Modélisation et simulation des systèmes de production

La conception, l’apprentissage ou le développement des systèmes de production industriels impliquent des investissements humains et matériels souvent très coûteux. L’intégration de la simulation dans le domaine industriel permet d’abaisser considérablement ces coûts.

Dans la phase de conception d’un système de production, la simulation permet de tester puis de valider l’architecture de l’atelier et d’expérimenter à moindre frais les différents systèmes de conduite envisageables pour une production donnée. Lors de l’apprentissage d’un pilote de conduite d’atelier, la simulation permet à celui-ci d’acquérir une certaine expérience sans risque d’accident ni de dégât matériel, toujours onéreux et parfois catastrophiques. Enfin, dans les phases de développement ou de réorganisation du système de production, les essais de validation et de conception des commandes pourront être entrepris sans nuire à l’installation actuelle ni à son fonctionnement.

Or, le développement d’un modèle de simulation est une activité coûteuse en temps. Dans l’approche traditionnelle, le développeur du modèle doit faire appel à son art et à son expérience pour produire une description algorithmique des activités et des événements d’un projet. Cela implique une grande partie d’efforts répétitifs consacrés au développement de logiciels spécifiques. Une fois implémenté et utilisé, ce modèle est très rarement réutilisable ou réexploitable. De nouvelles approches et de nouveaux types de modèles sont donc nécessaires pour résoudre efficacement ce genre de problèmes (réutilisabilité et flexibilité du modèle).

L’enjeu informatique actuel des systèmes de production est de trouver des approches regroupant concepts, méthodes et outils, dans le domaine de l’intelligence artificielle (‘t du génie logiciel, qui leur permettent d’adapter leurs activités et ainsi leurs applications aux perpétuelles fluctuations de leur environnement économique.

En effet, si nous considérons le système de production, non pas comme une organisation monolithique, mais comme un ensemble d’unités concurrentes de traitement et de communication d’information, nous obtenons une organisation distribuée, plus dynamique, d’un caractère nouveau. Cette organisation est nécessaire à l’adaptation des systèmes- de production à la constante mutation de son environnement économique. Ainsi les solutions des problèmes dépendent de la maîtrise des flux d’information manipulés par ces unités de traitement et de communication d’information.

Une démarche cohérente d’informatisation de la fonction production de l’entreprise manufacturière se doit d’être une démarche globale. Aussi, le système d’information du système de production ne peut être « pensé » que globalement. L’informatisation d’une activité ne doit donc pas être réalisée indépendamment des autres activités, et en généralisant, indépendamment de la logique qui veut que le système ne produise que pour répondre aux besoins des clients.

Une telle démarche se heurte à des problèmes complexes et évolutifs, qui ne peuvent être appréhendés autrement que par une démarche de modélisation et de simulation. Les différents outils de modélisation pour la simulation jusqu’à présent utilisés, ont cependant été développés pour des applications spécifiques, illustrant surtout le cloisonnement qui existe entre les activités du système de production.

Cette voie n’est aujourd’hui plus acceptable et met en avant le besoin d’un outil de modélisation plus général. C’est le concept objet, entité fondamentale des systèmes à objets, qui constitue la première partie du centre d’intérêt de ce mémoire et qui peut raisonnablement prétendre apporter cette généralité. Le concept objet nous permet de faire du système de production un modèle plus fidèle à la réalité et à la pensée humaine. Un modèle de simulation est surtout caractérisé par son aspect dynamique; un objet doit non seulement avoir une frontière d’encapsulation, mais également avoir une frontière d’interaction avec les autres processus. Le concept de programmation concurrente pour la simulation constitue la seconde partie de ce mémoire, il permet d’exprimer de manière plus commode et plus flexible la dynamique ou le comportement temporel des systèmes de production.

Avec le besoin d’intégrer, c’est au travers des étapes traditionnelles de conception, de fabrication et de gestion que l’entreprise fixe un pôle d’intégration. Nous nous sommes intéressés à la gestion de production pour la raison principale que ce pôle d’intégration présente aujourd’hui les résultats les plus décevants en matière de traitement et de communication automatisés d’informatisation.

L’informatisation de la gestion de production témoigne des enjeux de l’intégration. Mise en œuvre à travers des logiciels de gestion de production assistée par ordinateur (GPAO), la gestion de production ne contribue pas ou encore très mal à la compétitivité de l’entreprise, ramenant ainsi l’outil informatique à un simple outil d’exécution. L’intégration de la simulation à la gestion nous permet d’évaluer plus rapidement et plus précisément les performances de différents plans de production ou stratégies d’ordonnancement dans un système de production afin de mieux l’exploiter. Alors que les méthodes de gestion de production se compliquent, rendant incontournable l’utilisation d’un outil informatique plus performant et plus puissant, il y a lieu de s’interroger sur l’opportunité de traiter les problèmes liés à la simulation des systèmes de gestion de production avec des approches nouvelles, ce que nous avons fait avec l’approche objet et l’approche de la programmation concurrente (ou programmation parallèle).

Au même titre que l’on parle de flexibilité de production, on peut parler de flexibilité de gestion, et plus généralement de flexibilité des applications qui contribuent à la compétitivité de l’entreprise. Le modèle objets est à notre sens le moyen d’obtenir la flexibilité et la fiabilité de modèle de production, et la programmation concurrente avec une interface conviviale est le moyen d’obtenir la flexibilité et la dynamique de la gestion de production.

C’est en ce sens que nous avons effectué les travaux présentés dans ce mémoire et par là même que nous faisons des propositions. Nous avons en particulier organisé ce mémoire en cinq chapitres pour nous amener, problèmes après problèmes, à proposer une approche objet dédiée à l’analyse des systèmes de production, une approche processus dédiée à la conception d’un modèle de simulation des flux, une approche programmation concurrente dédiée à l’implémentation de modèle de simulation, ainsi qu’une plate-forme qui va intégrer un module de la simulation dans la gestion de production comme un outil d’aide à la décision.