces courbes font généralement apparaître une forte dispersion des rentabilités. Cette

dispersion est d’autant plus grande que l’entreprise est hétérogène et que les marchés se

caractérisent par une forte intensité de concurrence.


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Les informations fournies par la méthode permettent d’améliorer les processus d’élaboration

des produits, de développer ou d’abandonner des couples produit/marché, d’externaliser ou

pas la production, de mettre à jour rapidement des catalogues ou tarifs, de sélectionner des

investissements, d’effectuer des simulations pour de nouveaux produits.

4. Comparaison de la méthode UVA et l’ABC

Tableau 4.1 : Une comparaison entre ABC et la méthode UVA [VILLA 09]

Critère d’évaluation Méthode ABC Méthode UVA

La recherche d’information

Des comparaisons entre les coûts réels et les coûts standards sont possibles à tous les niveaux : activité, produit… Des comparaisons entre les unités d’œuvre consommées et standards sont aussi envisageables.

La méthode fournit des informations différentes. Il n’est pas possible d’avoir des informations sur les coûts réels, les imputations étant faites uniquement pour la période de référence. Par contre, pour chaque poste, il est possible de comparer le nombre d’UVA consommées au nombre d’UVA standard. Le nombre d’UVA produit par poste est un autre indicateur d’activité pertinent.

L’imputation des coûts indirects et fixes

Un des principes fondamentaux de l’ABC consiste à identifier les unités d’œuvre ou les inducteurs de coûts les plus pertinents quelle que soit l’activité.

La méthode UVA permet une analyse plus fine que l’ABC car l’imputation n’est faite qu’une seule fois.

Modéliser le comportement des coûts

Avec l’ABC, le niveau d’analyse est moins fin qu’avec la méthode UVA car il y a moins d’activités que de postes. Par contre, les standards peuvent être remis à jour s’ils ne correspondent plus à la réalité.

C’est un des points forts de la méthode : à partir des gammes de production, il est aisé de faire des simulations (produits nouveaux ou réorganisation de la production).

Comprendre les causes des coûts

Cette compréhension serait indépendante de la méthode utilisée. Cependant, elle serait facilitée par une connaissance fine du comportement des coûts.

L’analyse menée lors de la mise en place de la méthode est un moyen de compréhension des causes des coûts. Cependant, l’absence de suivi des consommations réelles représente un frein à cette compréhension…


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Exemple d’application de la méthode UVA [FIEV 03] Exemple d’identification d’un poste UVA

Poste UVA 10

Main d‘œuvre directe X Main d‘œuvre indirecte Encadrement X Electricité X Eau X Air comprimé X Gaz Entretien X Consommation Outillage X Frais à la surface X Frais à la valeur X Amortissements techniques X

Taux de base : en utilisant F1

valeur de base Processus de l’article (h) Taux Uva (€/h) Taux du poste l’opération (€)

Poste UVA 10 0.25 35 8.75 Poste UVA 30 0.20 50 10.00 Poste UVA 40 0.15 15 2.25 Poste UVA 60 0.10 30 3 Taux de base: 1 UVA 24.00 Indices des postes UVA: en utilisant F2 Processus de l’article

de base Taux du poste

Uva (€/h) Taux de base

(€/UVA) Indice UVA (€/h)

Poste UVA 10 35 24.00 1.46 Poste UVA 30 50 24.00 2.08 Poste UVA 40 15 24.00 0.63 Poste UVA 60 30 24.00 1.25 Équivalent UVA de produits: en utilisant F3

Produit A Temps (h) Indice UVA (UVA/h)

Equivalent UVA (UVA)

Poste UVA 10 0.10 1,46 0,146 Poste UVA 40 0.05 0,63 0,031 Poste UVA 50 0.15 1,67 0,250 Equivalent UVA du produit A 0,427


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Produit B Temps (h) Indice UVA (UVA/h)


Poste UVA 20 1.00 0.83 0,883 Poste UVA 40 0.20 0,63 0,152 Poste UVA 60 1.00 1,25 1,250 Equivalent UVA du produit B 2.208 Équivalent UVA de service: en utilisant F4

Service Temps (h) Indice UVA (UVA/h)


UVA Administratives 1,0 1,4 1,45 UVA Commerciales 2,0 2,0 4,16 UVA Logistiques 2,0 1,2 2,50 Equivalent UVA des services: 8,12 Equivalent UVA de la vente: en utilisant F5 Soit une vente de 120 unité de produit A et 5 Unité de produit B, qui mobilise en outre le service C. Equivalent Quantité Totale Produit A 0.427 120 51.250 Produit B 2.208 5 11.042 Services 8.12 - 8.12 Equivalent UVA de la vente 70.417 Coûts de l’UVA: en utilisant F6 Les charges mensuelles retenue pour le calcul du coût de l’UVA étant de : 297970. Coût de l’UVA = 297970 ÷70.417 = 4231.50 €/UVA. Coûts de revient de la vente: en utilisant F7: Coûts du revient de la vente = 297970 + 514.01 =298484.01 €. (Coûts du service au client = achats incorporables aux produits+dépenses spécifique aux clients). Résultat de la vente: en utilisant F8 Les 120 produits A ont été facturés 17 € pièce, les 5 produits B ont été facturés 95 € pièce, Soit un total de 2515€.


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Résultat de la vente = 2515 – 298484.01 = -295969.01 Dans ce cas l’entreprise perd de l’argent.

6. Conclusion

L’utilisation de la méthode UVA a donné aux dirigeants qui l’ont adapté une nouvelle vision

de fonctionnement de leur entreprise et leur a permis de prendre des décisions qu’ils

n’auraient même pas envisagées avec leur système de gestion précédent. La méthode UVA est

une alternative a la méthode ABC, elle repose sur une analyse fine de processus réalisés dans

l’entreprise. On peur affirmer que là ou elle peur s’appliquer, la méthode UVA est simple et

efficace, sa grande originalité étant de permettre à l’entreprise de savoir ou elle gagne ou perd,

combien et pourquoi, lui offrant ainsi la possibilité de s’améliorer.

CHAPITRE 3

SIMULATION

MULTI AGENT

Chapitre 3 Simulation Multi Agent

Page 53

1. Introduction

Il est parfois difficile ou carrément impossible d’étudier un phénomène quelconque à cause

de notre incapacité à avoir des données ou des expériences possibles sur ce dernier, ce qui

nous amène à utiliser la simulation.

Les rapports entre le modèle et la réalité simulée permettent de définir les trois grands

domaines d’application de la simulation : la construction de théories, la décision et la

formation de l’homme. Lorsque le modèle correspond à une théorie à approuver et que

l’expérience consiste à reconstituer automatiquement des phénomènes déjà observés, les

techniques de simulation constituent une aide à la recherche fondamentale dans le choix et

l’ajustement de théorie nouvelle.

Lorsque la théorie est bien établie et que l’on réalise automatiquement des situations qui ne

sont pas encore présentées, la simulation est un outil de prévision et peut aider au choix d’une

stratégie. Et, enfin, lorsque le modèle est approuvé et les situations simulées sont bien

connues. La simulation répond particulièrement bien aux besoins des branches peu

formalisées de la science. Permettant une formalisation par essais et erreur, elle présente pour

le chercheur une grande valeur heuristique; cette méthode devrait par conséquent favoriser

l’apparition et le perfectionnement de théorie opératoires dans les sciences de l’homme et

permettre d’établir la jonction entre des sciences étudiant des étages différents de la réalité

comme le domaine de l’économie. Grâce aux résultats de la simulation, on peut ensuite

orienter le choix des expérimentations à réaliser pour tendre vers les résultats désirés. Ce

chapitre présente le concept de la simulation classique et la simulation par agent.

2. Définition et historique

D’une manière générale, simuler signifie "représenter la réalité par un moyen quelconque".

De façon un peu plus particulière, la simulation d'un système ou d'un organisme est

l'opération d'un modèle qui est une représentation du système ou organisme. Le modèle se

prête à des manipulations qui seraient impossibles, trop coûteuses ou non pratiques à effectuer

sur le système. L'opération du modèle peut être étudiée et on peut en tirer les propriétés du

comportement du système réel ou d'un de ses sous systèmes".


Page 54

La simulation utilise souvent les programmes informatiques pour imiter les événements

causals et les actions conséquentes dans le système. Les statistiques sont accumulées durant la

période de simulation pour évaluer les mesures d'intérêts qui sont résumées et rapportées à la

fin de l'exécution du programme de simulation. Mentionnent que "la simulation implique la

génération d'une histoire artificielle du système, et l'observation d'une histoire pareille pour

connaître les caractéristiques opératoires du système réel" [LEIT 08]

3. Buts de la modélisation et simulation

Plusieurs buts peuvent être réalisés par la simulation :

� Meilleure comprehension du système: « We don’t realize how little we know about a

system until we attempt to simulate it ».

� Mesure de performance du système.

� Dimensionnement/optimisation de systèmes de production (avant/après réalisation).

� Expérimentation du comportement dynamique des systèmes à l’aide de modèles

informatiques.

� Réalisation d’un modèle et son utilisation économique (plus simple, moins chère, moins

dangereuse, possible, etc.) à la place du système.

� Identification des facteurs critiques (Panne, Blocage).

