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Pilotage de cycle de vie de produit à base de produits intelligents : application à l'industrie pharmaceutique

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par wassim bouazza
université d'Oran - Magister 2013
  

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Pilotage de cycle de vie de produit

à base de produits intelligents :

Application à l'industrie pharmaceutique

Mémoire pour l'obtention du diplôme de magister en informatique

Option : Informatique et automatique

Par BOUAZZA WASSIM
Soutenu le 30/6/2013

Composition du jury

Encadreur: B. BELDJILALI Professeur à l'Université d'Oran

Co-encadreur : Mme. N. AISSANI Maitre de conférences B à l'Université d'Oran Président : F. KHELFI Professeur à l'Université d'Oran

Examinatrice: Mme. N.TAGHEZOUT Maitre de conférences A à l'Université d'Oran Examinateur : Mr. H.HAFFAF Professeur à l'Université d'Oran

2013

Remercîments

2

Je tiens tout d'abord à remercier mon encadreur Pr. BELDJILALI BOUZIANE de m'avoir fait confiance malgré mes connaissances plutôt légères, puis de m'avoir guidé, encouragé et conseillé tout en me laissant une grande liberté. J'espère avoir été à la hauteur.

Mes remerciements vont également

au Dr. AISSANI NASSIMA, pour la gentillesse et la patience qu'elle a manifestées à mon égard durant ce magister, et pour tous les précieux conseils et ses lumières.

Je ne sais comment exprimer ma gratitude aux membres du jury pour le temps qu'ils m'ont accordé et de l'honneur qu'ils m'ont fait de bien de participer au Jury de soutenance et juger ce modeste travail.

Je remercie enfin mes camarades de l'équipe pour leurs aides, conseils et encouragements.

« Beaucoup encore il te reste à

apprendre. »

M.YODA

Dédicaces

3

A mes parents, à ma soeur, à ma femme, à mes amis ainsi qu'à tous ceux qui m'ont aidé et soutenu.

4

Table des matières

TABLE DES FIGURES 7

TABLE DES TABLEAUX 9

INTRODUCTION GENERALE 10

CHAPITRE I : CONTEXTE PRATIQUE & PROBLEMATIQUE 12

1. INTRODUCTION 12

2. PRODUCTIQUE 12

2.1. DEFINITIONS DE LA PRODUCTIQUE 12

2.2. HISTORIQUE 13

3. CONDUITE DES SYSTEMES DE PRODUCTION 14

3.1. MODELISATION DU SYSTEME DE PRODUCTION 14

3.2. LES NIVEAUX DE DECISION 14

3.3. CLASSIFICATION DES SYSTEMES DE PILOTAGE 16

3.4. SPECIFICITES ORGANISATIONNELLES 18

3.5. PRODUCTIQUE ET COUTS DE PRODUCTION 19

4. CONTEXTE PRATIQUE 20

4.1. PRESENTATION DE L'ENTREPRISE 20

4.2. ACTIVITES ET CATALOGUE « PRODUITS » 20

4.3. ORGANISATION 22

4.4. SITE DE PRODUCTION 23

5. LABORATOIRE CONTROLE ET QUALITE 23

5.1. DIRECTION CONTROLE ET QUALITE 23

5.2. LABORATOIRE DE PHYSICO-CHIMIE 23

5.3. DEPARTEMENT TECHNICO-ADMINISTRATIF 23

5.4. LABORATOIRE RECHERCHE ET DEVELOPPEMENT 23

5.5. OBJECTIFS DE L'ENTREPRISE 24

6. PROCESSUS DE PRODUCTION 25

6.1. PROCEDE DE FABRICATION 26

6.2. LES TESTS EN LABORATOIRE 27

7. ENJEUX DE LA MAITRISE DU CYCLE DE VIE DU PRODUIT 31

7.1. DIFFICULTES RENCONTREES 31

7.2. OBJECTIFS INDUSTRIELS 31

8. SPECIFICITES ET PROBLEMATIQUE DU DOSAGE DES MEDICAMENTS 32

8.1. VARIETE DES FAMILLES DE PRODUITS 32

8.2. PRINCIPE DE FONCTIONNEMENT 33

8.3. DEROULEMENT DU TEST 33

8.4. PROBLEMATIQUE 34

9. CONCLUSION 40

CHAPITRE II : ETAT DE L'ART SUR LA GESTION DE CYCLE DE VIE DE

PRODUIT & PRODUIT INTELLIGENT 41

1. INTRODUCTION 41

2. GESTION DU CYCLE DE VIE DE PRODUIT 41

2.1. DEFINITION 42

2.2. HISTORIQUE 43

2.3. LES TROIS PHASES DU PLM 44

2.4. LES DONNEES EN PLM 45

3. LE PLM EN INDUSTRIE PHARMACEUTIQUE 46

3.1. BESOINS INDUSTRIELS 46

3.2. BESOINS SCIENTIFIQUES ET TECHNOLOGIQUES EN PHARMACEUTIQUE 47

3.3. LE PLM EN QUELQUES CHIFFRES 48

4.

