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CE10 - Industrie et usine du futur : Homme, organisation, technologies

ReconfiguratiOn rapide De systèmes de production : une approche couplée Ingénierie logicielle dirigée par les modèles et interaCtion avec l’humain – RODIC

ReconfiguratiOn rapide De systèmes de production : une approche couplée Ingénierie logicielle dirigée par les modèles et interaCtion avec l’humain

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Enjeux et objectifs

Les systèmes de production reconfigurables (RMS) sont actuellement considérés comme l’une des voies les plus prometteuses vers l’adaptabilité des entreprises face à de fortes incertitudes. L’idée sous-jacente est de pouvoir modifier à la fois la structure physique et la structure du système de pilotage d’un RMS afin de lui permettre de s’adapter à une évolution de son environnement ou de ses objectifs. A cette fin, les RMS sont conçus sous une forme modulaire, une configuration correspondant à un assemblage de modules, logiciels ou matériels. Choisir une configuration n’est pas aisé : les variantes sont multiples, de nombreux paramètres sont à considérer, et le contexte exige une prise de décision rapide. Le projet RODIC a pour objectif de développer un outil permettant à un opérateur en charge de la reconfiguration d’évaluer plus simplement et plus rapidement les configurations qu’il souhaite tester. La force principale du projet est de réussir à croiser trois disciplines scientifiques distinctes : la psychologie cognitive pour l’analyse de l’activité de l’opérateur et la définition de l’interaction à mettre en place avec l’outil, le génie industriel pour la contextualisation des travaux, la conception des configurations et la définition des indicateurs de performance vis-à-vis de l’architecture d’entreprise, et le génie logiciel pour les phases de vérification, de génération et d’évaluation des configurations proposées. Cet outil sera testé sur des cas industriels réels.

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Le résultat majeur attendu dans le projet RODIC est un logiciel, adaptable à la situation industrielle de reconfiguration, permettant à tout opérateur d’évaluer la performance d’une nouvelle configuration de l’outil de production. Ce résultat pourra être obtenu grâce à la levée de trois verrous scientifiques provenant de trois communautés scientifiques distinctes. Tout d’abord, une analyse d’activité en situation industrielle va permettre de spécifier et formaliser les processus cognitifs menant à la prise de décision des opérateurs de reconfiguration en précisant les données nécessaires ainsi que leur format d’affichage pour une meilleure interaction. Ensuite, l’outil s’appuiera sur une spécification générique des systèmes de production reconfigurables, modélisée sur la base de la théorie des langages, pour permettre à l’opérateur non-informaticien de caractériser la configuration à tester au plus près des besoins métiers. Enfin, à contre-pied des outils de simulation industrielle classiques, l’évaluation des indicateurs de performance de chaque configuration réalisée par l’outil RODIC le sera en utilisant des techniques éprouvées issues du génie logiciel, dans un objectif de rapidité et de simplicité de mise en œuvre.

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Aprilia Andari, S.; Cardin, O.; Berruet, P.; Ardi, R. Serious Game as Learning Media for Reconfigurable Manufacturing System: A Model Development. 10th IFAC Conference on Manufacturing Modelling, Management and Control MIM, Nantes. 2022, 1675–1680.

André, P.; Cardin, O. A Core Reference Model for Applicable Reconfigurable Manufacturing Systems. Service Oriented, Holonic and Multi–Agent Manufacturing Systems for Industry of the Future. Springer Nature. 2024, 507–519. Studies in Computational Intelligence.

Ajabri, H.; Mottu, J.-M.; Bousse, E. Defining KPIs for Executable DSLs: A Manufacturing System Case Study. 12th International Conference on Model–Based Software and Systems Engineering MODELSWARD, Rome. 2024, 169–178.

André, P.; Goepp, V. A Framework for Defining Customised KPI in Manufacturing Systems. Service Oriented, Holonic and Multi–Agent Manufacturing Systems for Industry of the Future. Springer Nature. 2024, 309–320. Studies in Computational Intelligence.

