[Thèse] Méthodologie de conception de jumeaux numériques des systèmes industriels de production pour

Il existe aujourd’hui beaucoup de solutions pour le pilotage d’usine à long et moyen terme (en d’autres termes stratégique et tactique : dimensionnement global d’usine, choix d’implantation, choix logistique interne et externe, ...) basées sur des modèles détaillés, longs et complexes à construire en raison du nombre important d’inputs, de règles de gestion, etc...

Ces modèles de jumeaux numériques s’appuient généralement sur des techniques de simulation de flux et ne couvrent que les aspects liés aux systèmes de production. Ils ne permettent donc pas d’offrir une vue prédictive globale des aspects de consommation d’énergie et d’émissions de CO2 – qui sont des sujets prioritaires dans tous les groupes industriels aujourd’hui. Pour référence, sur une usine automobile type, 50% de la consommation est liée aux systèmes de production et 50% aux bâtiments, systèmes de chauffage et de confort, etc… Il faut aussi noter que ces modèles ne permettent généralement pas d’accompagner les entreprises pour des prises de décision sur le court terme voire le temps réel. Les modèles sont trop longs à créer ou trop long à exécuter.

La finalité de cette thèse est donc de proposer des solutions pour

(1) Intégrer les aspects énergétiques afin de construire un jumeau numérique holistique d’une usine qui étend les approches de simulation de flux avec des modèles prédictifs liés aux bâtiments et systèmes de chauffage et ventilation.

(2) Rendre rapide et adéquat la construction et l’utilisation de modèles de simulation (Jumeaux Numériques), notamment pour la prise en compte des aspects énergétiques, que ce soit les aspects consommation en CO2 ou les aspects coût de l’énergie) en respectant la règle des 3 "S" : Simplicité de conception, Simplicité de maintenance et Simplicité d'utilisation.

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