Reference number : GC-2017-Q4-01496, amendment number : , agreement type : G, recipient legal name : Quimper, Claude-Guy (Université Laval), recipient country : CA, recipient province : nan, recipient city : Quebec|Québec, recipient postal code : nan, program name english : Collaborative Research and Development Grants - Project, program name french : Subventions de recherche et développement coopérative - projet, program purpose english : Nous présentons un projet de collaboration avec les Biscuits Leclerc qui désirent négocier le virage de l'industrie 4.0. Nous proposons de concevoir un logiciel d'aide à la décision capable d'ordonnancer les tâches de production. Cet ordonnancement doit tenir compte des opérations de nettoyage de la ligne de production entre chaque recette. Ces opérations dépendent des ingrédients présents dans les recettes. Ainsi, le passage d'une recette contenant un allergène à une recette n'en contenant pas requiert une décontamination de la ligne de production pouvant prendre plusieurs heures. Notre logiciel ordonnancera les recettes de façon à minimiser les temps de nettoyage et ainsi maximiser la productivité._x000D_
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Le logiciel d'ordonnancement que nous voulons concevoir est basé sur la programmation par contraintes, une technique d'intelligence artificielle pouvant résoudre des problèmes combinatoires complexes. Dans les solveurs de contraintes, on retrouve des algorithmes de filtrage spécialisés pour les problèmes d'ordonnancement tels le Edge-Finder et le Time-Tabling. Nous voulons adapter ces algorithmes de deux façons. Tout d'abord, ils devront utiliser des relaxations du problème qui prennent en compte les temps de mise en route entre les tâches (recettes). Deuxièmement, ils devront permettre de prolonger les tâches afin de maintenir la ressource occupée. Ainsi, nous pourrons lisser les ordonnancements et augmenter la productivité de l'usine.  Ces nouveaux algorithmes permettront de résoudre ces problèmes d'ordonnancement dans des temps de calcul records._x000D_, program purpose french : Nous présentons un projet de collaboration avec les Biscuits Leclerc qui désirent négocier le virage de l'industrie 4.0. Nous proposons de concevoir un logiciel d'aide à la décision capable d'ordonnancer les tâches de production. Cet ordonnancement doit tenir compte des opérations de nettoyage de la ligne de production entre chaque recette. Ces opérations dépendent des ingrédients présents dans les recettes. Ainsi, le passage d'une recette contenant un allergène à une recette n'en contenant pas requiert une décontamination de la ligne de production pouvant prendre plusieurs heures. Notre logiciel ordonnancera les recettes de façon à minimiser les temps de nettoyage et ainsi maximiser la productivité._x000D_
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Le logiciel d'ordonnancement que nous voulons concevoir est basé sur la programmation par contraintes, une technique d'intelligence artificielle pouvant résoudre des problèmes combinatoires complexes. Dans les solveurs de contraintes, on retrouve des algorithmes de filtrage spécialisés pour les problèmes d'ordonnancement tels le Edge-Finder et le Time-Tabling. Nous voulons adapter ces algorithmes de deux façons. Tout d'abord, ils devront utiliser des relaxations du problème qui prennent en compte les temps de mise en route entre les tâches (recettes). Deuxièmement, ils devront permettre de prolonger les tâches afin de maintenir la ressource occupée. Ainsi, nous pourrons lisser les ordonnancements et augmenter la productivité de l'usine.  Ces nouveaux algorithmes permettront de résoudre ces problèmes d'ordonnancement dans des temps de calcul records._x000D_, agreement title english : Amélioration des techniques de programmation par contraintes appliquées à l'ordonnancement de la production dans l'industrie agroalimentaire, agreement title french : Amélioration des techniques de programmation par contraintes appliquées à l'ordonnancement de la production dans l'industrie agroalimentaire, agreement number : CRDPJ, agreement value : 54932.0, agreement start date : 2018-03-07, agreement end date : nan, description english : nan, description french : nan, expected results english : nan, expected results french : nan, additional information english : Grant or Award spanning more than one fiscal year (2017-2018 to 2020-2021)., additional information french : Subvention ou bourse octroyée s'appliquant à plus d'un exercice financier (2017-2018 à 2020-2021)., owner organization : nserc-crsng, owner organization title : Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada | Conseil de recherches en sciences naturelles et en génie du Canada