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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…