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Projet de Fin d’Année


Optimisation et informatisation d’un
système de production reconfigurable
                Soutenu le 06-05-2012
Réalisé par :

     Afef BEN SAAD          Marwa BOUSSETTA
     Rahma SGHAIER          Emna MONES


Encadré par :         Mme Sonia HAJRI-GABOUJ
 Introduction


 Problématique posée


 Plan d ’actions


 Approche génétique proposée pour la recherche de
  configurations


 Développement d’un système informatisé pour l’évaluation
  des configurations


 Conclusion et perspectives
Algorithme                   Système                Conclusion et
Introduction     Problématique
                                     génétique                  informatisé              perspectives




  Un système de production porte à transformer un ensemble de
 matières premières ou de composants semi-finis en produits finis Mondialisation
                                       Concurrence

                                                              Nouvelles
                                                              conditions
                                                              de marché

                                       Variété de produits                                  Capacité

                                              DML                                          FMS

                                    Structure fixe                                Structure fixe
                                    Capacité fixe                                 Capacité fixe
                                    Flexibilité non                               Flexibilité oui
                                    Convertibilité non            Réponse         Convertibilité oui
                                    Usinage séquentielle et                       Usinage séquentielle
                                                                   rapide
                                    ou simultanée

                                    Haute productivité                               Haute flexibilité

                                                                  RMS
                                    Structure changeable , Capacité changeable , flexibilité juste
                                    nécessaire, Convertibilité oui, Usinage séquentielle et ou simultanée




                                                                                                            3
Algorithme          Système        Conclusion et
Introduction     Problématique
                                    génétique         informatisé      perspectives




 Les RMS sont conçus pour assurer un changement rapide de structure
 aussi bien des composants que des logiciels. Il vise à répondre à des
 exigences variables et d’assurer une fonctionnalité et une productivité
 ajustable. Les concepts de reconfigurabilité sont établis par 6 principes :

                Modularité

                Intégrabilité

                Convertibilité

                Extensibilité

                Personnalisation

                Diagnosabilité



                                                                                       4
Algorithme                   Système                Conclusion et
           Introduction    Problématique
Capacité                                    génétique                  informatisé              perspectives




                                                   Concurrence                            Mondialisation

                                                                     Nouvelles
                                                                     conditions
                                                                     de marché
                             RMS

                                              Variété de produits                                  Capacité
            LMD
                                                     DML                                          FMS

                                           Structure fixe                                Structure fixe
                                           Capacité fixe                                 Capacité fixe
                          FMS
                                           Flexibilité non                               Flexibilité oui
                                           Convertibilité non            Réponse         Convertibilité oui
                                           Usinage séquentielle et                       Usinage séquentielle
                                                                          rapide
                                           ou simultanée
                          Fonctionnalité
                                           Haute productivité                               Haute flexibilité

                                                                         RMS
                                           Structure changeable , Capacité changeable , flexibilité juste
                                           nécessaire, Convertibilité oui, Usinage séquentielle et ou simultanée




                                                                                                                   5
Configuration 1                           Configuration 2


              M3                                     M2



M1            Robot             M2        M1        Robot             M4




          Stock Chargement/Déchargement
                                               Stock Chargement/Déchargement


     Configuration 3                           Configuration 4

     M3                 M2

                                          M1       Robot             M2
M1            Robot             M4




                                               Stock Chargement/Déchargement
          Stock Chargement/Déchargement




                                                                               6
 Proposer une approche génétique permettant de générer plusieurs
solutions performantes et correspondant aux configurations données selon
l’indicateur Cmax

 Proposer un outil d’évaluation d’efficacité des solutions fournies selon
des indices de performance choisis.

Concevoir et développer une base de données rassemblant toutes les
informations de production.

Développer une interface graphique qui va interagir avec la base de
données et l’outil d’évaluation des performances.
Algorithme                          Conclusion et
  Introduction        Problématique                 Système informatisé
                                      génétique                           perspectives




Les algorithmes génétiques font partie de la famille des algorithmes

évolutionnaires.

Avec ce type d’algorithmes, il ne s’agit pas de trouver une solution analytique

exacte mais de trouver une bonne solution satisfaisante dans un temps de

calcul raisonnable.

 Ils travaillent sur un ensemble de solutions candidates, appelé

« Population" d’individus ou chromosomes.

