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

Champ de recherche

• Synchronisation (Plossl 97)– Flux de produits– Flux d’informations

Flux d’informations

Flux de matière

Synchronisation

Champ de recherche

• Synchronisation (Plossl 97)– Flux de produits– Flux d’informations

• Identification Automatique– Auto-ID (McFarlane et al. 03)– Points de synchronisation

Synchronisation par RFID

Produit Porteur d’un Tag

Champ de recherche

• Synchronisation (Plossl 97)– Flux de produits– Flux d’informations

• Identification Automatique– RFID (McFarlane et al. 03)– Points de synchronisation

• Contrôle Holonique– Holon = produit + information

Produit capable d’informer

Acteur du contrôle de

la production

Flux d’holons

Problématique

Besoin:Évaluer une architecture de contrôle par le produit

• avec réalisme (taille)• en tenant compte de différentes situations

Etude analytique Difficile…

Étude expérimentale

Objectif scientifiques :• Méthodologie pour la création de modèles d'ateliers virtuels réalistes

• Spécifier une architecture modulaire

Émulation et simulation

• 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

Simulation

Scénarioprédéfini

performances

Modélisation

Système réel

Émulation et simulation

• 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

Scénarioprédéfini

performances

Emulation

Interaction permanente

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)

• 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

État de l’art (2/2) : notre position…

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

Temps Espace Forme

Non contrôlé

Contrôlée Fixée => Espace-Temps

Routage, manipulation, …

Non contrôlé

Fixée Contrôlée => Forme-Temps

Usinage, peinture, …

Non contrôlé

Fixée Fixée => Temps

Stockage, attente, …

Structure des modèles d’émulation

Le modèle d’émulation est

constitué de transformations et est traversé par

des produitsTransformation

+Identifiant+Temps de Cycle

+ObtenirEtat()+Régler()+Opérer()

Transformation d'espace

+Emplacement Source+Emplacement Destination

Transformation de forme

+Programme+Matrice de changement de série

Modèle d'emulation

*

1

Application de Simulation

+depart()+fin()+pause()+ObtenirEtat()

1 1

Produits

+Identifiant+Historique Transformations

+ObtenirEtat()

1

*

Les produits génèrent des événements

Informent sur changements d’état

Reçoivent des ordres de pilotage :

régler, opérer

Paramètres de contrôle :Espace source, espace

destination

Paramètres de contrôle:Programme de fabrication

Structure des messages

Horodatage du message

Nature : nom identitifiant

l’événement

Cible : ressource ou produit qui émet/reçoit

le message

Type d’événement :• Ordre (Request) .

• Compte-rendu (Report)

Modèle d'émulation

Manufacturing

Control

<<Agent>>

Événement<<Message XML>>

Cible

+Nom

1

Nature

+Nom

1

Paramètres

+Nom+Valeur

Horodatage

+Valeur+Unité

*

1

TypeNature<<Enumération>>

ReportRequest

1

1type

TypeCible<<Enumération>>

ProduitFormeEspace

1

1 type

1 *

<Event> <Target type="shapeTransform">CU23</Target> <Nature type="request">setup</Nature> <Parameters> <Parameter name="ProgramID" value="3"/> </Parameters> <Date unit="min">30,25</Date></Event>

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 Modélisation

Emballage

en-cours

Pièces à emballer

finies

tampon

Perçage 3

Perçage 2

Perçage 1

Débit

tampon tampon

Pièces débitées à percer

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…