Exemples d'optimisation de flux par simulation

Cette page rassemble plusieurs cas d’étude fictifs conçus pour illustrer différents usages de la simulation. L’objectif n’est pas de décrire des projets réels, mais de montrer de manière simple et visuelle comment ces méthodes peuvent répondre à des problématiques industrielles variées.

01 - Robot suiveur (Afficher)

Moins de marche, plus de cadence : ce cas d’étude mesure l’intérêt d’un robot suiveur en préparation de commandes. L’objectif est de quantifier les gains opérationnels attendus et de fournir une base claire pour arbitrer un investissement.

Description

Dans une zone de préparation, un opérateur compose des colis à partir de produits répartis sur plusieurs tables, puis ferme le colis et le dépose sur un convoyeur. Le principal point bloquant observé est le temps perdu en déplacements, qui pénalise directement la cadence de préparation.

Pour définir l’intérêt d’un robot suiveur (AMR), j’ai construit une simulation comparant :

le fonctionnement actuel (as is) : l’opérateur transporte les produits et les met dans le colis un par un ;
un fonctionnement cible (to be) : un robot mobile autonome accompagne l’opérateur et lui permet de déposer temporairement les produits pendant la collecte, afin de limiter les allers-retours.

Résultats (simulation)

Distance parcourue par l’opérateur : 46 m → 26 m (–43,5 %)
Temps de préparation : 52 s/colis → 40 s/colis (–23,1 %)

Ces gains permettent d’alimenter une décision d’investissement en mettant en regard les bénéfices opérationnels (réduction des déplacements, hausse de cadence) et le coût d’acquisition du robot.

Modèle présent

Modèle futur

02 - Optimisation (Afficher)

Ce cas d’étude illustre comment coupler simulation et optimisation pour régler finement les paramètres d’une ligne simple (deux machines en série) et maximiser un indicateur économique, en tenant compte à la fois des coûts de fonctionnement et des effets de congestion (files d’attente).

Description

Une ligne de production est modélisée avec un convoyeur et quatre types de produits (A, B, C, D) qui arrivent à intervalles réguliers. Chaque produit passe successivement par deux machines en série.
L’objectif est de maximiser le gain global en ajustant les durées de traitement des deux machines (variables de décision), tout en intégrant :

un coût énergétique lié aux machines,
une pénalité liée à la taille de la file d’attente,
et un gain par produit.

Pour identifier les meilleurs réglages, l’outil d’optimisation intégré à AnyLogic (de type algorithme génétique) explore différentes combinaisons de durées et retient celles qui maximisent le gain.

Résultats (optimisation)

Réglage actuel : durée de traitement machine 1 = 5 s, durée de traitement machine 2 = 5 s → Gain : 5
Réglage optimisé : durée de traitement machine 1 = 4 s, durée de traitement machine 2 = 5 s → Gain : 121,6

Recommandation : ajuster la durée de traitement de la machine 1 à 4 s ; la durée de traitement de la machine 2 peut rester inchangée.

Modèle présent

Modèle futur

03 - Robot mobile autonome (Afficher)

Ce cas d’étude montre comment un robot mobile autonome (RMA) dédié au ravitaillement peut décharger les opérateurs des trajets jusqu’au magasin et réduire les déplacements inutiles. L’analyse s’appuie sur une comparaison “avant/après” par simulation, mettant en évidence un impact positif sur la production et les conditions de travail.

Description

L’atelier comporte 9 postes de travail, chacun occupé par 1 opérateur. Pour produire, chaque opérateur consomme des pièces issues de cartons stockés au magasin.

Modèle présent (as is) : l’opérateur doit aller chercher lui-même un carton au magasin, puis revenir à son poste.
Modèle futur (to be) : un RMA se charge de transporter les cartons jusqu’à une zone de dépôt dédiée devant chaque poste. Il anticipe les besoins et maintient un carton disponible à l’avance, ce qui limite les ruptures et les allers-retours.

Résultats (simulation)

Temps de déplacement opérateur : 450 min → 125 min (–72,2 %)
Temps d’attente / non-production : 450 min → 135 min (–70 %)
Distance moyenne parcourue : 14,1 km → 5,4 km (–62 %)
Part du temps passé à se déplacer : 6–21 % → 3 % (–50 % à –85,7 %)
Cartons traités au total : 112 → 126 (+12,5 %)

Conclusion : l’intégration d’un RMA de ravitaillement améliore nettement les conditions de travail (moins de marche, moins d’attente) et augmente la productivité, à mettre en perspective avec le coût de mise en place du robot.

Modèle présent

Modèle futur

4 - Optimisation de files d'attente par intelligence artificielle (Afficher )

Ce cas d’étude illustre comment une approche d’intelligence artificielle peut aider à réduire les temps d’attente dans un système multi-files, en prenant des décisions d’orientation client plus fines qu’une règle simple « aller dans la file la plus courte ».

Description

Le système étudié représente une organisation de service avec 6 files d’attente et 6 guichets (un serveur par file). Les clients arrivent en continu et leurs demandes peuvent être de plusieurs types, avec des durées de traitement variables.

Deux stratégies sont comparées à événements identiques :

Modèle présent (règle simple) : chaque client est orienté vers la file la plus courte au moment de son arrivée.
Modèle futur (avec IA) : un agent d’IA (apprentissage par renforcement, PPO) apprend à répartir la charge en tenant compte de l’état des files et des temps de service, afin de minimiser le temps d’attente moyen.

Résultats (simulation)

À la fin de la simulation :

Temps d’attente moyen — règle “file la plus courte” : 8,8 s
Temps d’attente moyen — stratégie IA : 5,9 s
Amélioration : –33 %

Conclusion : une stratégie d’orientation pilotée par l’IA permet de réduire significativement le temps d’attente moyen, sans modifier les ressources (mêmes guichets), tout en améliorant la répartition de la charge.

Modèle présent (file la plus courte)

Modèle futur (avec IA)