La simulation est une méthodologie puissante qui consiste à reproduire sur un ordinateur le comportement d’un système donné, de manière à faciliter son étude et son analyse dans des situations dans lesquelles une analyse réelle n’est pas possible ou souhaitable (par exemple, lorsque le système n’existe pas encore, ou lorsque l’étude réelle comporterait une interruption de la production trop couteuse, etc.).

Pratiquement tous les systèmes, ceux-ci étant considérés comme des ensembles d’objets ou entités, réels ou virtuels, qui interagissent entre eux en suivant une logique orientée vers un objectif commun, sont susceptibles d’être simulés ; pour cela on construit un modèle sur lequel on applique et expérimente les situations présentant un intérêt pour connaitre le comportement du système mentionné.

Un modèle est donc une représentation, construite dans notre cas à l’aide d’un outil informatique de simulation par ordinateur, qui permettre d’étudier l’évolution du système à partir du suivi de ses changements d’état.

L’objectif est d’aider le responsable à déterminer sur une base scientifique quelles sont les politiques et les actions à prendre pour améliorer le fonctionnement d’un système.

La simulation est une technique expérimentale de résolution de problème, par la compréhension de la façon dont opère un système existant, ou en projet, et comment il peut être amélioré.

La simulation s’appuie sur une représentation du fonctionnement d’un système, obtenue à partir d’un prototype informatique virtuel afin d’anticiper ainsi l’évolution de ses caractéristiques dans le temps.

Il faut pour cela développer un modèle du système sur lequel on conduira des expérimentations dans le but de comprendre son fonctionnement et d’évaluer différentes stratégies de pilotage préparatoire.

La méthode des évènements discrets est la mieux adaptée pour cela. Dans cette approche, on considère que l’état du système change uniquement au moment où se produit une action (l’occurrence d’un évènement), qui peut avoir une origine programmée ou bien aléatoire.

La simulation à évènements discrets se substitue aux solutions analytiques lorsque la solution du problème formel engagé est trop complexe. De ce fait, l’utilisation de la simulation est devenue, dans le courant des dernières années, indispensable dans la conception, l’analyse et l’amélioration de systèmes. Quel que soit le domaine d’application (logistique, production industrielle, nucléaire, analyse du comportement social), la simulation se montre comme un outil efficace pour l’étude de tout système dynamique possédant une grande interrelation et complexité, et dont l’incertitude des paramètres d’exécution rend très difficile l’utilisation d’autres méthodes analytiques classiques.

Ainsi, la simulation discrète permet d’anticiper le comportement de systèmes réels en phase de conception, contribuant à une amélioration des procédés, ce qui va avoir un impact favorable sur les taux de rendement du site de production.

 

Applications

Les applications de la simulation sont diverses et variées. Tout problème pouvant se représenter par un modèle dynamique à variation discrète, peut être analysé par un outil de simulation.

 

  • Systèmes de flux de production
  • Équilibrage de lignes de montage
  • Conception de transfert entre postes
  • Dimensionnement des buffers intermédiaires (stocks)
  • Détection des goulots d’étranglement
  • Réponses à des variations de demande, de la gamme de produits

 

Systèmes logiques

  • Conception et dimensionnement d’entrepôts
  • Evaluation de procédure de picking
  • Dimensionnement d’une flotte de camions
  • Etude des flux de véhicules en circulation
  • Conception et dimensionnement de hubs

 

Production de services

  • Etude de flux de transactions (par ex : bancaires)
  • Etude d’une entreprise de services (restaurant, catering)
  • Opérations aéroportuaires (filtres de sécurité pour les passagers, déplacement des avions au sol, etc.)
  • Rationalisation des flux de travail en agences

 

Systèmes informatiques et de télécommunications

  • Evaluation de protocoles de gestion de transaction de bases de données
  • Etude des files d’attente sur des serveurs
  • Etude du comportement des utilisateurs
  • Optimisation des processus de gestion de commandes