chapitre 1 introduction à la simulation des systèmes...meilleure solution pratique. la simulation...
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GPA-662 Modélisation et simulation de systèmes de production 1-1
Chapitre 1
Introduction à la simulation des systèmes
1.1 Définition et historique
De façon très générale, simuler signifie "représenter la réalité par un moyen quelconque".
De façon un peu plus particulière, on peut utiliser la définition de Shubik (réf. Naylor et al):
"La simulation d'un système ou d'un organisme est l'opération d'un modèle (ou simulateur) qui est une représentation du système ou organisme. Le modèle se prête à des manipulations qui seraient impossibles, trop coûteuses ou non pratiques à effectuer sur le système. L'opération du modèle peut être étudiée et on peut en tirer les propriétés du comportement du système réel ou d'un de ses sous-systèmes".
La simulation utilise souvent les programmes informatiques pour imiter les événements causals
et les actions conséquentes dans le système. Les statistiques sont accumulées durant la période
de simulation pour évaluer les mesures d'intérêts qui sont résumées et rapportées à la fin de
l'exécution du programme de simulation. Banks et Carson (1984) mentionnent que "la
simulation implique la génération d'une histoire artificielle du système, et l'observation d'une
histoire pareille pour connaître les caractéristiques opératoires du système réel".
Plusieurs personnes croient que la simulation par elle même résout les problèmes. Ils supposent
qu'en définissant le problème, la simulation générera une solution. De telles techniques sont
retrouvées dans les systèmes experts et consistent en des règles et des heuristiques définies par un
expert pour proposer des solutions à un ensemble donné de problèmes.
Les systèmes experts sont essentiellement des boites noires puisque l'usager n'a pas besoin de
connaître, et est souvent non intéressé à connaître, comment la solution est dérivée. Par contre,
la simulation permet d’évaluer et non pas de générer des solutions. Elle ne produit pas de
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solutions théoriques optimales, mais plutôt elle oriente la recherche dans la direction de la
meilleure solution pratique.
La simulation est utilisée pour investir une large variété de questions du type "What If" ('Quoi
Si') à propos d'un système réel. Les changements majeurs d'un système peuvent être tout d'abord
simulés pour prédire leur impact sur la performance de celui-ci. La simulation peut être aussi
utilisée pour étudier un système durant le stade de conception, et avant qu'il soit construit. Ainsi,
la simulation peut être seulement utilisée comme outil d'analyse pour prédire l'effet des
changements sur la performance d'un système existant, mais aussi comme un outil de conception
pour prédire la performance d'un nouveau système sous différentes circonstances.
Pour atteindre les buts de la simulation, on devra généralement exprimer les propriétés
importantes du système de manière à permettre de faire des expériences, c'est-à-dire de
manipuler, varier les attributs de certaines composantes et la nature des interactions entre ces
composantes. Le système sera donc exprimé sous forme de symboles, qui représentent les
composantes, et d'expressions mathématiques ou logiques, qui représentent les relations
fonctionnelles ou interactions; un tel processus est appelé abstraction, et l'ensemble des
expressions symboliques est appelé un modèle du système réel. Et lorsqu'on parle de la
réalisation d'une expérience de simulation, on parle de l'observation de la performance du modèle
dans des conditions définies.
Pendant la deuxième guerre mondiale, on a voulu développer des procédures formelles et
efficaces pour aider à prendre des décisions concernant le design des systèmes de défense contre
les attaques aériennes; les méthodes de recherche opérationnelle qui en ont résulté ont été
améliorées de beaucoup depuis, et leurs champs d'application ont été agrandis, de sorte qu'elles
sont utilisées aujourd'hui avec succès pour résoudre une grande variété de problèmes. Ces
méthodes utilisent des modèles symboliques et des processus mathématiques de déduction pour
prédire les effets de différentes solutions proposées pour problème donné, et pour déterminer la
solution optimale.
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La recherche opérationnelle a de beaucoup amélioré le processus de prise de décision du
gestionnaire situé à un niveau intermédiaire dans l'organigramme de l'entreprise; à ce niveau, en
effet, la décision doit être prise en respectant des politiques et contraintes préétablies, sur
lesquelles le gestionnaire n'a habituellement aucun contrôle. C'est à ce niveau que les méthodes
de recherche opérationnelle ont été utilisées pour le contrôle d'inventaire, l'analyse des systèmes
de production. Malheureusement, lorsqu'on a tenté d'appliquer les méthodes de recherche
opérationnelle aux prises de décision effectuées au niveau supérieur de la direction de
l'entreprise, pour des problèmes tels que l'investissement de capital ou la planification de la
gamme de produits, on s'est rendu compte que ces techniques mathématiques élégantes n'étaient
plus aussi efficaces. L'une des raisons de cette difficulté est qu'à ce niveau d'autorité, il y a moins
de contraintes, ou encore ces contraintes sont moins fortes; par ailleurs, les valeurs de certains
paramètres ne sont connues qu'avec une faible précision. On peut dire que le besoin de
techniques quantitatives utilisables dans des situations complexes, de même que la disponibilité
de plus en plus grande d'ordinateurs puissants, a amené le développement des méthodes de
simulation.
Les méthodes modernes de simulation ont par ailleurs bénéficié du travail effectué par Van
Neumann, Vlan et Fermi lors de leurs travaux sur le développement de la bombe atomique
pendant la deuxième guerre mondiale. Ces chercheurs ont en effet simulé le comportement d'un
écran anti-rayonnements à l'aide de variables stochastiques et de la génération de nombres
aléatoires pour donner une valeur à ces variables, et ceci pour pallier à la difficulté de résolution
d'une expression mathématique décrivant un tel système. Cette technique est depuis connue sous
le nom de Monte-Carlo.
