Ordonnancement résilient d’un atelier de type job shop flexible
Conférence : Communications avec actes dans un congrès international
Ce travail traite de l’optimisation de l’ordonnancement en milieu industriel en intégrant des aspects humains et environnementaux. Le premier document explore l’impact du comportement humain imprévisible sur la productivité d’un atelier flexible, en modélisant les travailleurs avec un processus de Markov et en optimisant leur affectation via un modèle mathématique non linéaire. Le second document propose une approche résiliente et durable pour un job shop flexible, intégrant les critères économiques, énergétiques et de sécurité des opérateurs (indice OCRA). Il utilise un algorithme multi-objectifs et une méthode de Q-learning pour ajuster dynamiquement l’ordonnancement en cas d’imprévus, renforçant ainsi la robustesse du système. Ces recherches s’inscrivent dans le cadre de l’Industrie 5.0, cherchant à concilier performance, bien-être des travailleurs et durabilité.