Soutenance de thèse de Joyce MHANNA - ATER - (GROG) - Jeudi 19 novembre 2026 à 14h00 au Campus CESI de Nancy

La soutenance aura lieu le Jeudi 19 novembre 2026 à 14h au Campus CESI de Nancy, 19 avenue de la forêt de Haye, 54500 Vandœuvre-lès-Nancy. La présentation sera également diffusée en visioconférence au lien suivant : Soutenance de thèse - Joyce MHANNA | Réunion-Joindre | Microsoft Teams


Les membres du jury : 
 

• Alice YALAOUI - Rapporteure - Professeure des Universités, LIST3N, Université de Technologie de Troyes
• Mohammed DAHANE - Rapporteur - Maître de Conférences HDR, LGIPM, Université de Lorraine
• David LEMOINE - Examinateur - Professeur des Universités, LS2N, IMT Atlantique
• Christophe SAUVEY - Examinateur - Professeur des Universités, LGIPM, Université de Lorraine
• David BAUDRY - Directeur de thèse - Directeur de recherche, CESI LINEACT
• Hajar NOUINOU -  Co-encadrante de thèse - Enseignante-chercheuse, CESI LINEACT
• Simon CAILLARD - Co-encadrant de thèse - Enseignant-chercheur, CESI LINEACT

Résumé:

La transition vers une industrie plus durable impose aux entreprises de concilier la performance économique et la réduction de leur impact environnemental. Dans ce contexte, l’intégration des énergies renouvelables, des systèmes de stockage d’énergie et des mécanismes de flexibilité énergétique constituent des solutions prometteuses pour réduire la charge sur le réseau électrique et favoriser une utilisation plus efficace des ressources énergétiques. Cependant, la coordination des décisions d’ordonnancement de la production et de gestion énergétique, en tenant compte des différents états des machines et des contraintes opérationnelles, demeure un défi complexe. De nombreuses études ont porté sur l’intégration de l’efficacité énergétique dans les problèmes d’ordonnancement, mais peu de travaux considèrent simultanément les enjeux d’efficacité et de flexibilité énergétique dans les environnements industriels. Cette thèse a contribué au développement des modèles et des méthodes d’optimisation permettant de piloter simultanément les décisions d’ordonnancement et de gestion énergétique dans des systèmes de production de type flexible flow shop. Ces modèles intègrent différentes ressources énergétiques, notamment les énergies renouvelables, les systèmes de stockage par batteries et le réseau électrique, ainsi que des stratégies de gestion de la demande visant à améliorer la flexibilité énergétique des ateliers de production, tout en considérant les différents états des machines. Pour traiter ce problème, des méthodes visant à privilégier la performance de production ont été développées. Elles s’appuient sur un modèle mathématique, une approche hybride combinant la programmation par contraintes et la programmation linéaire en nombres entiers mixtes, ainsi que plusieurs métaheuristiques permettant de traiter efficacement les instances étudiées. Ensuite, le problème a été formulé dans un cadre bi-objectif afin de générer un ensemble de solutions de compromis entre la performance de production et le coût énergétique, offrant ainsi au décideur différentes alternatives. L’aspect dynamique des environnements industriels est également pris en compte, en intégrant l’arrivée de nouvelles tâches au cours du processus de production. Les résultats mettent en évidence l’importance de l’intégration des décisions d’ordonnancement et de gestion énergétique. Les expérimentations numériques montrent également l’efficacité des approches proposées pour résoudre des problèmes de petite et de grande taille, tout en maintenant de bonnes performances de production. Les entreprises pourront ainsi mieux piloter leur consommation énergétique et adapter leur production aux contraintes du réseau électrique et à la variabilité des énergies renouvelables, contribuant à des systèmes industriels plus durables.