Vers un pilotage d'atelier assisté par une approche mixte de Modélisation Simulation et Intelligence Artificielle

Towards workshop management assisted by a mixed approach of Modeling Simulation and Artificial Intelligence

• Auteur / Autrice : Maryam Saadi
• Direction : Nicolas Daclin, Grégory Zacharewicz
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : SYAM - Systèmes Automatiques et Micro-Électroniques
• Date : Inscription en doctorat le 02/06/2023
• Etablissement(s) : IMT Mines Alès
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Information, Structures, Systèmes (Montpellier ; 2015-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : LSR - Laboratoire des Sciences des Risques
• Partenaire(s) de recherche : Equipe de recherche : ISOAR - Ingénierie des systèmes et des organisations pour les activités à risques

Mots clés

Mots clés libres

Ingénierie dirigée par les modèles

Simulation

Conception du système de fabrication

Intelligence arificielle

Ingénierie sytème basée sur les modèles

Model-Driven Engineering

Simulation

Manufacturing Systems Design

Artificial Intelligence

Model-Based Systems Engineering

Résumé

Le but de la thèse est d'explorer, en lien avec les pratiques amont de conception produit d'AH tournées vers le MBSE, l'intérêt de coupler la simulation pouvant par exemple être menée en phase amont de conception, à des modèles de machine learning afin de permettre un apprentissage de l'I.A. qui aiderait à prédire l'adaptation des paramètres d'un système de production en fonction des attentes client du moment ainsi que des évènements de production. Une attention particulière devra être apportée à l'explicabilité des résultats obtenus pour éviter un effet boîte noire des décisions proposées.

The aim of the thesis is to explore, in connection with the upstream practices of AH product design oriented towards MBSE, the interest of coupling simulation that can for example be conducted in the upstream phase of design, to machine learning models in order to allow an A.I. learning that would help to predict the adaptation of the parameters of a production system according to the customer's expectations of the moment as well as the production events. Particular attention will have to be paid to the explicability of the results obtained to avoid a black box effect of the proposed decisions.