Contexte et enjeux

Ce client, acteur majeur dans le nucléaire, gère de nombreux projets qui nécessitent la mise en place d’outils de gestion de projet digitalisés. Plus spécifiquement dans le cadre de la planification de projets de grande ampleur, les organisations de ce type ont besoin de solutions de planification efficaces afin d’atteindre leurs différents objectifs projet.

Ces objectifs incluent la planification des activités, tout en minimisant les retards projets et en maximisant l’utilisation des ressources disponibles. Cela comprend aussi le respect des échéances et des jalons définis, ou l’optimisation des contraintes. Par exemple, ce client souhaitait optimiser la planification des arrêts de tranche prévus pour maintenance, dans lesquels le nombre de cycles de changement des niveaux d’eau doit être minimisé.

Comme tout retard est susceptible d’entraîner des pertes financières importantes, ce client devait optimiser ses activités sous contraintes. De plus, chaque projet est unique et a ses propres contraintes pratiques à intégrer (par exemple, minimiser la fréquence des changements de niveaux d’eau) tout en prenant en compte les apports d’experts (par exemple, les spécifications des relations de précédence entre les tâches [prérequis] ou la combinaison de ressources nécessaires).

Dans ce contexte, ce client a mandaté Assystem pour mettre en place une nouvelle solution de planification optimisée.

Missions

Assystem a fourni à ce client une solution comprenant un moteur basé sur des contraintes et personnalisable, qui peut être adapté à n’importe quel projet en termes de règles et d’attentes client.

Développement en interne d’une solution python rapide et efficace intégrant les éléments suivants :

  • Spécification de l’architecture, avec un schéma de la hiérarchie des classes et des modules
  • Développement d’une fonction de notation dynamique permettant de d’évaluer la priorisation des tâches et de générer une vue globale et locale de l’optimisation
  • KPI avec synthèse des jalons, retards et conflits de tâches, diagramme de Gantt évolutif, etc.
  • Modèles de test pour mesurer/identifier les limites de la solution
  • Tests unitaires/d’intégration, y compris des tests en boîte noire/boîte blanche et des tests système

La solution offre les fonctionnalités suivantes :

  • Configuration personnalisable en fonction des projets, des règles et des contraintes du client
  • Optimisation reposant sur un moteur basé sur les règles, pour garantir le respect de toutes les contraintes projet
  • Possibilité de prendre la main sur des décisions système spécifiques en ajoutant une interaction utilisateur, permettant de personnaliser la solution aux besoins client
  • Intégration d'algorithmes d’intelligence artificielle (algorithmes génétiques) et d'incertitudes réelles avec modèles probabilistes
  • Visualisation des données (graphiques, tableaux de bord) pour mettre en évidence les éventuels conflits par rapport à la planification initiale et proposer des solutions pour y remédier
  • Correction de plannings existants avec l’intégration de formats de données standards de logiciels répandus comme Planisware, MS Project ou CosmoTech

Bénéfices client

  • Optimisation des plannings de projets en fournissant des informations sans incohérences et exemptes de conflits par rapport à la planification initiale
  • Aide à la décision à l’aide d’une interface utilisateur présentant des KPIs pertinents
  • Possibilité d'ajouter des contraintes projet sans augmenter la complexité mathématique
  • Réduction des retards au niveau du projet et maximisation de l’utilisation des ressources (équipements, ressources humaines) grâce à la planification optimisée, aux indicateurs (KPI projet) et aux prévisions de déroulement du projet
  • Puissance de calcul capable de proposer des solutions pour des projets industriels de grande ampleur

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