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OUTIL D ’AIDE A LA DECISION

pour

L ’ORDONNANCEMENT DES PROCEDES BATCH

basé sur

LA SIMULATION DYNAMIQUE HYBRIDE

OUTIL D ’AIDE A LA DECISION

pour

L ’ORDONNANCEMENT DES PROCEDES BATCH

basé sur

LA SIMULATION DYNAMIQUE HYBRIDE

Séminaire Ordonnancement et AffectationLAAS-CNRS, Toulouse, 8 Juin 2001

Laboratoire de Génie Chimique (CNRS - UMR 5503)École Nationale Supérieure d’Ingénieurs en Arts Chimiques Et Technologiques

18, Chemin de la Loge, F31078 Toulouse Cedex 4, France

Gilles HETREUX

LE GENIE DES PROCEDESLE GENIE DES PROCEDESLE GENIE DES PROCEDES

LE « GENIE CHIMIQUE »

« L’art de concevoir, de calculer, de dessiner, de faire construire et de fairefonctionner l’appareillage dans lequel s’effectue, à l ’échelle industrielle, uneréaction chimique » (Prof. Cathala)

« L’art de concevoir, de calculer, de dessiner, de faire construire et de fairefonctionner l’appareillage dans lequel s’effectue, à l ’échelle industrielle, uneréaction chimique » (Prof. Cathala)

LE « GENIE DES PROCEDES »

« Science des systèmes complexes qui recouvre l’ensemble desconnaissances et des méthodes nécessaires à la conception et à la miseen œuvre des procédés industriels de transformation de la matière et del’énergie » (définition du GFGP)

« Science des systèmes complexes qui recouvre l’ensemble desconnaissances et des méthodes nécessaires à la conception et à la miseen œuvre des procédés industriels de transformation de la matière et del’énergie » (définition du GFGP)

Chimie “lourde” (électrochimie industrielle, métallurgie, pétrochimie, nucléaire,ciment, papier, verre, textile, etc.),

Chimie “fine” (pharmacie, cosmétologie, photographie,etc.),

Biochimie (agroalimentaire, bio-industrie, etc.),

Secteurs d’application

FABRICATION D’UN PRODUIT CHIMIQUEFABRICATION D’UN PRODUIT CHIMIQUEFABRICATION D’UN PRODUIT CHIMIQUE

Stockage et transfert des matières : stockage dans des cuves appropriées et acheminées àl’aide de tuyauteries par différence de pression, par gravité, au moyen de pompes (fluides) ou par desmoyens mécaniques (solides),

Mise en état de réagir des matières : Broyage, mise en solution, mise en suspension dans unsolvant ou un diluant, etc.

Mise en contact des réactifs dans les conditions opératoires appropriées : au sein d ’unréacteur (si plusieurs phases, agitateur approprié à la nature et à la consistance du milieu). Maintientmanuel ou automatique de conditions déterminées de température, pression, pH, niveau, concentration,etc. Introduction de catalyseurs.

Séparation des produits résultants : une fois la réaction terminée, la masse réactionnelle contientle produit recherché, les produits secondaires qui ont pu se former, des matières premières nontransformées, des impuretés, les solvants ou diluants utilisés.

Matièrespremières

ProduitsfinisMise en état

de réagirMise en contact

des réactifsSéparation des

différents produits

Q

OPERATIONS UNITAIRESOPERATIONS UNITAIRESOPERATIONS UNITAIRES

Un procédé est l’association de plusieurs opérations unitaires :

• Stockage, transfert, broyage, mélange, dilution, dissolution, etc• Réaction, agitation, chauffe, refroidissement, fermentation, pasteurisation, etc• Décantation, sédimentation, centrifugation, cristallisation, filtration, distillation, rectification, absorption, adsorption, extraction par solvant, séchage, tamisage, etc,

La plupart des opérations unitaires nécessitent soit un apport soit uneévacuation d’énergie :

• Energie thermique (mise à température, vaporisation, fonte, condensation…),• Energie thermique transformée en énergie mécanique (agitation créée par ébullition, transport par vaporisation, etc),• Energie mécanique ou électrique (broyage, agitation, transport, compression (froid), électrolyse, etc),

Modélisation d’une opération unitaire :

• Etablissement de bilans matières (massiques ou molaires, global ou partiels) et de bilans thermiques (thermodynamique), éventuellement les cinétiques,• Relations théoriques, semi-empiriques ou expérimentales,

Obtention de systèmes algébro-différentiels dont la résolution analytique est souventimpossible ð approche numérique

pompe

pompe

Plateforme Orientée Objet pour la simulation dynamique des procédés

Plateforme Odysseo

- modélisation fine de quelques appareils- simulateur purement continu (ð nécessite une initialisation proche du régime permanent)

