ABSTRACT. Operations research applied to healthcare, or healthcare engineering, is a field growing in both interest and capability. The world of healthcare is vast, spanning resource management, patient logistics, treatment planning, and big data. Using modeling, optimization, and simulation tools, OR can be an effective approach to address many decision-making problems in healthcare. In this talk, a wide range of OR healthcare applications will be presented, as well as the challenges that make healthcare unique from other industries.

ABSTRACT. La plupart des approches d’optimisation via simulation considèrent implicitement que la simulation nous permet d'obtenir des évaluations de performance réalistes prenant en compte les phénomènes aléatoires dans le modèle. Toutefois, l’aléatoire ne représente pas tous les différents types d'incertitudes qui sont rencontrés dans les systèmes simulés (Beyer et Sendhoff, 2007). Certaines données, incluses dans le modèle de simulation, peuvent être incertaines (hypothèses simplificatrices, conditions opératoires fixées selon des prévisions, etc). En conséquence, les meilleures performances obtenues par une étude d’optimisation via simulation peuvent être détériorées si les conditions opératoires subissent des changements et les conclusions de l’étude pourront devenir obsolètes si la solution s’avère inadaptée. Notre objectif est d’étudier comment optimiser, via simulation, un système afin qu’il continue d’être perfor-mant et robuste. Les approches publiées peuvent être limités dans leur capacité à fournir des solutions robustes en un temps de calcul raisonnable, en particulier lorsque des métaheuristiques sont employées. Par conséquent, nous propo-sons une approche méthodologique permettant de préserver l’intérêt de l’emploi des métaheuristiques et d’intégrer les aspects incertains reliés au modèle en un temps de traitement raisonnable. Elle est illustrée par l’optimisation d’une maille de supply chain. Grâce à cette approche, plusieurs dimensionnements robustes à implanter ont pu être détermi-nés pour ce système.

ABSTRACT. La simulation de flux est très utilisée pour la conception des systèmes dédiés où les lignes de production et les machines sont dédiées pour produire ou pour fabriquer des produits spécifiques avec une haute cadence et les systèmes flexibles où les lignes de production et les machines sont capables de produire une large variété de produits à une faible cadence . Mais pour le nouveau concept de système manufacturier reconfigurable (SMR), elle est peu utilisée. La définition de son rôle dans la conception et le fonctionnement de ce système est le but de ce papier. Une méthodologie de conception de l’outil de simulation pour les SMRs est proposée. Une étude de cas d’un système reconfigurable représentant un système logistique interne agile et reconfigurable est présentée et discutée.

ABSTRACT. La sélection des systèmes d’entreposage des charges palettisées est une phase importante de la conception d’entrepôt. Pour faire le choix d’un système d’entreposage, les concepteurs ont actuellement trois options : (1) utiliser leurs propres expériences dans le domaine, (2) se fier à un vendeur d’équipements et à ses catalogues, (3) solliciter un consultant externe (Chan et al., 2001). Les quelques méthodes de sélection existantes concernent principalement la sélection des équipements de manutention. Une technologie d’entreposage est différente d’un équipement de manutention et l’ensemble forme un système d’entreposage. Cet article propose une méthode qui aide les concepteurs à mieux choisir la solution technologique convenable à leurs besoins d’entreposage. C’est un système hybride flou à base de connaissance combiné à la méthode d’aide à la décision multicritère TOPSIS. La modélisation et la résolution se font par logique floue.

ABSTRACT. De nos jours la protection des réseaux logistiques représente un vrai défi. Dans la littérature, plusieurs travaux ont examiné ce problème et ont proposé des modèles pour la défense stratégique des réseaux logistiques. Habituellement, chaque réseau protège individuellement ses installations en utilisant ses propres moyens. Or, la protection collaborative de ces réseaux est susceptible d'engendrer une amélioration de l'utilité des stratégies de défense utilisées et une réduction des coûts de cette protection. Nous considérons, dans ce mémoire, un ensemble des réseaux logistiques qui ont accepté de collaborer pour améliorer leurs méthodes de protection. Tout d'abord, nous avons commencé par définir et appliquer un modèle de protection stratégique basé sur la théorie des jeux non coopératifs sur un ensemble de réseaux logistiques, afin de déterminer les stratégies de défenses qui seront adoptées individuellement par chaque réseau. Ce modèle a été ensuite étendu et modifié dans le cas où plusieurs réseaux logistiques décidèrent de collaborer pour améliorer l'utilité de leurs stratégies de défense. Ce modèle permet également, l'évaluation de l'utilité de cette coalition et la réduction des coûts générés grâce à la collaboration. Pour que cette collaboration soit durable et bénéfique pour tous les réseaux, nous devons allouer les coûts engendrés par cette coalition à tous les participants de façon équitable. Pour cela, nous appliquons plusieurs méthodes de partage des coûts issues de la théorie des jeux collaboratifs. Enfin, ces modèles seront appliqués pour le cas de deux réseaux logistiques.

ABSTRACT. In this paper, we study integrated models joining maintenance and quality. We consider an imperfect manufacturing system composed of a single machine, subject to an increased random failure rate and producing conforming (best quality and sub-standard quality noted second choice products) and non conforming items. In order to decrease the random failure rate of our manufacturing system and its impact on the final product's quality, a preventive maintenance (PM) policy of the block type with minimal repair is applied. This study consists on developing analytical models to determine the optimal integrated maintenance strategy taking into account the decreased quality of output products. In fact, two strategies are developed. The first strategy consists on selling batches at a lower price due to the progressive increasing rate of second choice items with the condition that the selling price of the last batch doesn't exceed the production cost of a batch. For this first approach, we aim to determine the number of batches produced before each preventive maintenance action maximizing the total prot per time unit (PT1) and an infinite horizon is considered. For the second strategy, the same problem is studied but for a finite horizon. Two mathematical models are developed in order to find the optimal number of batches produced before each preventive maintenance action N for both strategies. Numerical examples are presented in order to illustrate the proposed model and a sensitivity study is developed to evaluate the influence of the variation of models' parameters.

