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Lignes de desassemblages

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  • 1. Lignes de Désassemblages<br />RECHERCHE BIBLIOGRAPHIQUE<br />Matthieu BOURDREL<br />Ecole des Mines de Saint Etienne<br />Master Génie Industriel<br />Table des matières TOC o " 1-3" h z u Introduction PAGEREF _Toc254672216 h 3Pourquoi desassembler? PAGEREF _Toc254672217 h 4Deux types de recyclage PAGEREF _Toc254672218 h 4Différents types de valorisation pour un produit PAGEREF _Toc254672219 h 6Classification des desassemblages PAGEREF _Toc254672220 h 7Concevoir le système de désassemblage PAGEREF _Toc254672221 h 9Les différences entre assemblage et desassemblage PAGEREF _Toc254672222 h 9Les diférentes etapes du desassemblage PAGEREF _Toc254672223 h 11Elaboration des gammes PAGEREF _Toc254672224 h 11la planification PAGEREF _Toc254672225 h 11L’ordonnancement PAGEREF _Toc254672226 h 12Définition PAGEREF _Toc254672227 h 12Type de probleme PAGEREF _Toc254672228 h 13Le pilotage PAGEREF _Toc254672229 h 14Les algorithmes PAGEREF _Toc254672230 h 17Conception des gammes PAGEREF _Toc254672231 h 17Approche de Torres PAGEREF _Toc254672232 h 17Ordonnancement et equilibrage des lignes PAGEREF _Toc254672233 h 18Approche de Duta (Algorithmes génétiques) PAGEREF _Toc254672234 h 18Approche de Galantucci PAGEREF _Toc254672235 h 19Approche de Reveliotis PAGEREF _Toc254672236 h 19approche de duta (algorithme kangourou) PAGEREF _Toc254672237 h 20Conclusion PAGEREF _Toc254672238 h 21Références PAGEREF _Toc254672239 h 22<br />Introduction<br />La première question que l’on peut se poser lorsque l’on lit le sujet  « Les lignes de désassemblages » est : « Est-ce réellement différent d’une ligne d’assemblage ? A cette question, une réponse argumentée est nécessaire. On verra donc au cours de ce document, que les similarités sont importantes mais les spécifications relatives aux seules lignes d’assemblages ne permettraient pas de décrire complètement le problème des lignes de désassemblages, comme le prouvent le grand nombre de publications dédiées à ce sujet propre.<br />Revenons un peu sur les raisons qui poussent à désassembler. Les normes environnementales se durcissent ces dernières années. En Allemagne des normes imposent même le recyclage ou la réutilisation des produits: le fait de désassembler, c’est ce que Reveliotis appelle la logistique inverse (reverse logistics). Il s’agit d’une étape devenue nécessaire dans la vie d’un produit si bien que le DFD a fait son apparition (Design for Disassembly). D’après Venkat Allada, ce procédé est le fait de créer des objets afin qu’ils puissent facilement être démonté pour être recyclés, réutilisés ou refabriqués.<br />Pour faire un inventaire global des différentes techniques au cœur de la conception des lignes de désassemblages : on verra d’abord le pourquoi du désassemblage en plus de détail, puis on s’intéressera à la conception du système de désassemblage, ensuite on cherchera à comprendre les différentes étapes qui le régissent avant de parler de quelques solutions existantes et de conclure.<br />Pourquoi desassembler?<br />Deux types de recyclage<br />Le design intelligent (intelligent design) est une notion relativement récente qui permet entre autres de répondre à des exigences nouvelles du marché. En effet, elle permet de créer des produits qui respectent l’environnement et doit s’arranger pour que les produits techniques respectent les règlementations sur les décharges. En d’autre termes, le design intelligent doit rendre plus facile le recyclage et quoi de mieux pour recycler, qu’un produit qui peut être désassemblé dans le but que certaines de ses pièces puissent être récupérer.<br />On distingue deux types de recyclage :<br />Le recyclage noble qui permet la récupération et la réutilisation des composants du produit usagé<br />Le recyclage brut qui lui est destructif : on récupère les matières premières en démolissant le produit<br />Ces deux types de recyclage peuvent être mis en œuvre sur une même ligne de désassemblage : on parlera de recyclage partiellement destructif. La problématique de la destruction partielle est très importante dans l’élaboration des lignes de désassemblage (comme on le verra plus loin).