Pilotage réactif et adaptatif pour les systèmes de production à flux: application à l industrie pétrochimique.

Notice brève
dc.contributor.authorAissani Nassima
dc.date.accessioned2022-11-28T16:24:17Z
dc.date.available2022-11-28T16:24:17Z
dc.date.issued2010-09-29
dc.description.abstractLe Contexte industriel actuel est caractérisé par une grande dynamique dû à la concurrence qui règne dans les marchés internationaux et la complexité des procédés de fabrication. Ces contraintes poussent les chercheurs du domaine de la production vers la conception et la modélisation des systèmes de pilotage de production de plus en plus adaptatifs et réactifs aux fluctuations de leur environnement. L'approche par pilotage distribué ou décentralisé offre un potentiel important en termes de capacité d'adaptation et d'auto-organisation. Et les résultats les plus aboutis sont en fait issus de la communauté multi-agents et de celle de l'intelligence artificielle, avec plus ou moins des avantages et des inconvénients. Le système de pilotage que nous présentons dans ce mémoire est basé sur une modélisation multi-agent afin de bénéficier du caractère décentralisé des agents et de leur autonomie comportementale et décisionnelle. Ces facultés offrent au système de pilotage des potentialités d'auto-organisation et de réactivité. Et pour améliorer le caractère décisionnel des agents et l'adaptabilité du système, nous dotons les agents d'une capacité d'apprentissage par renforcement mufti-objectifs. Cette technique permet aux agents d'acquérir une politique comportementale qui satisfait plusieurs objectifs (produire le plus et maintenir le plus) en améliorant la qualité des solutions qui émergent de l'interaction des agents. Nous avons testé l'applicabilité de notre approche sur un système de production à flux continu représenté par l'unité 3100 de l'entreprise Noftec/ Arzew, dédiée à la fabrication des lubrifiants. Les résultats de simulation ont montré que le système de pilotage développé peut être réactif et adaptatif à son environnement de production.
dc.formatpdf
dc.identifier.urihttps://dspace.univ-oran1.dz/handle/123456789/1327
dc.language.isofr
dc.publisherUniversité Oran1 Ahmed Ben Bella
dc.subjectPilotage
dc.subjectOrdonnancement
dc.subjectFlux entrant
dc.subjectFlux sortant
dc.subjectIntelligence artificielle
dc.subjectFabrication des lubrifiants
dc.subjectProduction à flux continu
dc.titlePilotage réactif et adaptatif pour les systèmes de production à flux: application à l industrie pétrochimique.
grade.Co-rapporteurDamien TRENTESAUX, Professeur, Université de Valenciennes et du Haineux-Cambrésis (France)
grade.ExaminateurKHELFI Mohamed Faycal, Professeur, Université d’Oran
grade.ExaminateurELBERRICHI Zakari, Maitre de conférences A, Université de Sidi Bel abbés
grade.ExaminateurCHERKI Brahim, Maitre de conférences A, Université de Tlemcen
grade.OptionINFORMATIQUE ET AUTOMATIQUE
grade.PrésidentHAFFAF Hafid, Professeur, Université d’Oran
grade.RapporteurBELDJILALI Bouziane, Professeur, Université d’Oran
l'article.1.DateParution2008
l'article.1.RevueUse of Machine Learning for Continuous improvement of the Real Time Manufacturing control system performances
l'article.1.RéférenceIJISE International Journal of Industrial System Engineering, Vol 3, No 4, ISSN 1748-5037, P 474-497, 2008.. 2008
l'article.1.TitreIJISE International Journal of Industrial System Engineering
l'article.2.DateParution2009
l'article.2.RevueDynamic Scheduling of Maintenance Tasks in the Petroleum Industry a Reinforcement Approach
l'article.2.Référencevol 22 , ISSN 0952-1976, pp. 1089-1103, 2009 (Impact factor 1.397). http//www.sciencedirect.com/science/publication?issn=09521976&volume=22&issue=7. 2009
l'article.2.TitreEAAI International Scientific Journal Engineering Applications of Artificial Intelligence
l'article.3.DateParution2011
l'article.3.RevueDynamic scheduling for multi-site companies a decisional approach based on reinforcement multi-agent learning
l'article.3.RéférenceJ Intell Manuf DOI 10.1007/s10845-011-0580-y. 2011
l'article.3.TitreJIM JOURNAL OF INTELLIGENT MANUFACTURING
l'article.4.DateParution2013
l'article.4.RevueThe control of myopic behavior in semi-heterarchical production systems A holonic framework
l'article.4.RéférenceEngineering ApplicationsofArtificialIntelligence26(2013)800–817. 2013
l'article.4.TitreEngineering Applications of Artificial Intelligence
la.SpécialitéInformatique
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