ABSTRACT. This paper study a supply chain system composed of a machine, a purchase warehouse, a vehicle and customers that demand a random quantity of products. We assume that the customers are located in urban areas and the demands are delivered by a green vehicle. Two cases of green transport are considered: in the first case the transport is ensured by an electric vehicle and the second case by a photovoltaic vehicle. The objective of this paper is to provide a performance evaluation system that allows choosing the suitable case according to the indicators of interest such as transport costs or the maintenance costs of vehicle. To describe both cases, a discrete flow model is adopted that takes into account the machine and vehicle failures, the quantity to deliver and the vehicle maintenance actions. Both cases of the green vehicle are simulated and the total cost of the supply chain of each case is determined. Numerical results are presented to discuss the choice of the suitable case. Also an optimization study of the supply chain system in the second case is presented.

ABSTRACT. In this paper, a model for integrated planning of production, maintenance, and quality is presented and a novel memetic algorithm with population management is proposed. The suggested approach contributes in the development of efficient planning systems by incorporation of interacting decisions in a single model. Production planning part involves a multi-machine multi-product lot-sizing problem where the system conditions deteriorate with time and so, the nonconformity rate increases. Such deteriorations also participate in the reduction of the system reliability. An imperfect preventive maintenance policy is considered to improve the conditions or to stop further degradation. Despite the machine failures that cause a complete breakdown of the process, quality degradations are not self-announcing, so process inspections are designed to detect the conditions. Several times during the production time, samples are taken and their characteristics are measured. Then, these data are used maintenance planning. By detecting a quality shift, the machine will be repaired and the items processed in the degraded state will be checked. A memetic algorithm with population management is developed to solve the combinatorial optimization problem that employs tabu-search algorithm as the local optimization method.

ABSTRACT. The planning of snow disposal operations faces different challenges including the coordination of weather forecast stations and traffic management area, dispatching specialized vehicles, optimizing removal routing localization of facilities. In this context, a Quebec city has proposed an initiative to develop Maintenance Decision Support System (MDSS) in order to improve its winter maintenance practices and meet citizens’ expectations regarding safety and mobility. This paper describes a conceptual architecture of a comprehensive, modular and valuable Performance-based Maintenance Decision Support System that has promised potential solution to the various key issues related to snow disposal. Furthermore, the work presented in this article focus on the approach to implementation of a tool required to estimate performance based contracting budget for snow disposal. Hence, a combination of a winter season Road Weather Information Systems (RWIS) data and operational data from AVL systems are used to estimate the complex relationship between the volume of snow disposed and weather parameters. To this end, a range of data mining techniques are applied and the case study has shown promising results.

ABSTRACT. Cet article s'intéresse à la pertinence d'une approche numérique de type BIM spécifique au marché de la rénovation, très dynamique et diversifié, essentiellement porté par de Très Petites Entreprises. L'état de l'art montre que peu de références scientifiques sont consacrées à ce sujet, et que les technologies et outils disponibles, souvent très coûteux, ne sont pas adaptés. L'article propose une définition du périmètre et des termes du domaine de la rénovation, montre les intérêts d'une approche BIM, et met en évidence le besoin d'un référentiel de maturité préalable à la spécification d'outils et méthodes qu'il reste à construire pour ce secteur.

ABSTRACT. La détermination automatique de chemins se réfère généralement à trouver un chemin possible et le plus performant possible (plus court, plus rapide, plus sûr) entre deux espaces à l'intérieur de bâtiment, tout en évitant les collisions avec les obstacles structurels (murs, cloisons) ou temporaires. Elle présente un intérêt majeur pour différentes applications d’AEC (Architecture, Engineering and Construction) comme la conception architecturale, l'évacuation d'urgence, la circulation des ouvriers dans un chantier, l’aide à la planification des opérations de maintenance... La méthode manuelle, basée sur des plans 2D, permet de créer ou valider des plans de circulation statiques, qui ne prennent pas en compte l’état conjoncturel des espaces et transitions (le fait qu’ils soient accessibles ou non à un moment donné). Pour aborder ce problème, une approche automatique de recherche de chemins intérieurs est nécessaire. Cet article présente une méthode originale (BiMov) de planification automatique de chemins basée sur un BIM (Building Information Model), qui exploite la représentation géométrique 3D des constituants physique du bâtiment mais aussi la sémantique associée à ces constituants. La méthode consiste à identifier les éléments pertinents pour la navigation (espaces, passages, obstacles) d’un modèle de bâtiment décrit selon le format normalisé IFC. Un graphe de navigation est construit qui explicite les possibilités de passage d’un espace à un autre au travers des passages horizontaux ou verticaux. Ce graphe est ensuite réduit en fonction des profils de navigants (personnes habilitée ou non, engins de petite ou de grande taille, structure temporaire ou machine à déplacer) et des conditions conjoncturelles de navigation (espaces ouverts ou restreints, en service ou en maintenance).Cet article justifie l’intérêt de ce sujet, développe la méthode générale et décrit plus précisément les premières phases de la méthode, notamment la prise en compte des profils de navigants.

ABSTRACT. Business transformation is a radical and risky change approach that enables organizations to add substantial value and survive in face of increasing environmental pressures. To succeed, business transformations should be managed as projects. In academic and practice literature, frameworks were suggested to guide organizations through a business transformation journey. In this article, we analyze three business transformation frameworks from a project management perspective. We find that such frameworks could be seen as project delivery approaches. Nonetheless, project management knowledge areas are not evenly embraced by all frameworks. We conclude with a discussion on the practical and research challenges of the use of these frameworks.