Dans certaines situations, un modèle peut être développé de telle sorte qu'il est assez simple pour
être résolu par les méthodes mathématiques. De telles solutions peuvent être générées en
utilisant les calculs différentiels, la théorie des probabilités, les méthodes algébriques ou les
techniques mathématiques. La solution consiste souvent en un ou quelques paramètres
numériques qui sont appelés mesures de performance du système. Cependant, plusieurs systèmes
réels sont assez complexes que les modèles correspondants sont impossibles à résoudre
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mathématiquement. Dans ce cas, la simulation peut être utilisée pour imiter le comportement du
système. À partir de la simulation, les données sont collectées comme si elles sont en observant
le système réel. Ces données sont alors utilisées pour estimer les mesures de performance du
système.
En résumé, la simulation sur ordinateur est un outils de prise de décision relativement récent, qui
est déjà utilisé dans l'industrie. L'utilisation de cette technique pour l'analyse ou le design d'un
système de production ou de l'un de ses sous-systèmes comprendra la conception d'un modèle et
l'étude du fonctionnement de ce modèle sous différentes conditions, afin de déterminer les
conditions de fonctionnement favorisant l'atteinte des objectifs du système.
1.2 Simulation et complexité de modélisation des systèmes manufacturiers
1.2.1 Complexité du système de prise de décision
L'environnement actuel caractérisé par une compétition féroce, par une augmentation des
exigences des clients et par le développement de technologies avancées, a forcé les compagnies à
repenser la manière avec laquelle elles gèrent leurs affaires. Aujourd'hui, les consommateurs
demandent une meilleure qualité, des produits personnalisés et des services à bas prix et
n'apprécient pas d'attendre. Puisque les attentent des consommateurs continuent à croître selon la
qualité, la personnalisation des produits, le prix et les
délais de livraison, les compagnies donnent plus
d'attention à la manière dont les produits et les services
sont fournis et non seulement quels produits et
services sont fournis.
Dans ce contexte, le défi des manufacturiers est
apporté par les facteurs suivants (Fig. 1.1) :
- Les systèmes ont des cycles de vie courts dû aux
besoins en changements constants et la prolifération
des nouvelles technologies.
Réquisition en performance du système
Complexité du système
Cycle de vie du système
1950 1975 2000
Figure 1.1 Croissance du besoin en performance du système, augmentation de la
complexité et réduction du cycle de vie
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- Systèmes devenus de plus en plus complexes résultant de la disposition de technologies plus
sophistiquées et d'une plus grande intégration des processus.
- Systèmes nécessitant une plus haute performance à cause de l'augmentation de la compétition et
des exigences des clients.
1.2.2 Limites (faiblesses) des méthodes analytiques
Avec les défis en face des compagnies pour prendre des décisions plus difficiles et plus
rapidement et qui ont un impact important sur la conception et l'opération des systèmes
manufacturiers, les ingénieurs et les gestionnaires sont à la recherche d'outils plus performants
d'aide à la conception et à la planification opérationnelle des systèmes. Les méthodes
traditionnelles tels que l'analyse du travail, les diagrammes de flux, l'analyse des processus, la
programmation linéaire, etc. sont incapables de résoudre les problèmes complexes d'intégration
d'aujourd'hui. Ces outils ont un champ d'application limité et sont incapables de fournir une
mesure fiable de la performance espérée du système.
Les modèles analytiques ne représentent pas fidèlement la réalité puisqu'ils sont une agrégation
(une simplification) de la réalité et souvent basés sur des hypothèses simplificatrices et non
réalistes. Généralement, les chercheurs qui développent les modèles analytiques ajustent souvent
la réalité aux outils dont ils disposent (lit de Procust: Docteur Procust ajustait les patients à son lit
en les coupant au besoin, les auteurs de modèles analytiques ajustent souvent la réalité à leur
outil!). De plus, les modèles analytiques sont difficiles à valider au près des utilisateurs puisque
ce sont des modèles synthétiques qui génèrent parfois des résultats non conformes à la réalité.
En l'absence d'outils performants de planification et d'évaluation, plusieurs compagnies optent
pour les méthodes d'essais et d'erreurs qui se sont avérée assez coûteuses, consommant beaucoup
de temps et assez perturbateurs pour fournir un bénéfice acceptable.
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1.2.3 Apports de la simulation aux développements du domaine manufacturier
Un outil qui a rapidement gagné une bonne réputation dans la conception et l'analyse des
systèmes est la simulation par ordinateur. La simulation est un outil d'analyse puissant qui aide
les ingénieurs et les planificateurs à prendre dans le temps des décisions intelligentes concernant
la conception et l'opération d'un système. Par elle même, la simulation ne résout pas les
problèmes, mais elle les identifie clairement et évalue quantitativement les solutions alternatives.
Comme un outil pour analyser "Quoi Si", la simulation offre des mesures quantitatives sur
n'importe quel nombre de solutions proposées pour aider rapidement à restreindre la meilleure
solution alternative.
En utilisant l'ordinateur pour modéliser un système avant sa conception ou bien pour tester des
politiques opératoires avant qu'elles ne soient déjà mise en place, plusieurs pièges qui peuvent
souvent être rencontrés lors du démarrage d'un nouveau système peuvent être évités. Les
améliorations qui, auparavant, prennent des mois et mêmes des années à mettre au point peuvent
être actuellement réalisées dans quelques jours et parfois en quelques heures en considérant la
simulation par ordinateur.
L'habilité de la simulation à considérer un grand nombre et une large variété de variables dans un
même modèle l'a rendu un outil indispensable dans la conception des systèmes complexes
d'aujourd'hui (système manufacturier : variété des produits, des outils, des palettes, mécanismes
de transferts, routes de transport, opérations, etc.)
