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Analyse du coût d’une
Implantation Détaillée pour deux machines
Planification et analyse statistique d’expériences
Erwin Marholz
Département de Mathématiques et Génie Industriel
PLAN DE LA PRESENTATION
n Mise en contexte
n Problématique
n Objectif
n Paramètres de contrôle
n Design expérimental
n Analyse de résultats
n Conclusion
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Mise en contexte
n L’optimisation des coûts de production, manutention et distribution sont des problèmes avec lesquels les compagnies cohabitent toujours.
n Le problème que nous allons traiter ici est l’étude du coût (Y, variable de réponse) de production de
fraisage et d’emballage de tubes de grande précision.
n Dans l’atelier il y a seulement un quart de travail.
Problématique
n La compagnie veut diminuer le coût de fabrication des tubes de grande précision.
n Dans la littérature de manutention industrielle et de recherche opérationnelle il y a des méthodes pour optimiser la disposition physique des machines mais habituellement dans un langage trop technique.
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Diagramme du processus
t e→m1 t fraisage
t m1→em
t emballage
t em→e
Entrepôt
Objectif
n La compagnie veut savoir si la disposition physique des machines et de l’entrepôt font varier le coût de fabrication et, s’il y a une relation, quelles sont les variables les plus significatives.
n Avec cette étude nous cherchons à déterminer s’il existe une relation de coûts v/s placement des machines pour aider à prendre des décisions.
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Paramètres de contrôle
8 4
V min
t em→e
35 25
IV min
t emballage
8 5
III min
t m1→em
45 35
II min
t fraisage
10 5
I min
t e→m1
+1 -1
Codage Unité
Facteur
Design expérimental
n Plan factoriel fractionnaire à deux modalités
n 2 = 16 traitements
n Niveau de résolution V
n Séparation complète des tous les effets doubles
n Degré de fractionnement ½
n Plan répété 2 fois (n = 3)
n = 48 essais
(5 – 1)
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Design expérimental
Design: 2**(5-1) design Presentation Standard
Run I II III IV V
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
-1 -1 -1 -1 1
1 -1 -1 -1 -1
-1 1 -1 -1 -1
1 1 -1 -1 1
-1 -1 1 -1 -1
1 -1 1 -1 1
-1 1 1 -1 1
1 1 1 -1 -1
-1 -1 -1 1 -1
1 -1 -1 1 1
-1 1 -1 1 1
1 1 -1 1 -1
-1 -1 1 1 1
1 -1 1 1 -1
-1 1 1 1 -1
1 1 1 1 1
Analyses de Résultats
n Du tableau Anova.
Les variables avec des valeurs P-value (significatives) ≤ 0,05 sont:
I – Temps d’entrepôt à machine de fraisage II – Temps de fraisage
III – Temps d’emballage
V – Temps d’emballage à l’entrepôt
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Analyses de Résultats
n De la Régression linaire R =0,97 et R adj = 0,92
n Ça veut dire que le 97% de la variable de réponse Y(Coût) est expliqué par les
variables (paramètres de contrôle)
2 2
Conclusions
n Selon nos objectifs nous pouvons voir que les variables les plus significatives affectent la variable de réponse Y et par conséquent le placement des machines dans l’atelier doit être étudié.
n Nous avons obtenu un économie de 50% des essais, ça signifie un économie très
significative d’argent.
