Réordonnancement sur critères énergétiques de systèmes de production hybrides – EasyRESCHED

Dans un avenir où le marché local de l'énergie sera caractérisé par la présence de multiples acteurs, avec chaque industrie ayant la capacité de produire, consommer, stocker, acheter et vendre de l'énergie simultanément, le projet EasyRESCHED contribuera à définir tout d'abord l'architecture multi-agents nécessaire pour concevoir la couche numérique des systèmes de production cyber-physiques hybrides (HCPPS), facilitant ainsi la gestion efficace de ces acteurs. Des protocoles de négociation, de collaboration et de coopération seront proposés pour permettre des prises de décisions énergétiques efficientes. Dans un second temps, le projet proposera une méthode de réordonnancement collaboratif multi-objectifs, ajustant les plans de production en fonction des variations de la disponibilité énergétique, des prix de l'énergie, des pannes de machines, etc. Contrairement aux méthodes de réordonnancement traditionnelles basées sur des données statiques et des indicateurs prédéfinis, cette approche sera dynamiquement reconfigurée en fonction des résultats issus des mécanismes de négociation utilisés en première étape. L’équipe du projet prévoit d'exploiter les capacités de communication des agents de la couche cyber des HCPPS pour analyser les données recueillies des composants physiques et ajuster ainsi les paramètres et les objectifs de sa méthode de réordonnancement. Pour valider cette approche, un démonstrateur virtuel et un démonstrateur physique seront construits.

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Ben Haj Mouldi, A.; Nouiri, M. Integrated Genetic Algorithm with Dispatching Rules to solve the Flexible Job Shop Scheduling Problem under Multi-AMR Transportation Constraints, 18th IFAC Symposium on Information Control Problems in Manufacturing. 28-30 August 2024. Vienna, Austria.

Nouiri, M.; Trentesaux, D.; Bekrar, A. Towards energy efficient scheduling of manufacturing systems through collaboration between cyber-physical production and energy systems. Energies. 2019, 12(23), 4448.

Nouiri, M.; Trentesaux, D.; Bekrar, A.; Giret, A.; Salido, M.-A. Cooperation Between Smart Manufacturing Scheduling Systems and Energy Providers: A Multi-agent Perspective. In: Borangiu, T., Trentesaux, D., Thomas, A., Cavalieri, S. (eds) Service Orientation in Holonic and Multi-Agent Manufacturing. SOHOMA 2018. Studies in Computational Intelligence. 2019, vol 803. Springer, Cham.

Nouiri, M.; Bekrar, A.; Trentesaux, D. An energy-efficient scheduling and rescheduling method for production and logistics systems. International Journal of Production Research. 2020, 58(11), 3263-3283.

Les installations de production manufacturière sont connues pour leur consommation d'énergie intensive. Toutefois, certaines usines produisent déjà non seulement des biens mais aussi leur propre énergie, et cette situation tend à s'amplifier dans le futur. Aujourd'hui, en plus des ressources énergétiques communes, les entreprises sont connectées à différents fournisseurs d'énergie renouvelable. Il convient de mentionner que les systèmes d'énergie renouvelable sont caractérisés par l'incertitude et la variabilité de la charge nette, ce qui implique des changements de la puissance disponible au fil du temps, en fonction de la source (par exemple, la vitesse du vent ou l'irradiance solaire).
Pour cette raison, le projet vise à fournir une approche pour contrôler ces changements permanents dans les systèmes de production (fluctuation de la disponibilité ou changements des prix de l'énergie, mais aussi pannes machines, etc.). Si le réordonnancent est une procédure de réparation classique utilisée pour trouver une nouvelle solution réalisable de manière réactive, la plupart des méthodes existantes sont basées sur des données statiques et des indicateurs prédéterminés. D'autre part, le système de production cyber-physique (CPPS) est un paradigme largement répandu dans la littérature des architectures de contrôle adaptatives.
Ce projet se concentre sur la conception d'une architecture cyber-physique pour réaliser le contrôle énergétiquement efficace d'un "CPPS hybride", capable de produire à la fois des biens et de l'énergie, et possédant ses propres installations de stockage. Il consiste d'abord à développer une architecture multi-agents pour supporter les mécanismes de négociation et de collaboration. Ensuite, une méthode de réordonnancement collaborative sera proposée pour fournir des solutions efficaces. Elle sera configurée avec les résultats obtenus par les mécanismes de négociation de la première étape (données d'entrée configurées, critères mono/multi objectifs).