Mise en œuvre de la validation du pilotage

Mise en œuvre de la validation du pilotage

Ayant identifié les principaux paramètres intervenant dans la mise en œuvre d‟une micro-usine, il faut dorénavant procéder à l‟analyse de la dynamique d‟évolution de ce système de production, et ce, sans perdre de vue l‟environnement d‟utilisation. En effet, le contexte principal de modularité est primordial dans le développement du système. Puisque la micro-usine est confrontée successivement à de nouveaux microproduits, le système d‟information sera sans cesse amené à perfectionner les connaissances acquises. Les savoir-faire correspondants sont eux aussi potentiellement extensibles à l‟infini. Pour que les simulations de validation soient réalistes, il est primordial d‟initialiser le système avec des valeurs aussi proches que possible des actuelles connaissances de micromanipulation et micro-assemblage télé-opérés voire automatisés – aussi rares mais riches soient-elles -. La maîtrise du contexte expérimental va ainsi conduire à définir les conditions initiales de nos simulations de validation. Dans ce chapitre, nous glissons vers la dernière étape de nos travaux. En reprenant le schéma sur la méthodologie suivie, nous abordons l‟étape de validation de la modélisation.Cette validation consiste à traduire de manière quantifiable les principales propriétés attendues – en termes de connaissance et de durée -, puis à comparer le résultat de simulations par réseau de Petri aux résultats expérimentaux menés au sein du laboratoire et de son homologue Suisse de l‟EPFL. Techniquement, l‟outil numérique utilisé est le logiciel de développement PACE, de chez IBE Simulation Engineering GmbH [pace], qui permet la mise en œuvre de réseaux stochastiques et T-temporisés – le franchissement d‟une Transition pondère une variable associée au temps -. L‟aspect stochastique est nécessaire pour ajouter l’indéterminisme du micromonde et se traduit par le réglage d‟un paramètre de probabilité lors des tirs des transitions. La progression du réseau peut être personnalisée par une programmation interne à chaque transition en langage Smalltalk. Ce dernier, initié dans les années 1970, est toujours développé. Il est orienté objet et il est réflexif, c’est-à-dire qu‟il a la capacité d’examiner, et éventuellement de modifier, ses structures internes de haut niveau – telles que ses objets – lors de son exécution. Il possède l‟avantage d‟être dynamiquement typé, autrement dit le type d‟une donnée n’est pas associé au symbole de la variable utilisée mais il est encodé dans la donnée elle-même. Cette caractéristique apporte un grand confort de programmation pour celui qui n‟est pas expert en POO. L‟expérience acquise ces dernières années en micro-manipulation et microassemblage par les acteurs majeurs du Laboratoire Européen Associé Microtechnique – notre laboratoire et l‟EPFL – sert de point de départ à nos simulations.

Contexte expérimental 

Les simulations de validation de l‟architecture des données que nous proposons ici doivent être initialisées par des valeurs réalistes. Pour cela, nous choisissons d‟utiliser une analyse des premières manipulations effectuées en télé-opération. Ce retour d‟expériences nous a permis l‟identification des principaux paramètres : temporels, taux de réussite expérimentale – connaissance, savoir-faire -. Au sein de l‟équipe SAMMI, de nombreuses télé-opérations ont été tentées dans le cadre du projet PRONOMIA – PRincipe et Outils NOuveaux pour le MIcroassemblage Automatisé : une alternative par le milieu liquide – [Pro05, GauM07c]. La finalité de ce projet ANR – projet de recherche collaborative entre l’ISIR (Paris) et FEMTO-ST, dont la durée s‟est établie entre décembre 2005 et novembre 2008 – était de proposer une approche innovante à travers la réalisation de tâches de micro-assemblage dans un environnement liquide. L‟idée principale était que les multiples effets perturbateurs, relativement aléatoires, sont sensiblement diminués par l‟immersion des microcomposants dans de l‟eau. Cette approche est nouvelle et permet l‟exploration d‟une méthode différente de celles qui interviennent habituellement dans l‟atmosphère gazeuse terrestre ou sous vide. A l‟issue de ce projet, de nouvelles difficultés sont apparues, liées à l‟interface entre l‟atmosphère et cet environnement liquide. Nous ne rentrerons pas ici dans ces détails éloignés de notre sujet. En revanche, d‟importants progrès ont été réalisés sur plusieurs aspects nous concernant. Nous retiendrons, d‟une manière générale, plusieurs avancées dans les domaines de la vision [BerJ06, BerJ07, Tam08 , Tam09] et de la préhension de micro-objets en milieu liquide [Low08]. A cet titre, les travaux de David Hériban, ingénieur de recherche CNRS au laboratoire depuis le début du projet PRONOMIA, nous sont doublement utiles : d‟une part, ce dernier a, en Programmation Orientée Objet, développé une interface de télé-pilotage modulaire répondant à l‟acronyme AP2M pour « Application pour le SAMMI, AS2M, femto-st Eric Descourvières 110 Pilotage de MicroManipulations » [Hér07] ; d‟autre part, en trois années de travail sur la station télé-opérée PRONOMIA, il a acquis une expérience certaine en micromanipulation et micro-assemblage [Gen10], notamment en atmosphère libre – donc légèrement en marge de la problématique initiale de PRONOMIA -. Ce sont ses expériences qui servent de base à l‟ensemble de nos simulations. La richesse de ses expérimentations, de ses interventions et la diffusion sans réserve de ses acquis ont joué un rôle important dans notre analyse du système d‟information adapté à l‟évolution d‟une micro-usine. Soulignons qu‟à travers sa recherche, il s‟agissait pour cet ingénieur de communiquer non pas sur la facilité de certaines réussites, mais principalement de faire état de ses difficultés voire de ses échecs. Ces proportions entre réussites et échecs nous sont indispensables pour quantifier le plus justement possible l‟initialisation de nos simulations. En effet, sans une telle connaissance de terrain du micromonde au sein du laboratoire, il nous aurait été impossible de maîtriser de tels ordres de grandeurs puisque le micromonde est justement imprévisible pour le commun des scientifiques inhabitué à cette physique hors norme. Une seconde plateforme de manipulation, appelée SAMMI comme l‟équipe de recherche, dont le développement a été initié par Benoît Ballarin et poursuivi par Brahim Tamadazte, nous sert de seconde base expérimentale pour l‟approche automatique. Appréhendons maintenant les rapports d‟expérimentations définissant par la suite les conditions initiales à l‟extrapolation du comportement d‟une micro-fabrication dans une micro-usine simulée grâce aux réseaux de Petri. 

Première base expérimentale

ne première base de travail concerne la manipulation et l‟assemblage de µcomposants de géométrie simple. Les pièces de 40x40x5 µm3 sont fines, plates, d‟épaisseur constante et leur contour est globalement carré. Seules quelques encoches profondes, légèrement plus larges que l‟épaisseur – en théorie -, taillées sur la tranche des flancs des pièces, permettent la solidarisation des pièces entreelles. Mécaniquement, le principe d‟assemblage est inspiré du mésomonde. Il consiste à mettre en position grâce à des surfaces de contact complémentaires. Ces surfaces de contact apparaissent lors de l‟insertion entre deux encoches pour lesquelles on a pris soin d‟introduire un jeu fonctionnel « infime », et donc relativement aléatoire à cette échelle, compte-tenu du procédé de fabrication – succession d’étapes d’épitaxie, résinage, photolithographie et attaques sèches ou humides -. On rencontre ici un premier risque lié à l‟incertitude de la largeur de la ou des fente(s) face à l‟épaisseur du microcomposant.