From state estimation of discrete-event systems to digital twins, development of decision support tools
De l’estimation d’état de systèmes à événements discrets au jumeau numérique, développement d’outils d’aide à la décision
Résumé
The scientific problem of this HDR is centered on the estimation of the state of discrete event systems applied to production systems. In an ideal world, imagining having an extremely precise estimate at all times, production systems would have on the one hand exceptional performances with indicators close to 100% thanks to an anticipation of all future hazards and on the other hand an extremely rapid capacity to adapt to the evolution of the products to be manufactured and their environment. However, production systems are complex systems whose current models partially reproduce their real behavior and whose observation remains very partial. The human factor is certainly not negligible but there are countless other factors from the microscopic scale to the macroscopic scale. Indeed, at these different scales, the models are most often disjointed, not allowing to reflect the interactions between these scales. In order to position this scientific problem with regard to current knowledge, this thesis first introduces the concept of discrete event system. Before applying this concept to production systems, their characteristics are identified through the fourth industrial revolution that we are experiencing. A state of the art on the modeling of cyber-physical production systems (CPPS - Cyber-Physical production System) and the current limits for the desired uses ends up positioning the scientific problem.
An overview of the scientific results is then provided with a classification of the work based on four criteria. The first criterion concerns the approach and methodology for building the models. The second criterion relates to the elements whose state is modeled and considered as input data for the estimation. The elements whose state we seek to estimate constitute the third criterion. Finally, the time horizon associated with the targeted function (detection, diagnosis or prognosis) forms the fourth criterion. Based on these criteria, the classification leads to identifying three main classes. The first concerns the estimation of the present state of a cyber system. The estimation of the past and present state of a physical system constitutes the second class. Finally, the estimation of the future state of a physical system forms the third and last class. After this classification, the work associated with each class is presented with the same diagram: industrial need, scientific problem, results obtained and finally the perspectives.
The scientific project aims to develop an approach to design and calibrate the digital twin of production systems. Before detailing the latter, the concept of digital twin is first discussed, taking care to highlight the main characteristics. The first of these, which is fundamental, is the inseparable notion of life cycle management of the digital twin concept. All sectors are now concerned by this concept of digital twin, from energy to health to transport and buildings, its application to cyber-physical production systems is debated by considering: the particularities of CPPS, the cost and benefit of a digital twin with regard to the life cycle of the CPPS, the different levels to consider and finally the place of humans in a digital twin. From this discussion emerges the scientific project towards an approach centered on system engineering and encapsulation to design a multi-scale and multi-physical digital twin. This project is consolidated by considering the similarities between the life cycle of a building and a CPPS. From this rapprochement, an approach of co-construction of digital twins is proposed based on the sharing of data between actors in an industry 4.0 context where secure access to the data of the different industrial actors will be extremely simple. Finally, in the face of the climate emergency, this dimension is integrated into the scientific project.
La problématique scientifique de cette HDR est centrée sur l'estimation d'état des systèmes à événements discrets appliquée aux systèmes de production. Dans un monde idéal en imaginant disposer d'une estimation extrêmement précise à chaque instant, les systèmes de production auraient d'une part des performances exceptionnelles avec des indicateurs proche des 100% grâce à une anticipation de tous les aléas à venir et d'autre part une capacité d'adaptation extrêmement rapide face à l'évolution des produits à fabriquer et de leur environnement. Mais, les systèmes de production sont des systèmes complexes dont les modèles actuels reproduisent partiellement leur comportement réel et dont l'observation reste très partielle. Le facteur humain est certainement non négligeable mais il existe d'innombrables autres facteurs de l'échelle microscopique à l'échelle macroscopique. En effet à ces différentes échelles, les modèles sont le plus souvent disjoints ne permettant pas de refléter les interactions entre ces échelles. Afin de positionner cette problématique scientifique au regard des connaissances actuelles, ce mémoire introduit en premier lieu le concept de système à événements discrets. Avant de décliner ce concept aux systèmes de production, les caractéristiques de ces derniers sont identifiées au travers de la quatrième révolution industrielle que nous vivons. Un état de l'art sur la modélisation des systèmes cyber-physique de production (CPPS - Cyber-Physical production System) et les limites actuelles pour les usages souhaités finit de positionner la problématique scientifique.
Une vision d'ensemble des résultats scientifiques est ensuite apportée avec une classification des travaux basée sur quatre critères. Le premier critère concerne l'approche et la méthodologie de construction des modèles. Le second critère est relatif aux éléments dont l'état est modélisé et considéré comme données d'entrée pour l'estimation. Les éléments dont nous cherchons à estimer l'état constitue le troisième critère. Enfin, l'horizon temporel associé à la fonction visée (détection, diagnostic ou pronostic) forme le quatrième critère. Sur la base de ces critères, la classification amène à identifier trois classes principales. La première concerne l'estimation d'état présent d'un système cyber. L'estimation d'état passé et présent d'un système physique constitue la deuxième classe. Enfin, l'estimation d'état futur d'un système physique forme la troisième et dernière classe. Après cette classification, les travaux associés à chaque classe sont présentés avec le même schéma : besoin industriel, problématique scientifique, résultats obtenus et enfin les perspectives.
Le projet scientifique vise à développer une approche de conception et de calibration du jumeaux numériques de systèmes de production. Avant de détailler ce dernier, le concept de jumeau numérique est d'abord discuté en veillant à mettre en exergue les caractéristiques principales. La première d'entre elle qui est fondamentale est la notion indissociable de gestion du cycle de vie du concept de jumeau numérique. Tous les secteurs étant désormais concernés par ce concept de jumeau numérique, de l'énergie à la santé jusqu'aux transports et aux bâtiments, sa déclinaison aux systèmes cyber physique de production est débattue en considérant : les particularités des CPPS, le coût et le bénéfice d'un jumeau numérique au regard du cycle de vie du CPPS, les différents niveaux à considérer et enfin la place de l'humain dans un jumeau numérique. De cette discussion émerge le projet scientifique vers une approche centrée ingénierie système et encapsulation pour concevoir un jumeau numérique multi-échelles et multi-physiques. Ce projet est consolidé en considérant les similitudes entre le cycle de vie d'un bâtiment et un CPPS. De ce rapprochement, une approche de co-construction des jumeaux numériques est proposée basée sur le partage de données entre acteurs dans un contexte d'industrie 4.0 où l'accès sécurisé aux données des différents acteurs industriels sera extrêmement simple. Enfin face à l'urgence climatique, cette dimension est intégrée au projet scientifique.
Origine | Fichiers produits par l'(les) auteur(s) |
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