ABSTRACT. Le développement de produits est une activité cruciale dans les organisations modernes. Ces dernières sont non seulement forcées d'introduire continuellement de nouveaux produits, mais également de raccourcir leurs délais de développement, de réduire leurs coûts, et d'améliorer la variété et la qualité de leurs produits. Elles ont répondu avec succès à ce défi en adoptant les pratiques d’ingénierie allégées en se focalisant sur la valeur créée et en traquant les gaspillages de ressources. Cependant, la gestion du risque y est encore trop souvent mal intégrée malgré qu’elle soit un facteur clé de l’évaluation des coûts, du délai et de la qualité d’un projet. Une revue de littérature condensée permettra de définir ce qu’est le risque en développement produit et comment mesurer l’impact de sa gestion sur les marqueurs de maturité caractérisant cet environnement. Au travers d’entretiens semi-directifs, effectués auprès des acteurs principaux de l’industrie aéronautique mondiale, il s’agira de mettre en évidence les différentes pratiques en gestion du risque, développement produit et modèles de maturité de cette industrie. En résultera l’établissement de caractéristiques spécifiques pouvant servir comme pratiques de référence et comme base à la conception future d’un outil d’aide à l’évaluation des projets de développement aéronautique.

ABSTRACT. Dans cet article, l'impact de la disponibilité de la ressource énergétique (solaire/éolienne) sur le dimensionnement et la gestion des systèmes de production et de stockage équipant un micro-réseau électrique est évalué en simulation. Ainsi, un habitat de plain-pied d'une surface de 190 m2, qu'il est possible d'équiper de panneaux solaires photovoltaïques, d'une éolienne à axe vertical et de batteries pour le stockage de l'énergie électrique, a été modélisé. Différentes localisations possibles ont été considérées : une région ventée et/ou et une région qui n'est ni ventée ni ensoleillée. Différents scénarios de comportement, différents niveaux d'isolation thermique et une tarification dynamique du prix de l'électricité ont également été considérés. Une stratégie de gestion multi-critère a été mise en \oe uvre pour gérer les ressources énergétiques du micro-réseau. Les résultats obtenus en simulation démontrent, d'une part, qu'il est possible de minimiser l'impact de ce micro-réseau sur le réseau électrique et, d'autre part, la pertinence du mix énergétique considéré.

ABSTRACT. Dans cet article est présentée une stratégie de gestion prédictive destinée au pilotage des systèmes de production et de stockage d'énergie d'un micro-réseau résidentiel. Ainsi, un habitat d'une surface de 190 m2, situé dans le sud de la France et qu'il est possible d'équiper de panneaux solaires photovoltaïques, d'une éolienne à axe vertical et de batteries, a été modélisé. Une tarification dynamique a également été considérée. Cette stratégie tient compte des états actuel et futur du réseau électrique ainsi que des interactions entre ce dernier et le micro-réseau. L'objectif est ici de favoriser l'auto-consommation d'énergie, tout en minimisant l'impact négatif de la production locale sur le réseau électrique. Les résultats obtenus en simulation démontrent notamment que le recours à un système de stockage électrique, piloté grâce à la stratégie proposée, permet d'optimiser l'interaction avec le réseau électrique. Enfin, l'auto-consommation est favorisée par le mix-énergétique considéré.

ABSTRACT. Cet article traite de la prévision infra-horaire de l'éclairement normal direct (ou DNI pour Direct Normal Irradiance) à des fins d'optimisation du fonctionnement de centrales solaires à concentration (ou CSP pour Concentrated Solar Power). Dans le cadre du projet CSPIMP, le laboratoire PROMES-CNRS a développé un système de vision capable de générer des images du ciel à haute dynamique. Les résultats préliminaires obtenus montrent qu'un modèle déterministe basé sur la fraction de nuages (un polynome de degré 4) est capable de surpasser les modèles de persistance (sur le DNI et l'indice ciel clair) pour un horizon supérieur à 23 minutes.

ABSTRACT. Cet article traite de l'estimation de l'éclairement normal direct (ou DNI pour Direct Normal Irradiance) par ciel clair. Cette étude a tous d'abord nécessité le développement d'un outil de détection en temps réel de données ciel clair. L'outil tire parti de la faible variabilité infra-journalière du trouble atmosphérique afin de décider, à chaque nouvelle mesure du DNI, de la situation du ciel. Le modèle d'Ineichen, couplé à une persistance sur la dernière valeur connue du trouble atmosphérique, a été retenu pour estimer le DNI par ciel clair. Toutefois, lorsque l'écart de temps entre cette dernière valeur et l'instant présent devient trop important, la persistance repose alors sur la valeur moyenne du trouble calculée pour le jour précédent. Cette approche méthodologique permet de maintenir l'erreur absolue moyenne (MAE) en-dessous de 40 W m-2 et l'erreur quadratique moyenne (RMSE) en-dessous de 57 W m-2.

ABSTRACT. Cet article présente trois méthodes de discrétisation appliquées à l’optimisation par essaim particulaire (PSO). Ces méthodes redéfinissent les opérateurs arithmétiques standards utilisés lors du déplacement d’une particule du PSO. Elles permettent d’étendre la portée du PSO pour résoudre divers problèmes discrets, contrairement à la nature originale de cette métaheuristique. Deux problèmes de support sont présentés afin de comparer les trois méthodes de discrétisation sur une base commune, soient le problème d’ordonnancement séquentiel (SOP) et le problème d’ordonnancement de projet avec contraintes de ressources (RCPSP). Les résultats obtenus sur des problèmes tests de la littérature permettent la comparaison selon trois dimensions : l’efficacité selon l’utilisation sur des problèmes plus contraints, la rapidité et la facilité d’implémentation. Cet article met de l’avant une analyse comparative entre les méthodes sans l’utilisation d’un processus de recherche locale pour ne pas biaiser les résultats.