<br />Désassemblage : à l’intersection du recyclage et de la réutilisation<br />Ainsi, le produit peut maintenant avoir un cycle de vie plus long car la récupération de composants en plus du recyclage des matières première permet de traiter plus efficacement des parties de produits qui ne seraient autrement pas recyclable.<br />Cycle de vie d’un produit<br />Différents types de valorisation pour un produit<br />Il y a différentes façon de valoriser un produit lorsqu’il est usager :<br />La valorisation de ses différents composants : celle-ci est au cœur de la démarche de réutilisation. On tiendra surtout compte du fait que si les sous-ensembles constituant le produit sont hors d’usage, il faut considérer les deux autres types de valorisation<br />La valorisation des matériaux : celle-ci permet le recyclage des différents matériaux constituant le produit. Les problématiques de contamination des matériaux sont alors à prendre en compte : si deux métaux ont été en contact, alors l’un a contaminé l’autre et il devient plus difficile à recycler et perd donc de la valeur.<br />La valorisation énergétique : c’est l’alternative à la mise en décharge, il s’agit de comptabiliser l’énergie produite lors de l’incinération du produit (attention ici aux substances non combustibles).<br />Cette problématique de la valorisation des composants est très importante pour les entreprises qui veulent démonter partie ou tout de certains produits : en effet, le désassemblage n’est jamais effectué que s’il rapporte à une entreprise : il n’y a pas de désassemblage « gratuit ». Chacune de ces options sont donc considérée lorsqu’un produit arrive en fin de vie.<br />Classification des desassemblages<br />D’après Touzanne, il existe plusieurs types de classification du désassemblage [Touzanne, 2002] : ils sont répertoriés dans la figure qui suit :<br />Les différentes classification du désassemblage selon Touzanne<br />Ce qui suit est une explication des différents types de désassemblages :<br />Sélectif : vise à obtenir des sous-ensembles fonctionnels<br />Ciblé : cherche à récupérer un ou plusieurs composants, le reste sera valoriser d’une autre façon<br />Partiel destructif/Total destructif : pour récupérer les composants, on peut détruire certaines partie du produit (souvent dans le but de gagner du temps). Il va sans dire que ces différentes opérations sont considérées dans le cadre de la valorisation des produits : la destruction ne sera effectuée que si elle coute moins que le démontage.<br />Linéaire : un seul constituant final est désassemblé à la fois<br />Parallèle : plusieurs composants sont désassemblés à la fois<br />Automatique ou non : certaines chaines de désassemblages (comme les chaînes d’assemblage) peuvent être automatisées.<br />Monotone ou non : un démontage est monotone si il faut démonter tous le produit pour avoir accès à un composant. Au contraire, il sera non monotone si une simple modification du produit permet le démontage du composant : par exemple, sur une voiture, l’ouverture simple du capot permet le démontage du filtre à air.<br />On notera que d’après Torres et al., la clef d’un recyclage automatique est un désassemblage non destructif.<br />Concevoir le système de désassemblage<br />Pour mieux comprendre les points suivants, il faut d’abord brièvement décrire les étapes qui régissent globalement une ligne :<br />Le choix d’une gamme <br />L’affectation des tâches aux différents postes (équilibrage de la ligne)<br />Le séquencement des produits à traiter<br />Cette vision est certes très simpliste, elle sera donc complétée par la suite. Le schéma qui suit reprend cette vision des différents niveaux.<br />Les différences entre assemblage et desassemblage<br />Par bien des côtés, un système de désassemblage ressemble à un système d’assemblage. Le DLBP (Dissassembly Line Balancing Problem) est donc relativement similaire à l’ALBP (Assembly Line Balancing Problem) mais certaines spécifications rendent le problème des lignes de désassemblages.<br />Le désassemblage est généralement partiel ce qui influe sur la profondeur de désassemblage et l’assemblage est bien entendu toujours total<br />L’état des composants n’est pas toujours égal, ce qui fait que pour un même type de produit, il peut y avoir plusieurs gammes de désassemblages et ces gammes doivent donc varier : cela complexifie les gammes et l’équilibrage et augmente le nombre de combinaison possibles.