Un outil de conception et de production intelligent permettant la personnalisation d’une production continue de masse

Latifa Benhamou (), Vincent Giard () and Pierre Fénies
Additional contact information
Latifa Benhamou: EMINES School of Industrial Management [UM6P] - UM6P - Université Mohammed VI Polytechnique = Mohammed VI Polytechnic University [Ben Guerir]
Vincent Giard: LAMSADE - Laboratoire d'analyse et modélisation de systèmes pour l'aide à la décision - Université Paris Dauphine-PSL - PSL - Université Paris Sciences et Lettres - CNRS - Centre National de la Recherche Scientifique
Pierre Fénies: LARGEPA - Laboratoire de recherche en sciences de gestion Panthéon-Assas - Université Paris-Panthéon-Assas

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Abstract: La révolution industrielle 4.0 a connu d'importants succès en production discrète (objets…), en retardant la personnalisation dans des unités de production ou d'assemblage. La production continue (granules, liquides…) est l'oubliée de cette révolution, en raison d'une organisation productive en séquence de lots qui rend difficile la production efficiente d'une grande variété de produits. En réponse à ce défi, une nouvelle approche de conception et de fabrication de produits, appelée Reverse Blending et détaillée dans un article d'IJPE, permet de retarder la personnalisation des engrais, dans de petites unités de mélange implémentées à proximité du client final. Elle se fonde sur la recherche de la composition chimique optimale d'un nombre réduit de produits semi-finis dont les combinaisons possibles permettent de satisfaire une très grande diversité de produits finis personnalisés. L'intérêt de cette approche de Chaîne Logistique Intelligente, à la production continue, est montré à travers quatre études.

Keywords: continuous production; mass customization; Optimisation; Intelligent Supply Chain; Reverse Blending; Chaîne logistique intelligente; Production continue; Production de masse de produits personnalisés (search for similar items in EconPapers)
Date: 2021-11-11
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Published in Revue française de gestion industrielle, 2021, 36 (1), pp.7-26. ⟨10.53102/2022.36.01.871⟩

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DOI: 10.53102/2022.36.01.871

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