Plateforme DISCo

Noyau numérique Orienté Objet dédié à lasimulation des systèmes dynamiques hybrides

- solveur EDA basé sur la méthode de Gear (Prédicteur/Correcteur)- traitement de systèmes pleins,bandes,creux,etc.- calcul de conditions initiales cohérentes- gestion d’évènements et de machines à états ð simulateur hybride

Plateforme PROMIXTSimulateur hybride Orienté Objet pour l’aide à la décisionen ordonnancement d’atelier batch de l’agroalimentaire

- modèles discrets basés sur les réseaux de Petri objets- gestion des événements - établissement de plans de production

pompe

pompe

PLATEFORMES EXPERIMENTALESPLATEFORMES EXPERIMENTALESPLATEFORMES EXPERIMENTALES

plutôt orientée surl’aspect

ordonnancementde procédés

plutôt orientée sur les aspectsmodélisation/simulation de procédés

<

PLAN DE LA PRESENTATIONPLAN DE LA PRESENTATIONPLAN DE LA PRESENTATION

Problème considéré

. Modélisation du procédé

. Noyau du simulateur

. Exemple et limitations de la simulation pour l ’ordonnancement

. Complémentarité simulation / Graphe potentiel-tâche

. Processus de décision

1 . Présentation du problème

. Approche proposée2

3

Simulation de systèmes dynamiques hybrides

4

Module global de décision

5

6

Conclusion et perpectives de recherche

7

PRODUCTION EN MODE CONTINUPRODUCTION EN MODE CONTINUPRODUCTION EN MODE CONTINU

Utilisation de la simulation « statique » pour déterminer un point defonctionnement satisfaisant en régime permanent

temps

Taux d’utilisation d’un appareil

Régime permanentRégimetransitoire

Régimetransitoire

Performance de l’installation essentiellement liée à la conception et l’optimisation (dimensionnement) de chaque appareil du procédé

Performance de l’installation essentiellement liée à la conception et l’optimisation (dimensionnement) de chaque appareil du procédé

Dans un processus continu :• organisation de la production en longues campagnes d’un produit ou groupe de produits déterminés sur des installations dédiées,• les opérations unitaires sont exécutées simultanément dans des appareils distincts traversés en chaque point de l’installation par un flux de produit constant dans le temps.• nécessite des appareils de faible capacité et peu de cuves tampons.

Débit constant Débit constant

Débit constant

MélangeurEchangeur de chaleur

T=20°C T=80°C

vapeur

liquide

Condenseur

Séparateur

PRODUCTION EN MODE DISCONTINUPRODUCTION EN MODE DISCONTINUPRODUCTION EN MODE DISCONTINU

Utilisation de la simulation «dynamique» pour étudier le comportement en phasetransitoire et trouver un point de fonctionnement satisfaisant en régime permanent

Performance de l’installation liée essentiellement à :• la conception et l’optimisation de chaque appareil du procédé,

• la détermination d’ordonnancements qui minimisent les phases non productives

Performance de l’installation liée essentiellement à :• la conception et l’optimisation de chaque appareil du procédé,

• la détermination d’ordonnancements qui minimisent les phases non productives

Dans un processus discontinu :• organisation de la production en petits lots de produits diversifiés se partageant les mêmes appareils,• les opérations unitaires sont exécutées successivement dans le même appareil sur un lot de produit (débits non constants dans le temps ð alimentation/vidange).• nécessite des appareils de grande capacité et/ou de nombreuses cuves tampons.

Débit non constant(remplissage)

Débit non constant(vidange)

Lot de produit

Mélangeur

Réacteur batch

vapeur

liquide

Condenseur

Bouilleur+

Séparateur

Q

Lot de produit

Durée = 4h

temps

Taux d’utilisation d’un appareil

synchronisationentre appareilsnettoyage attente

ð Alternance continuelle de régimes transitoires et permanents

OBJECTIF INITIAL DE LA PLATEFORME PROMIXTOBJECTIF INITIAL DE LA PLATEFORME OBJECTIF INITIAL DE LA PLATEFORME PROMIXTPROMIXT

OBJECTIF DE L’ETUDE : concevoir un OUTIL D’AIDE AUDIMENSIONNEMENT D’ATELIER

8 × =

? ??