<br />De même, les opérations sont parfois destructives ce qui impose un grand nombre d’aléas lors du démontage du produit. Il y a certes un grand nombre d’aléas dans une chaine de montage mais ce nombre augmente grandement dans une chaine de démontage.<br />Il est également possible que le désassemblage se révèle impossible.<br />D’après Kopacek, le désassemblage n’est pas rentable s’il n’est effectué que pour un unique produit. Il faudra donc toujours considérer plusieurs produits.<br />Les diférentes etapes du desassemblage<br />Les différentes opérations réalisées lors du désassemblage sont issues d’un plan de fabrication. Il faut donc d’abord élaborer ce plan de fabrication, les gammes des produits. Ensuite, il faut prendre en compte la planification, et la mettre en lien avec les deux étapes suivantes, à savoir l’ordonnancement et le pilotage du système (qui revient assez souvent au problème d’équilibrage des lignes).<br />Elaboration des gammes<br />La plupart des articles traitant du désassemblage font état de problèmes quant à la gestion des gammes de désassemblages.<br />En effet, le grand nombre d’aléas présent en désassemblage impose parfois de créer au fur et à mesure des gammes différentes pour les mêmes types de produit. On comprend alors bien mieux pourquoi il est important que tout se passe en temps réel en désassemblage, les aléas sont trop abondants pour procéder autrement.<br />la planification<br />La planification est une étape d’importance dans la gestion du désassemblage. Il s’agit d’un processus qui a lieu dans tous les types de ligne, que ce soit les lignes d’assemblage ou de désassemblage.<br />Une entreprise a des objectifs stratégiques qu’elle vise à atteindre. De surcroit elle édite des Plan Directeur de Production tous les 6 mois ou 1 an par exemple. La planification a lieu le plus souvent toutes les semaines (on travaille à court ou moyen terme) et elle vise à réaliser les commandes que l’entreprise reçoit tout en atteignant les objectifs qu’elle vise.<br />Il s’agit de planifier les priorités (quels produits ?) et les capacités (quelles ressources ?). Cette planification doit être réalisable : elle doit donc prendre en compte les problématiques d’ordonnancement. En somme, on affecte sommairement les produits aux ressources et on vérifie que cela est faisable dans l’horizon considéré.<br />L’ordonnancement<br />Définition<br />Commençons par définir ce qu’est l’ordonnancement : <br />L'ordonnancement consiste à organiser dans le temps la réalisation d'un ensemble de tâches, compte tenu de contraintes temporelles et de contraintes portant sur l'utilisation et la disponibilité des ressources requises par les tâches. Un ordonnancement décrit l'ordre d'exécution des tâches et l'allocation des ressources au cours du temps afin de satisfaire un ou plusieurs critères d'optimisation [Lopez, 2001].<br />L’ordonnancement consiste donc en l’affectation des tâches aux ressources disponibles, il assure le flux des produits dans l’entreprise.<br />Il y a deux approches possibles de l’ordonnancement :<br />L’ordonnancement statique (ou hors ligne) : dans ce cas, on prépare un ordonnancement et on s’y tient. C'est-à-dire que s’il y a un aléa qui apparait dans n’importe quelle étape, on ne modifie pas l’ordonnancement, on décale juste d’autant toutes les opérations.<br />L’ordonnancement dynamique (ou en ligne) : dans ce cas, on crée un ordonnancement mais à la fin de chaque étape, le retour des données dans le système engendre un réordonnancement. <br />La deuxième approche, celle de l’ordonnancement en ligne, parait au premier abord nettement plus adapté à des lignes où il y a beaucoup d’aléas. Et on verra bien vite qu’elle est très adaptée aux lignes de désassemblages.