TP2

13. D’après les données de départ, on sait que l’opération usinage possède une durée de 40min. Or, la source possède une distribution aléatoire des produits, qui arrivent toutes les 10min. Donc 2 produits arrivent dans les stocks, pour 1 sortie (1 usinage).
On obtient la courbe précédente en sélectionnant le critère « proportion ». Cela distribue les produits aléatoirement dans les stocks.

14.

On obtient la courbe précédente en sélectionnant le critère « minimum Queue ». Cela permet à la source d’envoyer les produits dans le stock ayant la valeur minimum.

16.

17.
Taux d’utilisation machine 1 : 100%
Taux d’utilisation machine 2 : 99.925%
Taux d’utilisation machine 3 : 66.5%
Taux d’utilisation machine 4 : 0%

19.

Taux d’utilisation machine 1: 66.775%
Taux d’utilisation machine 2 : 66.7%
Taux d’utilisation machine 3 : 66.6%
Taux d’utilisation machine 4 : 66.4%

Least Utilized => 15 min

Least Utilized => 10 min

Cyclic Order => 15min

Cyclic Order => 10min

On constate que les encours du système sont en augmentation permanente. Cette régle est donc inapropriée.

15 minutes
10 minutes
Taux d’utilisation
M1
M2
M3
M4
M1
M2
M3
M4
Least Utilized
62.66%
62.61%
62.62%
62.63%
93.43%
93.48%
93.45%
93.45%
Cyclic Order
61.82%
61.32%
63.42%
63.89%
81.27%
81.19%
81.79%
83.22%

Conclusion :
Selon le tableau, on constate que les taux d’utilisation des machines sont meilleurs pour LEAST UTILIZED avec une période d’arrivée de 10 minutes.

Concernant les encours, on note qu’ils atteignent une valeur nulle dans les situatuions suivantes : -least utilized (15min) et Cyclic order (15min).
Cela implique que certaines machines ne travaillent pas pendant cette période, alors que pour « least utilized » (10min), le flux d’encours est constant.

TP3

Après avoir réalisé la simulation de 1000 min, il y a eu 101 produits A réalisés, 99 produits B et 97