Mobilité et simulation de flux (1)

(première partie)

La simulation des flux, pourquoi ?

Introduction

A travers le livre "La ville aux limites de la mobilité" et notamment du premier article présenté "Homo mobilis", j'ai commencé à vous parler d'une conception de la mobilité qui ne se limite pas à une focalisation sur la gestion des transports.
Néanmoins, celle-ci reste une question importante et un défi permanent.

Comment étudier, prévoir, gérer les déplacements dans une agglomération comme Toulouse ?
Le développement de l'informatique a permis la création d'outils très performants comme des logiciels de simulation de flux de déplacements.


Expérience espagnole

Il y a 5 ans (déjà !), j'ai réalisé mon mémoire de fin d'études à l'Université polytechnique de Valence (Espagne). Pendant 3 mois, j'y ai travaillé sur la validation d'un modèle de simulation des flux chez un sous-traitant de Ford, Johnson Controls.

Celui-ci fabriquait des sièges qui étaient envoyés directement sur les lignes de production via un tunnel de 800 mètres. Il ne s'agissait pas de faire 100 Ford Ka sièges gris puis 100 Ford Fiesta sièges cuir, chaque voiture était différente.
Ford envisageait alors d'augmenter sa cadence. Alors que le fournisseur devait envoyé les sièges d'une nouvelle voiture toutes les 33 s, en moyenne, il devait ramener ce temps de cycle à 25 s.

Pour préparer ce passage, un modèle de simulation avait été créé par des professeurs de l'Université. Je devais donc tester ce modèle pour étudier le fonctionnement du futur système.
Sauf que je me suis rapidement aperçu que le modèle ne fonctionnait pas, y compris lorsque l'on simulait la situation existante. J'ai alors passé l'essentiel de mon temps à débuguer le modèle (3 erreurs de conception ou de programmation).


L'intérêt de la simulation des flux.

Simuler une chaîne de production ou des déplacements présentent, certes des différences, mais également nombre de similitudes.

La première constatation est qu'il peut exister des différences infimes entre un système fluide et un système saturé. Tout se joue dans la capacité d'un système à repasser d'un mode perturbé par un "accident" à un fonctionnement normal. Il est donc essentiel d'étudier en profondeur le fonctionnement de ce système.

Il existe deux grands types de paramètres à enjeux :
- ceux qui portent sur les grandes lignes de l'organisation du système (ex : limitation à 90 ou 110 sur le périphérique)
- ceux qui concernent le traitement des points noirs (ex : la bretelle de sortie "Airbus" source de bouchons réguliers du fait de sa faible capacité).

Il convient enfin de comprendre qu'avant de servir à simuler le futur, un modèle de simulation sert d'abord à mieux comprendre le présent (les mécanismes, l'influence des différents paramètres, les marges de manoeuvre, etc.). Il ne faut pas griller les étapes.


Petites illustrations

Une fois que j'ai eu valider le modèle, j'ai pu entamer quelques séries de tests.
Certaines parties de la ligne de production avaient été doublées, d'autres non.
Or, je me suis rapidement aperçu qu'une machine risquait de poser problème.

Théoriquement, elle pouvait très bien suivre le nouveau rythme puisqu'elle pouvait réaliser son opération en 20 s. Et pourtant, il y avait un problème. Pourquoi ? Cela vient du fait qu'elle n'a pas un fonctionnement linéaire.
Quand il y avait un problème en amont, une file d'attente pouvait se créer et il fallait donc la résorber une fois la réparation effectuée. Or si avec un cycle de la ligne de 33 s, la machine pouvait "accélérer" de manière notable, elle n'avait pas la même capacité avec un cycle de 25 s (seulement 5 s de marge). Elle devenait alors un point noir.

Il en est exactement de même avec les bouchons sur la route. Un système un peu juste ne les résorbera pas, mais les amplifiera.

Vous comprenez mieux les opportunités offertes par la simulation des flux ?