Grant: Discovery Grants Program - Individual

Nos recherches s'articulent autour de la modélisation, la simulation et l'optimisation de politiques de prise de décision. L'objectif principal étant la mise au point de système intelligent, basé sur une approche multi-modèle, ou la prise de décision se fait en temps réel.Nos travaux, qui représentent une suite logique et naturelle de nos recherches doctorales et postdoctorales, se situent dans un cadre de développement durable caractérisé par la réduction du gaspillage, par l'optimisation de l'utilisation des ressources et par la modélisation de l'incertitude et du risque.D'une part, nous mettons l'accent sur le développement d'une méthodologie de planification des activités de maintenance et de valorisation. L'idée serait d'évaluer les coûts et les bénéfices engendrés par différents scénarios de maintenance et de valorisation, et ce, afin d'opter pour le scénario le plus approprié.D'autre part, nous nous focalisons sur le développement d'un cadre théorique pour la planification intégrée de la maintenance et de la production dans le cas d'un  flowshop hybride ou chaque machine ayant sa propre distribution d'occurrence de panne. Pour ce faire, nous allons mettre au point des heuristiques décisionnelles permettant de définir les règles de choix d'actions de production et de maintenance en fonction de l'état des machines et de la disponibilité des ressources nécessaires, et ce en optimisant les critères de disponibilité, de productivité et de coût.Il va sans dire que la prise en compte de tous les facteurs ayant un impact significatif sur la tenue des systèmes et sur leurs performances peut conduire à des modèles analytiques complexes ou même parfois difficiles à développer. Ce constat nous amène à explorer le potentiel d'intégration de la simulation et de l'optimisation pour l'analyse et le développement de nouvelles politiques de prise de décision.  Un schéma de couplage en fonction des caractéristiques du problème (taille, contraintes, etc.) sera mise au point.