<br />Les algorithmes d’ordonnancement cherchent généralement à optimiser le coût ou les délais (dans certains cas que l’on n’abordera pas ici, on peut aussi chercher à optimiser la qualité) tout en tenant compte d’un certain nombre de contraintes relativement classique que l’on retrouve le plus souvent dans les lignes d’assemblages. Dans le cas du désassemblage cependant, il faut également considérer le type de produit et son état qui ajoute des contraintes non négligeables dans l’exécution des algorithmes voulant optimiser le désassemblage. <br />Type de probleme<br />La plupart des problèmes d’ordonnancement font partie des trois catégories suivantes :<br />Flow-shop : « Un atelier à cheminement unique est un atelier où le processus d’élaboration de produits est dit « linéaire », c'est-à-dire lorsque les étapes de transformation sont identiques pour tous les produits fabriqués »<br />Flow-shop<br />Job-shop : « Les ateliers à cheminements multiples (ACM) sont des unités manufacturières traitant une variété de produits individuels dont la production requiert divers types de machines dans des séquences variées. »<br />Job-shop<br />Open-shop : le cheminement des opérations est ici multiple, mais il n’y a pas de gammes.<br />Dans le cas du désassemblage, le problème considéré est un flow-shop hybride : c’est-à dire qu’on a un problème de flow-shop où certains postes peuvent être doublés. D’après Gungor, cette approche permet de modéliser au mieux le processus de désassemblage.<br />Le pilotage<br />L’ordonnancement n’est en fait qu’un système d’aide à la décision, dans le sens où il peut ne pas être pris en compte. Il faut passer dans le système de gestion pour que l’ordonnancement soit effectivement pris en compte. : C’est ce qu’on appelle le pilotage. Une des fonctions principales du système de pilotage est l’équilibrage des tâches sur les postes : on appelle cela l’équilibrage des lignes.<br />Dans le cas des lignes de désassemblages, le nombre de postes peut varier pour un même type de produit, cela implique que l’équilibrage des lignes doit se faire en temps réel [DUTA, 2008]. Le désassemblage impose donc des contraintes supplémentaires par rapport à une ligne d’assemblage classique.<br />La définition de l’équilibrage d’une ligne de désassemblage est la suivante : « L'équilibrage d'une ligne de désassemblage consiste à affecter n tâches de désassemblage d'un produit aux m postes de travail de façon optimale du point de vue du temps de travail et sans violer les relations de précédences entre les tâches. »<br />Cette définition est reprise de la définition sur l’équilibrage d’une ligne d’assemblage. Mais dans le cas du désassemblage, comme il l’a été dit précédemment, le nombre de tâches peut varier d’un produit à l’autre ce qui ne rend pas la tâche plus facile. <br />L’équilibrage d’une ligne de désassemblage passe par les étapes classiques des chaines de montages. On calcule les temps pris par chaque opération, on en déduit le temps de cycle (le maximum des temps par tâche) puis on calcule le temps d’inactivité. Enfin, le but est de minimiser le nombre de stations en regroupant les différentes tâches. Pour cela, on va utiliser un ordonnancement en ligne (dynamique), car, comme on l’a vu précédemment, le nombre d’aléas en désassemblage est nettement plus important : il faut sans cesse refaire les gammes, l’ordonnancement et l’équilibrage en fonction de l’état du produit.<br />Le schéma qui suit présente comment Nof et Chen envisagent la planification et l’ordonnancement, en l’accordant avec le pilotage de l’entreprise. Eux aussi, voient l’ordonnancement comme une étape dynamique et la multitude de contrôles présents dans leur système en est un témoignage.<br />Planification et Ordonnancement intégrés<br />Dans la partie qui suit, on va présenter l’approche de différents auteurs pour résoudre ce problème du désassemblage.<br />Les algorithmes<br />Conception des gammes<br />Pour pouvoir désassembler un produit, il faut créer une gamme de désassemblage, il y a donc une analyse du produit nécessaire pour pouvoir le désassembler.<br />Approche de Torres<br />Torres et al ont choisi d’utiliser une représentation du produit basée sur la façon dont ils ont été fabriqués. Il ne considère pas que le produit puisse être détruit pendant le désassemblage. Il part d’un principe simple et intuitif : on va démonter les différentes parties du produit dans l’ordre inverse où elles ont été montées.