5

APPORTS DES PRODUITS INTELLIGENTS AUX PLM 49

4.1. DEFINITION DU PRODUIT INTELLIGENT (PI) 49

4.2. CLASSIFICATION DES PRODUITS INTELLIGENTS 49

5. DIFFERENTS CONCEPTS DE PRODUIT INTELLIGENT 52

5.1. PRODUIT ACTIF DE BRUN PICARD 52

5.2. PRODUIT INTELLIGENT MC FARLANE 54

5.3. PRODUITS INTELLIGENTS DE BAJIC 56

5.4. OBJET DEMANDEUR ET/OU FOURNISSEUR DE SERVICES 58

5.5. OBJET COMMUNICANT SENSITIF 59

5.6. PRODUIT ACTIF DANS UN ENVIRONNEMENT D'INTELLIGENCE AMBIANTE 59

6. SYNTHESE DES TRAVAUX « PRODUIT INTELLIGENT » 61

7. CONCLUSION 62

CHAPITRE III : SPECIFICATION ET MODELISATION D'UNE SOLUTION A BASE

DE SMA 63

1. INTRODUCTION 63

2. L'AGENT INFORMATIQUE 63

2.1. DEFINITION DE L'AGENT INFORMATIQUE 64

2.2. SPECIFICITES D'UN AGENT INFORMATIQUE 65

2.3. CLASSIFICATION DES AGENTS 65

2.4. PROPRIETES DES AGENTS INFORMATIQUES 67

3. SYSTEME MULTIAGENTS 68

3.1. DEFINITIONS DU SYSTEME MULTIAGENTS 68

3.2. AGENTS ET SYSTEMES MULTIAGENTS 69

3.3. TYPOLOGIE DES SMA 69

3.4. DOMAINES D'APPLICATION DES SMA 71

3.5. QUELQUES EXEMPLES DE SMA 71

3.6. PLATEFORMES MULTIAGENTS 73

4. DONNEES DU PROBLEME 74

5. PROBLEMATIQUE DE LA MODELISATION D'UN SYSTEME DE PILOTAGE 75

5.1. DEFINITION D'UN SYSTEME 75

5.2. LE MODELE DE RESOLUTION 75

6. MODELISATION D'UN SYSTEME DE PILOTAGE 76

7. APPROCHE GENERALE 77

7.1. FONCTIONS PREVISIONNELLES DE GESTION DE PRODUCTION 77

7.2. PRODUIT ACTIF 78

7.3. L'APPROCHE HETERARCHIQUE 79

7.4. AVANTAGES DU PRODUIT ACTIF 80

7.5. CLASSIFICATION DU PRODUIT DEVELOPPE 80

8. MODELE DE RESOLUTION 81

8.1. PROPRIETES DU PROBLEME 81

8.2. LIMITE DES AUTRES METHODES 81

8.3. PERTINENCES DES METHODES EXACTES 82

8.4. PHASES DE RESOLUTION 82

8.5. LES CONTRAINTES 87

8.6. LES PRINCIPALES VARIABLES 87

8.7. FONCTION OBJECTIF 88

9. CONCLUSION 91

CHAPITRE IV: IMPLEMENTATION ET SIMULATIONS 92

1. INTRODUCTION 92

2. L'ENVIRONNEMENT DE PROGRAMMATION 92

2.1. L'ENVIRONNEMENT « ECLIPSE » 92

6

2.2. LA PLATEFORME JADE 93

3. L'ENVIRONNEMENT EXPERIMENTAL 94

4. CREATION DES SCENARIOS 94

5. TESTS ET SIMULATION 96

5.1. PARAMETRES EN ENTREE 96

5.2. RESULTATS 96

5.3. INTERACTION ENTRE LES AGENTS 101

5.4. COMPORTEMENT DES AGENTS 102

5.5. RESULTATS POINT DE VUE PRODUIT INTELLIGENT 103

5.6. EFFICACITE DE LA METHODE 104

5.7. EFFICACITE DE LA METHODE ET HETEROGENEITE DES PRODUITS 105

5.8. TEMPS D'EXECUTION 105

5.9. BESOINS EN MEMOIRE 106

6. PRODUITS INTELLIGENTS OBTENUS 107

7. CONCLUSION 108

CONCLUSION GENERALE ET PERSPECTIVES 109

INDEX 110

BIBLIOGRAPHIES 112

7

TABLE DES FIGURES

Figure 1 : Les trois composants du système de production 14

Figure 2 : Les trois niveaux hiérarchiques de décision 15

Figure 3 Différents pilotages selon le lancement du système 16

Figure 4: Architecture des systèmes de pilotages 19

Figure 5: Contraintes et solutions industrielles 19

Figure 6: Site de production de la SOPHAL spa 20

Figure 7: Principaux domaines thérapeutiques 21

Figure 8: Organigramme interne de la SOPHAL spa 22

Figure 9: Objectifs primaires et globaux en industrie pharmaceutique 24

Figure 10 : Diagramme systémique des activités de production 25

Figure 11: Classification des produits médicamenteux selon leurs présentations 26