 Un chromosome est un ensemble d’éléments, appelés "gènes", qui peuvent

prendre plusieurs valeurs, appelées "allèles"                                             8
Algorithme           Système     Conclusion et
Introduction      Problématique
                                    génétique          informatisé   perspectives

                              Génération d’une
                            population initiale de
                              taille constante N
                          Évaluation des N individus


                                   Sélection


                                  Croisement
    jusqu’à
    critère d’arret
                                   Mutation

                            Evaluation des individus
                                     enfants


                                     Arret
                                      ?
                                             Oui
                                             Géneration de Np solutions
                                                                                     9
Algorithme          Système       Conclusion et
Introduction     Problématique
                                   génétique         informatisé     perspectives



Un chromosome peut être codé de manière :
      Binaire
      Symbolique




Nous avons retenu le codage symbolique ,car il est le plus adapté a notre
problème.              C1         C2            C3




                                                                                     10
Algorithme     Système     Conclusion et
 Introduction    Problématique
                                     génétique    informatisé   perspectives

GÉNÉRATION DE LA POPULATION INITIALE



La population initiale peut être choisie :

    aléatoirement

    Par des heuristiques

    Par un mélange de solutions aléatoires et heuristiques




                                                                                11
Algorithme        Système     Conclusion et
Introduction   Problématique
                                   génétique       informatisé   perspectives
EVALUATION
 Une fonction d’évaluation F est utilisée pour mesurer les

performances de chaque individu.




                                   Fi = Cmax




                                                                                 12
Algorithme     Système     Conclusion et
Introduction       Problématique
                                         génétique    informatisé   perspectives

SÉLECTION
La sélection détermine quels membres d’une population survivent et se reproduisent


Nous avons retenu la sélection par la roue biaisée

F1= 0.2        F2=0.55     F3=0.1    F4=0.15




                           15%      20%               Individu 1
                         10%                          Individu 2
                                                      Individu 3
                                   55%                Individu 4




                                                                                    13
Algorithme     Système     Conclusion et
Introduction   Problématique
                               génétique    informatisé   perspectives

CROISEMENT

Le croisement permet d’enrichir la population en manipulant
les composantes des chromosomes


Un croisement est envisagé avec deux parents et génère un
ou deux enfants.


Il est appliqué avec une probabilité Pc



                                                                          14
Algorithme           Système     Conclusion et
Introduction   Problématique
                               génétique          informatisé   perspectives


CROISEMENT
                                       Parent 2
Parent1




Enfant1                                Enfant 2




                                                                                15
MUTATION


Avant mutation        Après
                      mutation

   21            77              77




                                      16
Algorithme     Système             Conclusion et
Introduction       Problématique
                                   génétique    informatisé           perspectives




                                    Interface
                                    graphique           Evaluation des
           Base de données
                                       VB               performances
               ACCESS
                                                              ARENA




                                                                                  17
Algorithme     Système     Conclusion et
 Introduction   Problématique
                                génétique    informatisé   perspectives

DÉVELOPPEMENT D’UNE BASE DE DONNÉES




                       Diagramme de classe UML



                                                                           18
Algorithme          Système       Conclusion et
Introduction    Problématique
                                  génétique         informatisé     perspectives



  Pour implémenter la base de données , on a utilisée le logiciel Access




                                                                                    19
Algorithme         Système       Conclusion et
Introduction     Problématique
                                   génétique        informatisé     perspectives

EVALUATION DES PERFORMANCES À L’AIDE D’UN
OUTIL DE SIMULATION

 On a choisi d’effectuer l’évaluation de performances à laide du logiciel
de simulation de flux ARENA



 L’évaluation est basé sur les deux indicateurs de performance :

           La productivité « Throughput »


            Le temps moyen de fabrication




                                                                                    20
Algorithme      Système         Conclusion et
Introduction           Problématique
                                       génétique     informatisé       perspectives

C’est le chef de file dans le domaine des progiciels de simulation
             Configuration 1                         Configuration 2
.Il offre une réponse complète pour la simulation et l’optimisation
des flux et des processus industriels




               Configuration 3                      Configuration 4




                                                                                       21
Algorithme     Système     Conclusion et
Introduction   Problématique
                               génétique    informatisé   perspectives




                                                                          22
Algorithme         Système      Conclusion et
  Introduction   Problématique
                                    génétique        informatisé    perspectives

Développement d’une interface graphique
Le système informatisé s’articule autour de la base de données développé sous
ACCESS et l’outil de simulation ARENA interagissant à traves l’interface graphique
suivante :