� Réponse aux questions « Que se passe-t-il…si …? »

� Outil d’aide à la décision en « temps réel » (durant exploitation).

� Outil de formation du personnel (simulateurs de vol, simulateurs de choix…).

4. Avantages et désavantages de la simulation

Bien que la simulation soit un outil approprié d'analyse dans plusieurs situations, l'analyste

doit considérer ses avantages et ses inconvénients avant de poursuivre la méthodologie dans

une situation particulière.

Parmi les principaux avantages de la simulation, on note (Schmidt et Taylor et Shannon):


Page 55

� Une fois le modèle construit, il peut être utilisé à plusieurs reprises pour analyser les

designs et les politiques proposées.

� La simulation peut être utilisée même si les données considérées sont en quelque sorte

superficielle et sommaire.

� L'analyse par simulation est souvent moins coûteuse que celle du système réel puisque ce

dernier n'est pas affecté par les différentes expérimentations entreprises en simulation.

� La simulation est souvent plus facile à appliquer que les modèles et les méthodes

analytiques.

� Alors que les modèles analytiques requièrent souvent des hypothèses simplificatrices pour

que le problème soit traitable, la simulation n'admet aucune restriction de ce genre.

� La simulation permet d'avoir un aperçu des variables les plus importantes sur la

performance d'un système ainsi que les interactions entre elles.

� La procédure de conception du modèle de simulation permet de gagner des connaissances

plus précises sur le système analysé et peut même nous prouver que le système peut opérer de

manière différente à ce que tout le monde pense.

� La simulation permet le contrôle du temps.

Les désavantages à considérer avant d'utiliser la simulation sont :

� Les modèles de simulation peuvent être coûteux puisqu'ils nécessitent un temps assez

important de construction et de validation.

� Plusieurs exécutions sont souvent requises, ce qui implique des coûts assez importants des

moyens informatiques.

� La simulation est parfois utilisée lorsque les techniques analytiques sont suffisantes pou

modéliser le système considéré. Cette situation se produit lorsque l'utilisateur devient familier

avec la méthodologie de simulation et oublie les approches de résolutions mathématiques.

� La simulation nécessite des analystes assez familiers avec cette méthodologie.

� Pour défendre la simulation, les deux premiers désavantages sont améliorés par la mise en

disponibilité de logiciels de simulation spécialisés et par la conception d'ordinateurs assez

puissants et moins coûteux.


Page 56

Domaines d'application de la simulation

RÉGION DOMAINES D'APPLICATION DE LA SIMULATION

Systèmes informatiques

Les composantes «hardware», les logiciels, le réseau du

«hardware», les bases de données et la gestion, le processus

d'information, la fiabilité des «hardwares» et des logiciels, etc.

Domaines manufacturiers

Systèmes de manutention, les lignes d'assemblage, les installations

de production automatisées, les installations de stockage, les

systèmes de contrôle d'inventaire, l'étude de fiabilité et de

maintenance, le plan d'aménagement, le design des machines, etc.

Les affaires

Analyse des stocks et des commodités, la politique des prix, les

stratégies de marketing, les études d'acquisition, les "cash flow", les

prévisions, les alternatives de transport, la planification de la main-

d’œuvre, etc.

Gouvernement

Les armes militaires et leurs utilisations, les stratégies militaires,

planification de la population, l'utilisation des terres, la distribution

des soins médicaux, la protection contre les feux, services de

polices, etc.

Bio-sciences

Les analyses des performances du sport, le contrôle des maladies,

les cycles de vie biologiques, les études biomédicales, etc.

Tab 3.1 : Domaines d’application de la simulation


Page 57

Objectifs visés par la simulation

SUJET OBJECTIFS DE LA SIMULATION

Evaluation

Déterminer les performances du design de systèmes proposés

quand ils sont

évalués sous des critères bien spécifiques.

Comparaison

Comparer des designs de systèmes compétitifs pour une

fonction spécifique,

ou comparer différentes politiques d'opérations ou de

procédures proposées.

Prédiction Estimer les performances du système sous certaines conditions.

Analyse de sensibilité Déterminer lesquels des facteurs sont les plus significatifs dans

l'affectation des performances d'un système.

Optimisation Déterminer quelle combinaison de variables donne la meilleure

réponse.

Relations fonctionnelles Etablir la nature des relations entre les variables et la réponse

du système.

Tab 3.2 : Objectifs visés par la simulation

5. Types de Simulation [GALL03]

Il existe 3 types de simulations :

5.1 L’approche par événements

Dans un premier temps, tous les événements engendrant des changements d’état du système

sont répertoriés et regroupés en catégories, par exemple :

� L’arrivée d’un client dans le système.

� La sortie d’un client du système.

� Le début de traitement d’un client : début d’usinage, début de déplacement sur un

convoyeur…


Page 58

� La fin du traitement d’un client : fin d’usinage, fin de déplacement sur un convoyeur…

En général, seuls sont conservés les événements correspondant à des activités de durée non

nulle. Cependant, certains modèles nécessitent la définition d’activités instantanées pour

induire des changements d’état qui facilitent la gestion de la synchronisation de processus.

Durant cette étape, on peut s’appuyer sur des outils de spécification : automates, réseaux de

Petri.

Une fois dressée la liste de tous les événements jugés pertinents par rapport aux objectifs de

l’étude, il faut associer à chaque événement les traitements informatiques nécessaires pour :

o Effectuer les changements d’état dans le modèle ;

o Prévoir les nouveaux événements engendrés par l’événement courant (par exemple,

l’événement fin de service quand l’événement déclencheur est un début de service).

L’occurrence d’un événement est représentée par une date, un type d’événement et une

référence à l’entité active concernée .Les occurrences des événements sont rangées, par ordre

chronologique, dans un échéancier, et sont gérées par l’échéancier (les termes moniteur et

scheduler sont également utilisés).

Rôle de l’échéancier :

• Rangement des événements initiaux pour permettre au modèle de démarrer ;

• Rangement des événements créés pendant l’évolution du modèle ;

• Activation des traitements associés aux événements en fonction de leur date d’apparition ;

• Arrêt de la simulation en fonction d’une durée prédéfinie, d’un nombre de pièces traitées ou

d’une condition particulière.

Le plus grand soin doit être porté à la gestion des événements simultanés, en s’appuyant sur le

bon sens et sur les règles de fonctionnement du système. A priori, l’échéancier est unique

mais une répartition sur les stations est envisageable. Habituellement, l’échéancier est

implanté à l’aide d’une liste chaînée.

5.2. L’approche par activités

Il s’agit de répertorier les types d’activités dans lesquelles sont engagés les éléments du

système et d’identifier les conditions nécessaires au déclenchement du début et de la fin de

chacune d’elles. Un changement d’état correspond alors au début ou à la fin d’une activité.


Page 59

Pour le bureau de poste par exemple, on considère deux activités : l’arrivée d’un client et son

service. La phase de début de la première activité crée un client, le place dans la file d’attente,

détermine la date de la prochaine arrivée et indique que la prochaine phase est celle de fin.

La phase de fin renvoie à la phase de début. La phase de début de l’activité de service appelle

le premier client de la file, détermine la durée de service et fixe comme prochaine phase celle

de fin. La phase de fin de service fait sortir le client et renvoie à la phase de début.

Remarquons que la phase de début de l’activité de service est déclenchée par une condition

portant sur l’état du système : au moins un client attend dans la file ; la phase de fin ne fait

intervenir que le temps : le service s’achèvera à la date fixée.

Pour montrer que cette condition, uniquement temporelle, de la phase de fin n’est pas

limitative, considérons que le service du premier serveur ne peut réellement s’achever que si

un second serveur est disponible pour prendre le relais. Introduisons une nouvelle activité

Le « blocage » et une variable d’état représentant le blocage du serveur. La phase de fin de

l’activité de service se termine à la date fixée, mais ne libère pas le client : elle place le

serveur dans l’état bloqué et renvoie à la phase de début, qui est modifiée pour interdire la

prise en charge d’un nouveau client lorsque le serveur est bloqué. La phase de début de

l’activité blocage teste la disponibilité du second serveur lorsque le premier est bloqué pour

permettre la transition vers la phase de fin.

5.3. L’approche par processus

Un processus décrit le fonctionnement d’un élément actif du système étudié, passant par des

phases d’oisiveté et d’activité. Par exemple, un client entre dans le bureau de poste : s’il y a

déjà des clients, il attend son tour ; sinon, il doit « réveiller » le postier pour se faire servir

pendant un certain temps. Lorsque le service est terminé, il laisse la place au client suivant, ou

laisse le postier « s’assoupir » s’il n’y a plus de clients, puis il sort. Il y’a lieu de noter que

pour une entité active client on ne sait pas, a priori, quelle sera sa durée d’attente, sauf si le

client est seul avec le postier. En revanche, dans un contexte déterministe, la durée de service

est supposée connue, comme dans un contexte stochastique, où elle est tirée au hasard. Il est

donc possible de programmer à une certaine date une fin de service, mais pas une fin


Page 60

d’attente. Un échéancier sera nécessaire pour enregistrer les dates d’arrivée ou de fin de

service. Ici, le temps n’est pas le temps réel, mais le temps simulé.