ABSTRACT. Dans ce travail, Nous nous intéressons à l'application de la méthode du noyau dans l'étude de la stabilité forte des probabilités de ruine dans le modèle de risque Sparre Adersen (loi des inter-sinistres et des montants de réclamation sont généale). En particulier, nous présentons quelques noyaux associés asymétriques et continus pour estimer non paramétriquement la fonction de densité des inter-sinistres. L'approche simulation sera utilisé afin d'évaluer numériquement la borne de stabilité forte des probabilités de ruine lors d'approximation du modèle de risque idéal Cramér-Lundberg (loi exponentielle des inter-sinistres et loi générale du montant de réclamation) par le modèle de risque réel Sparre Andersen.

ABSTRACT. La méthode de stabilité forte possède un large champ d'application en théorie de files d'attente et récemment en modèles de risque. Dans ce travail, nous nous intéressons à la translation des inégalités de stabilité forte obtenues dans les modèles de risque afin d'estimer la déviation de la distribution stationnaire du temps d'attente qui ne peut être déterminée explicitement et exactement que dans des cas très simple ainsi que la complexité de son analyse de stabilité par l'application directe de la méthode de stabilité forte. Cette approximation est basée sur les relations d'équivalence et la dualité connues entre la théorie de la ruine et celle des systèmes d'attente. Une approche algorithmique sera présentée afin d'illustrer numériquement l'inégalité de stabilité forte obtenue pour la distribution stationnaire du temps d'attente

ABSTRACT. Reconnue pendant plusieurs années comme une métaheuristique stochastique performante dans la résolution des problèmes d’optimisation difficiles, la méthode d’optimisation par essaim particulaire « PSO » présente cependant des points faibles : le temps de calcul considérable et la convergence prématurée. Plusieurs études ont été menées pour trouver le jeu de paramètres qui conduit à de bonnes performances de l’algorithme. Dans ce papier, nous proposons une version de l’algorithme PSO, permettant d’améliorer ses performances en intro-duisant sa parallélisation associée à la notion du voisinage évolutif. Le modèle réalisé présente une bonne adaptation des paramètres de la méthode PSO d’une part, et de la stratégie de parallélisation d’autre part. Dans nos expérimentations, les tests effectués sur le programme ont donné des résultats satisfaisants du modèle paral-lèle par rapport au modèle séquentiel.

ABSTRACT. As the computational power at the disposal of product design engineers continues to increase and as the power and precision of engineering simulation software continues to grow, a shift towards simulation-driven product development is slowly taking hold in industry. This trend is part of emerging ecosystems that integrate Simulation with 3D CAD, PLM, CAM and 3D printing. This talk will highlight these trends, with focus on practices in electrical engineering, and will explore some of the challenges and opportunities going forward.

ABSTRACT. In a fast changing and global modern economy, designing supply chain that can remain sufficiently effective in various business environments is essential and very crucial. The existence of a reliable and robust model to determine this entity is lacking. There is a need for establishment of a systematic framework that can support a decision maker to predict the performance of a supply chain in changing conditions. The study starts with the Taguchi model of robustness determination and incorporates the features introduced by (Canetta 2009). The work we present here performs an in-depth analysis of supply chain performances loss functions, and extends previous work in order to provide a broader performance evaluation, taking into account sustainable KPI besides economic KPI, and its application in robustness evaluation.

ABSTRACT. In today’s competitive world, the concept of sustainability in supply chains has attracted the attention of academia and industry. Most research states the importance of collaboration with upstream and downstream entities as a critical success factor toward realizing a sustainable supply chain and proposes various collaborative mechanisms to enable firms in the implementation phase. The goal of this paper is to investigate the role of collaboration in sustaina-ble supply chains and explore the proposed collaborative mechanisms via a systematic literature review method. This systematic mapping of the field provides a classification of previous publications, categorizes the collaborative mecha-nisms, and addresses areas of current research interests which highlight the roadmap for future study.

ABSTRACT. In this study, a multi-objective optimization based on a mathematical formulation is proposed. The first objective minimizes the total logistic costs, whereas the second objective is considered for monitoring the carbon footprint of the supply chain network. The social pillar of sustainability, as the third objective, aims to maximize the social responsibilities of the network by increasing the number of job opportunities. This mixed integer programming model represents a new modelling framework for sustainable Supply Chain planning. This formulation allows the study of different operations strategies such as just in time distribution. The mathematical model is solved with the ε-constraint method and a case example illustrates the interaction between sustainability dimensions and customer service level objectives.

ABSTRACT. This paper addresses the problem of reverse logistics and wood waste management in construction, renovation and demolition (CRD) industry in the province of Quebec, Canada. The authorities announced the banishment of wood landfilling in the near future, meaning that building contractors will have to move each container that contains wood material to certified recycling facilities instead of landfills. The quantity of wood, at the entrance and at the exit of these facilities, is likely to experience a strong growth, giving new challenges but also some opportunities for reverse supply chain partners of the recycled wood industry. In this paper, we propose to evaluate the current network and propose to study several scenarios: before and after the banishment of wood landfilling, thus evaluating the impact of the huge change regarding wood supply quantities at sorting facilities. A supply chain network design optimization tool, Supply Chain Guru, has been used to design the construction, renovation and demolition network and simulate different configurations. The preliminary results show that even though such a regulation should provide the recyclers with more recycled wood materials, it remains a challenge in terms of logistics network management, possibly increasing dramatically the reverse supply chain cost.

ABSTRACT. This paper presents a method for determining the reliability of networks. This method proceeds using three steps: (1) a procedure for determining the structure function from which a reduced ordered binary decision diagram (ROBDD) is generated. (2) from the structure of the ROBDD minimal paths set and minimal cuts sets are enumerated and (3) the evaluation of the reliability is calculated. Thus, the correctness of the proposed algorithms is intuitive and easy to be proved. Illustrated examples are proposed to show how to apply these three phases using a series of benchmarks and a real electric power system. The results were compared with those published in reliability database and show clearly their advantages in terms of time and space performance.