                 Interface homme machine développé sous VB

                                                                                    24
CONCLUSION ET PERSPECTIVES


 Nous avons conçu un algorithme génétique permettant
 l’optimisation d’un atelier de production reconfigurable


 Nous avons développé un système informatisé d’évaluation de
 performances en :


      - Implémentant une base de données , modélisé UMLpar
      ACCESS
      - Utilisant un logiciel de simulation de flux Arena
      - Développant une interface graphique sous Visual basic


                                                                25
Perspectives



 Implémenter l’algorithme génétique sous Visual C++
Tester l’algorithme avec différents scénarios pour sa
validation
 Intégrer l’algorithme génétique dans le fonctionnement du
système informatisé pour générer des nouvelles configurations .




                                                                  26

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Présentation du pfa

  • 1. Projet de Fin d’Année Optimisation et informatisation d’un système de production reconfigurable Soutenu le 06-05-2012 Réalisé par : Afef BEN SAAD Marwa BOUSSETTA Rahma SGHAIER Emna MONES Encadré par : Mme Sonia HAJRI-GABOUJ
  • 2.  Introduction  Problématique posée  Plan d ’actions  Approche génétique proposée pour la recherche de configurations  Développement d’un système informatisé pour l’évaluation des configurations  Conclusion et perspectives
  • 3. Algorithme Système Conclusion et Introduction Problématique génétique informatisé perspectives  Un système de production porte à transformer un ensemble de matières premières ou de composants semi-finis en produits finis Mondialisation Concurrence Nouvelles conditions de marché Variété de produits Capacité DML FMS Structure fixe Structure fixe Capacité fixe Capacité fixe Flexibilité non Flexibilité oui Convertibilité non Réponse Convertibilité oui Usinage séquentielle et Usinage séquentielle rapide ou simultanée Haute productivité Haute flexibilité RMS Structure changeable , Capacité changeable , flexibilité juste nécessaire, Convertibilité oui, Usinage séquentielle et ou simultanée 3
  • 4. Algorithme Système Conclusion et Introduction Problématique génétique informatisé perspectives Les RMS sont conçus pour assurer un changement rapide de structure aussi bien des composants que des logiciels. Il vise à répondre à des exigences variables et d’assurer une fonctionnalité et une productivité ajustable. Les concepts de reconfigurabilité sont établis par 6 principes :  Modularité  Intégrabilité  Convertibilité  Extensibilité  Personnalisation  Diagnosabilité 4
  • 5. Algorithme Système Conclusion et Introduction Problématique Capacité génétique informatisé perspectives Concurrence Mondialisation Nouvelles conditions de marché RMS Variété de produits Capacité LMD DML FMS Structure fixe Structure fixe Capacité fixe Capacité fixe FMS Flexibilité non Flexibilité oui Convertibilité non Réponse Convertibilité oui Usinage séquentielle et Usinage séquentielle rapide ou simultanée Fonctionnalité Haute productivité Haute flexibilité RMS Structure changeable , Capacité changeable , flexibilité juste nécessaire, Convertibilité oui, Usinage séquentielle et ou simultanée 5
  • 6. Configuration 1 Configuration 2 M3 M2 M1 Robot M2 M1 Robot M4 Stock Chargement/Déchargement Stock Chargement/Déchargement Configuration 3 Configuration 4 M3 M2 M1 Robot M2 M1 Robot M4 Stock Chargement/Déchargement Stock Chargement/Déchargement 6
  • 7.  Proposer une approche génétique permettant de générer plusieurs solutions performantes et correspondant aux configurations données selon l’indicateur Cmax  Proposer un outil d’évaluation d’efficacité des solutions fournies selon des indices de performance choisis. Concevoir et développer une base de données rassemblant toutes les informations de production. Développer une interface graphique qui va interagir avec la base de données et l’outil d’évaluation des performances.
  • 8. Algorithme Conclusion et Introduction Problématique Système informatisé génétique perspectives Les algorithmes génétiques font partie de la famille des algorithmes évolutionnaires. Avec ce type d’algorithmes, il ne s’agit pas de trouver une solution analytique exacte mais de trouver une bonne solution satisfaisante dans un temps de calcul raisonnable.  Ils travaillent sur un ensemble de solutions candidates, appelé « Population" d’individus ou chromosomes.  Un chromosome est un ensemble d’éléments, appelés "gènes", qui peuvent prendre plusieurs valeurs, appelées "allèles" 8
