Directeur(s) de thèse : Maria Di Mascolo et Jean-Marie Flaus
Ecole doctorale : IMEP 2
Date de début (souhaitée) : octobre 2015
Financements envisagés – Contexte – Partenaires éventuels : Une allocation de recherche IMEP2 est demandée
Description du sujet :
Contexte : Les systèmes de production sont soumis à de fortes incertitudes. Les demandes sont très difficiles à prévoir, même à court terme, et de multiples aléas (panne, qualité,…) perturbent le fonctionnement temps réel des systèmes. Ces incertitudes sont encore plus importantes dans les systèmes de production de soins, pour lesquels la durée des soins, par exemple, va varier en fonction du personnel soignant, de l’état du patient, des complications qui peuvent arriver…
La gestion du système de production nécessite donc la recherche de solutions robustes et réactives aux incertitudes.
Généralement, l’occurrence des risques n’est intégrée que d’une façon limitée dans les modèles d’évaluation de performances. La plupart du temps, on se contente de mettre des durées aléatoires pour prendre en compte l’effet de possibles aléas et incertitudes. Mais, l’occurrence d’une défaillance peut entraîner une modification dans la structure du système (par exemple, lors de la défaillance d’une machine, on peut mettre en place un mode dégradé, en utilisant d’autres ressources en attendant la réparation ou le remplacement de la machine défaillante). Dans ce cas, l’évaluation de performance de la solution dégradée se fera en modifiant le modèle d’origine, pour chacun des risques possibles, et en évaluant les performances des nouvelles solutions possibles.
Nos travaux précédents (thèse de Khalil Negrichi) ont permis le développement d’un outil permettant d’évaluer les performances d’un système de production en prenant en compte l’occurrence de défaillances et leur propagation. Nous chercherons dans cette thèse à enrichir cet outil en y incorporant des prises de décision suite à l’occurrence de défaillances, et en formulant des incertitudes sur différentes parties du modèle, et des relations entre ces incertitudes.
Objectif : L’objectif de ce travail est ainsi de développer une démarche intégrée d’analyse des systèmes de production, allant de l’analyse de risques vers l’évaluation de performances, en prenant en compte efficacement les incertitudes.
Nous chercherons à développer des outils méthodologiques permettant :
*de modéliser différentes procédures de fonctionnement en mode dégradé, ie. la prise de décision (suite à l’occurrence des défaillances) pour réduire l’indisponibilité des ressources et les risques de dysfonctionnement. Les modèles développées devront prendre en compte les incertitudes
Ecole doctorale : IMEP 2
Date de début (souhaitée) : octobre 2015
Financements envisagés – Contexte – Partenaires éventuels : Une allocation de recherche IMEP2 est demandée
Description du sujet :
Contexte : Les systèmes de production sont soumis à de fortes incertitudes. Les demandes sont très difficiles à prévoir, même à court terme, et de multiples aléas (panne, qualité,…) perturbent le fonctionnement temps réel des systèmes. Ces incertitudes sont encore plus importantes dans les systèmes de production de soins, pour lesquels la durée des soins, par exemple, va varier en fonction du personnel soignant, de l’état du patient, des complications qui peuvent arriver…
La gestion du système de production nécessite donc la recherche de solutions robustes et réactives aux incertitudes.
Généralement, l’occurrence des risques n’est intégrée que d’une façon limitée dans les modèles d’évaluation de performances. La plupart du temps, on se contente de mettre des durées aléatoires pour prendre en compte l’effet de possibles aléas et incertitudes. Mais, l’occurrence d’une défaillance peut entraîner une modification dans la structure du système (par exemple, lors de la défaillance d’une machine, on peut mettre en place un mode dégradé, en utilisant d’autres ressources en attendant la réparation ou le remplacement de la machine défaillante). Dans ce cas, l’évaluation de performance de la solution dégradée se fera en modifiant le modèle d’origine, pour chacun des risques possibles, et en évaluant les performances des nouvelles solutions possibles.
Nos travaux précédents (thèse de Khalil Negrichi) ont permis le développement d’un outil permettant d’évaluer les performances d’un système de production en prenant en compte l’occurrence de défaillances et leur propagation. Nous chercherons dans cette thèse à enrichir cet outil en y incorporant des prises de décision suite à l’occurrence de défaillances, et en formulant des incertitudes sur différentes parties du modèle, et des relations entre ces incertitudes.
Objectif : L’objectif de ce travail est ainsi de développer une démarche intégrée d’analyse des systèmes de production, allant de l’analyse de risques vers l’évaluation de performances, en prenant en compte efficacement les incertitudes.