ABSTRACT. With the deregulation of energy markets and in order to be more competitive, many facilities continue to be in operation at the limits of their specifications. The overexploitation and life extension of these facilities accelerate the degradation phenomena due to fatigue (crack) which increases the failure risk and inevitably influences the operating and maintenance process. Under these constraints, organizations focus their efforts in choosing appropriate maintenance or inspection strategies in order to improve their operation cost-effectiveness. In the fatigue domain, researchers notice a lack of maintenance strategy appropriate to the fatigue issue, mainly because it is hard to characterize such phenomena. More the measurement of the chosen strategy effectiveness is an important aspect since it allows managers to assess the proposed strategy and to improve it, as needed. These aspects constitute the source of our motivation for the development of the current paper. As a solution to the maintenance of fatigue in hydraulic-turbines, we propose a condition-based maintenance strategy which includes, a reliability index based on the Hasofer-Lind approach as a condition-parameter and which has the Kitagawa-Takahashi diagram as its limit state.

ABSTRACT. Prognostic and health management (PHM) systems are designed to predict impending faults and to determine remaining useful life of machinery. An efficient prognostic system can speed up fault diagnosis by providing an indication of what parts of the machinery are most likely to fail and will need maintenance in the near future. PHM systems for manufacturing industry have not been widely implemented despite the extensive research on PHM in academia, which is mostly due to high costs in both development and implementation of PHM solutions in industrial applications. In this paper, we are defined the predictive maintenance, prognostic and health management (PHM) architecture and present the state of the art of prognostic approaches and display the related works in this domain. After that, we are proposed a new approach that is adapting cloud computing paradigm with PHM systems that is Prognostic as a Service to provide high readiness, easy-to-configure, low cost and ondemand PHM services. We had presented our obtained results and its simulation.

ABSTRACT. Maintenance planners face the challenge of ensuring maximum performance, reliability and availability of machine, at the same time reducing the maintenance costs. This is why maintenance decision-making has emerged as an important area of industrial research. The Prognostics Health Management (PHM) can offer significant benefits for maintenance; it predicts the future behavior of a system as well as its remaining useful life. In this day the industry jump to another level “industry 4.0” or smart factories which includes an increasing impact of IT on production processes, using a powerful networked sensors, Internet of things (IoT) and cloud computing. In this study we propose a decision post-prognostics framework for maintenance decision making in a smart factory using internet of things and cloud computing. Genetic algorithms are employed to reduce the maintenance costs, we focus on reducing the labors costs.

ABSTRACT. Manufacturing processes are incapable of producing mechanical components with exact sizes and shapes. Thus, designers use Geometric Dimensioning and TTolerancing (GD&T) to specify allowable limits for geometry variations based on ISO standards. However, the realistic modeling of mechanical assemblies still to be an important challenge in Computer-Aided Tolerancing (CAT) research. In our previous works, an approach to consider the dimensional, positional and orientation tolerances in CAD model was developed. In this paper, the above approach is improved to tack into account the form defects in CAD model. To model the component with form defects, the toleranced face is modeled by gird vertices. According to the form tolerance value a White Gaussian Noise (WGN) of gird vertices is computed. The realistic face is obtained by an interpolation based on the tessellation using Thin Plate Surface (TPS) modeling. The realistic assembly configurations were performed by updating the mating constraints. In fact, in realistic modeling, a new method to redefine constraints, while respecting an Objective Function of the Assembly (OFA), is established. In the case of a planar joint, a sub-algorithm based on Oriented Bounding Box (OBB) and the matrix transformation is developed. Relative part displacements are simulated with or without guaranteeing contact. Tolerance impacts on the realistic assembly motion are quantified. The realistic cylindrical joint is performed using an optimisation method. This paper proposes a new approach to integrating the tolerances in CAD models by determining configurations with positional, orientation and form defects.

ABSTRACT. De nos jours, un procédé d’usinage reste l’une des techniques les plus employée par l’industrie manufacturière pour fabriquer des produits complexes et de haute-précision. Plusieurs travaux de recherche ont démontré qu’une mauvaise évaluation de la complexité d’un produit aura des conséquences néfastes durant le processus de fabrication. En effet, un modèle d’estimation qui permet d’identifier les produits à forte complexité et d’établir un lien causal avec la capabilité du procédé à maintenir un requis est précieux pour une entreprise dans un contexte de conception pour fabrication. Dans cet article, nous proposons un modèle d’estimation de la complexité basé entièrement sur les informations volumétriques et topologiques contenues dans la maquette 3D. Notre proposition est un modèle prédictif fondé sur deux métriques : le volume à usiner et le nombre d’éléments géométriques à usiner. Notre étude se base sur l’analyse de 54 différents produits choisis à partir des documents techniques de notre partenaire industriel. Les résultats démontrent que le modèle est fortement lié à la complexité tel qu’évaluée par un groupe d’experts. La validation empirique du modèle démontre qu’il est possible de prédire la valeur de la complexité d’un produit avec une erreur ne dépassant pas 10%. Le modèle proposé offre aux équipes d’ingénieurs un outil qui permet d’identifier les produits à forte complexité dès la phase de conception dans le but de les assister dans leurs démarches de conception ou encore dans les opérations de planification des gammes de fabrication.

