Industry 4.0 is the basis for the transformation of manufacturing companies into digital enterprises. It promises more flexibility in manufacturing, as well as mass customization, better quality and enhanced productivity. As a result, it empowers companies to meet the challenges of smart manufacturing of increasingly individualized products with shorter time-to-market and improved quality. Smart manufacturing has an important part in Industry 4.0. In fulfillment of a need for empirical exploitation, this contribution aims to characterize and analyze a smart manufacturing process of a company specialized in the production of brass accessories, namely the spherical bushels. Basically, we set up a simulation tool to develop a numerical production platform for Industry 4.0 which efficiently operates and manages the production, procurement: through the Material Requirement Planning (MRP, Master Production Program) method, the logistics warehouse and the Cyber-Physical Production System (CPPS). The findings have been optimized by a new redesigned approach of MRP 2: it is the load-capacity adjustment for the manufacturing planning of a smart workshop and Industry 4.0. Indeed, it is a process of setting up an integrated manufacturing system, which has allowed us to reduce the assembly time of the spherical bushels and to control the production and the assembling process. It allows us to increase the equipment utilization rate by comparing it with the company's equipment before the switch to smart manufacturing. In addition, the optimized results show that the proposed model can significantly increase the production efficiency and practical application in Industry 4.0. To the best of our knowledge, this is a first work addressing the implementation of a simulation platform controlled by a dedicated Cyber-Physical Production System (CPPS) and a Master Production Program. A case study for a company manufacturing brass accessories is presented in this paper. The developed simulation platform present a basis for a future digital twin of the company.

Le marché industriel connaît une évolution rapide avec la révolution technologique de l'industrie 4.0 et l'incertitude des paramètres de production, ce qui crée des défis pour la gestion de la production et de la maintenance. Pour répondre à ces défis, cette thèse propose un système d'aide à la décision pour l'ordonnancement dynamique de la production et de la maintenance via un jumeau numérique pour une entreprise spécialisée dans la production d'accessoires en laiton. Les travaux se concentrent sur l'amélioration de l'adaptabilité des systèmes de production grâce à un contrôle et un pilotage de la production plus efficaces, ainsi qu'une meilleure configuration des infrastructures de production. L'outil proposé permet de réajuster les plans de production en fonction des perturbations et de l'imprévisibilité grâce à un ordonnancement prédictif réactif. Les travaux ont utilisé une approche d'ordonnancement dynamique pilotée par un jumeau numérique combinant l'optimisation et la simulation, notamment un modèle d'ordonnancement MILP et une plateforme de simulation 3D d'un atelier de production d'accessoires en laiton contrôlée par un système de production cyber-physique (CPPS). Les deux modules sont connectés à l'atelier réel pour construire un jumeau numérique (DT).