Nous chercherons à développer des outils méthodologiques permettant :
*de modéliser différentes procédures de fonctionnement en mode dégradé, ie. la prise de décision (suite à l’occurrence des défaillances) pour réduire l’indisponibilité des ressources et les risques de dysfonctionnement. Les modèles développées devront prendre en compte les incertitudes
de définir, modéliser et résoudre de nouveaux problèmes d’optimisation, en utilisant des méta-heuristiques, dans le contexte de l’amélioration de l’organisation d’un service de stérilisation hospitalière. Nous prendrons en particulier en compte des contraintes complémentaires à celles qui ont déjà été considérées dans la thèse d’O. Ozturk, et des objectifs différents : nous étudierons des objectifs liés aux coûts (indispensables dans le contexte socio-économique actuel) mais également des objectifs liés aux dispositifs de stérilisation, tels que les temps d’attente, de pré-désinfection, de mise à disposition des dispositifs médicaux, et nous chercherons à mieux prendre en compte les incertitudes dans les arrivées de dispositifs médicaux. Nous serons aussi amenés à réaliser une modélisation des tâches de l’opérateur humain, en lien avec des ergonomes.
Dans un deuxième temps, le modèle obtenu pourra être utilisé pour :
étudier l’impact de différentes procédures de fonctionnement en mode dégradé sur les performances d’un service de stérilisation, en prenant en compte l’occurrence de défaillances, leur propagation.
étudier l’impact de politiques d’optimisation des flux sur les performances d’un service de stérilisation, en prenant en compte l’occurrence de défaillances, leur propagation.
étudier l’impact de différentes politiques de pilotage de flux. On peut par exemple ne garder qu’une très petite activité on-line (pour stériliser uniquement ce qui est urgent dans la journée), et stériliser tout le reste la nuit, ou à d’autres moments bien déterminés dans la journée (ce qui nous amène par exemple à faire un chargement des laveurs off-line puisque tous les DM à charger sont présents dès le début). On peut aussi réfléchir à mettre en place des politiques qui permettront de garantir que 100% des DM nécessaires soient livrés au bout de 4h, par exemple, en contractualisant avec le bloc opératoire. Notre travail consistera donc à rechercher des politiques qui nous paraissent intéressantes, puis à tester par simulation l’impact qu’elles auront sur les performances du service de stérilisation, toujours en tenant compte des défaillances et leur propagation.
Connaissances et compétences requises
Cette thèse mobilisera des compétences en modélisation de flux (simulation, réseaux de files d’attente, réseaux de Petri), en ordonnancement et en programmation, en analyse de risques orientée modèle.
Contact(s) : Responsables : Maria Di Mascolo
04 76 57 46 25
Mèl : Maria.Di-Mascolo@g-scop.grenoble-inp.fr
Flaus Jean-Marie
0476826229
Mèl : Jean-Marie.Flaus@g-scop.grenoble-inp.fr
Laboratoire : Laboratoire G-SCOP
Adresse complète : 46, avenue Félix Viallet 38031 Grenoble Cedex 1
Dans un deuxième temps, le modèle obtenu pourra être utilisé pour :
étudier l’impact de différentes procédures de fonctionnement en mode dégradé sur les performances d’un service de stérilisation, en prenant en compte l’occurrence de défaillances, leur propagation.
étudier l’impact de politiques d’optimisation des flux sur les performances d’un service de stérilisation, en prenant en compte l’occurrence de défaillances, leur propagation.
étudier l’impact de différentes politiques de pilotage de flux. On peut par exemple ne garder qu’une très petite activité on-line (pour stériliser uniquement ce qui est urgent dans la journée), et stériliser tout le reste la nuit, ou à d’autres moments bien déterminés dans la journée (ce qui nous amène par exemple à faire un chargement des laveurs off-line puisque tous les DM à charger sont présents dès le début). On peut aussi réfléchir à mettre en place des politiques qui permettront de garantir que 100% des DM nécessaires soient livrés au bout de 4h, par exemple, en contractualisant avec le bloc opératoire. Notre travail consistera donc à rechercher des politiques qui nous paraissent intéressantes, puis à tester par simulation l’impact qu’elles auront sur les performances du service de stérilisation, toujours en tenant compte des défaillances et leur propagation.
Connaissances et compétences requises
Cette thèse mobilisera des compétences en modélisation de flux (simulation, réseaux de files d’attente, réseaux de Petri), en ordonnancement et en programmation, en analyse de risques orientée modèle.
Contact(s) : Responsables : Maria Di Mascolo
04 76 57 46 25
Mèl : Maria.Di-Mascolo@g-scop.grenoble-inp.fr
Flaus Jean-Marie
0476826229
Mèl : Jean-Marie.Flaus@g-scop.grenoble-inp.fr
Laboratoire : Laboratoire G-SCOP
Adresse complète : 46, avenue Félix Viallet 38031 Grenoble Cedex 1