  • 9. Algorithme Système Conclusion et Introduction Problématique génétique informatisé perspectives Génération d’une population initiale de taille constante N Évaluation des N individus Sélection Croisement jusqu’à critère d’arret Mutation Evaluation des individus enfants Arret ? Oui Géneration de Np solutions 9
  • 10. Algorithme Système Conclusion et Introduction Problématique génétique informatisé perspectives Un chromosome peut être codé de manière :  Binaire  Symbolique Nous avons retenu le codage symbolique ,car il est le plus adapté a notre problème. C1 C2 C3 10
  • 11. Algorithme Système Conclusion et Introduction Problématique génétique informatisé perspectives GÉNÉRATION DE LA POPULATION INITIALE La population initiale peut être choisie :  aléatoirement  Par des heuristiques  Par un mélange de solutions aléatoires et heuristiques 11
  • 12. Algorithme Système Conclusion et Introduction Problématique génétique informatisé perspectives EVALUATION  Une fonction d’évaluation F est utilisée pour mesurer les performances de chaque individu. Fi = Cmax 12
  • 13. Algorithme Système Conclusion et Introduction Problématique génétique informatisé perspectives SÉLECTION La sélection détermine quels membres d’une population survivent et se reproduisent Nous avons retenu la sélection par la roue biaisée F1= 0.2 F2=0.55 F3=0.1 F4=0.15 15% 20% Individu 1 10% Individu 2 Individu 3 55% Individu 4 13
  • 14. Algorithme Système Conclusion et Introduction Problématique génétique informatisé perspectives CROISEMENT Le croisement permet d’enrichir la population en manipulant les composantes des chromosomes Un croisement est envisagé avec deux parents et génère un ou deux enfants. Il est appliqué avec une probabilité Pc 14
  • 15. Algorithme Système Conclusion et Introduction Problématique génétique informatisé perspectives CROISEMENT Parent 2 Parent1 Enfant1 Enfant 2 15
  • 16. MUTATION Avant mutation Après mutation 21 77 77 16
  • 17. Algorithme Système Conclusion et Introduction Problématique génétique informatisé perspectives Interface graphique Evaluation des Base de données VB performances ACCESS ARENA 17
  • 18. Algorithme Système Conclusion et Introduction Problématique génétique informatisé perspectives DÉVELOPPEMENT D’UNE BASE DE DONNÉES Diagramme de classe UML 18
  • 19. Algorithme Système Conclusion et Introduction Problématique génétique informatisé perspectives Pour implémenter la base de données , on a utilisée le logiciel Access 19
  • 20. Algorithme Système Conclusion et Introduction Problématique génétique informatisé perspectives EVALUATION DES PERFORMANCES À L’AIDE D’UN OUTIL DE SIMULATION  On a choisi d’effectuer l’évaluation de performances à laide du logiciel de simulation de flux ARENA  L’évaluation est basé sur les deux indicateurs de performance : La productivité « Throughput »  Le temps moyen de fabrication 20
  • 21. Algorithme Système Conclusion et Introduction Problématique génétique informatisé perspectives C’est le chef de file dans le domaine des progiciels de simulation Configuration 1 Configuration 2 .Il offre une réponse complète pour la simulation et l’optimisation des flux et des processus industriels Configuration 3 Configuration 4 21
  • 22. Algorithme Système Conclusion et Introduction Problématique génétique informatisé perspectives 22
  • 23.
  • 24. Algorithme Système Conclusion et Introduction Problématique génétique informatisé perspectives Développement d’une interface graphique Le système informatisé s’articule autour de la base de données développé sous ACCESS et l’outil de simulation ARENA interagissant à traves l’interface graphique suivante : Interface homme machine développé sous VB 24
  • 25. CONCLUSION ET PERSPECTIVES Nous avons conçu un algorithme génétique permettant l’optimisation d’un atelier de production reconfigurable Nous avons développé un système informatisé d’évaluation de performances en : - Implémentant une base de données , modélisé UMLpar ACCESS - Utilisant un logiciel de simulation de flux Arena - Développant une interface graphique sous Visual basic 25
  • 26. Perspectives  Implémenter l’algorithme génétique sous Visual C++ Tester l’algorithme avec différents scénarios pour sa validation  Intégrer l’algorithme génétique dans le fonctionnement du système informatisé pour générer des nouvelles configurations . 26