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Planification stratégique du système
robotique
Les trois sous problèmes de la planification stratégique
Gestion d’autonomie des batteries
Un des problèmes majeurs identifiés durant la première réunion d’évaluation du projet est la durée relativement conséquente de rechargement des batteries, et la situation, dans laquelle tous les robots se vident de leur énergie et se rechargent ensembles durant la même période, est à éviter. Cette situation devrait être évitée afin de garder des robots opérationnels pour assurer la continuité d’assistance au personnel en cas de missions urgentes. Plusieurs solutions ont été proposées afin de remédier à ce problème d’autonomie, certaines par le groupe hardware, en proposant d’augmenter les capacités des robots en ajoutant des batteries supplémentaires afin de prolonger la durée d’activité des robots ou bien d’installer des stations de rechargement automatique qui permettent aux robots de se recharger sans intervention humaine durant les périodes creuses où les robots sont en veille en attendant l’arrivé de nouvelles missions. Notre groupe « swarm intelligence » s’est également penché sur ce problème et a proposé de planifier les périodes de rechargement de chaque robot afin d’assurer un service minimum nécessaire tout au long de la journée. L’agent de décision consacré à la gestion de l’autonomie des robots, doit gérer et planifier les cycles de rechargement, et s’assurer de la disponibilité d’un nombre suffisant de robots opérationnels durant les futures périodes pour exécuter les futures missions.Les caractéristiques de cet agent de décision sont : Évènement déclencheur : Le processus de planification est déclenché lorsqu’une différence majeure est constatée entre les demandes prévues et les demandes observées qui rendent les plans calculés obsolètes, ainsi que le début d’une tranche horaire où une nouvelle équipe de travail prend le relais. Nature du processus de prise de décision : Comme la gestion d’autonomie doit prendre en compte l’état de l’ensemble des robots et la prévision de l’ensemble des demandes, un processus de décision centralisé semble être le plus adapté pour une telle situation. Horizon de planification: compte tenu des temps de chargement importants (plus de 8h) et de l’objectif d’assurer la disponibilité des robots, l’horizon de planification doit s’étendre sur plusieurs périodes consécutives. Données nécessaires : Les paramètres qui doivent être pris en compte pour le calcul des plans de chargement sont : le nombre de robots, la capacité de stockage d’énergie des batteries embarquées sur les robots , le niveau d’énergie de chaque robot, la vitesse de rechargement de chaque robot, la vitesse moyenne de déchargement des robots en mode opérationnel et en mode veille, les prévisions de demande et l’énergie nécessaire pour accomplir ces demandes. La configuration des robots et les modules attachés aux robots peuvent être pris en considération pour le calcul de l’affectation des tâches si ces informations peuvent être disponibles à ce stade de calcul. Décisions : A la fin du calcul, l’agent de décision doit établir, pour chaque période prise en considération, un plan de rechargement spécifiant les robots destinés à se recharger, ainsi que la charge affectée à chaque robot opérationnel.