ABSTRACT. This research paper sought to explain the issue of product development and improvement (PDI) in the modern context and to give the grounds how innovation contributed to companies gaining a competitive advantage. The analysis included a brief summary of the main ideas of improving performance in product development; gaps in product development attributed to PDM and utilizing technology, and the reviewed articles did not have extensive and all-inclusive issues related to PD. Moreover, the major theoretical perspective to clarify improvement of PD was based on the necessity to employ constantly-changing technology with training and research and development. The observations allowed centring on enhanced customer perception and efficient reputation of the company to investigate the reasons for augmented sales and profits and revealing simulation, optimization and multi-agent based simulation as primary factors for retaining competitiveness in the market. All the data explored in this study extended the extant research literature on PD and improvement, with a focus on subject areas within the research paper, the purpose of the investigations, the methodology employed in the studies, the subsequent results as well as guidelines for future works.

ABSTRACT. Aerospace and aeronautical industry has a leading position in Canadian’s economy. Product development performances in these industries are key factors for competitiveness and sustainable growth. Beside classical or well known best practices with direct link to product development like system engineering, design for six sigma, maturity models, and project management best practices, product development performances, especially cost and deadline, can strongly rely on some evolving ways of managing change and risks. Also, within last two decades lean principle in product development gain more interest and researchers still looking for new models and framework to properly and efficiently apply lean in new product development. The goal of this work is to present a literature review on non classical approaches in product development performance with the hope to track potential of future research about the subject in aerospace industry.

ABSTRACT. We propose a Time Decomposition Heuristic (TDH) for solving a large-scale Mixed Integer Programming (MIP) model corresponding to lumber supply chain tactical planning problem. The TDH decomposes the original planning horizon into smaller intervals of incremental length. The original MIP model is then re-formulated for each interval leading to series of sub-models corresponding to new planning horizons. The latter models are solved sequentially starting from the first planning horizon that incorporates the first period. Afterwards, a sub-set of variables corresponding to current sub-model are fixed in the next sub-model and this procedure continues until the last sub-model with the original planning horizon is solved. We provide a case study on lumber supply chain tactical planning. The results of applying TDH on a set of test instances indicate that this algorithm obtains high quality solutions with trivial optimality gaps at substantially reduced CPU times compared with a commercial solver.

ABSTRACT. In Canada, the Crown owns most of the forests, and forest products companies depend on timer licenses issued by the provincial government for their wood supplies. In the past, forestry companies were responsible to present the government with a detailed forest management plan. Since April 2013, a new forest management regime came to effect in the province of Québec, where the government became responsible for harvest area selection and timber allocation to companies. Whether the allocation of timber is done at the government or at the company level, it is an important and complex tactical planning decision, with great impacts on downstream economic activities. More specifically, it involves the selection of harvest areas over a horizon of several years and allocating raw material to specific mills to fulfill certain demand. At this level, raw materials are usually grouped according to their species and application. Moreover, in order to develop a sustainable tactical plan which ensures consistent level of cost, quality and availability of supply over several years for wood processing mills, it is necessary to take into consideration at once several optimization criteria. This paper aims to solve this challenging planning problem by means of a multi-objective optimization approach and presents some preliminary results.

ABSTRACT. Harvesting is considered as one of the key critical processes as it provides the primary raw material for different mills in the forest industry. However, due to several natural disturbances such as insect outbreaks, the impact and the effects on the tactical planning of forest supply chain caused by Spruce Budworm (SBW) can be irreversible, creating more susceptibility and vulnerability in trees, and increasing mortality by defoliation. A deterministic MILP model is proposed and extended to a two-stage Stochastic Programming (SP) model to deal with uncertainty related to the severity and propagation of the infestation. The model aims to maximize the market value of the harvested logs considering the occurrence of infestation over all the possible scenarios. The model was implemented in AMPL language and solved with CPLEX solver. Preliminary results show the value of using SP in planning under uncertainty. Such models will have a great impact for better decision making in forest management, reducing costs and loss of trees as SBW can lead to future outbreaks.

ABSTRACT. This paper addresses the network design problem in Canadian forest industry to maximize its fibre value. Several assortment including terminals for sorting the fibre and new biorefinery to utilize forest biomass are introduced to the network to create higher value from existing supply. Selection and localization of such new assortment is decided taking into account tactical decision including network flow which effects harvesting, purchasing, transportation and sorting cost. Meanwhile, terminals provide great opportunities of backhauling which is interested to consider in our problem since forest industry always had high transportation cost. A mixed integer linear programming is developed for forest network decision with multiple assortments. A real case study of Newfoundland forest industry has been considered to validate the model. The result of optimization has showed the improvement up to 29% for the entire network and all stakeholders will create by supply management, value creation and collaboration within a network.

ABSTRACT. L’objectif de cet article est d’explorer la problématique de gestion des stocks excédentaires dans la chaine logistique de la grande distribution. Nous partons d’une revue de la littérature pour mieux cerner ce phénomène et d’identifier les différents acteurs de la chaîne logistique inverse dans ce contexte. À la lumière de cette analyse, nous proposons une méthode hiérarchique à deux phases : le niveau stratégique (Make or Buy) et le niveau tactique / opérationnel (choix du déstockeur) pour la gestion des invendus. La revue de la littérature académique et professionnelle, nous a permis de proposer pour chaque phase les critères pertinents, à prendre en considération dans le processus de décision en utilisant la méthode AHP. L’approche proposée a été illustrée par un exemple construit sur la base de notre expérience dans la grande distribution.

ABSTRACT. Cet article porte sur l'analyse de systèmes manufacturiers composés de machines non fiables. Les systèmes considérés peuvent opérer selon une structure réseau d’assemblage/désassemblage. Des stocks tampons sont placés entre les machines pour les découpler les unes des autres. Ces machines peuvent opérer en mode de fonctionnement dégradé. Chaque machine est modélisée comme un système à trois états : fonctionnement nominal, panne totale et mode dégradé. On considère que le mode de fonctionnement dégradé affecte uniquement le taux de production nominal des machines et non la qualité des pièces produites. Afin d’évaluer le taux de production d’un tel réseau manufacturier à machines multi-états (dit complexe), une méthode d’évaluation analytique est tout d’abord explorée. Cette méthode consiste à remplacer chaque machine par une machine équivalente à deux états, puis à appliquer ensuite une des méthodes existantes pour les réseaux avec machines binaires. Après avoir découvert que cette méthode est imprécise même dans le cas simple de deux machines multi-états séparées par un stock, nous avons utilisé une simulation à base du logiciel Simio en vue d’une analyse de la performance du réseau.