Figure 12: L'Atelier de fabrication 27

Figure 13: Le laboratoire contrôle-qualité 27

Figure 14: Les principaux tests en laboratoire de contrôle qualité 28

Figure 15: Balance analytique utilisée pour la pesée 28

Figure 16: Appareil servant au test de dissolution (Dissolu-test) 29

Figure 17: Tests Microbiologiques 30

Figure 18 : Etuves de stabilité 30

Figure 19: Apports d'une gestion de cycle de vie de produit 31

Figure 20: Schéma général de fonctionnement d'une HPLC 33

Figure 21: Graphe illustrant les étapes du cycle de vie d'un produit 34

Figure 22: Ensemble des affectations possibles 36

Figure 23: Arbre des séquences possibles 36

Figure 24: Digramme de GANTT pour le scénario 1 38

Figure 25: Digramme de GANTT pour le scénario 2 39

Figure 26: Relation entre les différentes solutions d'entreprise (CIMdata, Inc 2002) 42

Figure 27 Les SGDT dans les années 80 43

Figure 28 Les SGDT dans les années 90 43

Figure 29 Naissance des premières solutions PLM 44

Figure 30: Concept général du PLM 45

Figure 31: Codage des informations en PLM 46

Figure 32: Taux de réussite de mise sur le marché de nouveaux produits (DENIS et GULATI 2009) 47

Figure 33 Investissement PLM annuel en million de dollars US 48

Figure 34: Classification des produits selon quatre critères 52

Figure 35: Produit actif ( (BRUN PICARD et al. 1997) et sa classification 53

Figure 36: Classification du produit actif ( (BRUN PICARD et al. 1997) 53

Figure 37 Classification du produit informationnel (MC FARLANE & al. 2002) 54

Figure 38: Produit intelligent avec agent de décision (MC FARLANE & al. 2002) 55

Figure 39: Classification du produit avec agent de décision (MC FARLANE & al. 2002) 55

Figure 40: Exemple d'objets porteurs de données 56

Figure 41: Classification de l'objet porteur de données (BA/IC & RAMIREZ 2005) 56

Figure 42: Objet pointeur vers un système d'information (BA/IC 2004) 57

Figure 43: Positionnement de l'objet pointeur vers un système d'information (BA/IC 2004) 57

Figure 44: Objet demandeur et/ou fournisseur de services (BAJIC 2004) 58

Figure 45: Classification Objet demandeur et/ou fournisseur de services 58

Figure 46: Positionnement de l'objet communiquant sensitif 59

Figure 47: Produit actif en environnement d'intelligence ambiante (BA/IC & DOBRE 2008) 60

8

Figure 48: Positionnement du produit en environnement d'intelligence ambiante 60

Figure 49: Principe de fonctionnement d'un agent 64

Figure 50: Structure d'un agent réactif dans un environnement multiagents 66

Figure 51: Structure d'un agent cognitif dans un environnement multiagents 66

Figure 52: Paradigme et composantes d'un système multiagents 68

Figure 53: L'architecture d'un SMA centralisé 69

Figure 54: L'architecture décentralisée 70

Figure 55: Méta-modèle élémentaire de construction Système (MAYER 1995) 76

Figure 56: Décomposition systémique d'un système de pilotage 77

Figure 57 Fonction de gestion prévisionnelle 78

Figure 58: Graphe systémique du produit dit « actif » 78

Figure 59: Hiérarchie et hétérarchie dans un système de neurones (McMULLOCH) 79

Figure 60: Classification du produit développé 80

Figure 61: Les trois activités du modèle de résolution proposé 83

Figure 62: Application des règles par L'agent P1 84

Figure 63: Application des règles par l'agent P2 84

Figure 64: Application des règles par selon la table de l'agent P2 85

Figure 65: Arbre des ordonnancements 86

Figure 66: Ensemble de contraintes affectant la procédure décisionnelle du produit 87

Figure 67: Représentation graphique des principales variables 88

Figure 68: Représentation graphique de la fonction dévaluation dans l'espace de recherche 90

Figure 69: Architecture de référence de l'agent plateforme selon les normes FIPA 93

Figure 70: Architecture de référence de l'agent plateforme selon les normes FIPA 93

