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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 DUPONTCentre de Génie Industriel, École des Mines d’Albi-Carmaux

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Plan de Présentation

1. Contexte de l’Étude

2. Problématique

3. Plateforme Expérimentale

4. Conclusion

5. Perspective

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1. Contexte de l’Étude1. Contexte de l’Étude1. Contexte de l’Étude1. Contexte de l’Étude

o S.E.D

o M.E.S

o Pilotage d’Atelier

o Prise de Décision

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1. Contexte de l’Étude

Pour la Conception

Pour l’Exploitation

Deux types d’Outils Informatiques:

CAO , DAO IPAO (Ingénierie de Production) Spécifiques aux Systèmes Production

GPAO, ERP ou APS

MES Couplés à la supervision Supervision

Contrôle Commande Sur API Pér

iod

icit

é d

e d

écis

ion

Long terme

Temps réel

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S.E.D

Simuler Pour Améliorer

Simuler Pour Dimensionner

Simuler Pour Anticiper

En Conception En ExploitationEn Ré engineering

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,…

Utilisation

Simulation à Événements Discrets

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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

……..

S.E.D

Aléas:1. internes (pannes, absences) 2. externes (retard d'approvisionnement, arrivée imprévue d'un ordre de fabrication)

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M.E.S.

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 ]

Manufacturing Execution System

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Supervision

Contrôle-Commande

Progiciel Intégrés de Gestion - ERP

Définition

des Productions

Performance de Production

OrdonnancementCapabilité

Production

Gestion des ressources

Gestion desProduit

Supervision du Procédé

Ordonnancement détaillé

Lancement des production

Execution des Production

Opération ManuelCommande Automatisé

Suivi de Production

Acquisition etHistorisationdes données

Contrôle Qualité

Analyse de Production

Les Fonctions du M.E.S [norme ISA S95]

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Pilotage d’Atelier []

Décisions Périodiques ou événementielles

Utilisation en court terme ou en temps réel

Pour Anticipation : Réactivité et Proactivité

En temps réel ou par Projection (à l’aide de Simulation)

Pilotage des ressources techniques et Opérationnelles

Temps Réel

Long Terme

Prise de la décision

sur événements

Prise de la décision

Périodiques

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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]

Pilotage de flux (Contrôler les mouvements de matières)

Cadence de production

Chargement d’atelier

Contrôle

Gestion de Production

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

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2. Problématique2. Problématique2. Problématique2. Problématique

o Objectif de la Recherche

o Modèle de Principe

o Étapes du Travail

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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.

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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

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S.I

. d

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de

Ge

stio

n d

e l’

en

tre

pris

e

Capteurs Actionneurs

Système Opérant

Analyseur

d’événement

Contrôle Commande [API]

Entrées Sorties

Modèle de

Simulation des flux

MESSupervision

IHM

ERP, GPAO

Advanced Planning

System/Optimisation

Résultat

Entrée

Flux physique

Sortie

Flux physique

B.D

B.D

Événement critique

Variables d’initialisation

Variables de décision

Tous les événements

B.D

2. Modèle de Principe

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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

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3. Plateforme Expérimentale3. Plateforme Expérimentale3. Plateforme Expérimentale3. Plateforme Expérimentale

o Architecture du Système Opérant

o Architecture du Système d’Information

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Architecture du Système Opérant

Poste N°1

Poste N°4 Poste N°3

Poste N°2

Cha

rgem

ent Déc

harg

emen

t

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Architecture de Système d’Information

EMAC

PFT Rascol

APIOpté P1

APIOpé P3

APIChgt.

APIDéchgt

APIPoste 2

APIPoste 4

APIBoucle

APIPoste 3

APIPoste 1

APIDchgt.

Serveur AcquisitionMES

ProgrammationAPI

Ethernet industriel

Ethernet industriel

Eth

ern

et

indust

riel

Accès InternetServeur avecServices BD

Process et webMES

Inte

rnet

Client léger ouNavigateur Web

Client léger ouNavigateur Web

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4. Conclusion4. Conclusion4. Conclusion4. 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 !

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5. Perspectives5. Perspectives5. Perspectives5. Perspectives

Contribution aux normes d’interopérabilité

Analyse de performance [Travaux réalisés avec le Groupe SCMIP].

Possibilités à la chaîne logistique