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Le Groupe Cesi recherche un doctorant en Génie industriel pour une mission de 12 mois dédiée à l'optimisation d'ordonnancements dans un environnement d'usinage robotisé. Le candidat devra collecter des données, modéliser des problèmes d'optimisation et développer des modèles dynamiques pour améliorer la production. En tant que contrat à temps plein, cette opportunité offre une rémunération sur 13 mois et de nombreux avantages tels que des congés payés et une bonne ambiance de travail.
Sujet :Les systèmes de production de type job-shop flexible sont de plus en plus utilisés pour répondre aux défis et aux objectifs de l'Industrie 4.
0/5.0, notamment dans des secteurs tels que l’usinage de précision. En tirant parti de la flexibilité des machines et de la polyvalence des opérateurs qualifiés, ces systèmes devraient s’adapter rapidement et efficacement aux variations fréquentes de la demande, qu’elles concernent la diversité des produits ou les volumes de production. Cependant, l’interaction entre opérateurs humains et machines robotisées dans ces environnements peut atteindre un niveau de complexité très élevé. En effet, l’ordonnancement de la production à moyen terme doit intégrer l’absence des opérateurs sur des périodes prolongées tout en garantissant une utilisation optimale des machines d’usinage robotisées (Bouaziz et al., 2024). Cette interaction place
l’opérateur humain au centre du processus de production, ses actions influençant directement
l’efficacité des plannings, et la répartition des tâches a un impact direct sur la charge mentale, le bien-être et l’implication des opérateurs humains (Nait Chabane et al., 2023).
Le laboratoire CESI LINEACT, avec son expertise en optimisation des systèmes industriels du
futur, collabore avec l’entreprise Atelier Maugars, spécialisée dans l’usinage de précision, dans le cadre du projet OPTIMAN. L’objectif est de développer des plannings de production centrés sur l’humain tout en augmentant la productivité et la flexibilité de l’entreprise.
Le but de cette mission est de développer une politique de prise de décision hybride pour
l’ordonnancement des tâches dans une cellule d’usinage robotisée au sein de l’entreprise Maugars. Cette cellule, déjà opérationnelle, joue un rôle important dans la production en permettant d’exécuter simultanément deux opérations d’usinage grâce à ses deux machines CNC et ses deux chargeurs d’outils. Un système robotisé est utilisé pour positionner les pièces à usiner et effectuer les changements d’outils.
Actuellement, l’ordonnancement repose sur l’expertise des opérateurs, qui sélectionnent les
produits à usiner quotidiennement et planifient les commandes hebdomadaires. L’objectif est de maximiser l’utilisation des machines pendant les périodes où les opérateurs ne sont pas présents, notamment les week-ends toute en maximisant leur bien-être. Un premier modèle
d’ordonnancement a été développé par les équipes de CESI pour résoudre ce problème. Cependant, ce modèle doit être amélioré afin de gérer des instances plus complexes tout en garantissant un temps d’exécution raisonnable.
Plusieurs pistes d’amélioration peuvent être explorées, notamment l’affinement du modèle existant, l’utilisation de méta-heuristiques, ou encore la conception d’une heuristique performante. Par ailleurs, le candidat devra travailler sur l’implémentation et le développement d’un modèle d’ordonnancement dynamique capable d’absorber les perturbations d’origine humaine, matérielle ou liées à la demande et de l’intégrer dans la dynamique globale de l’atelier.
Programme de travail :
Le programme de travail s’articule autour des tâches suivantes :
1. Compréhension du système et collecte de données directement dans l’entreprise.
2. Etat de l’art sur l’optimisation des cellule d’usinage centrée sur l’humain
3. Modélisation du problème d’optimisation de l’ordonnancement de la production de la
machine robotisé
4. Résolution avec une méthode exacte puis une méthode approchée (meta-heuristique) pour
une seule période et pour plusieurs périodes incluant le weekend (absence prolongé des
opérateurs et demande variable).
5. Développement d’un modèle d’ordonnancement dynamique basé sur la sim-optimisation
6. Développement d’un modèle global intégrant la cellule dans l’atelier de production en
prenant en compte le positionnement et les stocks.
7. Intégration dans le système réel.
Présentation du laboratoire :
CESI LINEACT (EA 7527), Laboratoire d’Innovation Numérique pour les Entreprises et les
Apprentissages au service de la Compétitivité des Territoires, anticipe et accompagne les mutations technologiques des secteurs et des services liés à l’industrie et au BTP. La proximité historique de CESI avec les entreprises est un élément déterminant pour nos activités de recherche, et a conduit à concentrer les efforts sur une recherche appliquée proche de l’entreprise et en partenariat avec elles. Une approche centrée sur l’humain et couplée à l’utilisation des technologies, ainsi que le maillage territorial et les liens avec la formation, ont permis de construire une recherche transversale ; elle met l’humain, ses besoins et ses usages, au centre de ses problématiques et aborde l’angle technologique au travers de ces apports.
La recherche au sein de LINEACT est organisée selon deux thèmes scientifiques
interdisciplinaires et deux domaines applicatifs.
Positionnement dans les axes de recherche du laboratoire
Ce sujet de stage s’intègre dans l’axe « Systèmes Cyber Physiques de Production » du thème 2 « Ingénierie et Outils Numériques ». Plus précisément, la problématique étudiée concerne les deux sous-axes « Gestion et Décision » et « Vérification et Maîtrise »
Les compétences requises :
Profil recherché :
Compétences scientifiques et techniques :
Compétences relationnelles :
Pour vous convaincre un peu plus :
Et surtout une bonne ambiance assurée !
Si ce profil vous correspond et que vous partagez les valeurs de CESI.