D’autre part, les processus interagissent : le client servi laisse sa place au client suivant et le

client arrivant doit programmer l’arrivée du client suivant pour que le flux ne se tarisse pas.

Il est possible d’envisager une implantation à l’aide d’un langage de programmation ou de

processus informatiques (threads, parties de programme s’exécutant en parallèle qui

exploitent les facilités du système d’exploitation pour gérer le parallélisme). Cette solution

n’est pas développée ici, mais elle doit être fondée sur une implantation fiable et performante

des threads. Une simple procédure ne permet pas de programmer directement les interactions

entre processus. L’approche par événements sert donc de base pour implanter les processus ;

il reste alors à regrouper les actions d’un processus dans un sous-programme et à gérer leur

enchaînement avec un échéancier.

Un processus peut être considéré comme une succession d’événements, où chaque événement

est caractérisé par un identificateur et une procédure assurant les changements d’état. Le code

de ces procédures est regroupé en un seul programme, et un paramètre d’identification

d’événement assure la sélection du code à exécuter. De plus, les informations attachées à une

instance de processus sont sauvegardées dans une structure de données. Paradoxalement, le

programme associé au processus consomme du temps CPU mais pas de temps simulé, et un

processus consomme du temps simulé pendant le service mais pas de temps CPU. Afin de

clarifier la gestion de l’échéancier.

5.3.1. Etats d’un processus

Un processus est définit par ces états :

• Terminé : le processus est « mort », il a exécuté tout son code ;

• Passif : le processus attend dans une file ou est en sommeil ;

• Suspendu : l’activation du processus est prévue à une date figurant dans l’échéancier;

• Actif : le processus est en cours d’exécution, c’est celui qui se trouve en tête d’échéancier.

Comme les processus interagissent entre eux, ils doivent pouvoir activer à une certaine date

ou de rendre passifs d’autres processus, y compris eux-mêmes. Les interactions sont gérées en


Page 61

enlevant, en insérant ou en déplaçant dans l’échéancier des structures élémentaires de données

qui permettent de dater un événement et de localiser la procédure ainsi que les informations

associées à l’instance de processus concernée.

5.3.2. L’échéancier

Défini pour l’approche par événements, peut être facilement modifié et adapté à l’approche

par processus. Il appelle la procédure avec les informations du processus courant, puis passe

au processus suivant tout en mettant à jour la date de simulation. Les opérations de

suppression et d’insertion dans l’échéancier sont réalisées dans la procédure du processus

courant.

Comme précédemment, la structure de données de l’échéancier est une liste chaînée, une liste

de listes, un arbre ou une structure plus sophistiquée et performante. Notons que la

programmation orientée objet fournit toutes les facilités pour regrouper et manipuler les

procédures et les informations d’un processus

6. La simulation multi-agents

La simulation multi-agents représente les comportements des individus, elle reflète

essentiellement leurs actions dans l’environnement et leurs interactions. Chaque individu est

appelé agent et représente une entité autonome, réactive, sociale, et proactive. La simulation

peut être utilisée principalement à trois fins, et en utilisant trois types de modèles différents :

Un modèle prédictif qui permet d'anticiper les évolutions de certains aspects d'un

phénomène sans avoir pour autant à simuler ce dernier dans son ensemble. Il ne doit pas

fournir des résultats à une précision optimale, mais sert plutôt à trouver des tendances

d'évolution. Ainsi, le moyen d'obtention des résultats importe peu, seuls les résultats de la

prédiction comptent [JING 10]

Un modèle explicatif, au contraire, permet de connaître les mécanismes menant le

phénomène de son état initial à son état final. Ainsi, en plus des résultats de la simulation,

l'évolution de ceux-ci doit être réaliste et validée par des informations réelles, obtenues par


Page 62

observation du phénomène.

Un modèle analogique fournit lui aussi les mécanismes permettant d'aller de l'état initial à

l'état final, mais n'est pas contraint à fournir des résultats exacts. Il permet de conforter des

hypothèses sur l'évolution du phénomène, mais ne permet pas de les valider.

6.1. Les étapes d'une simulation

Une simulation multi-agents, et plus généralement toute simulation informatique, est un

procédé incrémental, qui suit un certain nombre d'étapes indispensables, [BOUS]on peut

résumer ses étapes dans ce qui suit :

1. L'étape de définition du problème, pendant laquelle on définit le type de modèle

utilisé, ainsi que les problématiques que la simulation va résoudre.

2. L'étape de définition du modèle du phénomène qui sera utilisé lors de la simulation,

constituant une abstraction du phénomène réel. Celui-ci ne doit être ni trop simplifié

(introduction de biais invalidant les résultats de la simulation), ni trop complet (informations

superflues menant à des calculs supplémentaires non nécessaires).

3. L'étape de planification, estimant les ressources étant nécessaires à la réalisation du

projet, que cela soit en personnels, ou moyens informatiques (matériel et logiciel).

4. L'étape de définition des données de simulation, qui définit l'ensemble des jeux

d'informations issus du phénomène réel qui seront utilisées dans le modèle de simulation (par

exemple taux de natalité, taux de mortalité, espérance de vie,...).

5. L'étape de transcription du modèle dans un langage informatique. Elle permet de

faire le lien entre la conceptualisation du modèle faite par l'utilisateur et une forme

exécutable de celle-ci, et donc de réifier le modèle conçu lors de l'étape précédente

sur une plateforme informatique.


Page 63

6. L'étape de vérification et validation, définissant si le modèle informatique défini

par les étapes précédentes correspond bien à ce que l'on cherchait à modéliser et

simuler (vérification), et que les données obtenues par celui-ci sont cohérentes par

rapport au phénomène réel (validation).

7. L'étape d'expérimentation et analyse, pour laquelle on va déterminer les jeux

d'informations qui seront fournies en entrée dans le simulateur informatique (état initial

du système), les informations en sortie de la simulation et éventuellement les informations

intermédiaires, tout cela en observant le phénomène réel, puis exécuter la

simulation sur ces jeux d'informations, et interpréter les résultats obtenus en comparant avec

ceux obtenus du phénomène réel.

8. L'étape d'implémentation et documentation correspondant à l'écriture d'un rapport sur

cette simulation, pour diffuser les résultats obtenus.

Chacune de ces étapes soulève un certain nombre de problématiques non triviales, constituant

encore aujourd'hui des sujets actifs de recherche.

La simulation multi-agents consiste à faire les actions suivantes:

1. Créer un modèle composé d’agents en interaction.

2. Décrire chaque agent comme une entité autonome : le comportement des agents est

conséquence de leur observation, de leur tendance interne, de leur Les agents agissent et

modifient l’état de leur environnement par leurs actions.

3. interaction avec l’environnement et les autres agents.

4. On observe les résultats de leur interaction comme si l’on était dans un Laboratoire.

5. modélisation du phénomène dans une perspective multi agents se traduit par :

� Décomposition du phénomène : diviser le phénomène en ensemble d’éléments discrets

autonomes que leur interaction reproduit le Phénomène.

� Modélisation de chacun de ces éléments par un agent, à ce niveau il est important de faire

le choix de la théorie à utiliser pour définir :

- Les connaissances de l’agent.

- Les capacités fonctionnelles de l’agent


Page 64

- Les comportements et les modes d’interaction qu’adoptera l’agent à l’encontre des autres

agents.

6.2. Intérêt de la simulation multi-agent

� Étude des sociétés naturelles

� Modéliser de façon isomorphe les objets d’étude des sciences humaines et naturelles

� Choisir le niveau d’analyse du domaine

� Combiner plusieurs types d’expertise

� Modéliser les comportements eux-mêmes, voire les représentations, et non seulement

leurs effets observables

� Réalisation de sociétés artificielles

� Étudier des modes d’organisation

� Étudier des méthodes de résolution collective de problèmes

� Découvrir de nouvelles analogies ou métaphores pour des algorithmes distribués.

6.3. Avantages et désavantages de la simulation multi-agents

La simulation multi agents est un domaine de recherche qui connaît une croissance fulgurante.

On regroupe quelques avantages et inconvénients de cette simulation dans le tableau ci-

dessous.

Avantages Désavantages

Agent réel = Agent simulé. Coûteux en temps et effort.

Traitement élégant des structures Variables. Documentation difficile.

Permet de modeler l'adaptation et l'évolution. Sensible.

Modeler l'espace et la population hétérogènes.

Différents niveaux d'observation.

Tableau 3.3: Les avantages et les inconvénients de Simulation multi-agent

6.4. Domaines d’applications de la simulation multi agents

Les travaux sur la simulation multi-agent s’appliquent à de nombreux domaines, comme la

modélisation de phénomènes sociaux, biologiques, économiques, etc.…


Page 65

Il existe plusieurs travaux qui montrent les avantages des approches basées sur des agents

dans différents domaines. Notamment, un simulateur multi-agent employé dans le cadre de la

gestion des catastrophes naturelles devient un outil puissant qui permet de comprendre les

évènements qui se sont produits ; de comprendre les erreurs qui ont été faites ; de se préparer

efficacement à la survenue de catastrophes future ; d’établir des procédures d’action, de les

communiquer et de préparer les acteurs à leur déroulement ; de coordonner les moyens de

lutte sur le terrain et de les adapter en fonction de la réactivité des phénomènes causés par la

catastrophe et des prévisions fournies par les projections simulées ; et enfin, d’analyser les

conséquences néfastes de la catastrophe et de déterminer le meilleur moyen de les réparer.

