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Apport de la simulation en ligne dans l'aide à la décision pour le pilotage des systèmes de production : application à un système flexible de production
Cette thèse porte sur l apport de la simulation en ligne dans le pilotage des systèmes de production. Au fil des ans, ces systèmes deviennent de plus en plus compliqués et requièrent une capacité d analyse toujours plus grande de la part de son pilote. Plusieurs études ont démontré que l aide la plu...
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| Auteur principal : | |
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| Collectivités auteurs : | , |
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| Format : | Thèse ou mémoire |
| Langue : | français |
| Titre complet : | Apport de la simulation en ligne dans l'aide à la décision pour le pilotage des systèmes de production : application à un système flexible de production / Olivier Cardin; sous la direction de Pierre Castagna |
| Publié : |
[S.l.] :
[s.n.]
, 2007 |
| Description matérielle : | 1 vol. (129 p.) |
| Note de thèse : | Thèse doctorat : Automatique : Nantes : 2007 |
| Sujets : | |
| Documents associés : | Reproduit comme:
Apport de la simulation en ligne dans l'aide à la décision pour le pilotage des systèmes de production |
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| 320 | |a Bibliographie p. 123-129 | ||
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| 330 | |a Cette thèse porte sur l apport de la simulation en ligne dans le pilotage des systèmes de production. Au fil des ans, ces systèmes deviennent de plus en plus compliqués et requièrent une capacité d analyse toujours plus grande de la part de son pilote. Plusieurs études ont démontré que l aide la plus précieuse qu une entité décisionnelle pouvait obtenir pour optimiser ses décisions était un outil lui permettant de prévoir la conséquence de ses décisions. En effet, c est cet aspect de la prise de décision qui est rendu particulièrement hasardeux par l augmentation de la complexité des systèmes. L objet de cette thèse est d étudier comment la simulation de flux, après avoir été un outil d aide à la conception d unité de production, peut devenir un outil d aide à la décision dans le cadre du pilotage de cette unité. La première partie présente le contexte de nos travaux. Après avoir resitué le pilotage des systèmes de production, nous présentons les principes et les outils de la simulation du flux. Enfin, nous présentons un état de l art concernant la simulation en ligne, en remarquant qu il s agit d un domaine encore relativement peu exploré par la communauté de la recherche sur les systèmes de production. La seconde partie de nos travaux portent sur l intégration des outils de simulation dans l architecture de commande. Dans un premier temps, nous étudions la place relative de l humain et de la machine au niveau de la prise de décision. Les outils de simulation classique permettent depuis longtemps déjà de prévoir la conséquence de décisions portant sur un terme long relativement à la dynamique du système. Lorsque l horizon se restreint, l état initial des simulations est problématique : de par son influence grandissante sur les résultats, il est nécessaire d assurer une équivalence de plus en plus stricte avec l état du système de production au moment du début des simulations. C est pourquoi, dans la deuxième partie de ce chapitre, nous montrons sur un exemple l importance de l initialisation dans une simulation en ligne pour la prise de décision. La troisième partie de nos travaux porte sur la résolution de ce problème par l introduction dans l architecture de commande d un observateur, également réalisé par simulation, en communication constante avec les organes de commande du système. Au moment où la simulation se lance, elle s initialise sur l état de l observateur, qui est considéré comme étant une bonne approximation de l état actuel réel du système. La dernière partie présente une validation sous la forme d une application complète des concepts et de l architecture proposés sur un système de production flexible, actuellement en production dans le cadre de l Institut Universitaire de Technologie de Nantes. | ||
| 330 | |a This thesis deals with the contribution of online simulation to production activity control. Along the years; manufacturing systems get more and more complex and require more and more analysis skills from the pilot. Several studies showed that the most precious help that a decisional entity could get to optimise its decisions was a tool enabling to foresee the consequences of these decisions. Indeed, the rise of systems complexity makes this aspect of decision making particularly tricky. The subject of this thesis is to study how discrete-event simulation, after being used as a support for production units design, may become a decision support tool for production activity control of these units. First section presents the context of this work. After positioning the manufacturing systems production activity control, we present the discrete-event simulation tools and principles. Finally, we present a state of the art about online simulation, noticing it is a subject relatively poorly explored by the manufacturing systems research community. Second section of our work deals with the integration of simulation tools in the control architecture. Our first step is to study the relative position of human and machine in the decision making process. For a long time, classical simulation tools have enabled to foresee the consequences of decisions acting on a term considered long relatively to the system dynamic. When the horizon shortens, the initial state of simulations becomes a problem: because of its growing influence on the results, it is necessary to insure a more and more strict equivalence with the state of the system at the simulations starting date. This is why, in the second part of this section, we show on an example the importance of initialisation in an online simulation for decision making. Third section of this work is about the resolution of this last problem with the insertion of a simulation-made state estimator in the control architecture, constantly communicating with the system control. At the simulation start date, it is initialised on the present state of the observer, which is considered as a good approximation of the real present state of the system. Last section presents how we validated what we proposed with a complete application of the concepts and architecture on a flexible manufacturing system, currently running at the Technology University Institute (IUT) of Nantes, France. | ||
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