Titre de la thèse : Nouvelles approches pour la prise en compte des analyses de risques dans l’évaluation de la performance de systèmes de production
Directeur(s) de thèse : Maria Di Mascolo et Jean-Marie Flaus
Ecole doctorale : IMEP2
Date de début (souhaitée) : octobre 2016
Financements envisagés – Contexte – Partenaires éventuels : Nous avons fait une demande à l’ARC 8 pour ce sujet. Nous demandons également une alloc de l’ED EMEP2
Description du sujet :
Contexte. Les systèmes de production sont soumis à de multiples aléas (panne, qualité,…) qui perturbent le fonctionnement temps réel des systèmes. Leur pilotage nécessite donc la recherche de solutions robustes et réactives aux aléas.
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 ont permis de faire apparaitre une problématique générique qui est l’utilisation de l’analyse de risques dans l’évaluation de performances, de façon simple et automatique. Cette problématique a ainsi pu être identifiée dans différents secteurs :
Directeur(s) de thèse : Maria Di Mascolo et Jean-Marie Flaus
Ecole doctorale : IMEP2
Date de début (souhaitée) : octobre 2016
Financements envisagés – Contexte – Partenaires éventuels : Nous avons fait une demande à l’ARC 8 pour ce sujet. Nous demandons également une alloc de l’ED EMEP2
Description du sujet :
Contexte. Les systèmes de production sont soumis à de multiples aléas (panne, qualité,…) qui perturbent le fonctionnement temps réel des systèmes. Leur pilotage nécessite donc la recherche de solutions robustes et réactives aux aléas.
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 ont permis de faire apparaitre une problématique générique qui est l’utilisation de l’analyse de risques dans l’évaluation de performances, de façon simple et automatique. Cette problématique a ainsi pu être identifiée dans différents secteurs :
- L’évaluation des performances des services de stérilisation en mode dégradé, dans la thèse de Khalil Negrichi et le master de Houssem Barkaoui, en partenariat avec le CHU de Grenoble
- La modélisation, l’analyse et le pilotage de flux en milieu hospitalier, notamment dans les travaux de Vincent Augusto au Centre Ingénierie et Santé de Saint Etienne
- La re-planification des activités, suite à un aléa, dans une structure de soins à domicile, en collaboration avec E Lanzarone (CNR IMATI Milan).
- L’optimisation et l’analyse des risques des flux de Transport de Matières Dangereuses, dans la thèse de Hassan Kanj, réalisée dans le cadre d’un projet FUI financé par la région, avec comme cas d’étude l’agglomération lyonnaise
- Le domaine de l'industrie du semi-conducteur, dans les travaux menés en lien avec ST (projet INTEGRATE) dans le cadre de la thèse de Nguyen Dan Trinh
Nous chercherons dans cette thèse à formaliser une méthodologie générique pour le développement aisé de simulations prenant en compte les informations fournies par les analyses de risques. Nous enrichirons cette approche en y incorporant également 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. Nous chercherons également à appliquer notre approche sur le terrain, et notamment aux services de stérilisation hospitalière.
Objectif scientifique : L’objectif de ce travail est ainsi de développer une démarche intégrée d’analyse des systèmes de production, alliant l’analyse de risques et l’évaluation de performances, en prenant en compte efficacement les aléas et leur propagation.
Nous chercherons à enrichir les outils méthodologiques déjà développés, pour permettre :
Objectif scientifique : L’objectif de ce travail est ainsi de développer une démarche intégrée d’analyse des systèmes de production, alliant l’analyse de risques et l’évaluation de performances, en prenant en compte efficacement les aléas et leur propagation.
Nous chercherons à enrichir les outils méthodologiques déjà développés, pour permettre :
- 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 développés 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 la performance. Nous prendrons en particulier en compte des contraintes complémentaires à celles qui sont habituellement considérées en optimisation, et des objectifs différents : nous étudierons des objectifs liés aux coûts (indispensables dans le contexte socio-économique actuel) mais également des objectifs liés à la qualité de service, et nous chercherons à mieux prendre en compte les incertitudes. Nous serons aussi amenés à réaliser une modélisation des tâches de l’opérateur humain, en lien avec des ergonomes.
Dans un deuxième temps, nous validerons notre démarche en l’appliquant à l’étude des services de stérilisation hospitalière et en étudiant l’impact de différentes procédures de fonctionnement en mode dégradé et de politiques d’optimisation de flux sur les performances d’un service de stérilisation, en prenant en compte l’occurrence de défaillances, et leur propagation.