6.4.1. Exemples de la simulation multi agents

• Une colonie d’insectes • Un embouteillage • Un ensemble de robots autonomes

• Un système social (une ville, la bourse…) • Un ensemble de cellules

• Un écosystème

6.5. Modélisation et implémentation d’une simulation multi agents

Une simulation multi-agent consiste à distribuer les données, les connaissances et le contrôle

sur un ensemble d’agents. Les agents évoluent simultanément au fil du temps pour réaliser

une ou plusieurs taches. Ils ont une vision locale de l’environnement via leurs capteurs et ils

agissent localement via leurs effecteurs.

Une simulation multi-agents fait intervenir un ensemble d’agents, un modèle de

comportement pour les agents, un modèle de l’environnement, et un modèle de l’interaction

entre les agents et l’environnement et éventuellement entre les agents eux-mêmes.

Le modèle de l’interaction agent/agent n’est pas obligatoire parce que cette interaction peut

se dérouler indirectement via l’environnement. Il est suffisant d’intégrer un mécanisme de

gestion des actions simultanées des agents au niveau du modèle d’interaction

agent/environnement. [REJE05]

Pour implémenter une simulation multi-agents, il est nécessaire d’avoir les modèles suivants

pour dérouler :


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- Le modèle de l’espace pour la description de l’environnement

- Le modèle de temps pour décrire l’évolution de la simulation au cours du temps

- Le modèle de l’interaction agent/environnement qui décrit la dynamique du système

(comportements des agents).

FIG 3.1: Une simulation multi agents

Représentation de l’espace

L’espace représente l’environnement où les agents sont situés. Il comporte un ensemble de

lois qui régissent l’évolution des agents. Elles indiquent les conséquences des actions des

agents sur l’environnement. Il y a deux modèles principaux d’espace : modèle continu et

modèle discret.

Le modèle continu est utilisé pour les simulateurs ou la notion de distance est très

significative pour les agents. C’est le cas de la simulation d’un ensemble de robots mobiles.

Le modèle continu représente fidèlement le system réel.

Le modèle discret est utilisé dans le cas ou la notion de distance ne demande pas autant de

précision pour un agent, comme un ensemble d’agent mobiles dans le réseau Internet qui se

déplacent entre les sites.

Représentation du temps


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Le modèle de temps définit le pas de déroulement de la simulation et par conséquent sa

finesse. Il existe principalement deux grands types de modèles de temps :

� Un modèle discret avec un pas de temps constant ou la simulation se déroule par cycle.

� Un modèle événementiel discret ou la simulation passe d’un événement à l’autre. Il faut

donc calculer a l’avance les instants ou il y aura des événements temps discret avec un pas

constant reste toujours applicable, et c’est celui qui prend le plus de temps d’exécution. Dans

ce dernier cas, nous devons bien choisir le pas de temps afin de ne pas ‘oublier’ certaines

événements intéressants a simuler.

7. Conclusion

Les divers points présentés dans ce chapitre permettent d'avoir une idée des gains

occasionnés par le choix de la simulation multi-agent tout en montrant l’importance et la

contribution que peut apporter la simulation dans les différents domaines. En plus toute

conception fiable et efficace de n’importe quelle application repose sur une simulation solide,

bien fondée et minutieusement étudiée. Le cycle de vie d’un outil de simulation peut donc

s’envisager selon différentes phases, conception de la solution opérationnelle; vérification

interne par l’expert informatique et Validation par l’expert du domaine ainsi que l’apport et

l’importance de la simulation multi-agents qui s’avère un outil essentiel pour la construction

de modèles explicatifs des phénomènes complexes.

CHAPITRE 4

LA PERFORMANCE

Chapitre 4 La Performance

Page 69

1. Introduction

Si la performance a toujours été un objet de préoccupations pour les entreprises, ses

modes d'interprétation et d'évaluation ont considérablement évolué depuis les débuts de l'ère

industrielle. Autrefois monocritère (productivité) la performance doit aujourd'hui être

considérée de manière globale (productivité, flexibilité, coûts, délais, qualité, sécurité,

performances sociales, performances environnementales,...) et sur l'intégralité du cycle de vie

des produits (conception, réalisation, exploitation, destruction/recyclage).

Cette évolution des critères d'évaluation, stimulée par une logique de développement durable

génère une remise en question de l'instrumentation (au sens large) du pilotage des systèmes de

production de biens et de services, pilotage dont la finalité est l'obtention de la performance

globale. La performance d'un système de production est multidimensionnelle. Elle doit être

évaluée globalement et sur l'ensemble du cycle de vie du système et des produits réalisés.

Elle intègre non seulement les notions de coût, délais, qualité, mais aussi de flexibilité,

(capacité de changement rapide de la planification en cours et/ou modification de l'outil de

production), de robustesse (comportement stable vis à vis de variations de la demande et

d'occurrence d'aléas) et de valeur (liée à la satisfaction du client). Les facteurs humains et

sociaux, longtemps sous-estimés, en sont des paramètres prépondérants.

Il en résulte un besoin fort de méthodologies et d'outils pouvant aider les décideurs à mieux

appréhender la notion de performance et à l'évaluer lors de la conception, l'exploitation et la

reconfiguration d'un système de production

Dans ce chapitre, nous allons présenter les concepts de base de la performance.

2. Concepts de base

Sont regroupés dans :

Evaluation : Une activité qui a pour finalité de mesurer ou de juger la valeur relative de la

contribution d'un employé à l'organisation


Page 70

La pertinence : Elle se détermine lors de la conception du système de production, car elle

représente l’articulation entre objectifs et moyens, c’est-à-dire se donner exactement les

moyens d’atteindre un certain niveau de satisfaction. Pertinence des objectifs, degré d’atteinte

utilité et satisfaction des besoins de la clientèle

L’efficience : C’est la réponse à la question : « Est ce que les résultats sont suffisants compte

tenu des moyens mis en œuvre ? ». L’indicateur d’efficience par excellence est le rendement

d’un système et si elle n’est pas satisfaisante, ce sont des décisions relatives au pilotage ou au

management qui seront à prendre c'est-à-dire productivité, rendement

L’efficacité : L’efficacité est l’articulation entre résultats et objectifs, elle peut être bien

souvent jugée grâce à des indicateurs de qualité. La performance est relative au niveau de

décision auquel elle correspond. On distingue essentiellement trois niveaux de décision en

entreprise : le niveau stratégique, le niveau tactique et le niveau opérationnel.

3. Définition de la performance globale

En raison de la diversité des sens qui peuvent lui être attribués dans ses utilisations courantes,

il est bien difficile de caractériser la performance puisqu'elle peut être résultat, meilleur

Performance

Efficience Efficacité

Bien faire les choses

Savoir comment faire

Comment

Moyen

Méthode processus

Faire les bonnes choses

Savoir quoi faire

Pourquoi

Fin, but, objectif

Contenu

FIG 4.1 Vue générale sur la performance globale


Page 71

résultat, résultat idéal, ou encore action. La notion de performance est très rarement définie

car considérée comme implicitement connue [INNA06].

Les travaux du domaine du contrôle assimilent le plus souvent la performance à un

indicateur de performance : temps d'exécution, quantité d'opérations, quantité de

ressources utilisées...La plupart du temps, on considère qu'une proposition contribuant à

l'amélioration de l'un de ces indicateurs, génère une réduction des coûts et implicitement une

amélioration des performances. Certains chercheurs font l'effort de traduire un résultat en

terme de coût, mais en utilisant malheureusement des pondérations simplistes issues du

contrôle de gestion et admises, même si elles introduisent des distorsions dans l'image

qu'elles donnent de la performance économique.

Depuis une vingtaine d'années, certains chercheurs en productique et en génie logiciel

s'intéressent à la problématique de la performance industrielle et de l'instrumentation de son

évaluation. et définissent la performance globale d'un système comme étant l'obtention

conjointe de la pertinence, de l'efficience, et de l'efficacité, appréciées en termes de coûts et

de valeur, sur l'intégralité du cycle de vie du système L'analyse étymologique dans le

domaine du contrôle de gestion, permet de retenir, une liste de caractéristiques ci après :

� La performance dépend d'un référent : l'objectif (ou but),

� Elle est multidimensionnelle si les buts sont multiples,

� Elle est un sous-ensemble de l'action,

� Au sens strict : elle est l'effet, le résultat de l'action,

� Elle est subjective car elle est le produit de l'opération qui consiste à

rapprocher la réalité d'un souhait.

Au sens large, dans une approche plus systémique, on peut considérer qu'un résultat n'est

rien en soi mais qu'il est indissociable des moyens mis en œuvre pour l'obtenir (buts,

activités, feedback) : la performance est l'ensemble des étapes logiques élémentaires de

l'action, de l'intention au résultat effectif, considérons en outre que la performance ne se

situe pas au niveau du résultat de l'action, ni de l'action en elle-même, ni même au niveau

de l'objectif, mais qu'elle réside plutôt dans le compromis entre pertinence, efficience,


Page 72

efficacité et effectivité. La pertinence est l'adéquation des objectifs et des moyens. Son

évaluation passe par la question : 'Les moyens mis en œuvre correspondent-ils aux objectifs?'.