Figure 71: Codage des familles de produits 95

Figure 72: Zone dédiée au paramétrage d'une ressource 95

Figure 73: affichage des différentes affectations possible sur la console éclipse 97

Figure 74: Création des ordonnancements Tord à partir de Taffect 98

Figure 75: Table des combinaisons Tcombi pour le scénario 1 99

Figure 76: Premières communications au fur et à mesure de l'arrivé de nouveaux agents 101

Figure 77: Partage des informations entre agents produits 102

Figure 78: Séquence de déclenchement des comportements dans une résolution type 103

Figure 79: Ecart entre espace totale et espace pertinent 104

Figure 80 : Impacte de l'hétérogénéité des produits sur les résultats 105

Figure 81 : Dégradation du temps de résolution 106

Figure 82 : Consommation mémoire 106

9

TABLE DES TABLEAUX

Tableau 1 : Liste non exhaustive d'applications multiagents 32

Tableau 2: Table de compatibilité ressources-tâches 35

Tableau 3 : Déroulement des deux scenarios 39

Tableau 4 : Les temps d'attentes moyens 39

Tableau 5 : Tableaux synthétique des différents produits intelligents 61

Tableau 6 : Description des propriétés d'un agent 67

Tableau 7 : Liste non exhaustive d'applications multiagents 73

Tableau 8 : Liste non exhaustive des plateformes multiagents 73

Tableau 9 : Données globales 74

Tableau 10: Table de compatibilité pour les tests d'HPLC 83

Tableau 11: Variable et pondération 89

Tableau 12 : Caractéristiques du matériel utilisé pour les expérimentations 94

Tableau 13 : Table des compatibilités pour le scénario 96

Tableau 14 : Représentation de la table des combinaisons Tcombi 97

Tableau 15 : Représentation de la table des combinaisons Tordi 100

Tableau 16 : Répartition du calcul des fonctions d'évaluation 100

Tableau 17 : Digramme de séquences de l'algorithme de résolution 103

10

INTRODUCTION GENERALE

L'informatique dans le monde de l'entreprise actuelle est confrontée à des problèmes de plus en plus complexes. Cet accroissement de la complexité est en grande partie dû aux contraintes qu'exerce l'environnement extérieur sur l'entreprise. Les entreprises sont ainsi obligées d'accroitre la productivité et la rentabilité. Ce renforcement de l'efficience passe par des méthodes d'optimisation. Les besoins d'adaptabilité et de flexibilité en deviennent ainsi vitaux pour assurer leur pérennité.

En industrie peut être plus qu'ailleurs, une attention particulière est portée sur les coûts, les délais et la qualité de production. Ce sont les trois paramètres essentiels pour mesurer le rendement. L'objectif est de perpétuellement d'améliorer la compétitivité. Pour y parvenir, les entreprises industrielles doivent s'appuyer sur des outils informatiques permettant un pilotage flexible, agile et efficace du processus industriel.

Notre travail propose une méthode permettant de poser les premières bases d'une « Gestion de cycle de vie du produit » en s'appuyant sur les produits intelligents et les systèmes multiagents. Le but premier est d'offrir un modèle permettant une gestion dynamique et efficace du problème d'allocation de ressources critiques avec comme contexte l'industrie pharmaceutique.

Ce document propose un premier chapitre structuré en deux parties. Dans la première nous allons introduire les problématiques rencontrées en milieu industriel de façon général. Nous expliquerons les activités de la productique; nous verrons ainsi les différentes contraintes existantes et l'apport des méthodes de conduite de production. Puis dans la deuxième partie, nous présenterons la société hôtesse du projet, ses différentes activités ainsi qu'une description

du processus de production des produits pharmaceutiques.
Nous décrirons les différents problèmes rencontrés par la gouvernance

de l'entreprise, et de quelle façon ces derniers ont motivé le choix de la « Gestion de cycle de vie du produit » (PLM1).

Le deuxième chapitre quant à lui, apporte un état de l'art des PLM et des produits dits « intelligents ». Nous verrons comment ces techniques seront amenées à se développer notamment grâce à l'expansion de l'intelligence ambiante et des systèmes multiagents.

Le troisième chapitre détaille le modèle que nous proposons. Il y est décrit les structures d'agents développées ainsi que les méthodes de résolution ayant servi à solutionner le problème d'ordonnancement des allocations.

Le quatrième chapitre décrit l'architecture d'implémentation développée pour l'application. Il regroupe aussi différents résultats des tests et simulations. Nous présenterons les performances globales du système sous différents aspects : Temps de résolution, cohérence des données, consommation mémoire...etc.

11

1 PLM : « Product Life cycle Management » pour « Gestion de cycle de vie du produit »

12

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"L'ignorant affirme, le savant doute, le sage réfléchit"   Aristote