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SILVA BELISARIO Lorena


Contribution de l’apprentissage par simulation à l’auto-adaptation des systèmes de production.
Jeudi 12 novembre 2015 - 14 h 00 - Amphithéâtre Newton de l’IFMA

Pour rester performants et compétitifs, les systèmes de production doivent être capables de s’adapter pour faire face aux changements tels que l’évolution de la demande des clients. Il leur est essentiel de pouvoir déterminer quand et comment s’adapter (capacités, etc.). Malheureusement, de tels problèmes sont connus pour être difficiles. Les systèmes de production étant complexes, dynamiques et spécifiques, leurs gestionnaires n’ont pas toujours l’expertise nécessaire ni les prévisions suffisantes concernant l’évolution de leur système.
Cette thèse vise à étudier la contribution que peut apporter l’apprentissage automatique à l’auto-adaptation des systèmes de production. Dans un premier temps, nous étudions la façon dont la littérature aborde ce domaine et en proposons un cadre conceptuel dans le but de faciliter l’analyse et la formalisation des problèmes associés. Ensuite, nous étudions une stratégie d’apprentissage à partir de modèles qui ne nécessite pas d’ensemble d’apprentissage. Nous nous intéressons plus précisément à une nouvelle approche basée sur la programmation génétique linéaire visant à extraire des connaissances itérativement à partir d’un modèle de simulation pour déterminer quand et quoi faire évoluer.
Notre approche est implémentée à l’aide d’Arena et μGP. Nous l’appliquons à différents exemples qui concernent l’ajout/retrait de cartes dans un système à flux tiré, le déménagement de machines ou encore le changement de politique de réapprovisionnement. Les connaissances qui en sont extraites s’avèrent pertinentes et permettent de déterminer en continu comment chaque système peut s’adapter à des évolutions. De ce fait, elles peuvent contribuer à doter un système d’une forme d’intelligence. Exprimées sous forme d’un arbre de décision, elles sont par ailleurs facilement communicables à un gestionnaire de production. Les résultats obtenus montrent ainsi l’intérêt de notre approche tout en ouvrant de nombreuses voies de recherche.

Jury :
- Pr. Patrick Burlat - École Nationale Supérieure de Mines de Saint-Étienne, France, rapporteur
- Pr. Damien Trentesaux - Université de Valenciennes et du Hainaut-Cambrésis, France, rapporteur
- Pr. Mauricio Cardoso de Souza - Universidade Federal de Minas Gerais, Brésil, examinateur
- Pr. David R. C. Hill - Université Blaise Pascal, France, examinateur
- Pr. Henri Pierreval - Institut Français de Mécanique Avancée, France, directeur de thèse