Les bénéfices de la simulation plus semblables à celles réalisées par la simulation de vol où les
pilotes gagnent de l'expérience sans courir le risque, le temps et le coût avec l’entraînement sur
un équipement réel. Comme dans un simulateur de vol, la simulation des systèmes
manufacturiers est effectuée pour améliorer la compréhension de l'utilisateur concernant
comment le système opère de telle sorte que des décisions intelligentes et habiles peuvent être
prises, afin de réduire le temps et le coût associés avec l'expérimentation sur le système réel et de
diminuer les risques d'erreur sur celui-ci.
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En l'absence d'outils efficaces pour la planification et l'évaluation de systèmes, On a souvent
recours à l'essai et erreur. Ceci est coûteux, prend du temps et perturbe le système.
L'environnement change tellement rapidement qu'on ne peut apprendre des leçons. Donc on a
grandement besoin d'une méthodologie prédictive basée sur la compréhension des causes et des
effets. L'habilité de la simulation à considérer un grand nombre de variables dans un seul modèle
fait d'elle un outil indispensable pour concevoir les systèmes de production complexes
d'aujourd'hui.
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1.3 Augmentation de la popularité de la simulation
La simulation a été, pour la première fois, utilisée en 1950 dans la planification stratégique au
niveau militaire. Elle n'a gagné sa popularité dans les domaines manufacturiers et de services
qu'au début des années quatre-vingt. Pour plusieurs compagnies, la simulation est devenue une
pratique standard lorsqu'une nouvelle usine est à implantée ou un changement de procédé
nécessite d'être évalué. Les études indiquent que la simulation se classe au premier rang devant
les techniques de recherche opérationnelle et de sciences de gestion en terme de popularité et
d'utilité (Shannon (1980)).
Plusieurs facteurs ont contribués à l'augmentation de l'utilisation de la simulation dont on cite :
- Croissance de la conscience et de la compréhension des nouvelles technologies
(automatisation).
- Augmentation de la disponibilité, de la capacité et de la facilité d'utilisation des logiciels de
simulation.
- Augmentation des capacités en mémoire et en vitesse de traitement des ordinateurs (surtout au
niveau des PC).
- Chute des coûts des ordinateurs.
- Adoption répandue des micro-ordinateurs.
- Disponibilité de l'animation graphique.
La disponibilité de logiciels de simulation spécialisés et faciles à utiliser et d'ordinateurs
puissants a non seulement rendu la simulation plus acceptable, mais aussi plus accessible aux
concepteurs et aux gestionnaires qui n'ont ni le temps ni l'intérêt d'apprendre des techniques
d'analyse difficiles et complexes.
Les différents domaines d'applications de la simulation sont résumés dans le tableau 1.1. Le
tableau 1.2 résume les objectifs communs qui ont motivé l'étude par simulation dans le passé.
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Tableau 1.1 Domaines d'application de la simulation
RÉGION
DOMAINES D'APPLICATION DE LA SIMULATION
Systèmes informatiques
Les composantes «hardware», les logiciels, le réseau du «hardware», les bases de données et la gestion, le processus d'information, la fiabilité des «hardwares» et des logiciels, etc.
Domaines manufacturiers
Systèmes de manutention, les lignes d'assemblage, les installations de production automatisées, les installations de stockage, les systèmes de contrôle d'inventaire, l'étude de fiabilité et de maintenance, le plan d'aménagement, le design des machines, etc.
Les affaires
Analyse des stocks et des commodités, la politique des prix, les stratégies de marketing, les études d'acquisition, les "cash flow", les prévisions, les alternatives de transport, la planification de la main-d’œuvre, etc.
Gouvernement
Les armes militaires et leurs utilisations, les stratégies militaires, planification de la population, l'utilisation des terres, la distribution des soins médicaux, la protection contre les feux, services de polices, etc.
Ecologie et environnement
La pollution des eaux et leur purification, contrôle des déchets, la pollution de l'air, le contrôle des empoisonnements, les prédictions du temps, les explorations minérales et leur extraction, les systèmes d'énergie solaires, etc.
Sociale et comportement
Analyse de nourriture/population, les politiques d'éducation, structures organisationnelles, analyse du système social, les administrations universitaires.
Bio-sciences
Les analyses des performances du sport, le contrôle des maladies, les cycles de vie biologiques, les études biomédicales, etc.
Tableau 1.2 Objectifs visés par la simulation
SUJET
OBJECTIFS DE LA SIMULATION Evaluation
Déterminer les performances du design de systèmes proposés quand ils sont évalués sous des critères bien spécifiques.
Comparaison
Comparer des designs de systèmes compétitifs pour une fonction spécifique, ou comparer différentes politiques d'opérations ou de procédures proposées.
Prédiction
Estimer les performances du système sous certaines conditions.
Analyse de sensibilité
Déterminer lesquels des facteurs sont les plus significatifs dans l'affectation des performances d'un système.
Optimisation
Déterminer quelle combinaison de variables donne la meilleure réponse.
Relations fonctionnelles
Etablir la nature des relations entre les variables et la réponse du système.
La simulation a été beaucoup utilisée dans les industries manufacturières et de service (Tableau
1.3) (Harrel et Tumay (1995)).
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Tableau 1.3 Industries manufacturières et sociétés de service
où la simulation est utilisée
Industries manufacturières
Sociétés de service Machineries et appareillages
Services publiques
Automobile
Institutions éducatives
Aérospatial
Restauration et repas rapides
Electronique
Institutions bancaires
Equipements lourds
Soins de santé
Verres et céramiques
Gouvernement
Confection et fabrication des tissus
Planification des catastrophes
Plastiques et caoutchouc
Gestion des déchets
Alimentation et boissons
Transport
Usines (métal, papier, etc.)
Distribution
Fonderies
Aérospatiale-militaire
Pétrochimie
Gestion hôtelière
Meubles et mobiliers
Parc d’amusement et de détente
1.3.1 Utilisation générale de la simulation dans le domaine manufacturier - Conception de nouveaux systèmes (ex. déterminer le nombre requis de machines et
de systèmes de manutention). - 'Optimisation' ou amélioration des performances d'un système existant (ex.
améliorer la logique de contrôle d'un système de convoyeur compliqué). - Éviter de détruire le système si le but de l'expérience est de déterminer ses limites.
