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 Plan de Présentation 1.Contexte de l’Étude 2.Problématique 3.Plateforme Expérimentale 4.Conclusion 5.Perspective
3 1. Contexte de l’Étude o S.E.D o M.E.S o Pilotage d’Atelier o Prise de Décision
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 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 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 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 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 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 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 2. Problématique o Objectif de la Recherche o Modèle de Principe o Étapes du Travail
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 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 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 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 3. Plateforme Expérimentale o Architecture du Système Opérant o Architecture du Système d’Information
17 Architecture du Système Opérant Poste N°1 Poste N°4Poste N°3 Poste N°2 Chargement Déchargement
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 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 5. Perspectives Contribution aux normes d’interopérabilité Analyse de performance [Travaux réalisés avec le Groupe SCMIP]. Possibilités à la chaîne logistique