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1.Présentation de la simulation : Comme une technique de modélisation et d’aide

1.Présentation de la simulation : Comme une technique de modélisation et d’aide à la décision , la simulation consiste à évaluer à échelle réduite des scénarios d’organisation d’un système avant de les mettre en œuvre tout en reproduisant son comportement dynamique sur ordinateur pour mieux le connaître, maîtriser son évolution dans le temps dans un environnement donné et évaluer ses performances. Elle se base particulièrement sur la conceptualisation du problème et sa traduction au moyen d'un modèle constitué de primitives relativement abstraites qui imitent la réalité pour bien étudier le système et prédire son comportement futur. Pour un processus de production, la simulation doit répondre aux questions suivantes : Comment on produit ? Comment fonctionne-t-il ? Quels sont les paramètres qui l’expliquent ? Connaît-on le serveur ? Quelles sont les variables ? Quelle est la relation entre ces variables ? Est-il possible de faire un modèle ? Ensuite, on réfère à la simulation dans le cas ou on ne peut pas appliquer les modèles mathématiques ou les heuristiques classiques à cause de la variabilité des échelles temporelles et spatiales ou bien de la complexité de la situation. 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. 2.Classification des modèles de simulation des flux de production : Un modèle de simulation consiste à représenter d’une manière simplifiée les systèmes ou les processus réels. En effet, la classification des modèles de simulation se divisent en trois modèles principaux. 2.1. Modèles physiques : Le système réel est représenté ainsi par une réplique ou une maquette, à une échelle différente et éventuellement à l'aide de matériaux différents. Ils sont utilisés à des fins d'entraînement : simulateurs de vol, de conduite, maquettes de véhicules pour des essais aérodynamiques. 2.2. Modèles basés sur les types de variables : 2.2.1. Modèle déterministe : Dans ce cas le système est indépendant de l'influence de variables aléatoires ou imprévisibles, et les relations sont de type mathématique, statistique ou logique. 2.2.2. Modèle stochastique : Les variables sont aléatoires dans ce cas et se sont selon des distributions différentes :  Le modèle dynamique : Le comportement du système dans ce modèle est une fonction du temps, les résultats des variables sont donnés à un intervalle de temps. Exemple : système de manutention dans une usine. Ce type de modèle est lui même comporte - les modèles à événements discrets (ou discontinus) dans lesquels on n’assiste pas aux changements d'état Exemple : la disposition en attente d'une pièce dans un stock, la libération d'une ressource, ... - les modèles continus qui sont à la base adaptés aux flux continus, et utilisent des équations mathématiques généralement pour prendre en compte les changements d'état qui s'effectuent de façon continue au cours du temps. Exemple : un réacteur chimique. - les modèles combinés (ou mixtes), qui intègrent les deux aspects précédents.  Le modèle statique : Les résultats sont donné à un instant donné t . 4. Les outils de simulation des systèmes de production : Il existe des divers logiciels de simulation dont chacun entre eux à des caractéristiques spécifiques et on cite essentiellement : Figure : Figure : Classification des modèles de simulation Witness fondé en 1996 par lanner group c’est un logiciel de modélisation des flux qui permet de développer des modèles et des applications de simulation grâce à une visualisation dynamique (2D et 3D) des données offrant une visibilité inégalée et une liberté de tester des choix dans un environnement virtuel sans risque.. Ce software utilise des blocks modulaires compartimentés que l’on vient glisser dans les éléments de construction.il supporte aussi les librairies de code externes écrites en langages tels que C++, C#, VB.net, Java, Python, JavaScript, etc. i Il fournit un très grand écran virtuel pour représenter les éléments de simulation et comporte un environnement multifenêtre prédéterminé et contient des éléments prédéfinis pour la construction rapide d’un modèle de base comportant Article(s), Machine(s), Stock(s) et Convoyeur(s) Figure : Ainsi pour chaque élément on trouve une fenêtre de description Figure : Figure : Arena crée en 2000 ; SIMAN est son