Exemple 1 : Conception d'une usine à procédé continu (Industrie de fabrication de
boissons)
Mise en contexte : Un important producteur de boissons est en phase d'évaluation de la
conception d'un atelier moderne de fabrication de boissons permettant aux boissons de circuler
selon un réseau de conduites flexible et non pas selon des connexions dédiées.
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L'opération sophistiquée et la complexité du réseau posent un défi au niveau du design et de la
gestion pour prendre le plus d'avantage de la technologie disponible. Ce type d'atelier est utilisé
selon le mode d'opération "produire pour le stock". Le nouveau design permettra au producteur
d'opérer en mode /produire pour la demande". L'équipement clé dans le système est le
remplisseur (qui coûte aux alentours de $ 400 000).
Objectifs de l'étude : L'objectif de l'étude consiste à déterminer la grandeur des lots et la
séquence de production optimale qui minimisent le temps de fabrication des boissons. Afin
d'achever ces objectifs, les questions suivantes nécessitent d'être répondues :
- Quelle saveur (arôme) à produire ensuite et à quel volume (grandeur du lot)?
- Quand arrêter les flux d'entrée et de sortie des réservoirs?
- Quel taux d'écoulement de flux entre les réservoirs?
- Quel(s) réservoir(s) doi(ven)t être sélectionné(s) pour le flux d'entrée?
- Quel(s) réservoir(s) doi(ven)t être sélectionné(s) pour le flux de sortie?
Les mesures de performance considérées sont le temps de traitement d'un mélange particulier de
produits, le taux d'occupation des réservoirs et la capacité du système en terme de débit.
Description du modèle : Dans l'industrie de production de boissons, la boisson est traitée,
fabriquée et ensuite empaquetée selon une cédule ou un plan de production. Chaque boisson
débute avec un mélange partiel ou complet des ingrédients qui la compose (sucre, arôme, eau,
etc.). Selon la grandeur du lot, ce mélange peut nécessiter plus d'un réservoir de mélange ou bien
des mélanges multiples dans le même réservoir. Une cédule de production est définie pour 12
boissons différentes et 10 containers ayant des grandeurs différentes formant ainsi et n tout 120
produits distincts.
Les différents lots sont traités de manière à garder le plus des remplisseurs en utilisation afin de
minimiser le temps de production. La grandeur du lot pour un produit donné doit être assez
importante pour rencontrer les réquisitions de la production pour une saveur particulière et en
même temps essayer de garder tous les remplisseurs en opération. Afin de rencontrer la qualité
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requise, la grandeur du lot pour une serveur donnée nécessite souvent à la fin seulement le
remplissage partiel d'un réservoir.
Chaque fois qu'un lot d'une saveur particulière est mélangé, la
boisson est souvent routée ou pompée à travers une ou
plusieurs conduites et réservoirs jusqu'à qu'elle atteint les
remplisseurs où les containers finaux (bouteilles ou canettes)
sont remplis. Durant la circulation de la boisson dans le
système, d'autres ingrédients peuvent lui être mélangés tels
que l'eau ou le carbonate. La séquence de routage d'une
saveur particulière dépend souvent de la disponibilité des
réservoirs, des conduites et des remplisseurs au moment
requis. En effet, diviser ou brancher le flux à plusieurs
réservoirs et remplisseurs n’est pas peu commune.
Une fois les ingrédients d'une boisson mélangés dans un
réservoir de mélange initial, la boisson est pompée dans un
parmi six réservoirs de stockage. Chaque réservoir de
stockage a une capacité de 5000 galons et généralement ça
nécessite plus d'un réservoir pour stocker le lot d'une saveur
particulière.
À partir du réservoir de stockage, la boisson est acheminée au
besoin pour le remplissage à l'un des quatre mélangeurs où des
ingrédients additionnels lui sont ajoutés. La règle de sélection
d'un mélangeur consiste à donner la préférence au mélangeur
qui était entrain de produire la même saveur, sinon au
mélangeur qui était le premier disponible.
Remplir les réservoirs
Mélanger les ingrédients
Passer au mélangeur
Nettoyer les réservoirs et les conduites
Figure 1.2 Diagramme de flux de traitement des boissons
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À partir du mélangeur, la boisson est acheminée à l'un des six remplisseurs, en notant que chaque
mélangeur alimente deux remplisseurs en même temps. Lorsqu'une saveur atteint un remplisseur
donné, les autres remplisseurs traitant cette même saveur sont considérés pour un routage
possible. Le taux de remplissage à chaque remplisseur change avec la grandeur du container
(bouteille, canette, etc.) encours de remplissage.
Une période de nettoyage et de changement est requise pour chaque réservoir et chaque conduite
lorsqu'une nouvelle saveur est introduite. De plus, un ajustement des remplisseurs est nécessaire
lorsque la grandeur du container change. La figure 1.2 montre le diagramme de flux de
traitement des boissons. La figure 1.3 montre un modèle d'aménagement du système de
production des boissons.
Lors de l'expérimentation du modèle de simulation, les variables suivantes sont changées pour
analyser leur impact sur les mesures de performances citées : grandeurs des lots, séquencement
des lots, chevauchement des lots, règles de routage, niveau de mixage (quand la dilution doit être
effectuée et combien de doivent se produire à chaque stage).
