From Data to Bottlenecks: Enhancing Workshop Performance Via Discrete-Event Simulation and Operator Modelling
Des données aux goulots d'étranglement : améliorer les performances des ateliers grâce à la simulation à événements discrets et à la modélisation des opérateurs
Résumé
This article investigates the use of dynamic discreteevent simulation (DES) to assess and improve the performance of industrial maintenance workshops, with a focus on the fine modelling of operators. Using three distinct industrial cases, the study analyses the impact of operator skills, availability, and allocation rules on the identification of bottlenecks. Case A (maintenance of railway bogies) illustrates an iterative sizing approach in the design phase, while Case B (maintenance of aero-engines) highlights the importance of modelling individual skills to plan training in the medium term. Case C (watch case maintenance) demonstrates the value of detailed modelling based on real data for reallocating flows in the short term. The DES models incorporate specifications such as hourly schedules, skill levels (technical and product), and task variability (deterministic or stochastic). Results show that performance indicators, such as operator occupancy rates, skills, or dual skills, can be used to identify bottlenecks and emphasise the importance of detailed operator modelling for effective human resource management in complex industrial contexts.
Cet article examine l'utilisation de la simulation dynamique à événements discrets (DES) pour évaluer et améliorer les performances des ateliers de maintenance industrielle, en mettant l'accent sur la modélisation fine des opérateurs. À partir de trois cas industriels distincts, l'étude analyse l'impact des compétences des opérateurs, de leur disponibilité et des règles d'affectation sur l'identification des goulots d'étranglement. Le cas A (maintenance de bogies ferroviaires) illustre une approche itérative du dimensionnement en phase de conception, tandis que le cas B (maintenance de moteurs aéronautiques) souligne l'importance de la modélisation des compétences individuelles pour planifier la formation à moyen terme. Le cas C (maintenance de boîtiers de montres) démontre l'intérêt d'une modélisation détaillée basée sur des données réelles pour réaffecter les flux à court terme. Les modèles DES intègrent des spécifications telles que les horaires horaires, les niveaux de compétences (techniques et produits) et la variabilité des tâches (déterministe ou stochastique). Les résultats montrent que les indicateurs de performance, tels que les taux d'occupation des opérateurs, les compétences ou les doubles compétences, peuvent être utilisés pour identifier les goulots d'étranglement et soulignent l'importance d'une modélisation détaillée des opérateurs pour une gestion efficace des ressources humaines dans des contextes industriels complexes.
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