Cette question est fondamentale en phase de conception du système de production car il s'agit

d'une part, d'éviter le surdimensionnement coûteux et d'autre part, de se donner les moyens

d'atteindre un certain niveau de satisfaction ou même plus simplement de garantir la

faisabilité d'un projet.

L'efficience est l'adéquation des moyens et des résultats : 'Est-ce que les résultats sont

suffisants compte tenu des moyens mis en œuvre ?

La performance est jugée en terme d'efficience essentiellement en phase d'exploitation du

système de production. Si elle n'est pas satisfaisante, ce sont les décisions de pilotage

(conduite et maintenance du système matériel) ou de management (système humain) qui

seront à prendre. L'indicateur d'efficience par excellence est le rendement d'un système.

L'efficacité est l'adéquation des résultats et des objectifs : 'Est-on arrivé à ce que l'on avait

l'intention de faire, à quel point l'objectif fixé est-il atteint ?'. Si l'efficacité du système, qui

peut être bien souvent évaluée grâce à des indicateurs de qualité, n'est pas satisfaisante, les

actions envisageables portent sur l'organisation interne du système et sur les différents

paramètres de réglages (ou variables d'action) accessibles.

L'effectivité est l'adéquation des objectifs, des moyens et des résultats au regard de la finalité

du système : «Est-il raisonnable de mettre en œuvre les moyens suffisants pour obtenir des

résultats satisfaisants les objectifs que l'on cherche à atteindre ? ».

La performance jugée en terme d'effectivité peut amener à remettre en question l'existence

même du système de production si ses finalités ne justifient pas les efforts à fournir.


Page 73

Exemple

N° Critères-clé Définition de l’indicateur correspondant

1 Délais Pourcentage de commandes livrées à la date prévue

2 Fiabilité Taux de panne de la machine habituellement la plus chargée

3 Stocks Poids des stocks totaux par rapport au chiffre d’affaires

4 Polyvalence Pourcentage d’operateurs aptes à occuper plusieurs postes

5 Implication des opérateurs

Nombre de responsabilités confiées aux opérateurs parmi les suivantes

6 Pilotage Existence ou non d’un tableau de bord de production

7 Amélioration Nombres d’outils utilisées parmi : analyse de la valeur, résolution de problèmes, analyse de dysfonctionnements

8 Économique Valeur ajoutée par personne

Tableau 4.2: Grille d’évaluation de performance industrielle[INNA06]

4. La performance et gestion de production

Les entreprises ont fortement évolué ces dernières années. En effet, il faut noter un fort

développement des activités de support ainsi que l'accroissement des fonctionnalités et des

services liés aux produits. L'augmentation de l'automatisation des appareils de production

ainsi que la segmentation des marchés doivent également être mentionnées. Ceci a pour

conséquence une modification des structures des coûts industriels, du fait qu'il n'existe plus de

facteur de production dominant et que les coûts indirects se sont fortement accrus.

La performance est donc intimement liée à la notion de pilotage stratégique qui consiste, en

pratique, à mettre à la disposition de la direction de l'entreprise un nombre limité d'indicateurs

variés, financiers et non financiers, à court et long terme, regroupés souvent sous la forme

d'un tableau de bord, de façon à aider les dirigeants dans leurs prises de décisions

stratégiques.


Page 74

4.1. Le contrôle de gestion

Ainsi, les méthodes traditionnelles de gestion et d’évaluation des performances ont besoin de

s’adapter et de prendre en compte :

1. les données immatérielles et le contrôle de gestion social;

2. la gestion par les activités;

3. le couple valeur / coût. Pour le pilotage du couple valeur / coût, on cherche

actuellement une utilisation plus pertinente des données financières, des

indicateurs physiques et financiers et à rester proche des démarches qualité

4.2. Valeur des entités produites

Ce concept de valeur des entités produites par une entreprise est précisé par la théorie

économique : pour les marginalistes, la valeur d’un bien est une manifestation de l’utilité

reconnue de ce bien, selon un processus d’estimation subjective sur un marché. La valeur

résulte non pas d’une mesure objective, mais d’une appréciation formulée par un acteur

extérieur a l’entreprise sur les fonctionnalités qu’il perçoit pour le bien qui lui est proposé.

4.3. Les Coûts des activités

4.3.1 Les coûts traditionnels de production

On distingue comme coût de production traditionnel : la main d’œuvre directe, la main

d’œuvre indirecte, les frais variables de fabrication consommables tels que les huiles,

l’énergie, le petit outillage, ....), les frais fixes de l’atelier, les frais généraux de l’usine.

Les rubriques effectivement utilisées pour calculer le coût de revient dépendent de la méthode

retenue : coût direct, coût variable, coût complet, …

Une façon classique d’évaluer un système de production est de calculer le coût de revient des

produits qu’il fabrique .La comparaison avec d’autres usines ou l’évolution dans le temps,

donne une idée de la performance du système.


Page 75

Cependant les méthodes traditionnelles de coût de revient industriels sont mal adaptées aux

évolutions récentes des systèmes de production.

Un coût est qualifié de visible s’il possède trois caractéristiques :

� Une dénomination consacrée, une mesure, et un système de surveillance. A l’opposée un

coût est dit caché s’il n’est pas repéré dans le système d’information dont s’est dotée une

entreprise, comme le budget, le compte de résultat, la comptabilité analytique ..

� Un coût caché est en générale considéré comme le coût d’une régulation mise en œuvre par

une organisation pour pallier un dysfonctionnement.

� Les régulations peuvent être classées en deux catégories :

o Les surcharges (sursalaires, surtemps, surconsommations)

o Les non –produits (non-production, non-création de potentiel)

La valorisation des couts cachés permet d’évaluer les bénéfices qu’un système de production

peut obtenir si des actions de suppression des dysfonctionnements sont mises en œuvre par

exemple, réimplantation d’un atelier pour diminuer les transports et supprimer ainsi les

surtemps d’un cariste .on distingue la valorisation des surcharges et la valorisation des non

produits.

4.3.2. Valorisation des surcharges

Les sursalaires sont déterminés par un coût multiplié par un temps (les sursalaires

correspondent a des glissements de fonction d’une catégorie de personnel une autre mieux

rémunérée) ;

Les surtemps sont évalués en fonction du temps passé multiplier par la contribution horaire à

la marge sur coût variable.

Les surconsommations sont calculées par la quantité de biens ou de services multipliée par

son prix.


Page 76

4.3.3. Valorisation des non-produits

Cette méthode des coûts cachés permet donc une évaluation quantitative de la performance

d’un système de production par valorisation de la liste de ses régulations, et l’identification

des dysfonctionnements à supprimer pour améliorer ses performances.

5. Conclusion La performance est une notion relative aux objectifs que l’on se fixe, aux résultats que l’on

obtient, et aux actions mises en œuvre pour produire ces résultats, grâce à des moyens donnés.

Ainsi la performance peut être « décomposée » en trois sous notions que sont la pertinence,

l’efficience et l’efficacité. L’efficacité est l’articulation entre résultats et objectifs, elle peut

être bien souvent jugée grâce à des indicateurs de qualité. La performance est relative au

niveau de décision auquel elle correspond. On distingue essentiellement trois niveaux de

décision en entreprise : le niveau stratégique, le niveau tactique et le niveau opérationnel.

CHAPITRE 5

CONCEPTION

Chapitre 5 Conception

Page 78

1. Introduction

L’objectif de ce chapitre est d’apporter des explications concrètes et détaillées des

différentes étapes à suivre pour la réalisation de notre application. Cette dernière présente

la simulation d’un atelier de production de type flow-job avec des agents interactifs, afin

de calculer le cout de production. Pour cela notre travail consiste à réaliser une application

qui prend en considération le calcul de coût d’une production dans un atelier tout en

traitant les aléas tels que les pannes qui peuvent surgir au cours de la fabrication ainsi

qu’un ensemble d’événements imprévus.

2. Approche proposée

Un modèle est une image simplifiée de la réalité qui nous sert à comprendre le

fonctionnement d’un système en fonction d’une question. Tout modèle est constitué d’une

part de la description de la structure du système, qui incorpore les spécifications sémantiques

intégrées et d’autre part de la description des fonctionnements réguliers (ou non) et des

dynamiques qui modifient cette structure au cours du temps.

Actuellement, toute entreprise se doit d'être plus performante et d'avoir un niveau supérieur,

sur le plan technique et économique, aux entreprises concurrentes. Pour atteindre cet objectif

l’approche que nous proposons permet de simuler le calcul d’une fonction de cout à l’aide

de la méthode UVA. L’objectif étant d’aider le décideur à agir par des actions à prendre

pour régler tout type de problèmes qui peuvent surgir pendant et après la simulation. Un

aperçu général du modèle proposé est donné à la figure5.1.


Page 79

En effet, Le modèle décrit à la figure5.1 est composé de plusieurs parties regroupant toutes les

fonctionnalités nécessaire pour le déroulement de notre application. Il contient une partie

ENTREES où sont regroupées toutes les données nécessaires au démarrage de notre

simulation, une partie TRAITEMENTS et une partie SORTIES.

