Simulateur Decoupe Plaque — Vos pieces rentrent-elles ?

Ce simulateur vous permet de verifier si un ensemble de pieces rectangulaires rentre sur une seule plaque aux dimensions que vous definissez. Que ce soit pour du placo, du bois, du verre, du metal ou du tissu, l'outil calcule instantanement si la decoupe est realisable et vous montre le placement optimal.

L'algorithme utilise la methode Maximal Rectangles avec l'heuristique Best Short Side Fit (BSSF), une technique de bin-packing 2D reconnue pour son efficacite. Chaque piece est automatiquement testee dans les deux orientations (rotation 90 degres) pour maximiser le remplissage de la plaque.

Le resultat vous indique si toutes les pieces rentrent, le taux d'utilisation de la plaque, la surface de chute restante et la position exacte de chaque piece. Une visualisation SVG vous montre le plan de decoupe final, directement exploitable en atelier.

Dernière mise à jour :24 mars 2026v1.0

Dimensions de la plaque

Pieces a placer

Obstacles (zones interdites)

Aucun obstacle. La plaque est entierement utilisable.

Resultat

Tout rentre !

Toutes les 2 piece(s) rentrent sur la plaque.

Surface plaque30 000 cm2
Surface utilisee15 200 cm2
Taux d'utilisation50.7 %
Chute restante14 800 cm2
Pieces placees2 / 2

Detail des pieces

PieceDimensionsPositionRotationSurface
P2 80 x 100 cm(0, 0)Non8 000 cm2
P1 60 x 120 cm(80, 0)Non7 200 cm2

Visualisation de la decoupe

P2 P1
P2 — 80x100 cm
P1 — 60x120 cm

Définitions des termes clés

Créé en · Mis à jour le

Bin-packing 2D
Probleme d'optimisation combinatoire qui consiste a placer un ensemble de rectangles dans un conteneur rectangulaire en minimisant l'espace perdu. Probleme NP-difficile : les heuristiques sont necessaires pour obtenir de bonnes solutions en temps raisonnable.
Maximal Rectangles
Algorithme de bin-packing qui maintient une liste de toutes les zones libres maximales (non contenues dans une autre). Chaque placement genere jusqu'a 4 nouveaux rectangles libres, puis les sous-ensembles sont elimines.
BSSF (Best Short Side Fit)
Heuristique de selection qui choisit l'emplacement minimisant le gaspillage sur le cote le plus court. En cas d'egalite, on minimise aussi le cote long. Donne de meilleurs resultats que le placement par aire ou par premier disponible.
Chute
Surface de materiau restante apres la decoupe de toutes les pieces. La minimisation des chutes est l'objectif principal de l'optimisation de decoupe. En pratique, prevoir 2-5 % de marge supplementaire pour les traits de coupe.
Rotation
Possibilite de pivoter une piece de 90 degres pour qu'elle rentre mieux dans l'espace disponible. Une piece de 80x50 cm peut etre placee en 50x80 cm si cela optimise le remplissage.

Formules de decoupe et bin-packing

Surface de la plaque : S_plaque = Largeur × Hauteur Dimensions en cm. Ex : 120 × 250 = 30 000 cm2 = 3 m2

Surface totale des pieces : S_pieces = Σ (Li × Hi) Somme des surfaces de chaque piece a placer

Taux d'utilisation : Taux = (S_pieces / S_plaque) × 100 Pourcentage de la plaque effectivement utilise

Condition de faisabilite (piece) : min(L, H) <= min(Lp, Hp) ET max(L, H) <= max(Lp, Hp) Chaque piece doit pouvoir rentrer (avec rotation) dans les dimensions de la plaque

Exemples de decoupe sur une plaque

  • Plaque 120x250 cm : 2 pieces de 60x120 cm rentrent-elles ?Oui — 14 400 cm2 utilises sur 30 000 cm2 (48 % d'utilisation)
  • Plaque 100x200 cm : 3 pieces de 50x80 cm ?Oui — 12 000 cm2 sur 20 000 cm2 (60 %)
  • Plaque 80x120 cm : 1 piece de 90x100 cm ?Non — la piece depasse les 2 dimensions meme avec rotation
  • Rotation automatique des pieces ?Oui — l'algorithme teste chaque piece dans les 2 orientations pour maximiser le remplissage
  • Quel algorithme est utilise ?Maximal Rectangles avec heuristique Best Short Side Fit (BSSF)

Utilisez le simulateur ci-dessous pour un calcul personnalisé

Comment optimiser la decoupe de plaques ?

Principes du bin-packing 2D

  • First Fit Decreasing : Trier les pieces par surface decroissante avant de les placer. Les grandes pieces d'abord, les petites comblent les espaces restants.
  • Rotation automatique : Chaque piece est testee dans ses 2 orientations (0 et 90 degres) pour trouver le meilleur placement.
  • Maximal Rectangles : L'algorithme maintient une liste de toutes les zones libres possibles, pas seulement les decoupes de base.
  • Best Short Side Fit : On choisit l'emplacement qui minimise le gaspillage sur le cote le plus court.

Conseils pratiques pour vos decoupes

  1. Prevoyez une marge : Ajoutez 2-3 mm par piece pour le trait de scie ou la lame de decoupe.
  2. Regroupez les dimensions identiques : Des pieces de meme taille se placent toujours mieux ensemble.
  3. Testez differentes tailles de plaques : Parfois une plaque plus grande coute moins cher que 2 petites.
  4. Gardez les chutes : Les morceaux restants peuvent servir pour de futures decoupes.

FAQ

Comment fonctionne le simulateur de decoupe ?
Vous definissez les dimensions d'une plaque (largeur x hauteur en cm), puis vous ajoutez les pieces a placer. L'algorithme Maximal Rectangles avec heuristique BSSF teste toutes les positions et rotations possibles pour determiner si toutes les pieces rentrent sur la plaque.
Les pieces peuvent-elles etre tournees automatiquement ?
Oui, chaque piece est testee dans ses 2 orientations (0 et 90 degres). Par exemple, une piece de 80x50 cm sera aussi testee en 50x80 cm si cela permet un meilleur placement.
Que faire si certaines pieces ne rentrent pas ?
Le simulateur vous indique quelles pieces ne rentrent pas et pourquoi (trop grande pour la plaque, ou pas assez d'espace restant). Vous pouvez essayer une plaque plus grande, reduire les dimensions des pieces, ou les repartir sur plusieurs plaques.
Pour quels materiaux ce simulateur est-il utile ?
Il fonctionne pour tout materiau en plaque rectangulaire : placo (BA13, BA15), bois (contreplaque, MDF, OSB), verre, metal, tissu, carton, mousse. Il suffit d'entrer les bonnes dimensions.
L'algorithme garantit-il la solution optimale ?
Le probleme de bin-packing 2D est NP-difficile, donc aucun algorithme ne peut garantir la solution optimale en temps raisonnable. L'heuristique BSSF utilisee est cependant reconnue comme l'une des plus performantes pour ce type de probleme.

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Sources & références