Problème
Construire des modèles d'optimisation qui passent à l'échelle, intègrent plusieurs domaines, maximisent les objectifs d'exploitation sous contraintes réelles et livrent des plannings utilisables.
- +Planification en silos : maintenance, production et qualité planifient chacun de leur côté, et les conflits arrivent.
- +Goulots capacitaires : les activités critiques se disputent les mêmes ressources.
- +Contraintes complexes : fenêtres temporelles et règles de qualification rendent la planification manuelle infaisable à l'échelle.
Approche
- +Optimisation multi-objectifs : arbitre entre débit, retards et coûts.
- +Intégration des contraintes : qualifications, limites de capacité et règles de séquencement gérées en même temps.
- +Niveaux progressifs : de l'ordonnancement de base à la modélisation dynamique de la performance (capacités qui varient dans le temps).
Livré
- +Modèles d'optimisation validés (MIP).
- +Outils d'analyse de scénarios pour le « what-if ».
- +Intégration avec les systèmes de production pour une mise en œuvre en horizon glissant.
Résultat
- +Efficacité : résolution sous la seconde pour 80 à 400+ activités sur plus de 20 ressources.
- +Performance : le cadencement stratégique crée de la capacité supplémentaire par restauration de Performance.
- +Stratégique : identification proactive des conflits plusieurs semaines à l'avance, ce qui ouvre une optimisation système.
Où ça a tourné
- +Production et planification capacitaire.
- +Opérations de maintenance et d'ingénierie.
- +Gestion main-d'œuvre et ressources (identifier les lacunes de compétences).
- +Synchronisation supply chain et logistique.
Stack
Optimisation mathématique · Programmation MIP · Satisfaction de contraintes · Planification capacitaire
Solutions liées
Photo : Inside Bright Advanced Semiconductor Production Fab Cleanroom with Working Overhead Wafer Transfer System, by IM Imagery, Adobe Stock 498638756