Ordonnancement adapté aux salles blanches de Ramp;D

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En pleine transition numérique, caractérisée par le développement fulgurant des nouvelles technologies, ce sujet vise à participer à l’automatisation des processus d’aide à la décision dans un environnement dynamique et complexe, et à réduire les temps de cycles dans un milieu de Ramp;D de plus en plus soumis à une injonction d’efficacité. Dans le contexte actuel marqué par une grande incertitude et de multiples crises (géopolitique, économique et écologique), lapos;industrie de la fabrication microélectronique est confrontée à une concurrence mondiale. Pour faire face à ces défis, ce projet de thèse se propose de développer des méthodes de résolution pour un problème dapos;ordonnancement sur des machines complexes au sein dapos;ateliers flexibles, en prenant en compte le caractère dynamique et la complexité de lapos;environnement de production microélectronique. Lapos;objectif est de proposer des approches proposant des solutions robustes et pertinentes sur le plan industriel pour relever ces défis. La robustesse sera évaluée en utilisant des indicateurs de risque appropriés, tandis que la pertinence industrielle sera mesurée via des indicateurs de performance préalablement identifiés. Les approches de résolution proposées seront évaluées à travers des expérimentations numériques réalisées sur des instances benchmark et des cas industriels, et plus particulièrement sur le WIP des salles blanches du LETI. En particulier, la prise en compte des campagnes équipement et des long down sera un des axes de travail de la thèse. Les spécificités des différents ateliers (en-cours élevé et temps de traitement court, en-cours limité avec temps de traitement long) seront également étudiées afin de fournir un outil global, adapté aux salles blanches Ramp;D, et performant.

Génie Industriel et/ou Recherche Opérationnelle

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