langage intégré, grâce à cela il n’est pas nécessaire d’écrire des lignes de codes car l’ensemble du process de création du modèle de simulation est graphique, visuel et intégré, Connaitre et analyser les process en l’état il permet d’effectuer des analyses du présent et évaluer les alternatives possibles , Identifier les goulots d’étranglements, quantifier les coûts de process, réduire les temps de cycle et ordonnancer et allouer les ressources Figure : Figure : Figure : 3. Objectifs et limites de la simulation : extendsim crée en 1987 ; est un logiciel de simulation pour la modélisation de systèmes discrets, continus et hybrides pour permettre l’optimisation des flux. Il permet de modéliser des systèmes dans l’industrie manufacturière la logistique, les communications, la fiabilité, les services, les flux d’information et les loisirs. crée en 2006 ; est un logiciel de planification et de simulation qui permet de réaliser de la conception d’installations et d’analyser les changements. La partie planification permet d’améliorer les opérations quotidiennes tout en respectant des délais et des budgets. Repast est une boîte à outils de simulation d’événements discrets. Ce logiciel de simulation de flux comprend plusieurs outils intégrés d’enregistrement et de représentation graphique des résultats de simulation.il permet aussi de faire de la modélisation dynamique de systèmes intégrés et prend en charge les scripts Java, C #, C ++ managé, Visual Basic.Net, et Python. 3.1. Objectifs :  La simulation est considérée comme un outil d’aide à la décision : En effet, elle permet l’analyse du fonctionnement global et l’évaluation des performances d’un atelier dans le but d’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.  La simulation présente un outil de communication : Elle reflète une réalité virtuelle à l’aide des modèles simplifiés et faciles à comprendre ; c’est en général un outil de dialogue et de formalisation.  La simulation présente un outil de Formation : Elle peut être utilisée dans un but d’apprentissage par le test des raisonnements, attitudes, décisions et l’étude de leurs conséquences (apprentissage par l’erreur). Exemples : Simulateurs de vol, de combat..  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.  La simulation aide à réaliser d'importantes améliorations de la performance des systèmes manufacturiers et de service dans les plus courts délais. D’où 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. 3.2. Limites : La simulation engendre certains limites telle que en principal ; cette technique ne fournit pas des résultats optimales immédiates ce n'est pas une technique d'optimisation au sens propre, elle renseigne juste sur des indicateurs bien définit en se basant sur les variables entrés ainsi les modèles de simulation peuvent être inutiles si ils ne sont pas réalisées avec attention ou dans le cas ou les variables entrés sont mal calibrées. Aussi, Les modèles de simulation exigent un nombre considérable de données et de caractéristiques d’entrée qui peuvent être difficiles voire impossible à obtenir.. Ensuite, le développement d’un modèle de simulation exige des connaissances dans un grand nombre de disciplines, y compris la programmation, les probabilités, la prise de décision et l’analyse statistique. 5. La démarche de la simulation des flux de production : 5.1.classification des flux de production : Les flux poussés A partir des prévisions de la demande on planifie les ressources dont on aura besoin pour y répondre à l’aide d’un plan de production. On ne se base donc pas sur les commandes réelles pour dimensionner stocks et ressources nécessaires. Les flux tirés : On se base sur la demande réelle pour déterminer stocks, approvisionnements, ressources, etc. avec objectif de la satisfaire au plus vite. Les flux tirés visent à supprimer les coûts dus à la possession des stocks. Les flux tendus : Les quantités produites correspondent au plus juste à la demande du marché. L'application la plus connue des flux tendus est le Juste à Temps. Les flux synchrones : L'approvisionnement des différents composants est réalisé en fonction de leur ordre d’utilisation dans le processus de production. Les composants sont donc livrés au dernier moment, juste quand ils sont nécessaires, ce qui permet de limiter les stocks et les coûts qui y sont liés. uploads/Industriel/ chapitre-simulation-complet.pdf