ABSTRACT. Cet article porte sur la conception optimale de systèmes manufacturiers composés de machines non fiables. Les systèmes considérés peuvent opérer selon une structure réseau d’assemblage/désassemblage. Des stocks tampons sont placés entre les machines pour les découpler les unes des autres. Ces machines peuvent opérer en mode de fonc-tionnement dégradé. Chaque machine est modélisée comme un système à trois états : fonctionnement nominal, panne totale et mode dégradé. On cherche à faire une sélection conjointe des technologies des machines et des tailles de stocks. L’objectif de l’optimisation est de maximiser le taux de production sous des contraintes de budget. Un modèle de simulation est couplé à deux méthodes d’optimisation. La première méthode utilise l’outil d'optimisation OptQuest. La seconde méthode est une nouvelle heuristique basée sur un algorithme génétique (AG). Dans chacune des méthodes, l’outil d’optimisation se sert de l’estimation du taux de production effectuée par l’outil de simulation dans sa fonction d’objectif. Notre nouvelle méthode (simulation/AG) est comparée à une approche couplant une méthode analytique à un AG dans le cas de machines binaires. Les résultats numériques obtenus illustrent l’efficacité de notre méthode au niveau de la qualité des solutions, au détriment d’un temps de calcul moins performant.

ABSTRACT. La planification du désassemblage vise à déterminer les quantités de produits en fin de vie à désassembler afin de satisfaire les demandes pour leurs composants sur un horizon temporel donné. Le problème de planification du désassemblage à deux niveaux, plusieurs produits, avec contraintes de capacité et pièces communes est traité en développant un modèle de programmation linéaire en nombres entiers permettant de satisfaire toutes les demandes des composants. L’objectif de ce modèle est de minimiser la somme des coûts fixes de désassemblage et de stockage des composants. Dans le but de résoudre le problème avec pièces communes, nous proposons dans un premier temps un algorithme génétique. Ensuite, nous intégrons une heuristique Fix-and-Optimize dans l’algorithme génétique en proposant de la sorte une approche hybride. Notre contribution porte sur le développement d’une approche de résolution permettant de résoudre le problème avec et sans pièce commune, les approches utilisées dans la littérature ne permettant pas de résoudre le problème avec pièces communes. Afin de montrer l’efficacité de l’approche proposée, plusieurs tests sont effectués sur de nombreuses instances adaptées de la littérature.

ABSTRACT. Ce papier présente une approche de synthèse de commande sûre de fonctionnement des Systèmes à Evénements Discrets Temporisés (SEDTs), à base de propriétés temporelles. Pour établir cette synthèse, la démarche proposée s’appuie sur la modularité des systèmes manufacturiers retrouvée dans les travaux (Qamsane et al., 2014 a,b). Un exemple de système automatisé de production vient illustrer nos propos.

ABSTRACT. Cet article présente la mise en œuvre de vérifications formelles sur une bibliothèque d'éléments standards utilisés pour la conception de programmes de commande et d'interfaces de supervision. L'originalité des travaux porte sur la vérification conjointe de la chaîne de contrôle-commande complète des éléments de la bibliothèque. Le programme de commande, l'interface de supervision et la partie opérative associés aux éléments sont modélisés sous forme d'automates temporisés de même que le comportement de l'utilisateur face à l'interface de supervision. Les exigences à satisfaire sont écrites en CTL, puis vérifiées par Model-Checking (UPPAAL). Nous appliquons notre approche sur les modèles d'une vanne motorisée utilisable dans un contexte industriel. Les résultats montrent l'efficacité des méthodes formelles dans la détection des erreurs de conception des programmes de commande et des interfaces de supervision.

ABSTRACT. Les grands enjeux industriels actuels se traduisent par une demande de personnalisation des produits, de délais de livraison réduits, de taux de service en hausse et de systèmes productifs agiles. Ils élèvent le choix du système de contrôle de production au rang de sujet stratégique pour une usine. Cet article est centré sur le CONWIP et passe en revue les principales pistes de recherche identifiées dans la littérature au sujet du CONWIP ou applicables au CONWIP. L’objectif poursuivit consiste à classer ces pistes de recherche et à mettre en évidence les plus prometteuses d’entre elles afin de dégager un plan de recherche innovant et ambitieux.

ABSTRACT. Nous nous intéressons à des modèles de théorie des files d’attente pour caractériser les temps de cycle (délais de fabrication à différentes étapes de production) de produits dans des productions complexes. Des modèles de théorie de file d’attente sont régulièrement utilisés dans l’industrie pour cela, mais en dehors de leurs hypothèses de modélisation. Nous montrons tout d’abord dans cet article l’incidence d’une utilisation de ces modèles hors hypothèses sur la qualité de l’estimation du temps de cycle. Nous proposons alors un nouveau type de représentation des files d’attente, du point de vue des produits et sans hypothèses sur les équipements. Nous montrons sur un cas d’étude réel d’équipements complexes de microélectronique comment cette nouvelle représentation des files d’attente permet, en plus d’une première caractérisation du temps de cycle, d’extraire des informations fondamentales de n’importe quel groupe d’équipements traitant un même flux de produits. Enfin, nous discutons des étapes à venir pour intégrer cette représentation dans des outils de simulation ainsi que dans des modèles totalement génériques de files d’attente.

