Proposition d’une plateforme d’expérimentation sur le contrôle par le produit

Proposition d’une plateforme d’expérimentation sur le contrôle par le produit Rémi Pannequin et André Thomas CRAN – CNRS UMR 7039 Equipe « Systèmes Contrôlés par le Produit »

Plan de la présentation • Contexte et problématique • État de l’art • Fonctions de la plateforme • Spécification de la plateforme • Application à un cas industriel • Conclusion et perspectives

Synchronisation (Plossl 97) Flux de produits Flux d’informations Flux d’informations Synchronisation Flux de matière Champ de recherche

Synchronisation (Plossl 97) Flux de produits Flux d’informations Identification Automatique Auto-ID (McFarlane et al. 03) Points de synchronisation Champ de recherche Synchronisation par RFID Produit Porteur d’un Tag

Synchronisation (Plossl 97) Flux de produits Flux d’informations Identification Automatique RFID (McFarlane et al. 03) Points de synchronisation Contrôle Holonique Holon = produit + information Champ de recherche Flux d’holons Produit capable d’informer Acteur du contrôle de la production

Etude analytique Difficile… Étude expérimentale • Objectif scientifiques : • Méthodologie pour la création de modèles d'ateliers virtuels réalistes • Spécifier une architecture modulaire Problématique • Besoin: • Évaluer une architecture de contrôle par le produit • avec réalisme (taille) • en tenant compte de différentes situations

But de la simulation Observer l’évolution du système face à un scénario prédéfini Boucle ouverte Le système de décision est inclus dans le modèle Modélisation délicate Souvent simplifiées Émulation et simulation Système réel Modélisation Simulation Scénario prédéfini performances

But de l’émulation Reproduire l’interaction avec l’environnement Boucle fermée Seul le système opérant est modélisé Modélisation facilitée Modularité Utilisation du système de contrôle réel Émulation et simulation Interaction permanente Emulation Scénario prédéfini performances

Caractérisation de la problématique • Expérimentation sur un modèle du réel • Tout n’est pas représenté • L’expérience est elle valable ? • Quels aspects modéliser ? • Conserver les aspects de la réalité qui posent des problèmes de pilotage, et que l’on étudie • Problèmes censés être résolus par le contrôle par le produit • Conduit à une description fonctionnelle de l’émulateur

État de l’art (1/2) • Émulation de parties opératives • Machines CN, robots,… • Comparaison sur un cas d’école • Brenan 2000, Cavalieri 2000 • Cas industriel simple • IMS-NoE SIG4 (Cavalieri, 2003) • Service de benchmarking • Base globale (sur Internet) de cas industriels • MAST (Marik & Vrba, 2005) • Intégration d’autonomie et de communication aux équipements simulés (simulation par agents)

État de l’art (2/2) : notre position… • Maintenir la séparation entre • Émulation du système opérant • Système de contrôle • Constitution d’une base de modèles • Capitaliser les travaux d’une équipe / d’un labo • Modularité émulation/contrôle basée sur des composants d’émulation génériques • Interface universelle pour accéder aux modèles

Fonctionnalités du dispositif expérimental • Séparer des flux de natures différentes • Matière, information, décision • Le produit synchronise les flux • Représenter tous les routages possibles • Choix autonome par le produit de sa route • Émuler les événements du cycle de vie du produit • Naissance, …, mort • Assemblage, désassemblage

Architecture du dispositif expérimental • Émulation du système opérant • Est constituée d’un ensemble de primitives de modélisation basées sur une décomposition systémique • S’appuie sur une structure de modèles d’émulation générique • Système de contrôle • Supporte le système de décision et les flux d’information • Mis en oeuvre par un système multi-agents • Interface • Assure la modularité entre émulation et contrôle • Repose sur la définition de la structure des messages

Primitives d’émulation • Modélisation basée sur une analyse systémique • Temps, espace et forme (Le Moigne,1977) • Plus générique que les modèles des équipements

Paramètres de contrôle : Espace source, espace destination Paramètres de contrôle: Programme de fabrication Structure des modèles d’émulation Le modèle d’émulation est constitué de transformations et est traversé par des produits Informent sur changements d’état Reçoivent des ordres de pilotage : régler, opérer Les produits génèrent des événements

Modèle <<Agent>> d'émulation Manufacturing 1 * Control <<Message XML>> Événement Horodatage +Valeur 1 +Unité 1 1 Cible Nature +Nom +Nom * Paramètres 1 type +Nom 1 +Valeur type 1 1 <<Enumération>> <<Enumération>> TypeCible TypeNature Produit Forme Report Espace Request Structure des messages Horodatage du message Cible : ressource ou produit qui émet/reçoit le message <Event> <Targettype="shapeTransform">CU23</Target> <Nature type="request">setup</Nature> <Parameters> <Parametername="ProgramID" value="3"/> </Parameters> <Dateunit="min">30,25</Date> </Event> Nature : nom identitifiant l’événement • Type d’événement : • Ordre (Request) . • Compte-rendu (Report)

Infrastructure du système de contrôle • Utilisation d’un système multi-agents • Souplesse dans les interactions entre produit et agent de contrôle • Encapsulation d’un outil ou décideur externe • Comportements intelligents • Normes FIPA • Foundation for Intelligent Physical Agents • Protocoles d’interaction • Développement avec la plateforme JADE

Organisation du système de contrôle • Chaque composant émulé est représenté par un agent • Produits et transformations de forme et d’espace • Ceux-ci : • exposent leurs attributs • répondent aux ordres de contrôle • D’autres agents effectuent le contrôle • Perception des changements des attributs • Emission d’ordres • Un agent est responsable du transfert des messages entre système opérant et contrôle

Présentation d’un cas industriel • Fabriquant de meubles • Emploie 4000 personnes • CA 450 millions d’euros • Simulation d’un atelier • 70 références pièces / jour • Gammes variées et non linéaires Complexité des flux • Problématique industrielle: • Gestion des encours • Routage des pièces Utiliser des RFID ?

Zone de test Perçage 3 Perçage 2 Perçage 1 Débit tampon tampon tampon Modélisation Pièces débitées à percer Pièces à emballer finies en-cours Emballage

Résultats et conclusion • Le système émulé reproduit des comportements observés • Expressivité des primitives de modélisation • Limites de la validation • Validation de portions du système physique • Difficile de reproduire les décisions • Système à événements discrets (Arena) – Vs - Système temps continu (MAS) • Synchroniser les échéanciers • Simuler en « temps réel »

Perspectives • Compléter la base de modèles • Résoudre le problème du temps : utilisation de HLA • Développer des systèmes intelligents/auto-organisés

Merci de votre attention … • Un temps pour les questions…

Proposition d’une plateforme d’expérimentation sur le contrôle par le produit