Cet article de blog examine le rôle que joue l’ingénierie industrielle au sein de la structure industrielle moderne complexe et pourquoi elle gagne en importance en tant que domaine d’étude important.
L'analyse de la structure industrielle moderne révèle que des domaines variés s'entremêlent pour former un vaste système. Par exemple, de grandes entreprises coréennes comme Samsung et LG opèrent non seulement dans divers secteurs d'activité, mais développent également leurs activités à l'international. Cela nécessite des éléments complexes qui relient ces différents secteurs d'activité et facilitent la communication au sein de la structure hiérarchique de l'organisation. De plus, face à la diversité et à la complexité croissantes des structures commerciales et des produits manufacturés, les entreprises collaborent de plus en plus en externe pour des tâches qu'elles ne peuvent gérer en interne. Cela a entraîné une recrudescence des efforts visant à gérer efficacement les structures organisationnelles complexes, la logistique et la distribution. Les entreprises explorent actuellement diverses méthodologies pour les exploiter efficacement.
Le génie industriel est une discipline créée pour répondre à ces exigences. Il explore les méthodes de coordination des différents domaines qui constituent les systèmes industriels. Contrairement à d'autres filières d'ingénierie axées sur la recherche et le développement de technologies spécifiques, le génie industriel vise à innover et à systématiser les processus opérationnels en combinant principes scientifiques et stratégies de gestion. Il s'agit également d'une discipline qui aborde les théories et méthodologies scientifiques pour élaborer des méthodes rationnelles et établir des stratégies de gestion globales. Les domaines couverts par le génie industriel peuvent être classés en cinq grandes catégories : systèmes de gestion et économiques, analyse et optimisation des systèmes, gestion des opérations, conception de produits et services, et systèmes d'information. Chacun de ces domaines comprend plusieurs axes de recherche approfondis.
Parmi ces domaines, l'analyse et l'optimisation des systèmes décrit particulièrement bien le génie industriel. Avec la progression de l'industrialisation et le développement de diverses industries, les systèmes d'entreprise sont devenus de plus en plus complexes et vastes. Par conséquent, des procédures de traitement inefficaces sont apparues dans de nombreux secteurs, et l'analyse et l'optimisation des systèmes visent précisément à remédier à ces inefficacités. Le génie industriel trouve son origine dans la théorie de la gestion du travail de Taylor. Bien que cette théorie constitue la base de domaines tels que l'ergonomie et les systèmes d'interface homme-machine, l'objectif initial de la gestion du travail est d'améliorer l'efficacité et la productivité, et de concevoir des systèmes optimaux. Concevoir un système optimal signifie garantir que les travailleurs, les processus et les opérations organisationnelles atteignent une efficacité maximale. Ceci peut être réalisé grâce à la planification mathématique ou à des tâches d'optimisation.
L'optimisation est une discipline permettant de résoudre des problèmes concrets. Pendant la Seconde Guerre mondiale, ce domaine d'étude a été développé par des mathématiciens et des économistes de l'armée pour résoudre des problèmes de planification, de transport et autres. Cette discipline fournit des méthodologies permettant d'optimiser la productivité dans divers secteurs industriels. Par exemple, des modèles et des solutions d'optimisation sont appliqués au routage des véhicules KTX, à la détermination de schémas de coupe économiques pour les papetières, à l'allocation efficace des ressources dans les réseaux de communication sans fil, à la construction de portefeuilles d'investissement minimisant les risques et à la classification du séquençage du génome. Les tendances actuelles de la recherche en optimisation se concentrent sur la recherche de l'optimalité en appliquant des modèles et des solutions d'optimisation à l'ensemble du spectre des communications mobiles – conception, exploitation, assurance qualité et politiques de prix – qui présente le plus fort potentiel économique et d'échelle. Comme l'illustrent ces exemples, l'optimisation étend désormais son champ d'application à l'ensemble des secteurs porteurs de croissance, grâce à des méthodologies mathématiques de plus en plus sophistiquées. Les entreprises utilisant l'optimisation connaissent également une croissance potentielle en Corée. À mesure que le vivier de chercheurs capables d'utiliser cette technologie s'accroît, la demande en optimisation émergera dans des domaines plus larges, grâce à l'utilité des solutions d'optimisation.
L'optimisation résout des problèmes concrets grâce à des méthodes mathématiques et scientifiques. La modélisation, qui consiste à extraire chaque élément du problème et à le reconstruire logiquement, est donc essentielle. De prime abord, l'optimisation peut se décrire comme l'étude de la structure et des solutions des modèles mathématiques. Selon le modèle mathématique, elle se divise en plusieurs sous-domaines. Parmi les principaux, on trouve la programmation non linéaire, le flot de réseaux, la résolution de problèmes à grande échelle, la programmation stochastique, la programmation en nombres entiers, la programmation linéaire en nombres entiers (PLNE) et les solutions polynomiales pratiques pour la programmation linéaire. La plupart de ces domaines restent des sujets de recherche importants. Par exemple, dans le domaine de la logistique, la recherche vise à trouver l'itinéraire de transport optimal au moindre coût. L'optimisation est réalisée en traitant des facteurs tels que le coût, les véhicules de transport et les lieux comme des variables, et les solutions optimales sont trouvées à l'aide de méthodes comme la programmation linéaire et la méthode du simplexe.
Récemment, le domaine de l'optimisation a connu des recherches pluridisciplinaires sur les modèles à structures discrètes. En effet, les systèmes modernes présentent des caractéristiques de plus en plus discrètes à des niveaux de détail toujours plus fins. L'optimisation de modèles mathématiques discrets implique principalement des problèmes NP-difficiles, ce qui rend la recherche de solutions complexe. Un problème NP-difficile ne peut être résolu de manière exacte qu'en explorant tous les cas possibles. Par conséquent, l'analyse structurelle et les théories de la solution pour la programmation linéaire en nombres entiers et l'optimisation combinatoire sont devenues des sujets majeurs en optimisation contemporaine. De fait, les solutions pour l'optimisation linéaire en nombres entiers et l'optimisation combinatoire continuent de progresser. L'optimisation évolue grâce à une confrontation directe avec des problèmes concrets. Grâce à l'accélération du calcul numérique, nous pouvons désormais résoudre des problèmes d'une ampleur inimaginable il y a seulement 5 ou 6 ans. Alors que les mathématiques étaient autrefois une discipline théorique étudiée en laboratoire, les mathématiques de l'optimisation sont devenues une discipline appliquée à la résolution de problèmes concrets. Cette dimension pratique de l'optimisation est pleinement exploitée lorsqu'elle est combinée à la théorie informatique. Il est bien connu que le facteur déterminant du développement initial de l'optimisation a été l'essor de l'informatique. En particulier, les théories proposant des solutions aux problèmes présentant des propriétés NP-difficiles évoluent vers des théories relatives aux solutions approchées des problèmes d'optimisation.
Ainsi, le domaine d'études en génie industriel exige la connaissance de chaque élément des systèmes complexes pour s'adapter aux environnements changeants. Le génie industriel facilite la prise de décision à l'échelle du système en exploitant efficacement chaque composant et en permettant une prestation de services efficace en cas de besoin. Le génie industriel peut être décrit comme une discipline qui permet de voir à la fois l'arbre et la forêt.