ABSTRACT. The research investigates the impact of the obsolescence risk on the organization’s performances via an empirical research in the aeronautic industry. The study focuses on three main components of the risk management: the ability to forecast, the ability to recover and the ability to manage at a strategic level. The research is exploratory and descriptive in nature and it is based on a case study for data collection and analysis. The results provide new insights about 1) the level of awareness of companies about the problem of obsolescence, 2) its impact on the organization’s performances and 3) the detection of weakness and strength of the actual obsolescence management systems in the study sample. The study suggests also (4) practical recommendations towards management best practices for higher performance, more resilience to obsolescence risk and a greener industry.

ABSTRACT. Le Lean Thinking s’est longtemps imposé comme un des moyens les plus efficaces afin de pallier les problèmes de dé-lai, coût et qualité dans la phase de production. Aujourd’hui, les entreprises s’intéressent plus particulièrement à la phase de conception et développement, phase ayant une influence non négligeable dans la rentabilité du projet. Cette article a pour but d’introduire la notion de Lean Product Development, domaine encore récent et peu exploitée. Les métriques, les mesures de performances ainsi que le lien avec le risque seront aussi présentés, paramètres importants dans la prise de décision au sein de l’entreprise. Certains risques sont cependant inévitables et obligent les entre-prises à modifier leur budget et le planning, estimés au préalable. Dans la phase de développement de produit, cela peut se matérialiser sous forme de changement en conception. C’est à l’aide d’observation de l’organisation de deux entreprises que la gestion du changement a été décrite. Finalement, toutes les notions abordées seront comparées et discutées avec le processus découvert chez l'entreprise étudiée.

ABSTRACT. Due to polluting emissions released to the atmosphere and the costs associated with fuel consumption, it is of interest to reduce the quantity of fuel required to power a flight. Trajectory optimization represents an important opportunity to reduce fuel consumption as many flights do not fly at their optimal speeds and altitudes. In this paper, an algorithm able to optimize the 3D flight reference trajectory of a commercial aircraft was optimized taking into account weather and current airspace constraints such as constant speed, constant altitude segments, and step-climbs. Weather fore-casts were obtained from weather Canada website and the aircraft fuel consumption was computed from a numerical performance database. The reference aircraft flight plans were obtained from the website Flightaware. A graph was created around the flight of reference to obtain a more economical trajectory. Simulations showed that up to 8% of fuel burned can be reduced by a given flight. This algorithm is aimed to be implemented in a Flight Management System.

ABSTRACT. Fuel required to power flights releases polluting particles such as carbon dioxide (CO2) and Nitrogen Oxides (NOx). Reducing the fuel consumption to power a given flight brings as a consequence a reduction of the pollution released to the atmosphere. Trajectory optimization has been seen as an alternative to reduce fuel consumption by guiding aircraft to zones where then can have a better performance. In this paper, an algorithm was developed to find the optimal altitudes of a given flight taking into account aircraft performance and weather. The aircraft performance was obtained from a numerical database obtained from experimental flight test and the weather information was obtained from weather Canada. This algorithm is aimed to be loaded in a Flight Management System, for this reason the deterministic Dijkstra’s algorithm was selected to take the decision of where to perform changes of altitudes to optimize the flight. The search space was modeled as a graph in 3 dimensions while following a pre-defined lateral trajectory of reference. Simulations results comparing different trajectories have shown savings of over 4.33 % in a flight such as Vancouver to Madrid.

ABSTRACT. On-demand transport (ODT) systems have been developing worldwide because of their important economic, social and environmental aspects. However, it is essential to get the public approval to accomplish their positive advantages. In this article, we propose a decentralized multi-agent based model to resolve the ODT problem. Two decentralized negotiation strategies are proposed. These strategies allow finding the best vehicle within a fleet responding to passengers demands. The theoretical and experimental results present the complexity and the number of exchanged messages when comparing the two negotiation strategies and taking into account the literature.

ABSTRACT. Order picking is the operation that consists in retrieving, from the storage locations, the parts needed for the assembly of final products. Making a ready-to-delivery collection or kit of parts is called Kitting. To improve this operation’s performance, flexible robotic systems can greatly help industrials. Indeed, the technological advances that have been achieved in the recent years, in robotics and artificial intelligence make it possible to deal with a large range of items to be picked despite some remaining constraints related to components diversity and parts characteristics. In this paper, we study a robotic kitting system running with a robot arm mounted on a rail system and traveling along a narrow-aisle to pick parts. Through a modeling of elementary kitting operations that the robot performs (pick and place, travel, tool changing, etc.), we aim at evaluating the performance of the robotic kitting system in terms of cycle times. This study conducted with a manufacturer in the context of an ongoing project on automation of kitting operations, can help him to assess the robotic area performance in a given configuration (layout, picking policy, etc.).

ABSTRACT. This paper introduces the results of a series of empirical improvements performed on a basic algorithm addressing the Flow Shop Scheduling Problem in an industrial environment. Metaheuristic methods are followed to enhance the time and the quality of the initial solution produced by the scheduling engine of an industrial platform in order to obtain a rather acceptable initial schedule. Thereafter, several boosts have been achieved in order to accelerate the convergence towards an optimum solution besides the reduction of processing time and memory allocation. Further research work is required to improve resource assignation by making it more efficient and reasonable and to optimize memory allocation so that the current scheduling engine becomes more scalable and updatable.

ABSTRACT. Taking advantage of a cloud infrastructure requires design of algorithms based on frameworks which should gain benefit in cloud resources. MapReduce is a paradigm which contributes to the design of new algorithms in operational research since it allows job parallelization in a set of heterogeneous computers linked into a cluster via the Internet. Several significant competitors are active in line with the first Hadoop implementation of the MapReduce framework. Our contribution consists in investigating how Storm can define new promising approaches for operational research algorithms. The proposed MapReduce-based approach is experienced on the resolution of the Job-Shop with time lags i.e. a well-known NP-Complete combinatorial problem.