Concernant la première partie, il est nécessaire de préparer toutes les données avant de

démarrer la simulation à base d’agents. Cette préparation sera suivie par le lancement du

programme de simulation, cette dernière est basée sur des agents. Deux scénarios sont à

envisager : le cas d’une simulation du système en fonctionnement normal c'est-à-dire sans

aléas et le cas d’une simulation avec aléa. L’exécution de la simulation est couronnée par un

ensemble de résultats numériques et/ou graphiques.

Actions

Recommandés

Revoir config.

Atelier

Résultats

Affichés

B.D de Coûts

B.D

BM

B.C

Simuler la

fonction Coût

Sauve-garder les

Résultats

Historique Fonction

Interne de coût

Programme générique

Résultats

intermédiaires

Programme de

Simulation

ENTREES TRAITEMENTS SORTIES

FIG 5.1 Modèle proposé [ABBA 09]

Décideur


Page 80

3. Description de l’architecture

Dans cette démarche chaque agent a une perception de son environnement et la capacité de

contrôle local, il décide lui-même des actions qu'il doit réaliser en fonction de son objectif

local. La performance du système n'est pas globalement planifiée, elle émerge de la

dynamique des interactions en temps réel entre les agents.

Ainsi le système n'est pas obligé d’alterner entre une phase de planification et une phase

d'exécution, mais son comportement est élaboré à partir des décisions prises par les agents

eux-mêmes. Dans la conduite des systèmes de production, l’interaction entre les agents est

indispensable pour résoudre des conflits pouvant apparaître, (allocation des ressources, taches

à réaliser).

4. Architecture multi-agent

Le modèle décrit dans la figure 5.2 est composé d’agents. La gestion de la communication

entre des derniers est réalisée au travers de boîtes à messages. Chaque agent est doté d'une

boîte d'entrées et de sorties qu'il gère au travers de stratégies propres. La boite d’entrées

mémorise les messages devant être traités par l'agent, la boîte de sorties stocke les messages à

propager dans le réseau.


Page 81

FIG 5.2 : Approche Multi-agent [ABBA 09a]

5. La Modélisation des agents

L’identification d’un problème est un aspect important de la conception d’un SMA, elle

influence fortement les performances et l’efficacité du système à résoudre un problème.

Notre modélisation agent se base sur la méthodologie qui s’appuie sur les concepts d’agent,

Un agent est défini comme étant une entité autonome et communicante; en voici une

description : [ANIO]

� Agent Ressource (AR) : étant donné que notre atelier est de type flow- shop, notre agent

aura pour rôle de préparer et planifier les machines pour exécution des opérations à réaliser,

lancer la production, suivre les événements qui surgissent et enfin réagir en cas de

perturbation.

Programme de

Simulation

multifonction

Agent

Ressource

(AR)

Agent Tâche (AT)

Agent

Performance

(AP)

Agent

Critère et règle

(AC)

Agent

SGBD

(AG)

Agent

User interface

(AU)


Page 82

Nature : c’est un agent réactif dont les décisions se basent entièrement sur ses observations de

l’état du système au moment présent. Il répond simplement aux messages reçus.

Rôle : il est responsable de la production des pièces. Il réagit selon le message qu’il reçoit par

exemple si le message est une demande d’exécution alors il lance la production.

� Agent taches (AT ): planifie les opérations à réaliser, détermine l’arrivée des taches à

exécuter, prend en charge de nouvelles taches à réaliser et réagit en cas de non exécution

d’une tache.

Nature : c’est un agent réactif qui prépare le plan de charge des taches à réaliser

Rôle : exécution des taches et réagit selon le message qu’il reçoit par exemple si le message

est demande d’exécution alors il lance la production.

� Agent évaluation de performance (AP) : a pour rôle de définir les indicateurs de

performance qui sont de deux types : indicateurs de suivi qui traitent les informations qui ne

peuvent pas être modifiées et indicateurs de conduite traitant les données avec une valeur

prédictive des indicateurs de suivi (Simulation).

Nature : c’est un agent réactif qui définit les indicateurs de performance

Rôle : exécution et élaboration du calcul de cout de production et réagit selon le message

qu’il reçoit.

� Agent gestion de Base de données (AG) : a pour tache de capturer tous les données et

connaissances a partir des bases de données et des bases de connaissances.

Nature : c’est un agent réactif qui alimente le système par données

Rôle : préparer les données collectées


Page 83

Agent Critère et règle (AC) : a pour rôle de définir le seuil de la performance en établissant

des règles à respecter pour évaluer la performance et des critères.

Nature : c’est un agent réactif qui indique les critères de performance

Rôle : préparer les données collectées

� Agent User-interface (AU) : a pour rôle d’établir le lien entre le module de simulation et

le modèle général proposé.

Nature : c’est un agent réactif et de liaison

Rôle : un lien entre les modules de notre modèle

6. Fonctionnement de l’approche multi-agent proposée

Après avoir capturé touts les données de la saisie et les connaissances à partir de leurs

modèles, un ordonnancement partiel est établi afin de réaliser les taches émises par l’agent

AT. Une fois la production est lancée, l’agent ressource (AR) met à sa disposition les

ressources nécessaires pour la réalisation de la production, en cas de panne l’agent ressource

envoie un message à l’agent tache.

Ainsi l’agent (AP) procède à l’analyse et au suivi de la production en se basant sur les valeurs

des seuils et les règles fournies par l’agent critère et règles (AC). L’agent AG collecte toutes

les informations liées à la production et les stocke dans les bases de données et des bases de

connaissances pour une réutilisation. L’agent interface (AU) assure le lien entre le programme

de simulation de notre modèle multi-agent sur l’algorithme suivant :


Page 84

1. Ordonnancement des taches/machines

Cette étape consiste à charger le nombre des pièces, nombre des étages, nombre des

machines et le nombre des convoyeurs pour affecter l’ordonnancement des

taches/machines dont le but est configurer notre atelier.

2. Lancement de la simulation

Cela nous amène à simuler notre atelier de production.

3. Exécution des taches

4. Si perturbation alors

Détecter machine en panne

Si machine n’est pas réparé alors

Chercher machine libre

Aller a 6

5. sinon retour a l’étape 3

Fsi

6. Si le temps d’exécution des taches est écoulé alors

Appliquer la méthode de cout UVA

Tracer les courbes de rentabilité

Sinon

Retour à l’étape 3.

Fsi

Fin


Page 85

Organigramme fonctionnel de l’application FIG 5.3 : Organigramme de l’architecture fonctionnel du logiciel

Non

Oui

Lancement de la simulation

Exécution des taches

Si perturbation

Machine(s) en panne(s)

Résolution des pannes

Temps

écoulé

Fin

Ordonnancement des

taches/machines

Appliquer la méthode UVA

Dessiner la courbe de rentabilité

Début

Choix de Résolution


Page 86

7. La communication entre agents

La communication entre les différents agents se fait par envoi des messages comme le montre ces deux diagrammes ci-dessous (FIG 5.4) (FIG 5.5).

FIG 5.4 : le diagramme de séquence de la communication entre les agents sans panne de machine

AR AG AC AP AU AT

Envoi de

Données

Execution

Tâches

Preparation

Machines

Etablissement

règles et critères

Lancement

simulation

Calcul UVA

Afficher les résultats ou revoir configuration atelier

Diagramme de séquence UML sans panne


Page 87

FIG 5.5 : le diagramme de séquence de la communication entre les agents en cas de

panne de machine

AR AG AC AP AU

AT

Envoi de

Données

Execution

Tâches

Preparation

Machines

Etablissement

règles et critères

Lancement

simulation

Calcul UVA

Afficher les résultats ou revoir configuration atelier

Diagramme de séquence UML avec panne

Si machine

en panne MAJ

Données

Machine

réparée


Page 88

8. Conclusion

Le modèle d’aide à la décision présenté dans ce chapitre va contribuer favorablement à

l’amélioration de la performance dans un système de production. Les résultats obtenus par la

simulation multi-agents à l’aide de la méthode de coût (UVA) vont fournir un moyen efficace

et évolutif pour la prise de décision en temps réel. Cette démarche nous a permis aussi

d’aborder d’une manière équilibrée le concept de performance dans un système de production

en plus de l’utilisation de la méthode de cout (UVA) en tant que paramètre de contrôle de

gestion dans un atelier de type flow-shop. La simulation multi-agent nous permet de

représenter l’ensemble des agents capable d'agir et de réagir en fonction des variations de la

production pour améliorer la performance globale à chaque niveau décisionnel. Par ailleurs

les résultats intermédiaires seront exploités ultérieurement afin d’améliorer au mieux notre

modèle.

CHAPITRE 6

IMPLÉMENTATION

Chapitre 6 Implémentation

Page 90

1. Introduction

Dans ce dernier chapitre nous allons voir en détail le développement de notre application, on

présentera tout d’abord les outils de programmation qu’on a utilisés ainsi que des captures

d’écran de l’application et nous terminons par interprétation des résultats.

2. Outils de programmation

Pour réaliser notre application on a utilisé trois outils de développement :

� le langage Java : pour la réalisation des interfaces et de l’architecture client-serveur et

aussi pour gérer l’accès à la base de données.

� MySQL : pour la création et la gestion de la base de données.

� Plate-forme JADE : c’est l’outil qu’on a le plus utilisé car il a servi à la création du

système multi-agents et à l’établissement de la négociation entre agents, et vu l’importance de

cet outil nous allons l’expliciter encore plus.

