CHAPITRE 1 ÉTAT DE L’ART DE MÉTHODES POUR LE DÉSASSEMBLAGE
1.5 Approche ordonnancement, « clustering » et théorie des graphes
Nous constatons donc que la littérature relative au désassemblage correspond davantage à une littérature où les objets à désassembler se structurent en un graphe de liaisons connexe. Le cadre de désassemblage qui nous intéresse nous amène ici à rechercher une séquence d'opérations de démontage (une séquence de tâches de désassemblage) permettant aux opérateurs de se déplacer
d'un secteur d'activités à un autre en minimisant les déplacements. Il s’agit donc, d'une manière ou d'une autre, de regrouper des tâches (suivant des paramètres à définir) en respectant des contraintes (notamment les règles et usages permettant de certifier un démontage) tout en optimisant certains critères. Les domaines connexes à notre recherche sont donc l'assemblage, voire la classification non supervisée (« clustering ») dans un graphe de tâches.
D’un point de vue ordonnancement, en se référant au chapitre 2 du livre de Michael Pinedo et Xiuli Chao intitulé « Operations Scheduling in Manufacturing and Services » (Pinedo et Chao, 1999), un problème d'ordonnancement se caractérise avant tout par : les durées et contraintes de dates, la structure d'atelier, les contraintes sur les tâches, et les objectifs.
Une rapide observation des documents de maintenance à notre disposition montre que nous ne disposerons d'aucune durée dans les manuels. Au delà de cela, le temps n'est pas la grandeur qui nous intéresse dans notre étude. Le concept de vague retenu de la méthode de Srinivasan et Gadh nous amène à minimiser des déplacements entre des zones d’activités en se propageant d’une zone de travail à une autre, et non pas des durées. Il serait toujours possible de prendre des durées arbitraires. Mais si on se réfère aux critères, tous les critères d’ordonnancement sont basés sur la minimisation de durées (moyenne, maximum) ou d'attentes (nombre, attente maximum, attente moyenne). Finalement, la seule caractéristique que nous partageons avec l’ordonnancement est une structure de tâches (organisée en fonction des contraintes entre celles- ci) avec un ou des graphes sous-jacent(s). Au niveau des graphes de tâches pouvant être construit, la culture de gestion de projets se concentre essentiellement sur un axe : la minimisation de la durée d'un projet sous contraintes de ressources. Mais nous n'avons ici ni ressources ni durées. Comme précisé dans le manuel « Project Scheduling A Handbook Research » de Erik L. Demeulemeester et Willy S. Herroelen (Demeulemeester et Herroelen, 2002, chapitre 3) l’ordonnancement de projet peut s’établir à partir de trois paramètres , et . Ces paramètres traitent respectivement de l’environnement machine, de la tâche et de la ressource caractéristique et de critère de performance. Le problème actuel s’articule lui autour d’opérations de maintenance réalisées par des techniciens spécialisés et dictées par une liste de pièces à désassembler dépendant de l’état de l’avion et du modèle d’avion. Il n’existe pas de contraintes de ressources mais des contraintes entre des tâches devant être réalisées dans différentes zones de l’avion qui s’avère être un produit de grande taille et ne pouvant être déplacé. Des durées
d’exécution de tâche ne sont par ailleurs pas disponibles. Ainsi, ces recherches ne sont donc pas pertinentes et le problème ne peut être abordé sous cet angle de recherche. Finalement, en étudiant différents cas particuliers d’ordonnancement décrits dans les différents chapitres du livre « Operations Scheduling in Manufacturing and Services » de Pinedo et Chao nous constatons qu'aucun de ces cas particulier ne s'applique. Le chapitre 4 « Project Scheduling » traite de la planification de projet et n’est pas adapté au problème (voir ci-dessus). En effet, ceci s’oriente sur une gestion des machines supportrices d’activités dans laquelle le « makespan » doit être minimiser tout en respectant les contraintes ; avec l’emploi de différents graphes afin de supporter la méthode. Dans notre cas, il existe bel et bien des précédences entre tâches de désassemblage représentées par un graphe mais qui sont exécutées sur un avion et sans information sur des ressources ou durées (sans donnée temporelle disponible). Le chapitre 5 « Job Shop Scheduling », traite de l’ordonnancement d’activités par atelier. Le problème traite d’activités sur un avion donc hors d’un atelier possédant différentes machines et dans lequel un chemin prédéterminé ne peut être prévu du fait du caractère très variable des activités commandées en désassemblage (pour les pièces commandées sur un avion). Le chapitre 6 « Scheduling of Flexible Assembly Systems » traite de systèmes d’assemblage flexibles pour lesquels différents types de produits (en nombre limités) sont considérés et qu’un système