Equilibrage dynamique sous incertitudes d'une ligne d'assemblage aeronautique // Dynamic Balancing under uncertainties for aeronautical Assembly lines

Ce sujet de thèse aborde l'équilibrage et le pilotage dynamique d'une Final Assembly Line (FAL) aéronautique, un système complexe marqué par des contraintes industrielles fortes : plusieurs milliers de tâches élémentaires à organiser, takt time long relativement à ces tâches élémentaires, robotisation partielle des opérations, diversité importante des compétences opérateurs à considérer, grande dimension d'un avion qui offre des zones de travail distinctes en parallèle, sensibilité de variables de dimensionnement au mix-produit, multiplicité des sources de variabilité à considérer qui amènent à anticiper les fonctionnement nominaux et degradés.
Un premier enjeu est de proposer une méthodologie visant à orienter le choix du concept de ligne parmi les modèles existants (moving line, pulse line, dock line, ou hybride) pour en assurer le dimensionnement sous incertitudes. Il s'agira d'identifier les contraintes fortes, les sources de variabilité et d'incertitudes, les formes de flexibilité disponibles, les configurations possibles afin d'en déduire les leviers d'optimisation à exploiter.
Ensuite, dans un deuxième niveau, on s'intéressera à dimensionner le modèle de ligne choisi en abordant un problème d'équilibrage de ligne (line balancing) . Il s'agira d'affecter les tâches aux stations ou zones, de dimensionner et affecter les ressources (opérateurs et équipements). Les marges et leviers identifiés en première phase permettront de proposer des stratégies d'adaptation (orientées robustesse ou dynamique) pour faire face aux aléas et aux variabilités de la ligne.
La méthodologie proposée reposera sur un processus itératif entre les deux niveaux étudiés: les choix de typologie de ligne retenus en niveau 1 conditionneront le line balancing du niveau 2, dont les résultats permettront en retour de valider ou invalider les hypothèses initiales, d'alimenter de nouveaux choix de configuration, ou encore d'affiner les scénarios d'incertitudes.
Les concepts proposés seront validés en dynamique et par simulation par un post-doc mené en parallèle, via des jeux d'indicateurs adaptés pour évaluer la capacité à absorber les variabilités (aléas, mix produit).
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This PhD addresses the balancing and dynamic control of an aeronautical Final Assembly Line (FAL), a complex system characterized by strong industrial constraints: thousands of elementary tasks to organize, a long takt time, partial cobotization of operations, significant diversity in operator skills, the large scale of an aircraft offering parallel work zones, sensitivity of sizing variables to product mix, multiple sources of variability that require anticipating both nominal and degraded operating modes.
The first challenge is to develop a methodology to guide the selection of the most suitable line concept among existing models (moving line, pulse line, dock line, or hybrid) to ensure robust sizing under uncertainty and degraded modes. This involves identifying critical constraints, sources of variability and uncertainty, available forms of flexibility, and possible configurations to deduce the optimization levers to be exploited.
At a second level, the focus will shift to sizing the selected line configurations by addressing a line balancing problem. This includes assigning tasks to stations or zones, sizing and allocating resources (operators and equipment). The margins and levers identified in the first phase will enable the proposal of adaptation strategies (robustness- or dynamicity-oriented) to manage disruptions and line variability.
The proposed methodology will rely on an iterative process between these two levels: the line choices made in Level 1 will condition the line balancing in Level 2, whose results will, in turn, validate or invalidate initial assumptions, induce new configuration choices, or refine uncertainty scenarios.
The proposed concepts will be dynamically validated through simulation by a parallel post-doctoral study, using tailored indicators to assess the system's ability to absorb variability (disruptions, product mix).
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Début de la thèse : 01/10/2026
WEB : https://institutminestelecom.recruitee.com/l/en/o/phd-proposal-dynamic-balancing-under-uncertainties-for-aeronautic-final-assembly-lines

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Formation • Master ou Ingénieur en Génie Industriel ou en Informatique avec une expérience en Génie Industriel. Compétences techniques • Gestion de production • Recherche opérationnelle et Optimisation • Compétences en développement informatique (Java, Python) Compétences complémentaires (pas indispensable) : Simulation a événements discrets, analyse de données massives Compétences transverses • Anglais écrit et parlé (niveau minimum B2) et Francais (minimum B2) • Expérience de la recherche • Autonomie et capacité à travailler dans une équipe de recherche. • Motivation pour contribuer à une application industrielle de la recherche. Comment candidater Documents demandés pour candidater : CV, lettre de candidature, résumé de la thèse de master, copies de publications, relevés de notes, lettres de recommandation (expérience de recherche et industrielle) et tout autre document jugé utile pour appuyer votre candidature. Site de candidature : Il est demandé de déposer les candidatures sur le lien suivant : https://institutminestelecom.recruitee.com/o/phd-proposal-dynamic-balancing-under-uncertainties-for-aircraft-final-assembly-lines Date limite de soumission : 7 Juin, 2026, 12:00 PM. Convocation pour entretien : vers le 15 Juin, 2026. Contacts: Jacques Lamothe, CGI IMT Mines Albi, jacques.lamothe@mines-albi.fr Cléa Martinez, CGI IMT Mines Albi, clea.martinez@mines-albi.fr
Education • Master's or engineering degree in in Industrial Engineering (or computer science with experience in industrial engineering) with research experience. Core competencies • Production planning and control • Operations Research • Software development skills (Java, Python) • Strong proficiency in English (minimum level B2) and French (minimum level B2) Transversal skills • Autonomy and ability to work collaboratively within a research team. • Motivation to contribute to industrial application of research. Additional desirable skills (not mandatory) : discrete event simulation, Knowledge in reinforcement learning and data mining. Application Application materials: CV, cover letter, summary of Master's thesis or research work, transcripts, Recommendation letters (in particular in industry and research experience) and any other supporting documents. Application link : please apply thru the following link: https://institutminestelecom.recruitee.com/o/phd-proposal-dynamic-balancing-under-uncertainties-for-aircraft-final-assembly-lines Application deadline: June 7, 2026, 12:00 PM. Notification for interview: no later than June 15th, 2026. Contacts: Jacques Lamothe, CGI IMT Mines Albi, jacques.lamothe@mines-albi.fr Cléa Matinez, CGI IMT Mines Albi, clea.martinez@mines-albi.fr