Modélisation du processus de pilotage d'un atelier - Les thèses en ...

Partie III : Simulation en ligne couplée à l’exécution
Avec l’utilisation de la simulation de flux en temps réel pour observer le processus
opérationnel, le comportement dynamique du modèle de simulation doit être le plus proche
possible du comportement du processus réel. Pour y parvenir, il est indispensable de connaître
l’état courant du processus réel. Le modèle de simulation doit utiliser des données réelles
provenant du terrain. Il est tout d’abord nécessaire de déterminer les données utiles et de
s’assurer de leur disponibilité, puis de les collecter à partir des équipements réels et enfin de
garantir la qualité et l’exactitude de ces données.
III.3.3.1. Caractérisation des données nécessaires
III.3.3.1.1. Disponibilité des données
Généralement, les données utilisables pour le modèle ont deux caractéristiques :
disponibilité et qualité [Fowler et al., 2004]. La disponibilité des données précise si toutes les
données du système physique peuvent être déterminées ou mesurées. On peut garantir que les
informations sont complètes pour une utilisation quand toutes les données nécessaires sont
disponibles par acquisition ou calcul à partir des données existantes.
III.3.3.1.2. Acquisition de données
Le système d’acquisition de données doit permettre d’accéder aux différentes données
provenant du terrain et plus particulièrement de chacun des équipements. On distingue trois
méthodes générales pour acquérir les données :
Les données peuvent être obtenues manuellement en utilisant les ressources humaines
intervenant dans le processus opérationnel. Par exemple, on demande à un opérateur de
saisir dans une application informatique le nombre des pièces réalisées sur une
machine après les avoir comptées. Cette première méthode n’est, bien sûr, pas la panacée
quand il s’agit de faire du pilotage en temps réel, car le temps d’acquisition peut s’avérer
long, sans parler des risques d’erreur de saisie.
Plutôt que de les compter, l’opérateur peut être informé par des capteurs installés sur le
système réel qui lui fourniront les informations à saisir. Cette deuxième méthode permet
de réduire le temps d’acquisition, mais reste soumise aux aléas de la saisie manuelle.
Les données peuvent provenir d’un système de gestion de base de données (SGBD) d'un
ERP ou d’un MES. Le traitement statistique des valeurs ainsi archivées sur des périodes
plus ou moins importantes va permettre de calibrer le modèle avec des paramètres mis
sous forme de lois de distribution aléatoires.
Les données peuvent enfin être acquises directement en temps réel par raccordement à un
automate ou un réseau d’automates disposant d'un protocole d'échange de données comme
par exemple OPC (Ole for Process Control). On obtient ainsi les valeurs instantanées.
C’est cette solution qui est à privilégier pour synchroniser les événements du processus
réel aux événements du modèle.
III.3.3.1.3. Qualité et exactitude des données
La qualité et l’exactitude des données est dépendante des erreurs d’acquisition et des
erreurs de mesure (Figure III.12). Pour certaines applications comme la simulation de flux de
trafic ou de flux des piétons, l’acquisition des informations nécessaires n’est pas toujours
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