Midi ROSP le 30 avril à 12h - Emna Mhiri

Prise en compte des priorités des lots et de la capacité des ressources pour la projection des encours de production dans l’industrie des semi-conducteurs

L’industrie des semi-conducteurs est caractérisée par une production de forte variabilité et faible volume, des flux de production réentrants et un processus de fabrication assez complexe composé de plus que 200 opérations et 1100 tâches élémentaires. Ces tâches sont exécutées sur des machines ayant différents modes opératoires (une seule plaque, lot ou batch, série ou parallèle...). La planification de la capacité au sein de cet environnement semble très difficile et assez importante.
Pour cette thématique, l’analyse des écarts entre la littérature et les observations réalisées sur le terrain permet de dégager deux axes de recherche : la prise en compte des priorités des lots (les dates d’échéance de livraison) d’une part, et de la capacité des ressources d’autre part.

Dans cette optique, nous avons modélisé le problème de planification de la production à capacité finie considérant les contraintes de cet environnement industriel sous forme d’un programme linéaire mixte (MIP) dont l’objectif est la minimisation des retards de livraison.
Vu que l'approche proposée est appliquée à une étude de cas réelle, celle de STMicroelectronics Crolles, la méthode exacte présente des limites de résolution en termes de temps d’exécution et mémoire informatique vu la taille des données réelles testées. Ainsi, une méthode approchée est proposée. Il s’agit d’un algorithme itératif par périodes de l'horizon de planification.
Cet algorithme est composé de trois modules :

• Un module de projection des encours de production à capacité infinie permettant de calculer un coefficient de temps de cycle par lot tenant compte de sa due date et permettant aussi l'estimation des dates de début et de fin de chaque tâche de fabrication restante;
• Un module de calcul de la charge cumulée sur les équipements tout en équilibrant la charge entre les équipements ayant les mêmes qualifications et partageant les mêmes recettes;
• Un module d'équilibrage de la charge et la capacité en cas de surcharge tout en reportant l'exécution des tâches engendrant la surcharge à des périodes ultérieures de l'horizon.

Les résultats obtenus en utilisant des données réelles montrent la performance de l'heuristique proposée par rapport aux techniques employées en termes de planification des capacités et temps de calcul.