Aide à la décision en production par l’intégration d'applications de MES et de

Aide à la décision en production par l’intégration d'applications de MES et de Simulation des Flux à Événements Discrets Journée SCMIP Agen-LAPS, 19 Octobre 2006 Samieh MIRDAMADI, Franck FONTANILI, Lionel DUPONT Centre de Génie Industriel, École des Mines d’Albi-Carmaux

Plan de Présentation • Contexte de l’Étude • Problématique • Plateforme Expérimentale • Conclusion • Perspective

1. Contexte de l’Étude • S.E.D • M.E.S • Pilotage d’Atelier • Prise de Décision

1. Contexte de l’Étude Deux types d’Outils Informatiques: • Pour la Conception • CAO , DAO • IPAO (Ingénierie de Production) Spécifiques aux Systèmes Production • Pour l’Exploitation • GPAO, ERP ou APS • MES Couplés à la supervision • Supervision • Contrôle Commande Sur API Long terme Périodicité de décision Temps réel

S.E.D Simulation à Événements Discrets • Utilisation En Conception En Ré engineering En Exploitation Simuler Pour Dimensionner Simuler Pour Améliorer Simuler Pour Anticiper • Objectifs en production : • Analyser les flux physiques dans l’atelier : pièces, matières, outils, informations, etc… • Analyser les disponibilités et les états des ressources : opérateurs, machines,…

S.E.D • Un événement : changement d’état • Des états de fonctionnement • Evénements discrets (Discontinus) • Événements critiques en production (non prévus) • Occurrence d’une panne ou erreur sur une machine • Changement qualité de production • Changement quantité de production • La durée d’opération réelle avec prévue • L'arrivée en fabrication d'un nouveau produit • Manque de matières premières • Changement O.F. • Saturation des stocks • L'absence de personnel • Les pannes de ressource • …….. • Aléas: • internes (pannes, absences) • externes (retard d'approvisionnement, arrivée imprévue d'un ordre de fabrication)

M.E.S. Manufacturing Execution System • Exécute les commandes de pilotage de la production. • Délivre des informations pertinentes sur le suivi et la réalisation des ordres de fabrication en temps réel. [ Mathey,2005 ]

Les Fonctions du M.E.S [norme ISA S95] Progiciel Intégrés de Gestion - ERP Définition des Productions Capabilité Production Ordonnancement Performance de Production Ordonnancement détaillé Gestion des ressources Suivi de Production Lancement des production Contrôle Qualité Acquisition et Historisation des données Gestion des Produit Execution des Production Analyse de Production Supervision du Procédé Supervision Contrôle-Commande Commande Automatisé Opération Manuel

Pilotage d’Atelier [] • Décisions Périodiques ou événementielles • Utilisation en court terme ou en temps réel Long Terme Prise de la décision Périodiques Prise de la décision sur événements Temps Réel • Pour Anticipation : Réactivité et Proactivité • En temps réel ou par Projection (à l’aide de Simulation) • Pilotage des ressources techniques et Opérationnelles

Pilotage d’Atelier [] • Système qui utilise les données en provenance de l’atelier pour mettre à jour et communiquer la situation des O.F. et des centres de charges. le pilotage d’atelier peut utiliser la gestion des ordres de fabrication ou le pilotage des flux pour contrôler les mouvements de matières dans l’usine. [APICS, 2005] • Gestion d’atelier (Mettre à jour des O.F.) • Priorité à chaque O.F. • Niveau des encours • La situation des O.F. • La capacité • La quantité • L’efficience • Pilotage de flux (Contrôler les mouvements de matières) • Cadence de production • Chargement d’atelier • Contrôle • Gestion de Production

2. Problématique • Objectif de la Recherche • Modèle de Principe • Étapes du Travail

Problématique • En simulation de flux : • Besoin de cohérence entre le système réel et le modèle de simulation. • En Pilotage : • Le MES apporte beaucoup d’informations permettant de prendre des décisions… • … mais ne permet pas de s’assurer que ce sont les bonnes décisions.

Objectif de la Recherche • Utiliser la simulation à événements discrets pour l’aide à la décision en pilotage réactif et proactif d’atelier par couplage avec un MES

Tous les événements S.I. de Gestion de l’entreprise Événement critique Variables d’initialisation Variables de décision S.I. de Production Résultat Entrée Flux physique Sortie Flux physique 2. Modèle de Principe Advanced Planning System/Optimisation B.D Analyseur d’événement B.D ERP, GPAO B.D Modèle de Simulation des flux MES Supervision IHM ContrôleCommande [API] EntréesSorties CapteursActionneurs Système Opérant

Étapes de travail • Valider le modèle de principe pour le pilotage • Trouver une méthode de filtrage des événements critiques • Initialiser le modèle de simulation • Mesurer les performances attendues et prendre une décision • Corriger le pilotage du système réel

3. Plateforme Expérimentale • Architecture du Système Opérant • Architecture du Système d’Information

Architecture du Système Opérant Poste N°4 Poste N°3 Déchargement Chargement Poste N°1 Poste N°2

Architecture de Système d’Information EMAC Client léger ou Navigateur Web Serveur avec Services BD Process et web MES Accès Internet Client léger ou Navigateur Web Internet PFT Rascol Serveur Acquisition MES Ethernet industriel Ethernet industriel Programmation API Ethernet industriel API API API API API API Dchgt. Poste 1 Poste 2 Boucle Poste 3 Poste 4 API API API API Déchgt Chgt. Opté P1 Opé P3

4. Conclusion • État de l’art : beaucoup de travaux sur le pilotage assisté par simulation : + de 70 articles • Travaux très théoriques, peu d’applications • Peu d’applications industrielles. Pourquoi ? Et pourtant, intérêt certain !

5. Perspectives • Contribution aux normes d’interopérabilité • Analyse de performance [Travaux réalisés avec le Groupe SCMIP]. • Possibilités à la chaîne logistique

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