La démarche que nous développons se voulant générique, nous nous emploierons en parallèle, et dans le cadre de projets de master de recherche en lien avec le doctorant, à mettre en œuvre cette même approche aux différents domaines cités plus hauts.
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.
Nos publications en lien avec le sujet
FLAUS, J.-M. A model-based approach for systematic risk analysis. J. RISK AND RELIABILITY 222 (2008), 79–93. CI CI.
DI MASCOLO M., A. GOUIN, “A generic model for the performance evaluation of sterilization services in health establishments”, Health Care Management Science, Volume 16, Issue 1 (2013), Page 45-61 - DOI 10.1007/s10729-012-9210-2
NEGRICHI K., M. DI MASCOLO, JM. FLAUS, « Risk analysis in sterilization services: A first step towards a generic model of risk », 6ème conférence francophone en Gestion et Ingénierie des SystèmEs Hospitaliers – GISEH’ 12, Québec, du 30 Août au 01 septembre 2012.
NEGRICHI K. , M. DI MASCOLO, JM. FLAUS, « Towards a performance evaluation in degraded mode of hospital sterilization services », 9th IEEE International Conference on Automation Science and Engineering, IEEE CASE 2013, Madison Wisconsin, USA, 17-21 Aout 2013
Flaus, J.-M. Risk Analysis : Socio-technical and Industrial Systems. No. ISBN :9781118789995. Wiley, Octobre 2013.
NEGRICHI K., JM. FLAUS, M. DI MASCOLO, “ A Discrete Event Simulation Model for the Admission of Patientsto a Home Care Rehabilitation Service”, XXIVth annual European Safety and Reliability Conference, ESREL 2014, September 14-18, Wroclaw, Poland
Contact(s) :
Maria Di Mascolo – tel : 04 76 57 46 25 - Mel : Maria.Di-Mascolo@g-scop.grenoble-inp.fr
Flaus Jean-Marie – tel – 04 76 82 62 29 - Mel : Jean-Marie.Flaus@g-scop.grenoble-inp.fr
Laboratoire G-SCOP
46, avenue Félix Viallet 38031 Grenoble Cedex 1
La démarche que nous développons se voulant générique, nous nous emploierons en parallèle, et dans le cadre de projets de master de recherche en lien avec le doctorant, à mettre en œuvre cette même approche aux différents domaines cités plus hauts.
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.
Nos publications en lien avec le sujet
FLAUS, J.-M. A model-based approach for systematic risk analysis. J. RISK AND RELIABILITY 222 (2008), 79–93. CI CI.
DI MASCOLO M., A. GOUIN, “A generic model for the performance evaluation of sterilization services in health establishments”, Health Care Management Science, Volume 16, Issue 1 (2013), Page 45-61 - DOI 10.1007/s10729-012-9210-2
NEGRICHI K., M. DI MASCOLO, JM. FLAUS, « Risk analysis in sterilization services: A first step towards a generic model of risk », 6ème conférence francophone en Gestion et Ingénierie des SystèmEs Hospitaliers – GISEH’ 12, Québec, du 30 Août au 01 septembre 2012.
NEGRICHI K. , M. DI MASCOLO, JM. FLAUS, « Towards a performance evaluation in degraded mode of hospital sterilization services », 9th IEEE International Conference on Automation Science and Engineering, IEEE CASE 2013, Madison Wisconsin, USA, 17-21 Aout 2013
Flaus, J.-M. Risk Analysis : Socio-technical and Industrial Systems. No. ISBN :9781118789995. Wiley, Octobre 2013.
NEGRICHI K., JM. FLAUS, M. DI MASCOLO, “ A Discrete Event Simulation Model for the Admission of Patientsto a Home Care Rehabilitation Service”, XXIVth annual European Safety and Reliability Conference, ESREL 2014, September 14-18, Wroclaw, Poland
Contact(s) :
Maria Di Mascolo – tel : 04 76 57 46 25 - Mel : Maria.Di-Mascolo@g-scop.grenoble-inp.fr
Flaus Jean-Marie – tel – 04 76 82 62 29 - Mel : Jean-Marie.Flaus@g-scop.grenoble-inp.fr
Laboratoire G-SCOP
46, avenue Félix Viallet 38031 Grenoble Cedex 1