Figure 1.3 Aménagement du système de production des boisson
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Résultats : Les résultats de l'analyse montrent que ça prend en moyenne 1396 heures pour traiter
les différentes commandes considérées. Les six réservoirs sont presque toujours utilisés (il y a au
moins quelques quantités de boissons dedans) durant la période entière de simulation. Seulement
deux parmi quatre mélangeurs sont presque totalement utilisés alors que les deux autres sont
rarement utilisés. Les produits se retrouvent à chaque remplisseur, à l'exception de trois
remplisseurs, et ce pour presque tout le temps, soit encours de remplissage ou bien en attente
d'être remplis. Les trois autres remplisseurs sont limités aux produits spéciaux et ils sont alors
seulement utilisés au besoin.
Ce que ces résultats indiquent, et ce qui est bien évident en observant l'animation, est qu'il y a
plusieurs saveurs en attente du remplissage, mais que les réservoirs ne fournissent pas plus de
deux saveurs pour la plus grande majorité du temps. Ceci explique pourquoi seulement deux
mélangeurs sont souvent utilisés. Une autre statistique semble être intéressante et concerne la
demande en eau à travers le temps. L'alimentation en eau est supposée inépuisable afin de
remplir la demande en eau. Cette information est utile pour la planification et la gestion de
l'approvisionnement en eau pour le système.
Exemple 2 : Expansion d'un département d'urgence (service de santé) :
Mise en contexte : L’hôpital associé à l’université de Louisville servit une large population
indigène et il est le principal centre d'enseignement dans la région de Louisville. À l'origine, le
département d'urgence a été conçu avec 16 aires de traitement et deux chambres pour des états de
traumatisme. Le nombre moyen de patients visitant le service par jour varie entre 110 et 120. Le
recensement actuel des patients montre un excès dans la demande dépassant la capacité du
département. Les périodes de traitement (inclus l'attente) des patients sont plus longs que ce qui
est désiré. Puisque 15 à 25 % des patients visitant le ED (Emergency Departement) deviennent
des patients internes (admis dans l’hôpital pour un suivi d'une maladie), ce département présente
la première impression de la qualité des services et des soins de l’hôpital pour plusieurs patients
et leurs familles. Ceci a créé le besoin pour une expansion du ED.
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Lorsque les plans d'expansion ont débuté, il a été reconnu que l'expansion du ED seulement ne
garantira pas l'amélioration du temps de rotation (attente et traitement) des patients. Des
considérations opérationnelles nécessitent d'être incluses dans la reconception de telle sorte qu'on
assure une amélioration du taux de traitement des patients. La simulation a été choisie comme
l'outil principal pour examiner les stratégies les plus économiques de réduction des temps
d'attente et d'amélioration du taux de traitement des patients.
Objectifs de l'étude : La première question à y répondre dans cette étude est : laquelle des
alternatives opérationnelles proposées offrira la plus grande amélioration du temps de rotation
des patients? D'autres questions nécessitent aussi d'être répondues dont : Où sont les goulots
d'étranglement dans le ED? Combien d'aires de traitement sont requises? Quel sera l'effet des
différents flux de patients pour le maintient
(ICU), la désintoxication et la psychiatrie?
Quel sera l'effet d'un dépistage rapide? Quel
est l'effet des différentes cédules de travail?
Quels temps de services étaient améliorés avec
l'augmentation du nombre de patients?
Description du modèle : Le diagramme de flux
des patients est montré à la figure 1.4. Les
données spécifiques sur les patients utilisées
dans la simulation sont collectées à partir des
observations effectuées durant sept jours
consécutifs. L'échantillon d'une semaine est
adéquat pour représenter assez fidèlement les
opérations du ED.
Les données ont été résumées avec le logiciel Lotus 1-2-3 (équivalent au logiciel de traitement
statistique Excel) avec les taux d'arrivée des patients définis pour chaque heure de la journée. Le
personnel du ED a été fréquemment consulté pour valider les données. Des distributions
triangulaires ont été utilisées pour représenter les temps de traitement puisque le temps était
Figure 1.4 Diagramme de flux d’opération du département d'urgence
Triage Enregistrement
Aire de traitement Examiner, traiter ou déterminer les tests
Consulter les résultats
Admis au ICU
Admis ou traiter?
Traiter et décharger
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insuffisant pour collecter assez de données pour garantir un ajustement statistique des courbes de
probabilité.
La validation du modèle était poursuivie durant toutes les phases de modélisation. Les résultats
du modèle ont été à plusieurs reprises comparés aux données actuelles afin de déceler toute
incohérence entre le modèle et le système réel actuel.
- Les dossiers des patients à haute acuité prennent la priorité sur ceux à faible acuité.
- Les patients à faible acuité ne sont acheminés en dernière position dans l'aire de traitement que
lorsque moins de 16 lits sont utilisés.
- Aucun patient ne doit attendre plus de six heures pour les résultats du laboratoire ou pour un
traitement.
- Le modèle inclut les temps d'appel téléphoniques, des repas, des pauses et de toute interruption
divers.
L'analyse de la situation actuelle indique que la disponibilité et le nombre de docteurs constituent
les principaux goulots d'étranglement, et que ceux-ci, en combinaison avec les attentes des
résultats du laboratoire, comptent pour la proportion majeure du temps de rotation des patients.
Différentes expériences ont été conduites pour analyser l'impact de ces problèmes. Chaque
expérience a été exécutée durant une période de 120 jours.
Résultats : Les résultats des différentes alternatives expérimentées indiquent que les
changements à la configuration du ED qui offrent une amélioration potentielle au taux de
traitement des patients et à la qualité du soin sont :
- Introduction durant 12 heures d'un personnel de dépistage rapide avec un infirmier praticien et
un technicien. Ce changement apporte une réduction des durées de visites pour les patients non
urgents à seulement une heure comparée à l'ancienne durée de 4 heures.
- Utilisation d'un laboratoire "Stat" pour traiter le grand volume de tests pour l'ED, la salle
d'opérations et les aires de soins intensifs.