2.1. La plate-forme JADE

2.1.1. Définition

Le but de JADE est de simplifier le développement des systèmes multi-agents en conformité

avec la norme FIPA pour réaliser des systèmes multi-agents interopérables. Pour atteindre ce

but, JADE offre la liste suivante de caractéristiques au programmeur d'agents :

� La plate-forme d'agents peut être distribuée sur plusieurs hôtes.

� Le transport léger de messages ACL sur la même plate-forme d'agents.

� Une bibliothèque de protocoles d'interaction compatibles FIPA.

� L'enregistrement automatique d'agents dans le Système de Gestion d'Agents (AMS).

� Une interface graphique utilisateur pour gérer plusieurs agents et plates-formes multi-

agents.


Page 91

Le RMA (Remote Managment Agent) permet de contrôler le cycle de vie de la plate forme et

tous les agents la composant.

Figure 6.1 : Interface graphique d’un RMA

2.1.2 L'architecture de la plate-forme multi-agents

L'architecture de JADE est basée sur la coexistence de plusieurs Machines Virtuelles (VM)

Java et la communication se fait par la méthode RMI (Remote Method Invocation) de Java.

Chaque VM est un réceptacle d'agents qui fournit un environnement d'exécution complet pour

l'exécution des agents et permet d'avoir plusieurs agents qui s'exécutent simultanément sur un

même hôte.

2.1.3 Comportement des agents dans JADE

JADE utilise l'abstraction Comportement pour modéliser les tâches qu'un agent peut exécuter

et les agents instancient leurs comportements selon leurs besoins et leurs capacités. De point

de vue de la programmation concurrente, un agent est un objet actif, ayant un thread de

contrôle. JADE utilise un modèle de programmation concurrente "un thread-par-agent" au

lieu d'un modèle "un thread-par-comportement" pour éviter une augmentation du nombre de

threads d'exécution exigés sur la plate-forme d'agents. Ceci signifie que, pendant que les

agents différents s'exécutent dans un environnement multi- threads de préemption, deux

comportements d'un même agent sont planifiés coopérative ment.


Page 92

Donc, le développeur d'agents doit étendre la classe Agent et implémenter les tâches

spécifiques de l'agent par une ou plusieurs classes Comportement, les instancier et les ajouter

à l'agent. La classe Agent représente une superclasse commune pour tous les agents définis

par l'utilisateur. Du point de vue du programmeur, la conséquence est qu'un agent JADE est

simplement une classe Java qui étend la classe de base Agent. Cela permet à l'agent d'hériter

un comportement fondamental caché (qui traite toutes les tâches liées à la plate-forme, telles

que l'enregistrement, la configuration, la gestion à distance, etc.

2.1.4. Comment intègre la plate forme JADE dans JBuilder ?

Les principales bibliothèques de JADE sont jade.jar, jadeTools.jar, iiop.jar, http.jar et

commons- codec-1.3.jar. Pour permettre d’intégrer JADE dans JBuilder, procédez comme

suit :

� Cliquez sur Tools ->Configuré les bibliothèques ;

� Sélectionner User Home et Cliquez sur le bouton Nouveau ;

� Remplissez un nom, et sélectionnez JBuilder dans Location. Cliquez sur bouton Ajouter et

naviguer vers, puis sélectionnez le fichier jad_lib et cliquez sur OK.

Pour configurez JBuilder avec la plate forme JADE, procédez comme suit :

� Cliquez sur Projet -> Propriétés du projet, dans la fenêtre Propriétés qui apparaît,

choisissez l’onglet Bibliothèques requis, puis sélectionnez le fichier que vous avez créé et

cliquez sur OK.


Page 93

FIG 6.2 : L’interface de la plate –forme JADE.

2.1.5. Pourquoi JADE ?

Ces critères sont naturellement en relation avec nos attentes d’un système multi agents et des

caractéristiques des agents. Ainsi, la plate-forme JADE a la propriété suivante : las agents

peuvent communiquer entre eux. Cette communication n’est pas un simple échange de

messages mais un dialogue. Il ne s’agit pas pour un agent de répondre mécaniquement à un

message mais de pouvoir analyser plusieurs possibilités de réponses avant de réagir.

3. Langage JAVA

Langage de développement, produit par la société Sun et lancé le 23 mai 1995. Ecrit par

James Gosling, il permet de créer des applications autonomes et de doter les documents html

de nouvelles fonctionnalités : animations interactives, applications intégrées, modèles 3D, etc.

Ce langage est orienté objet et comprend des éléments spécialement conçus pour la création

d'applications multimédia. On écrit un programme java dans un texte source qui ressemble à

C (langage) ou à C++, puis on le traduit à l'aide d'un compilateur afin de générer un

programme utilisable directement dans une page html et appelé applet. Pour exécuter ensuite


Page 94

un applet, l'utilisateur doit disposer d'une machine virtuelle. Un applet est inclus sous forme

de document html ou sous forme de hyperlink.

3.1. Les raisons du succès de Java

La raison pour laquelle Java est si populaire est que son objectif est de résoudre beaucoup de

problèmes auxquels les programmeurs font face aujourd'hui. Un but essentiel de Java est

d'améliorer la productivité. Des gains de productivité peuvent être obtenus de différentes

manières, mais le langage a été conçu pour être une réelle amélioration par rapport à ses

prédécesseurs, et pour apporter une aide significative aux programmeurs.

� Les systèmes sont plus faciles à décrire et comprendre : Les classes conçues pour

résoudre le problème sont plus faciles à décrire. Cela signifie que lorsque vous concevez le

code, vous décrivez la solution avec les termes et concepts du problème considéré.

� Puissance maximale grâce aux bibliothèques : La façon la plus rapide de créer un

programme est d'utiliser du code déjà écrit : une bibliothèque. Un des buts fondamentaux de

Java est de faciliter l'emploi des bibliothèques.

� Traitement des erreurs : L'une des difficultés du C est la gestion des erreurs, problème

connu et largement ignoré le croisement de doigts est souvent impliqué. Si on construit un

programme gros et complexe, il n'y a rien de pire que de trouver une erreur enfouie quelque

part sans qu'on sache d'où elle vienne. Le traitement des exceptions de Java est une façon de

garantir qu'une erreur a été remarquée, et que quelque chose est mis en œuvre pour la traiter.

� La programmation à grande échelle : Java est conçu pour faciliter la programmation à

grande échelle c’est à dire supprimer la frontière de complexité croissante qui existe entre un

petit programme et un gros. [

3.2. Architecture Client serveur

L'architecture client/serveur désigne un mode de communication entre plusieurs ordinateurs

d'un réseau qui distingue un ou plusieurs postes clients du serveur : chaque logiciel client peut


Page 95

envoyer des requêtes à un serveur. Un serveur peut être spécialisé en serveur d'applications,

de fichiers, de terminaux, ou encore de messagerie électronique.

Caractéristiques d'un serveur :

• il est initialement passif (ou esclave, en attente d'une requête) ;

• il est à l'écoute, prêt à répondre aux requêtes envoyées par des clients ;

• dès qu'une requête lui parvient, il la traite et envoie une réponse.

Caractéristiques d'un client :

• il est actif le premier (ou maître) ;

• il envoie des requêtes au serveur ;

• il attend et reçoit les réponses du serveur.

Le client et le serveur doivent bien sûr utiliser le même protocole de communication. Un

serveur est généralement capable de servir plusieurs clients simultanément.

Un autre type d'architecture réseau est le pair à pair (peer-to-peer en anglais, ou P2P), dans

lequel chaque ordinateur ou logiciel est à la fois client et serveur.

4. Implémentation du système

Pour illustrer la simulation multi-agent nous allons suivre un exemple pour fournir des

captures d’écrans qui décrivent les différentes étapes de la simulation.

4.1. Lancement du système Pour configurer l’atelier, il suffit de cliquer sur fichier dans la barre de menu définie

comme suit :

FIG 6.3 configurer l’atelier


Page 96

L’activation de l’option Lancer permet d’obtenir la plate forme JADE ainsi que la

configuration de l’atelier.

1. La configuration de l’atelier

Pour mener à bien cette opération de configuration, quelques étapes sont à suivre :

� Saisir le nombre d’étages = 3 ;

� nombre de pièces = 22 ;

� Nombre de machines = Etage1 6, Etage 2 8, Etage 3 9;

� Le nombre de convoyeurs = Etage 1 5, Etage 2 7, Etage 3 8;

� Lancer l’affectation aléatoire des pièces par étage et estimer sa durée de vie dans

chaque machine voir la FIG 6.4;

FIG 6.4: la configuration d’atelier

Une fois configuré, l’activation de l’option Lancer la simulation permet de donner un état

de la production dans l’atelier comme cela est montré dans la FIG 6.5


Page 97

FIG 6.5: lancement de la simulation

2. Gestion de temps

Cette étape a pour but de sauvegarder le temps d’exécution d’une tâche, la durée d’une panne

si une défaillance a lieu, le temps d’attente, et la durée de transfert des pièces dans chaque

étage de l’entrée à l’atelier à la sortie (FIG 6.6).

FIG 6.6: la gestion du temps.