Configurations des robots
Une des innovations du projet IWARD est l’ensemble des fonctionnalités/ modules « plug and play » (brancher et faire fonctionner) qui ressemblent à des tiroirs et qui peuvent être ajoutés/ enlevés à chaud par n’importe quel personnel disponible. Si par exemple il a été décidé de reconfigurer un robot en lui ajoutant la fonctionnalité de transport de médicament, il suffit qu’un(e) infirmièr(e) prenne le tiroir/module qui correspond à cette fonctionnalité et le glisse dans l’un des endroits prévus. Comme les demandes d’assistance varient dans une journée et que certaines demandes sont périodiques, les robots doivent être reconfigurés différemment durant la journée. La configuration d’un robot nécessite une intervention humaine et doit donc être planifiée de préférence à des moments précis comme lors des changements de postes. Puisque la configuration d’un robot détermine sa charge, il est préférable de planifier les configurations des robots en fonction des prévisions de demandes sur plusieurs périodes. Ce problème peut aussi être couplé avec le problème de l’autonomie des robots, présenté précédemment, afin que la capacité énergétique des robots et le type des missions affectées soient pris en considération lors de la configuration ainsi que l’affectation des missions. Le but de l’agent de décision, responsable de la reconfiguration, est d’analyser la configuration actuelle des robots, et de les reconfigurer en fonction des demandes futures et de la disponibilité des fonctionnalités.Les caractéristiques de cet agent de décision sont les suivantes : Evénement déclencheur : Le processus de reconfiguration est déclenché soit au commencement d’une nouvelle période, ce qui indique le changement des équipes de travail ainsi que le changement des demandes du personnel ; soit un changement de ressources disponibles qui est généralement un changement de robots opérationnels suite à un changement des plans de rechargement des robots. Horizon de planification : L’horizon de planification peut être limité à une seule période ou étendu à plusieurs périodes. Le processus de reconfiguration sera déclenché à la fin de chaque période. Nature du processus de prise de décision : Sachant que ce processus doit tenir compte de l’état de tous les robots du système, et que les robots doivent être configurés afin d’assurer une disponibilité globale par rapport à la prévision de demandes, un processus de type centralisé Données nécessaires : Les données essentielles pour effectuer le calcul de reconfiguration sont : le nombre de robots opérationnels ainsi que la capacité énergétique de chaque robot, le nombre des fonctionnalités disponibles ainsi que leur type, l’ensemble de configurations possibles pour chaque robot, les missions prévues, ainsi que leur type et la consommation énergétique nécessaire pour exécuter ces missions. Décisions : Les décisions prises par cet agent concernent la configuration de chaque robot et les modules qui lui seront affectées.
Localisation des stations des robots
Le positionnement des robots dans l’hôpital influence la réactivité du système robotique. Des stations d’attente doivent être positionnées de manière intelligente dans l’hôpital, ainsi les robots y seront affectés lorsqu’ils sont en état de veille, dans le but de mieux répondre aux demandes urgentes et de minimiser les parcours dans le vide. Lorsqu’un robot termine toutes les missions qui lui ont été affectées, il repart à sa station d’attente. Cette station doit être choisie en fonction de la proximité des futures missions prévues qui lui seront affectées. Ces stations d’attente évitent que les espaces vitaux de l’hôpital ne soient encombrés par des robots en état de veille. Ces stations peuvent aussi jouer un rôle de station de rechargement si elles sont équipées de « self docking station » ou station de chargement automatique qui permet aux robots de se ressourcer en énergie sans intervention humaine.Les caractéristiques de l’agent de décisions responsable de la localisation des ces stations d’attente sont : Evénement déclencheur : Le processus de localisation des stations est déclenché, suite à un changement des ressources existantes (dans notre cas, suite à un changement des robots opérationnels qui peut être engendré par une modification des plans de rechargement des robots). Un changement des fonctionnalités existantes sur les robots peut aussi nécessiter un changement des stations d’attente, par exemple le robot équipé avec le module de transport peut être mieux placé à côté de la pharmacie qui est le premier demandeur de ce module. Également, le processus de localisation peut être déclenché suite à un changement des demandes du personnel, souvent lié à un changement d’équipe durant la journée, ou la passation entre deux équipes qui marque le début d’une nouvelle période et donc nécessite une ré-optimisation du système. Horizon de planification : Cet agent effectue ses calculs sur une période, en tenant compte des capacités énergétiques des robots. Nature de l’agent de décision : Vu la nécessité de prendre en compte l’état de l’ensemble des robots et la nécessité de couvrir de manière optimale les demandes, un agent de décision de type centralisé, peut être plus capable d’effectuer l’association entre les robots et les stations d’attente les plus appropriées. Données nécessaires : l’ensemble des lieux qui peuvent servir de stations d’attente, les futures demandes prévues ainsi que leur nature, les points de départs et d’arrivée de ces missions, la fréquence ou la probabilité d’occurrence de ces missions, les temps d’exécution de ces missions, la matrice du temps nécessaire pour se déplacer d’un point d’intérêt à un autre. Ce problème peut être couplé avec le problème de configuration et même avec le problème d’autonomie des robots afin de s’assurer que les missions seront affectées à un robot opérationnel proche ayant assez d’énergie stocké pour exécuter sa mission .
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