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- Mise en place d'un soin psychiatrique d'urgence 24 hrs/jour au lieu de 40 hrs/semaine. Ceci a
permis de réduire le temps d'attente, le coût des soins, et d'améliorer la qualité des soins et
l’image de l'ED en éliminant le stress additionnel associé aux patients psychiatriques.
- Augmentation du nombre d'aires de traitement.
En mars 1994, Columbia/HCA (Health Care Ass.) annonce un ajout de $ 7.5 millions au ED de
l’hôpital associé à l'université de Louisville, ajoutant ainsi plus d'espace requis à l'un des
premiers centre de traumatisme aux États-Unis.
1.4 Champs d'application de la simulation aux systèmes manufacturiers
La simulation est un outil versatile qui a été utilisé dans différents champs d'application incluant
la conception des systèmes, la formation et l'éducation, la communication et les ventes et les
relations publiques.
1.4.1 Conception des systèmes
Lors de la conception d'un nouveau système, des expériences peuvent être effectuées sur le
modèle de simulation qui seraient autrement impossibles de réaliser sur le système réel puisqu'il
n'a pas déjà été mis en œuvre. La simulation permet de réduire significativement le temps de
déboguer (éliminer les erreurs) et de bien régler le système une fois installé.
Pour apporter des améliorations à système existant, la simulation permet d'effectuer
l'expérimentation sur le modèle sans perturber le bon fonctionnement du système réel.
Manipuler des objets et des ressources imaginaires offre une plus grande flexibilité d’apporter
des changements et il est beaucoup moins coûteux que d'expérimenter le système actuel.
Lorsqu'elle est utilisée comme un outil de conception, la simulation traite des sujets tels que :
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- la sélection des méthodes (les différentes activités devraient être effectuées sur une seule station
ou bien divisée en plusieurs opérations?)
- la sélection de la technologie (quel est l'effet de l'utilisation de l'automatisation comparée à un
procédé manuel?)
- optimisation (quel est le nombre optimum de ressources qui réalisent les objectifs au niveau
performance?)
- analyse de la capacité (quel est la capacité de production du système?)
- décisions du système de contrôle (quelles tâches devraient être assignées et à quelles
ressources?).
La simulation est un outil d'analyse et de vérification qui devrait être utilisé le plutôt possible afin
de déceler les erreurs avant qu'elles ne soient
coûteuses. Une règle importante de production
appelée la règle des dix et qui est créditée par Dr
Ohno de la firme Toyota, mentionne que "le coût
d'une erreur non décelée augmente d'un facteur de
dix avec chaque opération jusqu'à qu'elle soit
détectée". Adoptée à la planification des systèmes,
cette règle dit que "le coût d'apporter une
amélioration à un système donné augmente par un
facteur de dix avec chaque stage additionnel" (Fig.
1.5).
L'idée derrière la simulation consiste à effectuer le plus de changement possible durant le début
des stages de conception et de design d'un système où le coût de changement demeure au
minimum. La simulation assure aussi que les détails opérationnels du système sont considérés au
début des stages de design de telle sorte que les questions qui se posent plus tard ont déjà été
résolues. Il est à noter que ces détails ne sont pas souvent pris en compte lors de la conception
des systèmes complexes.
Concept
Figure 1.5 Coût de changement effectué à chaque stage de développement d'un système
Design Installation Opération
Coût
Stage d’un système
GPA-662 Modélisation et simulation de systèmes de production 1-20
1.4.2 Gestion des systèmes
Dans la gestion de l'opération d'un système, la simulation aide à déterminer le meilleur moyen
pour contrôler le flux des clients et de matières. Elle aide aussi à trouver le moyen le plus
efficace pour l'ordonnancement et le déploiement des ressources. La simulation remplace les
pratiques non fiables et de gaspillage de gestion basées sur les méthodes d'essais et erreurs. En
simulant différentes alternatives de cédules de production, de politiques d'exploitation, de
niveaux du personnel, de priorité des lots, de règles de décision, etc., le gestionnaire peut prédire
avec plus de précision les sorties du système et peut ainsi prendre des décision plus intelligentes
et plus informées.
En gestion des systèmes, la simulation assiste dans la prise des décisions suivantes :
- Ordonnancement de la production et des clients (quel est la meilleure séquence et le meilleur
moment pour introduire les produits ou pour l'admission des clients dans le système?)
- Ordonnancement des ressources (quel ouvrier et quel équipement sont requis et à quel quart de
travail?)
- Ordonnancement des travaux de maintenance (Quelle cédule de maintenance préventive qui
perturbe le moins l'opération du système?)
- Priorité de traitement des travaux (Quel est l'ordre de priorité des tâches qui maximisent
l'effort?)
- Gestion du flux (Quel est le meilleur moyen pour garder le flux de matières ou des clients dans
le système le plus étendu et le plus déployé?)
- Gestion des délais et des inventaires (Quel est le moyen le plus efficace pour garder les temps
d'attente des clients ou le niveau d'inventaire au minimum?)
- Gestion de la qualité (Quel est l'impact sur les opérations si les points d'inspection sont éliminés
et le personnel doit assumer la responsabilité totale de la qualité de leur travail?)
GPA-662 Modélisation et simulation de systèmes de production 1-21
1.4.3 La formation et l'éducation
La simulation peut aider les opérateurs, les représentants des services et les superviseurs à
apprendre comment le système fonctionne, et qu'est-ce qui se passe si des décisions de gestion
alternatives ou des politiques d'exploitation diverses sont mises en application.
La simulation est actuellement largement utilisée en éducation pour aider les étudiants à
comprendre les interactions complexes qui existent dans différents systèmes de service ou
manufacturiers.
Une approche de simulation qui est relativement nouvelle et prometteuse pour l'apprentissage et
l'éducation est "la modélisation interactive" qui permet à l'étudiant d'intervenir lors de l'exécution
du programme de simulation afin de prendre différentes décisions. Les participants peuvent
travailler individuellement ou en groupe pour tester leur habilité et traiter les sujets et les
problèmes opérationnels associées avec différents systèmes.
