Comment attribuer une quantité optimale de travail à chaque machine ?
Notre entreprise possède plusieurs centaines de machines dans l'usine : plusieurs sont du même type ou sont capables d'excercer le même type de tâches. Actuellement, les tâches sont attribuées de manière fixe à chaque machine. Cependant, cette façon de répartir les tâches n'est pas spécialement efficace car, une fois une tâche attribuée définitivement à une machine, le processus de fabrication s'arrête lorsque cette machine n'est plus disponible, même s'il existe cependant d'autres machines pouvant excercer la même tâche. Du fait du nombre important de machines en notre possession, l'attribution des tâches optimales nous demande des efforts considérables. Existe-t-il une méthode efficace ?
Rationalisez les données et utilisez FCS.
En général, une usine possède plusieurs chaînes de production et des machines capables de traiter chacune des étapes du façonnage. Le temps nécessaire au façonnage varie selon chaque machine.
Jusqu'ici, j'ai eu de nombreuses occasions de voir le système de gestion de la production de mes clients. Cependant, il était relativement rare de remarquer un client possédant un système complexe capable d'enregistrer les machines pour chaque produit et chaque processus, ainsi que leur délai de travail nécessaire pour chaque. Dans ce contexte, le problème que rencontre votre entreprise n'est pas un cas isolé, même parmi les sociétés ayant introduites un système de gestion informatisée de la production.
Je vais présenter ici une simulation de l'état de votre usine en utilisant le logiciel FCS (Finite Capacity Scheduling) que j'ai évoqué auparavant.
Une fois les données basiques entrées (figure 1),
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on entre les données de commandes afin d'établir la planification (figure 2).
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Cependant, à ce stade, plusieurs machines sont chargées excessivement de tâches (figure 3).
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La machine 2 n'est pas exploitée de manière optimale.
Comme le démontre cet exemple, lorsque les données ne sont pas présentes en grand nombre, tout semble évident en un clin d'oeil, il suffit de transférer une quantité de travail vers une autre machine (barre de la figure 3). Néanmoins, lorsque l'usine contient plusieurs centaines de machines et que les tâches à effectuer sont de plusieurs milliers ou de plusieurs dizaines de milliers, leur combinaison s'en révèle complexe selon les tâches spécifiques, le travail de gestion réclame alors d'immenses efforts.
Ici, on change le paramétrage des données basiques afin que les machines soient chargées des tâches appropriées (figure 4).
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Résultats : le délai est raccourci (figure 5).
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Sur les lieux, étant donné qu'il existe de nombreuses données à entrer, cela demande un effort considérable. Par exemple, dans votre usine traitant 1000 produits, chacun nécessitant une moyenne de 10 processus, il faut entrer les données au nombre de 10 000 (1000×10).
Il est vrai que ceci est un travail de grande dimension, cependant celui-ci créé des données très utiles et de grande valeur.
De plus, si l'état de gestion de la production n'est pas informatisé et seulement connu de certaines personnes, une longue absence ou un départ à la retraite de ce personnel risque d'entraîner des difficultés considérables. Je vous conseille ainsi de rationaliser les données comme première étape pour l'amélioration de la gestion de votre usine.