4 × =

souvent basé sur le savoir-faire de l’industriel

PROBLÈME du DIMENSIONNEMENT D’ATELIER

problème complexe conduisant souvent à un sur-dimensionnement de l’installation

alléger la tâche du concepteur conforter sa décision par la simulation de scénarios types

APPROCHE MISE EN OEUVRE APPROCHE MISE EN OEUVRE APPROCHE MISE EN OEUVRE

PRINCIPE D ’EVALUATION D’UNE CONFIGURATION : APPROCHE PAR SIMULATION

Pré-dimensionnementde la configuration Ordonnancement

pompe

pompe Simulateur

Règle implicite :minimiser le nombre

d’appareil utilisé

Analyse des indicateurs

Consignes de production types fixées au niveau planification

Résultat satisfaisant ?

oui

terminé

- Capacité suffisante ?- Tous les appareils utiles ?- Campagne la plus courte ?

nonActions correctrices

départ

Production

débit

temps

UN PROCEDE TYPEUN PROCEDE TYPEUN PROCEDE TYPE

inDdtdV

=

Juste à temps

Produitinstable

Duréenon connueà l’avance

Nettoyages

Crème

Lait écrémé

Pasteurisation

RefroidissementConditionnement

Ferments

M = Σ Mi

FermentationStockage

Mélange

Aspects continus Simulateur dynamique hybride

LE SIMULATEURLE SIMULATEURLE SIMULATEUR

SIMULATION D’UN PROCEDE BATCH

Aspects discrets

alimenta

reaction

V=Vmax

XNO2 =SP_XNO2

W 6

12SAAGW 6

12SAAGXNO2 PID controller

T° PID controller

DAE andcontinuous

control

DAE andcontinuous

control

event

event

V

Vmax

V0

t=ti

tt=t i-1

dfeed= ti-ti-1

t=t i+1t=t i

XNO2

SP_XNO2

X0NO2 temps

d reaction = ti+1-ti

Modèle discretEVENEMENTS

==

0),,(

0),,,',(

SYXG

tUYXXF

Modèle continu

Equation différentielles algébriques

Réseaux de Petriprédicat-transition

MODELISATION HYBRIDEMODELISATION HYBRIDEMODELISATION HYBRIDE

COMPORTEMENT DES RESSOURCES

repos

nettoyage

UL=0

outL D

dtdU −=

Dout

inL D

dtdU =

Din

alimentation

vidange

réaction

VF(U’L ,UL ,X,V,Q) = 0

Q alimentation/vidange

Dout

Din

inL D

dtdU = -Dout

( )( )( )

• = −

• = − +

• − =

• − =

• − =

∂∂

∂∂

U tt

V t

U t h tt

V t h t Q

h t mh P T t

h t mh P T t

T t mT P

L

L Lv

L L

V V

Eb

( )( )

( ). ( )( ). ( )

( ) , ( )

( ) , ( )

( )

0

0

0

( )• =

• − =

Uh t

tQ

h t mh P T t

LL

L L

∂∂( )

( ) , ( ) 0

UL, T

Q Q

UL, T

monophasique diphasique

T(t)-mTEb(P) = 0

V = 0


PHENOMÈNES PHYSICO-CHIMIQUESV


APPAREIL COMPLEXE : AGREGATION de MODÈLES HYBRIDES ELEMENTAIRES

INSTALLATION : «INTERCONNEXION» de MULTIPLES APPAREILS

AlimS2

B1

E2

P2

DL1

DV4

G1

B2

GPL

ES1

E1

P1

G2

G3

G4

G5

DV1 DV2

DV3

ES2

ES3

ES4

DL2

DL2

DL3

Gaz

Huile

Purge2

PurgeEssence

S1

S3

C1

C2

C3

C4

DL4

monophasique diphasique

T(t)-mTEb(P) = 0

V = 0


ORDONNANCEMENT : GERER LES FLUX modèle hybride

Ordonnancementgestion des flux de produit au sein de l’installation

EVENTS

Discrete model

Object Petri Nets

Continuous model

Differential andAlgebraicEquations

==

0),,(0),,,',(

SYXGtUYXXF

EVENTS

Discrete model

Object Petri Nets

Continuous model

Differential andAlgebraicEquations

==

0),,(0),,,',(

SYXGtUYXXF

Appareil

Installationconnection de plusieurs appareils

Produitscaracterisés par

une recette

Appareil

modèle hybride

Alim

S2

B1

E2

P2

DL1

DV4

G1

B2

GPL

ES1

E1

P1

G2

G3

G4

G5

DV1 DV2

DV3

ES2

ES3

ES4

DL2

DL2

DL3

Huile

Purge2

Purge

Essence

S1

S3

C1

C2

C3

C 4

DL4

DECOMPOSITION et HIERARCHISATION DES RdP DECOMPOSITION et HIERARCHISATION DESDECOMPOSITION et HIERARCHISATION DES RdP RdP