1.4.4 Communication et ventes
Dans les systèmes de communication et des ventes, l'animation affichée durant la simulation
offre un excellent aide visuel pour démontrer comment le système fonctionne. La simulation
animée est assez convaincante dans la démonstration de l'efficacité d'un concept lors de la vente
d'une solution particulière à un consommateur ou à un client.
La simulation permet de soulager et d'alléger les gestionnaires en leur offrant des preuves
visuelles et quantitatives concernant le bon fonctionnement d'un système. Seulement un
graphique unique est mieux qu'un millier de mots, et de même, une animation graphique est
mieux qu'un millier de graphiques.
GPA-662 Modélisation et simulation de systèmes de production 1-22
1.4.5 Relations publiques
La simulation permet d'élever l'image de la compagnie aux yeux du public large ainsi qu'aux
yeux de ces clients. Elle transmet un message au monde extérieur indiquant que la compagnie
est fière du fonctionnement de son système.
Dans le passé, les compagnies affiches des histogrammes et des graphiques de leurs ateliers
situés stratégiquement à l'entrée de la firme. Dans le future, ces modèles seront remplacés par
des animations en trois dimensions accompagnés avec le son et qui prennent les visiteurs dans un
tour guidé des installations.
1.5 Avantages et désavantages de la simulation
Bien que la simulation est un outil approprié d'analyse dans plusieurs situations, l'analyste doit
considérer ces avantages et ces inconvénients avant de poursuivre la méthodologie dans une
situation particulière.
Parmi les principaux avantages de la simulation, on note (Schmidt et Taylor (1970) et Shannon
(1975)) :
- Une fois le modèle construit, il peut être utilisé à plusieurs reprises pour analyser les designs et
les politiques proposées.
- La simulation peut être utilisée même si les données considérées sont en quelque sorte
superficielles et sommaires.
- L'analyse par simulation est souvent moins coûteuse que celle du système réel puisque ce
dernier n'est pas affecté par les différentes expérimentations entreprises en simulation.
- La simulation est souvent plus facile à appliquer que les modèles et les méthodes analytiques.
- Alors que les modèles analytiques requièrent souvent des hypothèses simplificatrices pour que
le problème soit traitable, la simulation n'admet aucune restriction de ce genre.
- La simulation permet d'avoir un aperçu des variables les plus importantes sur la performance
d'un système ainsi que les interactions entre elles.
GPA-662 Modélisation et simulation de systèmes de production 1-23
- La procédure de conception du modèle de simulation permet de gagner des connaissances plus
précises sur le système analysé et peut même nous prouver que le système peut opérer de
manière différente à ce que tout le monde pense.
- La simulation permet le contrôle du temps.
- La simulation permet facilement d'identifier les sources des goulots d'étranglement.
Les désavantages à considérer avant d'utiliser la simulation sont :
- Les modèles de simulation peuvent être coûteux puisqu'ils nécessitent une temps assez
important de construction et de validation.
- Plusieurs exécutions sont souvent requises, ce qui implique des coûts assez importants des
moyens informatiques.
- La simulation est parfois utilisées lorsque les techniques analytiques sont suffisantes pou
modéliser le système considéré. Cette situation se produit lorsque l'utilisateur devient bien
familier avec la méthodologie de simulation et oublie les approches de résolution
mathématiques.
- La simulation nécessite des analystes assez familiers avec cette méthodologie.
Pour défendre la simulation, les deux premiers désavantages sont améliorés par la mise en
disponibilité de logiciels de simulation spécialisés et par la conception d'ordinateurs assez
puissants et moins coûteux.
1.6 Justifications économiques de la simulation
La plupart des réticences senties concernant l'utilisation de la simulation sont à l'origine du
préjugé que la simulation est coûteuse et consomme beaucoup de temps. Le coût de la
simulation comprend l'investissement initial, les coûts de démarrage et les coûts de modélisation
des projets individuels. L'investissement initial incluant l'apprentissage et la formation peut se
situer entre $ 10 000 et $ 30 000. Ce coût est généralement récupéré après le premier ou le
deuxième projet de simulation. Les dépenses encourues par l'utilisation de la simulation est
estimée entre 1 et 3 % du coût total d'un projet (Glenney et Mackulak (1985)). Dans plusieurs
GPA-662 Modélisation et simulation de systèmes de production 1-24
applications, les gains et les économies réalisées dépassent de loin le coût de simulation. De
plus, avec la disponibilité d'outils de simulation avancés, les phases de développement et
d'expérimentation du modèle peuvent ne prendre que quelques jours ou semaines, ce qui ne
représente souvent qu'une petite fraction du temps global de développement du projet.
La simulation aide à réaliser d'importantes améliorations de la performance des systèmes
manufacturiers et de service dans les plus courts délais. Le coût et le temps de simulation d'un
système deviennent minuscules comparés aux gains à
long terme apportés par une opération efficace des
systèmes. La figure 1.6 illustre une comparaison entre
le coût cumulatif associé aux systèmes conçus avec la
simulation à celui sans la simulation. Alors que le
coût de simulation à court terme peut être élevé dû au
temps requis pour optimiser la conception du système,
les coûts d'opération à long terme sont beaucoup plus
faibles.
La simulation durant la phase de conception permet des économies importantes et ce en
identifiant et en éliminant les problèmes cachés et les inefficacités. Le coût est aussi réduit en
éliminant la sur-conception et en enlevant les facteurs de sécurité ajoutés lorsque les projections
de performance sont incertaines. La compagnie Fortune 500 est en cours de conception d'un
atelier pour la production et le stockage de sous-assemblages en préparation pour l'assemblage
final de produits métalliques différents. L'une des décisions à prendre implique la détermination
du nombre de containers pour recevoir les sous-assemblages. Il est initialement estimé que 3000
containers sont requis pour réaliser l'activité. Cependant, après une étude de simulation, il s'est
avéré que le taux de production ne change pas significativement lorsque le nombre de containers
varie entre 2250 et 3000. En achetant seulement 2250 containers au lieu de 3000, des économies
de $ 528 375 sont attendues durant la première année avec des économies annuelles subséquentes
de plus de $ 200 000 dû à l'espace économisé en ayant moins de 750 containers (Law et
McComas (1988)).
