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Proposition dune plateforme dexpérimentation sur le contrôle par le produit Rémi Pannequin et André Thomas CRAN – CNRS UMR 7039 Equipe « Systèmes Contrôlés.

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1 Proposition dune plateforme dexpérimentation sur le contrôle par le produit Rémi Pannequin et André Thomas CRAN – CNRS UMR 7039 Equipe « Systèmes Contrôlés par le Produit »

2 Plan de la présentation Contexte et problématique État de lart Fonctions de la plateforme Spécification de la plateforme Application à un cas industriel Conclusion et perspectives

3 Champ de recherche Synchronisation (Plossl 97) –Flux de produits –Flux dinformations Flux dinformations Flux de matière Synchronisation

4 Champ de recherche Synchronisation (Plossl 97) –Flux de produits –Flux dinformations Identification Automatique –Auto-ID (McFarlane et al. 03) –Points de synchronisation Synchronisation par RFID Produit Porteur dun Tag

5 Champ de recherche Synchronisation (Plossl 97) –Flux de produits –Flux dinformations Identification Automatique –RFID (McFarlane et al. 03) –Points de synchronisation Contrôle Holonique –Holon = produit + information Produit capable dinformer Acteur du contrôle de la production Flux dholons

6 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

7 Émulation et simulation But de la simulation –Observer lévolution du système face à un scénario prédéfini –Boucle ouverte Le système de décision est inclus dans le modèle –Modélisation délicate –Souvent simplifiées Simulation Scénario prédéfini performances Modélisation Système réel

8 Émulation et simulation But de lémulation –Reproduire linteraction avec lenvironnement –Boucle fermée Seul le système opérant est modélisé –Modélisation facilitée –Modularité –Utilisation du système de contrôle réel Scénario prédéfini performances Emulation Interaction permanente

9 Caractérisation de la problématique Expérimentation sur un modèle du réel –Tout nest pas représenté –Lexpérience est elle valable ? –Quels aspects modéliser ? Conserver les aspects de la réalité qui posent des problèmes de pilotage, et que lon étudie –Problèmes censés être résolus par le contrôle par le produit –Conduit à une description fonctionnelle de lémulateur

10 État de lart (1/2) Émulation de parties opératives –Machines CN, robots,… Comparaison sur un cas décole –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 dautonomie et de communication aux équipements simulés (simulation par agents)

11 Maintenir la séparation entre –Émulation du système opérant –Système de contrôle Constitution dune base de modèles –Capitaliser les travaux dune équipe / dun labo Modularité émulation/contrôle basée sur des composants démulation génériques –Interface universelle pour accéder aux modèles État de lart (2/2) : notre position…

12 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

13 Architecture du dispositif expérimental Émulation du système opérant –Est constituée dun ensemble de primitives de modélisation basées sur une décomposition systémique –Sappuie sur une structure de modèles démulation générique Système de contrôle –Supporte le système de décision et les flux dinformation –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

14 Primitives démulation Modélisation basée sur une analyse systémique –Temps, espace et forme (Le Moigne,1977) –Plus générique que les modèles des équipements TempsEspaceForme Non contrôlé ContrôléeFixée=> Espace-Temps Routage, manipulation, … Non contrôlé FixéeContrôlée=> Forme-Temps Usinage, peinture, … Non contrôlé Fixée => Temps Stockage, attente, …

15 Structure des modèles démulation Le modèle démulation est constitué de transformations et est traversé par des produits Les produits génèrent des événements Informent sur changements détat Reçoivent des ordres de pilotage : régler, opérer Paramètres de contrôle : Espace source, espace destination Paramètres de contrôle: Programme de fabrication

16 Structure des messages Horodatage du message Nature : nom identitifiant lévénement Cible : ressource ou produit qui émet/reçoit le message Type dévénement : Ordre (Request). Compte-rendu (Report) CU23 setup 30,25

17 Infrastructure du système de contrôle Utilisation dun système multi-agents –Souplesse dans les interactions entre produit et agent de contrôle –Encapsulation dun outil ou décideur externe –Comportements intelligents Normes FIPA –Foundation for Intelligent Physical Agents –Protocoles dinteraction –Développement avec la plateforme JADE

18 Organisation du système de contrôle Chaque composant émulé est représenté par un agent –Produits et transformations de forme et despace –Ceux-ci : exposent leurs attributs répondent aux ordres de contrôle Dautres agents effectuent le contrôle –Perception des changements des attributs –Emission dordres Un agent est responsable du transfert des messages entre système opérant et contrôle

19 Présentation dun cas industriel Fabriquant de meubles –Emploie 4000 personnes –CA 450 millions deuros Simulation dun atelier –70 références pièces / jour –Gammes variées et non linéaires Complexité des flux Problématique industrielle: –Gestion des encours –Routage des pièces Utiliser des RFID ?

20 Zone de test Modélisation Emballage en-cours Pièces à emballer finies tampon Perçage 3Perçage 2Perçage 1 Débit tampon Pièces débitées à percer

21 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 »

22 Perspectives Compléter la base de modèles Résoudre le problème du temps : utilisation de HLA Développer des systèmes intelligents/auto- organisés

23 Merci de votre attention … Un temps pour les questions…


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