Résumé de soumission

Les systèmes de production reconfigurables (RMS) sont actuellement considérés comme l’une des voies les plus prometteuses dans l’objectif d’adaptabilité des entreprises face à de fortes incertitudes. L’idée directrice des RMS est de réussir à modifier à la fois la structure physique et la structure du système de pilotage d’un système de production afin de lui permettre de s’adapter à une évolution de son environnement ou de ses objectifs. Pour obtenir ce résultat, les systèmes de production doivent être conçus sous une forme modulaire, et une configuration correspond donc à un assemblage de ces modules, qu’ils soient logiciels ou matériels. Plusieurs phases successives sont effectuées lors d’une reconfiguration : (i) détection du besoin de reconfiguration, (ii) conception des configurations alternatives, (iii) choix de la configuration à appliquer, (iv) arrêt de la production, (v) reconfiguration, et enfin (vi) redémarrage de la production.
Le projet RODIC a pour objectif d’améliorer ce processus en proposant un outil permettant à un opérateur en charge de la reconfiguration d’évaluer plus simplement et plus rapidement les configurations qu’il souhaite tester (phase iii). La force principale du projet RODIC est de réussir à croiser trois disciplines scientifiques distinctes : la psychologie cognitive pour l’analyse cognitive de l’activité de l’opérateur et la définition de l’interaction à mettre en place avec l’outil, le génie industriel pour la contextualisation des travaux, la conception des configurations et la définition des indicateurs de performance en vis-à-vis de l’architecture d’entreprise et le génie logiciel pour la phase de vérification, de génération et d’évaluation des configurations proposées.
L’originalité du projet RODIC est multiple : réussir à proposer un modèle instanciable d’une configuration de système de production, permettre la génération d’un système de pilotage frugal et intelligent (à opposer aux systèmes monolithiques actuels restreignant les performances du système en restreignant le périmètre des configurations autorisées), proposer un ensemble d’outils d’évaluations ciblées (à opposer aux traditionnels modèles de simulation de flux omniscients, lourds et longs à développer) et ajuster ce cycle au plus près des attentes des utilisateurs en situation de production.
L’outil proposé dans le projet RODIC peut être décomposé en cinq sections globalement successives : l’opérateur, au travers d’une première interface, va pouvoir choisir, associer et paramétrer un ensemble de modules prédéfinis afin de créer sa configuration. Un modèle de la configuration sera alors traité par des techniques de Model-Based Software Engineering (MBSE) afin de vérifier la cohérence de la configuration et son respect des contraintes issues de l’architecture d’entreprise. Un ensemble de modèles d’évaluation est ensuite généré, et utilisé dans une phase de validation de la configuration par rapport aux indicateurs de performance attendus. Ces résultats sont ensuite affichés dans une seconde interface sous une forme permettant une explicabilité des résultats, afin de faciliter la prise de décision de l’opérateur. Lorsque la configuration est validée, le logiciel du système de pilotage de la configuration est généré et prêt à être appliqué sur le système réel.
Le projet RODIC développera deux cas d’application complémentaires. Premièrement, un cas industriel virtuel sera proposé, traitant de systèmes majoritairement automatisés, permettant de travailler sur des indicateurs de performance validés industriellement. Un second cas sera développé au sein d’une usine-école sur un système totalement manuel. Les développements seront intégrés à demeure à l’usine-école afin d’en faire une vitrine du projet.

Coordination du projet

Olivier Cardin (Laboratoire des Sciences du Numérique de Nantes)

L'auteur de ce résumé est le coordinateur du projet, qui est responsable du contenu de ce résumé. L'ANR décline par conséquent toute responsabilité quant à son contenu.

Partenariat

ICube Laboratoire des sciences de l'Ingénieur, de l'Informatique et de l'Imagerie (UMR 7357)
LS2N Laboratoire des Sciences du Numérique de Nantes
LAB-STICC Laboratoire des Sciences et Techniques de l'Information, de la Communication et de la Connaissance

Aide de l'ANR 497 195 euros
Début et durée du projet scientifique : février 2022 - 48 Mois

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