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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