Dans le cadre de notre projet de deuxième année à Polytech Angers, nous avons été répartis en groupes sur un sujet intitulé Pizzo’flop, ayant pour but de concevoir et simuler une ligne de production de pizzas complète. Nous avons pris connaissance des contraintes imposées par le cahier des charges ainsi que des objectifs de performance qui nous étaient transmis. 

Notre travail s’est alors inscrit dans le cadre de l’ingénierie des systèmes et de l’optimisation des flux industriels. Dans notre cas, la modélisation d’une usine virtuelle est un défi de conception qui nécessite des connaissances en logistique, en gestion de production et en informatique.

L’objectif de notre travail était de construire une usine capable de produire un nombre prédéfini de pizzas à partir de matières premières reçues en gros. Nous avions à disposition le logiciel de modélisation 3D FlexSim, des guides techniques et les ressources informatiques de l’école. Nous avons alors réfléchi à la meilleure façon de transformer le cas d’étude d’une 

pizzeria en une simulation capable d’enseigner les principes du Lean Manufacturing (produire mieux en gaspillant moins).

L’objectif était donc de modéliser chaque étape de la fabrication, de la livraison des ingrédients par camion jusqu’au stockage final afin de tester virtuellement l’efficacité de l’usine. Ici, nous ne manipulions pas de pièces mécaniques réelles, mais des objets numériques (processeurs, convoyeurs, robots, opérateurs) que nous devions paramétrer et coordonner. Comme pour un véritable ingénieur en production, nous avons dû organiser les déplacements et les temps de cycle afin de supprimer les « points de blocage » et d’assurer une livraison fluide.Ce projet de deuxième année consistait à créer un simulateur interactif de ligne de production en utilisant FlexSim. À l’aide d’un dispositif numérique articulé autour de 8 étapes clés, nous avons recréé un environnement industriel réaliste. Ce modèle permet aujourd’hui de tester différents réglages en direct pour optimiser le rendement, offrant ainsi un support pédagogique concret pour comprendre les flux de production de demain.

Modéliser une usine, ce n’est pas juste “dessiner” des machines en 3D. C’est créer un système vivant où chaque seconde compte. Au cours de nos cinq mois de projet à Polytech Angers, nous avons été confrontés à trois problèmes majeurs qui auraient pu faire capoter le projet Pizzo’flop.

Le casse-tête du travail d’équipe : Dans le monde de l’ingénierie, on travaille rarement seul. Pourtant, le logiciel FlexSim impose une contrainte de taille : il ne permet pas à plusieurs personnes de modifier le même fichier en simultané. Pour un groupe de quatre étudiants, c’est un obstacle de taille. Comment construire une usine cohérente si on ne peut pas travailler ensemble sur la même maquette ? Il a fallu repenser totalement notre manière de collaborer pour éviter que l’un d’entre nous ne se retrouve au chômage technique pendant que l’autre avance.

L’overdose de données : Au début, nous voulions être les plus réalistes possible. Nous avons tenté de modéliser physiquement chaque ingrédients : chaque tranches de jambon, chaque morceaux de champignons, etc … Mais nous avons vite compris l’erreur : multiplier les objets 3D sature la mémoire vive de nos ordinateurs. Le logiciel finissait par ramer terriblement, allant jusqu’au crash complet du système. C’est un problème classique en simulation : il faut trouver le juste équilibre entre le réalisme visuel et la puissance de calcul de la machine.
La réalité du matériel : Nous avons aussi découvert que tous les ordinateurs ne se valent pas. En salle de TP, la différence de performance entre les anciennes machines et les nouvelles créait des décalages. Une simulation qui tournait parfaitement sur un PC récent pouvait mettre dix minutes à se lancer sur un autre. Il a fallu optimiser notre code pour que n’importe quel futur étudiant puisse utiliser notre outil, quel que soit son matériel.

Face à ces blocages, nous avons dû innover et appliquer des méthodes professionnelles de gestion de projet et de programmation.