<br />La méthode de Torres est de construire un graphe avec deux types de liaisons :<br />Un trait signifie que les éléments sont assemblés ensemble<br />Un ovale autour des nœuds signifie que l’ensemble des nœuds forme un sous composant<br />C2C1C3Ainsi sur la figure qui suit :<br />Sur cette figure, il faut comprendre que c2 et c3 sont d’abord assemblés ensembles et qu’ils forment un sous composant, ensuite on leur rajoute c1 et cela complète le produit.<br />Les différentes relations de précédences que définit ce type d’approche permet ensuite d’appliquer un algorithme qui permet de créer automatiquement la gamme de désassemblage du produit. Ainsi, selon ce que l’on cherche à récupérer et selon l’état du produit, il est très vite possible par cette méthode de déterminer les gammes de désassemblages et donc de définir toutes les tâches à effectuer, à ordonnancer et à équilibrer sur la ligne.<br />Ordonnancement et equilibrage des lignes<br />Nombre d’étude ont été faites sur le sujet de l’équilibrage des lignes de désassemblages. J’ai ici arbitrairement choisi d’en présenter quelques unes.<br />Approche de Duta (Algorithmes génétiques)<br />Celle-ci a beaucoup étudié les lignes de désassemblages. <br />La première façon qu’elle a présentée de résoudre le problème utilise les algorithmes génétiques : le problème des chaines de désassemblages, étant NP-complet, l’emploi d’algorithmes génétiques permet d’approcher la solution optimale de façon intéressante.<br />On commence par définir chaque membre de la population comme un chromosome et on donne des solutions au hasard en combinant ces chromosomes. Puis on met en route notre algorithme et à chaque itération, par croisement et mutation, on crée d’autres solutions jusqu’à ce qu’une solution remplisse les critères demandés. <br />En fait, à chaque itération, on va choisir un certains nombres des solutions évaluées en fonction de leur robustesse, et on créera les nouvelles solutions (par croisement et mutation) à partir de celle-ci.<br />Cette solution est relativement rapide et permet d’obtenir des résultats cohérents. De surcroit, en pratique, un algorithme rapide sera toujours préféré à une méthode longue surtout dans le cadre d’une évolution dynamique, comme on peut s’y attendre avec une ligne de désassemblage.<br />Approche de Galantucci<br />Galantucci et al ont intégré aux algorithmes génétiques de la logique floue (fuzzy logic). Cette logique, au contraire de la logique booléenne, permet à une proposition d’être autre chose que vraie ou faux. Ce qui permet par conséquent de définir d’autres opérateurs génétiques lors de la création des solutions, d’autres critères d’arrêt etc.… On se base sur autre logique, cela permet donc d’obtenir des résultats d’une autre façon.<br />Dans le diagramme qui suit, on a repris le principe de l’algorithme génétique en l’adaptant à la logique floue. On note les trois fonctions d’évaluation, le contrôle flou de la validité des solutions et les étapes de mutation et de croisement.<br />Il est à noter que les résultats de cet algorithme ne se sont révélés intéressants que dans le cas où l’on a une grande variété de produits à ordonnancer.<br />Approche de Reveliotis<br />Le modèle qu’à proposer Reveliotis pourrait être appelé Désassemblage étendu. Il utilise les réseaux de Pétri pour implémenter un algorithme qui est capable d’apprentissage. En somme l’algorithme peut stocker ses expériences pour s’adapter aux situations futures. <br />Ces algorithmes sont de types RL (Reinforcement Learning) : l’algorithme apprend à faire les bonnes décisions en observant son propre comportement et utilise ses mécanismes internes pour améliorer ses actions avec un mécanisme de renforcement.<br />approche de duta (algorithme kangourou)<br />Le problème auquel on s’attaque ici, est le contrôle en temps réel d’une ligne de désassemblage. La ligne est multi-produit (on a vu que dans le cas contraire, elle ne peut être rentable [KOPACEK].<br />L’algorithme présenté ici est un algorithme Kangourou qui a déjà été utilisé dans le problème des lignes d’assemblage par Minzu. Il s’agit d’un algorithme stochastique.<br />Le principe de cet algorithme est de définir un espace de solution et un voisinage. On commence par chercher une solution au hasard. Puis on cherche à trouver la solution optimale dans le voisinage et on boucle. Et on procède à autant d’itération que nécessaire pour obtenir la solution.