3. Agendas des machines

Cette étape sert à visualiser l’exécution des pièces dans chaque étage, montre quel convoyeur

doit la transportée, affiche les taches en panne s’il y a une perturbation et la trace de chaque

tache en cours d’exécution. L’écran présenté à la FIG 6.7 détaille l’enchainement de ces

étapes.


Page 98

FIG 6.7: Agendas des machines.

4. Lancer la perturbation au niveau des machines

Simuler une panne revient à suivre les étapes suivantes :

� cliquer sur Perturbation dans la barre de menu de la configuration d’atelier et

� choisir l’étage puis les machines que nous voulons tomber en panne voir FIG 6.6.

� confirmer la panne provoquée voir la FIG 6.7 et Si la machine que nous avons choisit

est en repos alors un message d’avertissement est affiché voir la FIG 6.8.

FIG 6.8 : lancement de la perturbation.


Page 99

FIG 6.9: la perturbation des machines

FIG 6.10 message d’avertissement

5. Lancer la résolution des pannes

L’écran présenté à la FIG 6.11 propose deux modes de résolution des pannes.

FIG 6.11: la résolution des pannes.

a. La résolution dans l’immédiat


Page 100

La réparation dans l’immédiat est un mode qui correspond aux pannes légères et non graves

(voir la FIG 6.12.).

FIG 6.12: la résolution dans l’immédiat

b. La résolution par agent

Nous cliquons sur le bouton Lancer communication entre les agents pour la résolution

(Figure FIG 6.13).

FIG 6.13: la résolution par agent

Cette étape nous informe que :


Page 101

• S’il y a plus d’une machine dans l’étage

Chercher les machines repos, si repos >0 alors boucle de résolution.

Sinon (repos=0) chercher dans toutes les machines occupées moins les machine en panne

alors boucle de résolution et affectation des taches suivant la priorité dans les machines.

• S’il y a une seule machine dans l’étage

� La seule solution dans ce cas est de réparer la machine immédiatement.

Les messages envoyés entre les agents seront affichés dans la plate forme JADE, comme

Cela est montré dans la FIG 6.14.

FIG 6.14: les différents messages entre les agents

6. L’application de la méthode UVA


Page 102

Lorsque la simulation est terminée, nous commençons à appliquer la méthode UVA pour

calculer le cout de production suivant :

� Choisir les taux de chaque poste UVA

� Cliquer sur calculer UVA qui se trouve dans la barre de menu présenté dans la FIG 6.15

FIG 6.15: lancer le calcul des couts par la méthode UVA

Nous obtiendrons les tables suivantes :

FIG 6.16: table des indices UVA des postes

Indice UVA Taux du

poste de


Page 103

FIG 6.17: table des équivalents UVA pour chaque pièce

FIG 6.18: table des totaux et montant pour chaque pièce

Nous montrons aussi les résultats de l’application de la méthode UVA définit dans FIG 6.19 :

FIG 6.19: le résultat de l’application de la méthode UVA

Quantité

des pièces

Total des

équivalents Prix unitaire Montant

Equivalent

de la pièce


Page 104

7. Graphe d’exécution

FIG 6.20 : le graphe d’exécution dans les différents cas

5. Interprétation des résultats

Les résultats de toutes les ventes effectuées au cours d’une période étant connus, il est

possible d’en donner une représentation graphique. Les ventes sont classées par ordre de

rentabilité croissante. Généralement les ventes se caractérisent par un pourcentage en fonction

du chiffre d’affaires et peuvent être de quatre types qui sont :

Les ventes hémorragiques : un pourcentage de perte supérieur à 20% du chiffre d’affaires.

• Les ventes déficitaires correspondent à des contrats correspondants à brève échéance.

• Les ventes bénéficiaires assurent une rentabilité durable et fiable dans le secteur d’activité

de l’entreprise.

• Les ventes dangereusement bénéficiaires : elles représentent généralement environ 5% du

chiffre d’affaires.

Ces courbes (fig 6.20) font généralement apparaître une forte dispersion des rentabilités. Cette

dispersion est d’autant plus grande que l’entreprise est hétérogène et que les marchés se


Page 105

caractérisent par une forte intensité de concurrence . Pour établir une courbe de rentabilité, on

classe les ventes de l'exercice (ou de toute autre période de vente représentative de l'activité

de l'entreprise) par ordre croissant de résultat, en pourcentage du chiffre d'affaires, autrement

dit on part de la vente dont la perte est la plus grande en % de son montant pour aller vers la

vente dont le bénéfice est le plus grand, toujours en % de son montant. On porte ensuite en

abscisse le montant de chaque vente et en ordonnée le pourcentage de son résultat

De l’ensemble de notre analyse, il ressort que :

Une actualisation des modifications significatives suffit ; l’évolution du taux de poste par

rapport à celui du taux de référence doit rester homogène. Le suivi de l’évolution du prix des

ressources est un problème important. Si certaines ressources composant les taux de poste ont

une évolution de leur prix significativement différente par rapport aux autres, il est

recommandé de faire une actualisation des taux. Si les conditions d’utilisation d’un poste

changent (automatisation du poste, passage de une à deux équipes, modification notable de

certaines consommations, etc.), les indices correspondant doivent être recalculés. Lorsqu’un

indice de poste change, l’équivalent UVA des processus qui l’utilisent doit être modifié.

L’équivalent UVA est également à modifier quand le déroulé opératoire change ou que le

temps nécessaire à une opération évolue ; tant que l’évolution des équivalents UVA ne

dépasse pas 10 %, la connaissance du niveau du coût reste acceptable ; plus le poids du

produit dans le portefeuille de l’entreprise est grand, moins l’instabilité des coefficients a

d’influence sur le niveau du coût ; les ressources attribuées à un poste étant directes par

rapport à ce poste et variables par rapport à l’unité d’œuvre du poste, l’élargissement ou le

rétrécissement de la gamme de produits ne modifie pas ou peu les équivalents UVA des

produits existants ;

Donc l’utilisation de méthode UVA nous a permis d’avoir :

Une optimisation des processus

La précision du calcul des coûts L’analyse de la rentabilité

La mesure du niveau d’activité et de la productivité

Les simulations de rentabilité

En conclusion, la méthode UVA fournit à l’entreprise des informations nouvelles sur ses

performances, la rentabilité de ses clients, marchés, produits, qui vont générer des décisions


Page 106

dans toutes les fonctions de l’entreprise pour avoir une démarche de progrès permanent et

améliorer le résultat d’exploitation. Elle est aussi simple et efficace, sa grande originalité

étant de permettre à l'entreprise de savoir où elle gagne ou perd de l'argent, combien et

pourquoi, lui offrant ainsi la possibilité de s'améliorer. La méthode UVA apparaît donc

comme une méthode d’évaluation des coûts, adoptée par de petites organisations ayant un

comportement stratégique.

CONCLUSION

Conclusion

Page 108

Conclusion Générale et Perspectives

Nous avons montré au cours des chapitres composant ce mémoire l’intérêt que peut avoir la

simulation multi-agent dans la gestion de production et qu’elle est même indispensable pour

résoudre les problèmes d’optimisation des flux physiques ou des flux d’informations dans les

systèmes de production manufacturiers d’une part.

D’autres parts, l’approche proposée va contribuer favorablement à l’amélioration de la

performance dans un système de production. Les résultats obtenus par la simulation multi-

agents à l’aide de la méthode de coût (UVA) vont fournir un moyen efficace et évolutif pour

la prise de décision en temps réel c'est-à-dire que la méthode UVA nous permet d’avoir

l’efficacité et l’efficience. L’utilisation de la méthode UVA offre aux décideurs un nouveau

champ de fonctionnement de leur entreprise et surtout va permettre à ces derniers de prendre

des bonnes décisions pour le bon fonctionnement de leurs systèmes de production.

Les analyses obtenues permettent d'améliorer la fiabilité des résultats comptables de gestion,

en gardant les tableaux d'indicateurs spécifiques, tels que les courbes de rentabilité, et de les

intégrer dans un système de contrôle de gestion. Ce qui permet aux gestionnaires de revoir

leur organisation et la stratégie pour une meilleure profitabilité. Il en résulte des décisions

aussi variées que la restructuration de la production.

La simulation multi-agents constitue un prolongement essentiel de la réflexion qui peut être

menée dans le cadre du courant des ressources. La simulation multi-agent nous permet de

représenter l’ensemble des agents capable d'agir et de réagir en fonction des variations de la

production pour améliorer la performance globale à chaque niveau décisionnel.

Cette superposition de facteurs nécessite de représenter le système industriel comme un

modèle où toutes ces composantes interagissent, qu'elles soient des flux physiques ou des flux

d’informations. On utilise un modèle quand on veut comprendre un système réel que l’on ne

peut pas observer ou expérimenter directement, parce que le système n'existe pas encore ou

parce que cela est trop difficile à manipuler.

Conclusion

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Comme perspectives, étant donnée que la méthode UVA est une méthode alternative a la

méthode ABC, il serait intéressant de mettre en évidence l’équivalence de ces deux méthodes

par une série d’expérimentations menées sur le même modèle ainsi chaque méthode nous

donnera des résultats selon la logique de ses fondements. Il sera donc possible d’effectuer des

comparaisons.

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Documents

Evaluation de la Performance d’Un Système de Production