Conception de lignes de production reconfigurables et durables - projet ANR-21-CE10-0019 Reconfidurable
Alexandre Dolgui  1@  
1 : Département Automatique, Productique et Informatique
IMT Atlantique
IMT Atlantique - Campus de Nantes - La Chantrerie - 4, rue Alfred Kastler - CS 20722 - 44307 NANTES Cedex 3 -  France

Les systèmes de production reconfigurables (RMS) ne sont pas de simples systèmes avec une flexibilité customisée, ils peuvent être une base de développement des systèmes de production durable. L'objectif de ce projet est de mettre en place une méthodologie efficace pour l'intégration des critères de développement durable dans la conception et reconfiguration des RMS. L'approche se base sur le principe de modularité des RMS. Il s'agira de choisir des modules d'équipements à utiliser et d'affecter les opérations de production à ces modules en tenant compte de la demande, des types de produits à fabriquer et des contraintes. Les 3 étapes à considérer sont : la conception, la reconfiguration et le pilotage en temps réel. Nous allons intégrer des critères de développement durables dans les modèles pour les 3 étapes. A ces trois étapes s'ajoutera deux autres. La première représente une phase préalable d'identification et de modélisation des critères à évaluer et à intégrer. La deuxième sera une étape de teste et de validation via des cas d'études industriel. Dans ce projet, nous nous focaliserons principalement sur les dimensions environnementales et économiques. Donc nos critères seront d'ordre technologique (dérive, qualité, fiabilité), économique (coût, temps, ressources utilisées), environnemental (énergie, matière première, ...) et organisationnel (facteurs humains, compétences, sécurité et santé, ...). Notre apport ne serait pas dans la complétude de prise en compte de tous les critères mais plutôt de proposer une démarche intégrante de la durabilité dans les autres critères de conception, de pilotage et reconfiguration face aux incertitudes et aléa. Les techniques utilisées seront basées sur la modélisation multi-échelle, la modélisation des processus, l'optimisation combinatoire, l'optimisation sous incertitudes, l'analyse de robustesse des solutions obtenues, la simulation à évènements discrets et des techniques d'apprentissage.



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