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RÉSUMÉ
Cet article cherche à démonter l’intérêt des techniques de simulation et d’optimisation en ordonnancement et conception, à travers deux applications, un atelier de production de protéines et un atelier industriel multiproduit de chimie fine. Dans le contexte actuel, la mise sur le marché d’un nouveau produit ne se fait qu’au prix de phases de recherche et développement coûteuses. Les outils de simulation et d’optimisation représentent un soutien efficace et précieux tout au long du cycle de vie de développement d’un produit.
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Catherine AZZARO-PANTEL : Professeur à l’ENSIACET-INPTLaboratoire de Génie Chimique UMR CNRS 5503
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Adrian DIETZ : Maître de Conférences à l’ENSIC-INPLLaboratoire des Sciences du Génie Chimique
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Serge DOMENECH : Professeur à l’ENSIACET-INPTLaboratoire de Génie Chimique UMR CNRS 5503
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Luc PIBOULEAU : Professeur à l’ENSIACET-INPTLaboratoire de Génie Chimique UMR CNRS 5503
INTRODUCTION
L’objectif de ce dossier est de montrer à travers deux exemples d’application tout l’intérêt des techniques de simulation et d’optimisation en ordonnancement et conception d’ateliers, dans un contexte où le développement et la commercialisation d’un nouveau produit impliquent des activités de recherche et développement complexes et coûteuses : ainsi, dans le domaine pharmaceutique, on peut mentionner des contraintes strictes liées à la nécessité d’établir les dossiers d’autorisation de mise sur le marché et l’abandon de très nombreux produits au cours du développement, après avoir subi des essais cliniques. Les outils de simulation et d’optimisation de procédés discontinus constituent donc une aide efficace tout au long du cycle de vie du développement du procédé, de la production et de la commercialisation du produit. Les cas d’études retenus concernent un atelier de production de protéines, qui sert de fil rouge pour les études en ordonnancement et conception ainsi qu’un atelier industriel multiproduit de chimie fine pour une application en remodelage.
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4. Simulation du fonctionnement de l’atelier
4.1 Entrées-sorties typiques
Dans cette partie, on s’intéresse à l’analyse du fonctionnement d’un atelier existant. L’intérêt d’utilisation d’un simulateur est de trouver le mode d’exploitation de l’atelier qui vérifie certaines contraintes, notamment le respect d’un horizon de temps pour élaborer une quantité donnée de produits.
Pour le déroulement d’une simulation, un ensemble de données doit être fourni au simulateur, qui restitue un certain nombre de sorties.
Le tableau 1 présente les entrées et les sorties du simulateur. Parmi les entrées, on retrouve la configuration de l’atelier (taille et nombre des équipements à chaque étape de traitement), l’ensemble des conditions opératoires, données nécessaires aux modèles de performance des opérations unitaires, les recettes de production des produits à élaborer et la quantité à produire pour chacun d’eux. L’horizon de temps dans lequel la simulation se déroule est également nécessaire pour garantir l’achèvement de la production.
La politique de production doit être définie ainsi que l’ordre dans lequel les produits sont élaborés et les règles de gestion des conflits.
La principale information obtenue après simulation concerne la faisabilité de la configuration simulée. Une contrainte classique concerne le respect de l’horizon de temps, mais des contraintes spécifiques à chaque étape de traitement peuvent exister. Le simulateur est également chargé de l’évaluation des critères de performances, liés au coût de l’atelier et aux indices de pollution impliqués dans l’opération réalisée.
Des résultats supplémentaires, tels que le cheminement des produits (ou ordonnancement), le taux de remplissage des équipements à chaque étape ou le taux de service des équipements sont également accessibles.
Une remarque importante concerne le nettoyage des équipements après traitement. Dans cette étude, un nettoyage systématique est réalisé après le traitement indépendamment des produits traités ou à traiter. Le temps de nettoyage est dès lors supposé constant et inclus dans le temps opératoire.
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BIBLIOGRAPHIE
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(1) - MONTAGNA (J. M.), VECCHIETTI (A. R.), IRIBARREN (O. A.), PINTO (J. M.), ASENJO (J. A.) - Optimal design of protein production plants with time and size factor process models. - Biotechnol. Prog., 16, 228-237 (2000).
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(2) - DIETZ (A.), AZZARO-PANTEL (C.), PIBOULEAU (L.), DOMENECH (S.) - A Framework for Multiproduct Batch Plant Design with Environmental Consideration : Application To Protein Production. - Industrial Engineering and Chemistry Research, 44, p. 2191-2206 (2005).
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(3) - BÉRARD (F.), AZZARO-PANTEL (C.), PIBOULEAU (L.), DOMENECH (S.), NAVARRE (D.), PANTEL (M.) - Towards an incremental development of discrete-event simulators for batch plants : use of object-oriented concepts. - Comm. Escape 9, Budapest, (Hongrie) 31 Mai – 2 Juin, 1999, Comp. And Chem. Eng. Supplements, p. S565-S568 (1999).
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(4) - COLLETTE (Y.), SIARRY (P.) - Optimisation multiobjectif. - Eyrolles, ISBN : 2-212-11168-1.
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(5) - BURGESS (A.), BRENNAN (D.) - Application of life cycle assessment to chemical processes. - Chemical Engineering Science, Volume 56/8, p. 2589-2604 (2001).
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