<br />On pourrait prolonger l’utilisation de cet algorithme Kangourou en utilisant la méthode Tabou ou encore la méthode du recuit simulé qui utilise le même principe d’espace de solutions dans lequel on cherche les solutions.<br />Les conclusions de Luminita Duta et ses collègues sur l’usage de cet algorithme sont les suivantes :<br />Les processus de désassemblages sont sujets à beaucoup d’aléas et de perturbations, il faut donc des algorithmes au temps d’exécution rapide pour déterminer la gamme optimale de désassemblage<br />L’algorithme Kangourou n’optimise pas ici l’équilibrage de la ligne mais donne une solution qui l’améliore à chaque fois<br />Ce genre d’algorithme diminue le nombre de données et améliore le temps de calcul, ce qui est important dans un problème de désassemblage<br />Conclusion<br />Les lignes de désassemblages posent donc par conséquent un problème bien plus important que les lignes d’assemblages, surtout à cause du nombre bien plus important d’aléas qui interviennent dans ce problème : deux produits du même type qui arrivent en début de chaîne ont eu un parcours différents, et sont donc dans un état différent. Ce sont ces aléas qui rendent la gestion statique du problème inadaptée : ce problème doit se régler de façon dynamique. Ainsi les gammes de désassemblages, l’ordonnancement et le pilotage de la ligne doivent s’adapter en temps réel. Cela implique l’utilisation d’algorithmes rapides et efficaces.<br />Les auteurs n’ont cependant pas tout de suite pris en compte ces aléas, on avait donc au début des études sur ce sujet des articles ne prenant pas en compte la véritable spécificité du problème du désassemblage.<br />Mais, on l’a vu également, si ce problème est très complexe, il est important d’en trouver des solutions car les normes environnementales sont de plus en plus contraignantes et imposent donc de trouver des solutions efficaces et le moins couteuses possibles, de créer les produits en vu de leur désassemblage futur.<br />Références<br />L . M. Galantucci, G. Percoco & R. Spina, Assembly and Disassembly Planning by using Fuzzy Logic & Genetic Algorithms (2004)<br />M.M. Noor, K. Kadirgama, Aidy Ali, M.M. Rahman & Z. Ghazalli, Prediction of End-of-Life Strategies for Household Equipments Using Artificial Intelligent (2009)<br />S. Y. Nof & J. Chen, Assembly and Disassembly: An Overview and Framework for Cooperation Requirement Planning with Conflict Resolution (Février 2003)<br />F. Torres, S. T. Puente & R. Aracil, Disassembly Planning Based on Precedence Relations among Assemblies<br />L. Duta, F. Gh. Filip & J. M. Henrioud, Applying Equal Piles Approach to Disassembly Line Balancing Problem<br />Luminiţa. Duţă, F.G. Filip, J. M. Henrioud & C. Popescu, Disassembly Line Scheduling with Genetic Algorithms (Mai 2008)<br />A. J. D. Lambert, Disassembly Sequencing: a Survey (2003)<br />Craig Boswell, The Impact of Design for Recyclability on The Electronics Recycling Process<br />L. Sebrea Lopes & L.M. Camarinha-Matos, A Machine Learning Approach to Error Detection and Recovery in Assembly<br />L. Duta, J. M. Henrioud & I. Caciula, A Real Time Solution to Control Disassembly Processes<br />Surendra M. Gupta, LRM: Engineering Solutions for Evolving Customer and Environmental Needs (1997-1998),<br /> Uncertainty Management in Optimal Disassembly Planning through Learning-based Strategies<br />Askiner Gungor & Surendra M. Gupta, Disassembly Sequence Planning for Complete Disassembly in Product Recovery<br />Purvin Shah, A Machine Learning Approach to Optimize Usage of Recycled Material in a Remanufacturing Environment<br />Spyros A. Reveliotis, Uncertainty Management in Optimal Disassembly Planning through Learning based Strategies<br />Luminita DUTA, Contribution à l’étude de la conduite des systèmes de désassemblages (Septembre 2006)<br />Venkat Allada, Preparing Engineering Students To Meet The Ecological Challenges Through Sustainable Product Design<br />Touzanne F, Contribution à une méthode de conception des systèmes de désassemblage des produits en fin de vie (2002)<br />Lopez P., Roubellat F., Ordonnancement de la production, (2001)<br />Kopacek P., Semiautomized Disassembly, Some Examples, (2005)<br />

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