1 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.

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1 1 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 DUPONT Centre de Génie Industriel, École des Mines d’Albi-Carmaux

2 2 Plan de Présentation 1.Contexte de l’Étude 2.Problématique 3.Plateforme Expérimentale 4.Conclusion 5.Perspective

3 3 1. Contexte de l’Étude o S.E.D o M.E.S o Pilotage d’Atelier o Prise de Décision

4 4 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 Périodicité de décision Long terme Temps réel

5 5 S.E.D Simuler Pour Améliorer Simuler Pour Dimensionner Simuler Pour Anticiper En Conception En Exploitation En 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

6 6  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)

7 7 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

8 8 Supervision Contrôle-Commande Progiciel Intégrés de Gestion - ERP Définition des Productions Performance de Production OrdonnancementCapabilité Production Gestion des ressources Gestion des Produit Supervision du Procédé Ordonnancement détaillé Lancement des production Execution des Production Opération Manuel Commande Automatisé Suivi de Production Acquisition et Historisation des données Contrôle Qualité Analyse de Production Les Fonctions du M.E.S [norme ISA S95]

9 9 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

10 10 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

11 11 2. Problématique o Objectif de la Recherche o Modèle de Principe o Étapes du Travail

12 12 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.

13 13 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

14 14 S.I. de Production S.I. de Gestion de l’entreprise CapteursActionneurs Système Opérant Analyseur d’événement Contrôle Commande [API] EntréesSorties Modèle de Simulation des flux MES Supervision IHM ERP, GPAO Advanced Planning System/Optimisation Résultat Entrée Flux physique Sortie Flux physique B.D Événement critique Variables d’initialisation Variables de décision Tous les événements B.D 2. Modèle de Principe

15 15 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

16 16 3. Plateforme Expérimentale o Architecture du Système Opérant o Architecture du Système d’Information

17 17 Architecture du Système Opérant Poste N°1 Poste N°4Poste N°3 Poste N°2 Chargement Déchargement

18 18 Architecture de Système d’Information EMAC PFT Rascol API Opté P1 API Opé P3 API Chgt. API Déchgt API Poste 2 API Poste 4 API Boucle API Poste 3 API Poste 1 API Dchgt. Serveur Acquisition MES Programmation API Ethernet industriel Accès Internet Serveur avec Services BD Process et web MES Internet Client léger ou Navigateur Web Client léger ou Navigateur Web

19 19 4. 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 !

20 20 5. Perspectives  Contribution aux normes d’interopérabilité  Analyse de performance [Travaux réalisés avec le Groupe SCMIP].  Possibilités à la chaîne logistique