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

Partie III : Simulation en ligne couplée à l’exécution
appelée Hierarchical Object-Oriented Programmable Logic Simulator pour étudier le
pilotage à base de simulation. Cette approche modélise précisément les interactions entre les
contrôleurs et elle considère explicitement les contraintes pour définir les mécanismes de
transition d’état pour l’évolution d’un système distribué à événements discrets. Pour avoir une
image de l’état du système, cette approche de simulation ne communique pas en direct avec le
système réel, mais elle se focalise particulièrement sur la communication et l’échange des
messages.
Dans [Gonzales et Davis, 1998], les auteurs présentent différentes modélisations qui
prennent en compte le fonctionnement réel de l’outil de production. Les données auxquelles
ils se sont le plus intéressés sont les temps machines, les temps de transfert par convoyeurs,
les pannes, la maintenance préventive, etc. La difficulté se situe, d’une part, dans la relation
entre le système réel et la simulation, et d’autre part, dans l’influence de la commande sur le
système réel. La collecte des informations d'état peut également être difficile. Dans beaucoup
de cas, les structures de données internes utilisées ne sont pas disponibles. Même si elles
l’étaient, il resterait encore à déterminer la relation des données avec l'état actuel du système.
Les auteurs utilisent des « dictionnaires complets de données communes » entre la commande
et le modèle de simulation. Pour la plupart des outils de commande du commerce, cette
information n'est pas disponible. En résumé, quand on utilise les outils de simulation et de
commande du commerce, on est rarement capable de définir une représentation conforme de
l'état du système pour le modèle de simulation et la commande. Par conséquent, les auteurs
concluent que l'initialisation du modèle de simulation sur l'état courant de système devient
extrêmement difficile, sinon impossible à réaliser.
[Peters et Smith, 1998] présentent une simulation d’un système de commande appelé
TSCS pour TAMCAM Simulation Control System. Ils utilisent ce système pour étudier les
avantages et inconvénients de la simulation en ligne dans l’architecture de commande. La
simulation peut également être utilisée en mode Look Ahead pour évaluer des politiques
alternatives de commande. La Figure III.4 présente l’implémentation qu’ils envisagent,
réalisée avec Arena RT (pour Real Time), Access, Visual Basic et Visual C++. Les auteurs
utilisent des lois de distribution aléatoires dans la modélisation de leur système.
Figure III.4 : les connexions entre les différents outils d’après [Peters et Smith, 1998]
La simulation qu’ils font tourner en parallèle du système réel sert à collecter les
différentes durées de production. L’historique de ces durées sert alors à évaluer les
coefficients des distributions aléatoires, coefficients qui sont réutilisés pour la simulation en
mode Look-Ahead pour connaître le fonctionnement du système en cet instant. La simulation
Look-Ahead est également un outil prometteur pour prévoir les délais d'exécution. Alors que
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