J. Gogg défini la simulation comme l’art et la science de la création d’une représentation d’un processus ou d’un système dans le but d’expérimenter et d’évaluer. D. Pegden précise que la modélisation et la simulation de flux est le processus de conception d’un modèle d’un système réel et de conduite d’expérimentations sur ce modèle dans le but de comprendre le fonctionnement et/ou d’évaluer différentes stratégies de pilotage.

La simulation de flux permet donc de reproduire le comportement dynamique d’un processus réel sur un ordinateur, sans aucun risque et avec une grande rapidité d’exécution. Puis de répondre à des questions du type « Qu’est-ce qui se passe si …? ».

La simulation de flux intègre à la fois la construction d’un modèle et l’utilisation expérimentale de ce modèle pour étudier un problème (figure suivante).

Résolution de problème, simulation flux
Figure 1 : Démarche de résolution de problème avec la simulation

La Simulation de Flux permet :

–      d’observer le comportement dynamique d’un système :

Simuler pour Comprendre

–      d ’expérimenter des solutions de changement :

Simuler pour Améliorer

–      d’utiliser le modèle pour prédire son comportement :

Simuler pour Anticiper

  •  Simulation et logistique –

En production et logistique, la simulation est principalement utilisée pour :

–      analyser les flux physiques et informationnels,

–      analyser les états des ressources.

Pour les services, la simulation a de plus en plus d’adeptes :

–      dans les grands hôpitaux et CHRU,

–      dans les banques et commerces,

–      et même dans la police britanique !

De façon synthétique, on peut dire que la simulation de flux à événements discrets :

–      est un outil adapté aux systèmes complexes,

–      ne nécessite pas de modélisation mathématique,

–      permet un niveau de détail pouvant être élevé,

–      présente une forme proche du système réel,

–      grâce à la visualisation, apporte des arguments de communication et met en confiance,

–      offre la possibilité de tester différentes organisations,

–      aide à prendre de meilleures décisions.

Évolution des outils de simulation pour l’ingénierie

On peut noter le faible volume des outils informatiques dans le domaine de l’ingéniérie de processus comparativement à la conception de produit ou à l’exploitation de processus. Parmi les outils d’ingéniérie de processus figure la simulation de flux, objet de cet article.

Les premiers outils de simulation sur ordinateur destinés à l’ingénierie de production (appelée industrial engineering par les anglophones) sont apparus dans les années 1950. L’un des pionniers est Jay W. Forrester qui est à l’origine de la dynamique des systèmes (System Dynamics) en 1956 et de nombreuses applications sur ordinateur.

C’est dans les années 1960 que sont apparus les premiers langages informatiques destinés à la  simulation à événements discrets :

GPSS (General Purpose Simulation System), CSL (Continuous Simulation Langage), SimScript, Simula, etc.

Les années 1970 constituent une période d’expansion pour la simulation grâce aux progrès de l’informatique. Alors qu’auparavant, la modélisation était réalisée par programmation et la simulation proprement dite obtenue uniquement par calculs, la simulation interactive et visuelle (Visual Interactive Simulation) présentée par Hurrion s’est développée et est à l’origine du premier outil « moderne », See-Why.

Ces outils ont permis de s’affranchir en grande partie de la connaissance d’un langage de modélisation et ont apporté une aide supplémentaire à l’analyse des flux grâce à des animations graphiques du processus. C’est aussi dans cette décennie qu’est apparue le langage DEVS (Discrete Event System Specification) et les premières applications de simulation distribuée.

Dans les années 1980, la production industrielle a subi une profonde mutation pour s’adapter aux évolutions des marchés. De nouveaux concepts sont apparus tels que le Juste-à-Temps (JIT), OPT, les ateliers flexibles (FMS), la logistique, etc. qui ont entrainé la disparition progressive des méthodes tayloriennes.

Parallèlement, l’informatique a aussi connu une profonde évolution avec l’apparition des ordinateurs personnels, ce qui a permis un essor considérable des outils de simulation pour l’ingénierie.

De nombreux logiciels ont vu le jour et la plupart existe encore aujourd’hui, sous une version plus évoluée ; Witness, Hocus, Genetik, Siman, Promodel, etc.

A partir des années 1990 et jusqu’à nos jours, les outils de simulation n’ont pas apporté de grandes nouveautés mais des améliorations notables sont apparues concernant la facilité de modélisation (Visual Interactive Modelling Systems – VIMS), les possibilités d’animation et la représentation en 3D, l’ouverture ou la compatibilité avec d’autres applications informatiques (feuilles de calcul, bases de données, GPAO, ERP, MES, etc.), la distribution sur internet, le couplage avec des algorithmes d’optimisation, etc.

Avec l’arrivée du concept de Supply Chain Management (SCM), de nouveaux besoins sont apparus en simulation de flux, pas seulement limitées à un atelier mais plutôt à des réseaux d’ateliers et d’entrepôts, et nécessitant parfois une forte interaction avec des simulateurs de plans de production (PIC, PDP, ordonnancement). La conception et le pilotage d’une chaîne logistique entraînent en effet de nombreuses questions :

–       Si l’on ajoute une nouvelle usine et deux nouveaux entrepôts, quel sera l’effet sur les stocks ?

–       Les pics de demande affectent-ils la chaîne ?

–       Quels sont les effets d’une modification des paramètres de gestion des stocks sur le niveau des stocks ?

–       Comment réduire les stocks sans avoir d’impact sur le taux de service ?

–       Etc.

Pour y répondre, les différents outils de simulation constituent une aide précieuse qui semble incontournable pour se garantir de toute erreur.

Auteur : Franck Fontanili, Ecole des Mines d’Albi.

Historique et intérêts de la simulation de flux…

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