Un couplage entre un algorithme génétique et un modèle de simulation pour l'ordonnancement à court terme d'un atelier discontinu de chimie fine

Laboratoire de Génie Chimique, UMR 5503 du CNRS, ENSIGC INPT-UPS, 18 chemin de la Loge, 31078 Toulouse Cedex, France.

Abstract

In this paper, a discrete-event simulation model is coupled with a genetic algorithm to treat highly combinatorial scheduling problems encountered in a production campaign of a fine chemistry plant. The main constraints and features of fine chemistry have been taken into account in the development of the model, thus allowing a realistic evaluation of the objective function used in the stochastic optimization procedure. After a presentation of problem combinatorics, the coupling strategy is then proposed and illustrated by an example of industrial size (24 equipment items, 140 products, 12 different production recipes and 40 products to be recycled during the campaign). This example serves as an incentive to show how the approach can improve production performance. Three technical criteria have been studied: campaign completion time, average product cycle time, respect of due-dates. Two kinds of optimization variables have been considered: product input order and/or allocation of heuristics for conflit treatment. The results obtained are then analysed and some perspectives of this work are presented.

Résumé

Dans cette étude, nous proposons le couplage d'un simulateur à évènements discrets avec un algorithme génétique, pour aborder l'ordonnancement d'une campagne de production dans un atelier discontinu de chimie fine, problème au caractère combinatoire trés marqué. Le simulateur intègre les principales contraintes et specificités du domaine chimique et constitue ainsi une fonction d'évaluation réaliste de la procédure d'optimisation stochastique. Après une évaluation de la combinatoire du problème, nous présentons la mise en oeuvre de ce couplage et nous montrons, à travers un exemple de taille industriellement réaliste (24 equipements, 140 produits a fabriquer suivant 12 recettes d'élaboration différentes et sous la contrainte de 40 produits a recycler pendant la campagne), comment cette approche peut conduire à des augmentations de performances de production importantes. Trois critères techniques de production sont envisagés: la date d'achèvement de la campagne, le temps de cycle moyen des produits et le respect de dates d'attente imposées pour les produits a élaborer. Deux paramètres d'action fixent le champ d'investigation de la procédure: l'ordre de lancement dans l'atelier et/ou l'attribution des heuristiques pour la gestion des conflits. Nous commentons et analysons l'ensemble des résultats obtenus par la mise en oeuvre du couplage, puis nous dégageons quelques perspectives.