est tenu de produire en quantités données. Dans le problème traité, les produits sont les différentes composantes rassemblées dans une liste de pièces à désassembler et c’est l’exécution des procédures de maintenance qui permet d’obtenir la quantité de composantes demandées et pouvant être importante. Une nouvelle fois des machines sont considérées, tout comme des temps de réalisation d’activités afin de prévoir des temps de démarrage de machines et autres en fonction de la chaîne d’activités. Le chapitre 7 « Lot Sizing and Scheduling » s’attarde sur l’ordonnancement de lots d’activités définis par un compromis entre coûts de réglage et de production de stocks, afin de fournir une séquence minimisant des temps et coûts de réglages. Le chapitre traite alors d’une situation différente du problème traité qui de surcroît ne possède pas les données nécessaires. Le chapitre 8 « Interval Scheduling, Reservation Systems, and Timetabling » traite typiquement d’un environnement de machines en parallèle possédant un nombre données d’activités à réaliser incluant inévitablement des temps de traitement (« processing time »). Le problème considère ici des activités de maintenance très variables sur un avion, demandant des expertises diverses avec des temps d’exécution dépendant de l’état de la
pièce à extraire, de l’avion, de la disponibilité du technicien à réaliser la tâche et que nous ne sommes pas en mesure de posséder. Le chapitre 9 « Workforce Scheduling » relate de l’allocation du personnel et de la création d’horaires de travail établis en fonction des activités opérées et de la demande de ressources. Dans notre cas le personnel opérant sur l’avion se résume aux techniciens. Dans la majorité des cas l’équipe de techniciens travaille sur un appareil à la fois et suit la progression du travail réalisé en extrayant les pièces demandées. Ce genre de problème n’est pas sujet à une allocation prévisible du personnel tout comme la création d’emploi du temps puisque la demande de pièces sur un avion est finie et doit être accomplie avant de commencer à opérer sur un autre appareil. Une fois les activités de désassemblage réalisées un tout autre plan d’action est à définir sur un autre avion en fonction de son état et de la commande de pièces réalisée sur celui-ci (l’environnement change tout comme la demande).
Finalement, le chapitre 3 du livre énonce que faute de structure particulière, il faut se ramener à un développement d'heuristique ou de métaheuristique dépendant de l'application.
Concernant le « clustering » dans les graphes, l'article de Schaeffer (Schaeffer, 2007) présente une synthèse intéressante des travaux existants. L’auteur défini clairement la notion de « cluster » dans un graphe et analyse la bibliographie, qu'il s'agisse de graphes orientés ou non orientés. Il est rapidement aperçu que toutes les méthodes de « clustering » dans un graphe orienté sont basées sur le regroupement de sommets avec de fortes interactions. D'une manière ou d'une autre, il s'agit de diagonaliser les matrices d'arcs, avec comme difficulté la taille des graphes. C'est une extension des recherches classiques de cliques, mais étendue à des sous-graphes non totalement connectés. Dans notre cas, les regroupements recherchés ne sont pas forcément des sommets adjacents, mais plutôt des sommets se faisant dans les mêmes secteurs (les tâches). De plus, une consultation d’un spécialiste en théorie des graphes, Mr Alain Hertz a été réalisée : le problème ne peut être résolu par une méthode existante en la matière.
Globalement, le problème traité ne semble pouvoir bénéficier ni des travaux spécifiques en ordonnancement, ni des travaux spécifiques en théorie des graphes. Nous sommes donc réduit à définir la structure exacte du problème par un graphe adapté et à développer, comme proposé par Pinedo et Chao (« General-Purpose Scheduling Procedures », chapitre 3) des heuristiques ou métaheuristques permettant de résoudre un problème spécifique.
La revue de littérature aurait pu être abordée d’une façon tout à fait différente. Les opérations de désassemblage n’étant pas nécessairement corrélées et ordonnées, le problème pourrait s’envisager sous l’angle d’une réfection de bâtiment. Dans le cadre d’une telle activité, l’équipe de travail s’attèle à des tâches connexes et non connexes qui s’apparentent à divers corps de métier. Le but ultime est commun à toutes les activités propres à chaque corps de métier : remettre les choses en état. Le secret de la réussite repose sur l’organisation du travail et la coordination des activités (précédences) ; soit sur la validité du plan d’intervention. Bien que les opérations soient très différentes en réfection de bâtiment et en désassemblage de pièces réutilisables sur un avion en fin de vie, les deux problèmes sont analogues du point de vue de l’organisation des activités.