Puisque nous ne pouvions pas travailler sur le même fichier, nous avons décomposé l’usine en 8 modules indépendants. Chaque membre du groupe est devenu le “chef de projet” de deux étapes spécifiques (par exemple : un sur la pâte et la cuisson, l’autre sur le garnissage et l’emballage). Nous avons développé ces 8 morceaux dans des fichiers séparés. Le défi final a été la “fusion” : assembler ces 8 briques pour qu’elles s’emboîtent parfaitement sans créer de bugs. Cela nous a obligés à définir des normes communes (vitesse des tapis, hauteur des convoyeurs) dès le départ.

Pour régler le problème des crashs, nous avons utilisé une astuce de pros : les Labels. Au lieu de créer un objet 3D lourd pour chaque ingrédient, nous avons créé une

” étiquette numérique” attachée à chaque ingrédients dans le stock. Cette étiquette contient toutes les informations : “Type : fromage”, par exemple. Le logiciel n’a plus besoin de “voir” les fromages, il lui suffit de lire l’étiquette pour savoir comment traiter la l’ingrédient. C’est ce qui a rendu notre simulation plus fluide.

L’intelligence du flux (Process Flow) : Pour coordonner les robots, les chariots automatiques (AGV) et les camions, nous avons utilisé le Process Flow. C’est un outil de programmation visuelle qui ressemble à un logigramme. Nous y avons codé les “règles de priorité” de l’usine. Par exemple :

• Si le stock de fromage est bas, alors appeler un opérateur.

Une fois que l’usine Pizzo’Flop a commencé à tourner sans bug, le vrai travail d’optimisation a pu débuter. Grâce aux outils statistiques de FlexSim, nous avons pu transformer les déplacements des petits personnages et des convoyeurs en graphiques concrets.

C’est ici que la magie opère : nous avons identifié que le véritable point de blocage n’était pas forcément là où on l’imaginait. Par exemple, ajouter un four supplémentaire ne servait à rien si le préparateur de pâte n’arrivait pas à suivre le rythme en amont. En observant les taux d’occupation des machines, nous avons pu équilibrer la ligne pour que personne ne soit en surchauffe pendant que d’autres attendent. On peut ainsi tester plusieurs scénarios « Lean » : que se passe-t-il si on réduit la taille des stocks intermédiaires ? Si on change l’ordre des commandes ? Le modèle nous donne la réponse instantanément, permettant de passer d’une intuition à une preuve par les chiffres.

Le but final du projet n’était pas seulement de créer une usine performante, mais de fournir un outil pédagogique simple. Pour cela, nous avons développé un Dashboard (tableau de bord) interactif.

Plutôt que de plonger dans les lignes de code ou les menus complexes de FlexSim, l’enseignant ou l’étudiant dispose d’une interface simplifiée. En quelques clics, il peut modifier le nombre d’opérateurs, accélérer une machine ou changer le type de pizzas prioritaires.

Les résultats s’affichent en temps réel : coût de production, temps d’attente moyen d’une pizza, et rendement global. Couplé au mode d’emploi que nous avons rédigé, ce dispositif permet à n’importe quel utilisateur, même débutant, de “jouer” avec les paramètres de l’usine pour comprendre par lui-même les grands principes de l’organisation industrielle.

En conclusion, l’aventure Pizzo’Flop a été bien plus qu’un simple exercice de modélisation. Elle nous a plongés dans la réalité du métier d’ingénieur : jongler avec des contraintes techniques, résoudre des problèmes imprévus et surtout, apprendre à faire converger nos idées au sein d’un groupe.

D’une simple étude de cas, nous avons réussi à tirer un outil pédagogique complet qui rend les principes du Lean concrets et visuels. Nous repartons avec une maîtrise solide de FlexSim et la satisfaction d’avoir créé un support qui, nous l’espérons, aidera d’autres étudiants à comprendre que l’optimisation n’est pas qu’une affaire de chiffres, mais une véritable science de l’organisation.