Coût d’opération sans la simulation
Coûts d’opération avec la simulation
Temps
Figure 1.6 Comparaison des coûts d'opération avec et sans la simulation
Coût
GPA-662 Modélisation et simulation de systèmes de production 1-25
Souvent, la simulation peut aider à réaliser des améliorations de productivité sans recours à de
lourds investissements dans les nouvelles technologies ou l'expansion d'ateliers. En observant
l'opération globale du système dans un temps comprimé, les problèmes de longue stagnation tels
que les goulots d'étranglement, les redondances et l’inefficacités qui auparavant ne sont pas
décelés, commencent à être plus apparents.
1.7 Précautions à entreprendre lors de l'utilisation de la simulation
Alors que la simulation peut être un outil utile et puissant lorsqu'il est correctement utilisé,
cependant il ne présente pas un panacée pour tous les problèmes reliés aux systèmes. La
simulation est principalement utilisée pour aborder les aspects opérationnels du système : quoi,
quand, où et comment les tâches sont réalisées. Cependant, plusieurs aspects affectant la
performance des systèmes ne sont pas de nature opérationnelle (questions humaines et
technologiques). En effet, les systèmes manufacturiers et de service sont souvent nommés
systèmes socio-techniques.
Les aspects humains incluent les niveaux d’habilité, les intérêts et les relations
gestionnaire/employé. Les aspects technologiques incluent la fiabilité des équipements, le besoin
en puissance et la capacité des procédés. La simulation n'est pas capable d'adresser ces aspects
humains et technologiques. Elle montre, cependant, comment le système opère étant données
certaines caractéristiques humaines et technologiques.
De plus, la simulation est aussi limitée à fournir des évaluations de la performance d'un système
et non pas des solutions à des problèmes. C'est au modeleur qu'incombe la génération des
solutions à évaluer. La simulation devrait être considérée comme une extension de la réflexion
humaine qui permet de conceptualiser les relations complexes et d'examiner simultanément des
facteurs multiples, quelque chose que la raison humaine n'est pas capable seule de faire.
GPA-662 Modélisation et simulation de systèmes de production 1-26
Il faut noter aussi que non pas tous les problèmes qui peuvent être résolus par la simulation
devraient l'être. Il importe que l'outil s'ajuste avec la tâche. Ainsi, si l'objectif consiste à
comprendre la séquence du flux de matière, alors un simple diagramme de flux suffit. Pour les
problèmes simples tels que la détermination de la capacité effective d'une opération ou bien le
taux de rejet d'un système, des calculs mathématiques simples sont plus appropriés. Pourquoi
utiliser un revolver pour tuer une mouche!!! Souvent, la complexité du système est le principal
déterminant pour le choix de la simulation.
L'utilisation de la simulation est prouvée d'être bénéfique, cependant elle peut présenter des
dangers potentiels. Parmi les précautions à entreprendre lors de l'utilisation de la simulation, on
note :
- La simulation peut être coûteuse et peut consommer beaucoup de temps.
- Parfois des solutions faciles et meilleures sont oubliées et négligées.
- Les résultats peuvent être mal interprétés.
- Les facteurs humains et technologiques peuvent être ignorés.
- On peut placer beaucoup plus de confiance dans les résultats de la simulation.
- Il est difficile de vérifier si les résultats sont valides.
1.8 Sommaire
Aujourd'hui, les compagnies confrontent de plus en plus le défi de mettre en place le plus
rapidement des systèmes de production complexes capables d'opérer à une efficacité maximale.
Avec les récents développements des technologies d'ordinateurs et de logiciels, les outils de
simulation sont plus disponibles pour aborder les défis de planification et de gestion des systèmes
manufacturiers.
1.8.1 Finalité
Évaluer le comportement du système sous différentes conditions ("what if").
GPA-662 Modélisation et simulation de systèmes de production 1-27
1.8.2 Démarche
Construire un modèle.
Utiliser le modèle pour effectuer des expérimentations.
Faire des inférences au sujet des nouveaux systèmes sans avoir besoin de les construire au préalable.
Faire des inférences au sujet de changements dans des systèmes existants sans perturber ces systèmes.
1.8.3 Ce que la simulation peut faire
Fournir des estimés réalistes sur:
le comportement attendu du système;
les variations a l'intérieur du système.
Evaluer les effets de:
ajout, remplacement ou débranchement de machines;
changement du flux des processus;
changement du processus et/ou du temps de démarrage;
introduction de produits nouveaux;
changements de méthode et variation des employés;
toute autre modification envisagée sur le système réel (pour vue que l'on puisse incorporer adéquatement cette modification dans le modèle).
SERT DE LABORATOIRE POUR LE DÉCIDEUR (outil d'aide à la décision)
GPA-662 Modélisation et simulation de systèmes de production 1-28
1.8.4 Ce que la simulation ne peut pas faire
Pas d'optimisation.
Pas de bons résultats si données erronées.
Ne peut pas résoudre de problèmes. Se contente de fournir de l'information sur les conséquences de solutions envisagées.
1.8.5 Quand simuler
Lorsqu'on n'a pas de solution analytique.
Lorsque les avantages de la simulation dépassent ses inconvénients. - une ou plusieurs variables aléatoires; - dynamique du système très complexe; - Objectif: observer le comportement su système dans le temps; - la possibilité de montrer une animation est importante.