DECOMPOSITION DU RESEAU DE PETRI GLOBAL

Hiérarchisation : le RdP recette pilote les RdP appareils

un appareil = un réseau de Petri, une recette = un réseau de Petri

Ä SYNCHRONISATION par fusion de transitions

Partie duRdP liée à la recette

ouverte

fermée

transfertréaction conditionnement

Partie du RdPliée à la vanne

RdP

Global

transfertréaction conditionnement

ouverte

fermée

RdP

vanne

RdP

recette

synchronisationsynchronisation

ouverte

fermée attente

alimentation

Partie du RdPliée à la vanne

RdP Global RdP Vanne

ouverte

fermée

Partie du RdPliée à la cuve

RdP Cuve

attente

alimentation

synchronisation

Classe CUVE

Vmax: REEL -- Volume physiqueV: REEL -- Volume actuel de matièreF_in: REEL -- Débit de matière entrant

Structure de données Traitementsélémentaires

Structure decontrôle+ +

p0

p1

p2p3

p4

p5

t0

t1

t2

t3

t4

t5

t6 t7

t8 t9

t10

t11

NEP

repos(V=0)

Alim

Alim / Vid

Vid

attente(V>0)

Transitions≡

méthodes modifiantles attributs

STRUCTURATION DES DONNEES STRUCTURATION DES DONNEES STRUCTURATION DES DONNEES

Besoin de manipuler efficacement les données : Rdp à Objets

jeton ≡ une instance de classe

STRUCTURE DU SIMULATEUR STRUCTURE DU SIMULATEUR STRUCTURE DU SIMULATEUR

Date de débutde certaines étapes

Appareilà utiliser

Taille deslots

Variablescontinues

Evolution dumarquage

Date desnettoyages

Niveau décisionnel

Algorithmes d’évolutiondu simulateur

Calculs Etat

Modèle du système

pompe

pompe

RMTLaitécrémé

RMT

RMT RMT RMT

RMTF112 m3

RMT RMT RMT RMT RMT

crème

M124 m3

M224 m3

M324 m3

F212 m3

T112 m3

T212 m3

T412 m3

T312 m3

C16 m3

C26 m3

C36 m3

C46 m3

Oeufs

Station denettoyage

Pêche

Condi 1 Condi 2

EXEMPLE DE DIMENSIONNEMENT EXEMPLE DE DIMENSIONNEMENT EXEMPLE DE DIMENSIONNEMENT

Consignes de nettoyages +

DEFINITION DE L’INSTALLATION


EDITEUR DE

RECETTE

SAISIE DES CALENDRIERS DE PRODUCTION

appareils

tranche 1 tranche 2Condi 1

tranche 3 tranche 4Condi 2

temps0h 2h 4h 6h 8h 10h 12h 14h 16h 18h 20h 22h 0h

NEPPêche - 4500 kg/h

Pêche - 5000 kg/h Nature - 5000 kg/h

Dessert - 4500 kg/h

NEP


2 appareils non utilisés

un tamponà 15%

Saturationdes

maturateurs

Analyse de la simulation

Durée de la campagne : 29h12 ð 25h08

RMTLaitécrémé

RMT

RMT RMT RMT

RMTF112 m3

RMT RMT RMT RMT RMT

crème

M124 m3

M224 m3

M324 m3

F212 m3

T112 m3

T212 m3

T412 m3

T312 m3

C16 m3

C26 m3

C36 m3

C46 m3

Oeufs

Station denettoyage

Pêche

Condi 1 Condi 2

RMT


ALARMES ALARMES ALARMES

la simulation n’est pas arrêtée

Cas où des contraintes ne sont pas satisfaites

indication sur le Gantt par une alarme

Date de nettoyage

Cuve

REF

t_alim t_requête t_libération

Alim Réaction Alarme Vidange

NATURE DES CONTRAINTES VIOLEES NATURE DES CONTRAINTES VIOLEES NATURE DES CONTRAINTES VIOLEES

Contraintes de dates

Contraintes de délai maximal entre 2 opérations

Lié à l’instabilité des produits en fin de réaction

vidange à exécuter dès la fin de la réaction

Contraintes de calendrier en bout de chaîne

ORDONNANCER PAR SIMULATION : LIMITES ORDONNANCER PAR SIMULATION : LIMITES ORDONNANCER PAR SIMULATION : LIMITES

Impossibilité de gérer les contraintes de date et de délai

Contraintes de datesau conditionnement

Front de simulation

????????

déjà simuléinconnu

Vision partielle du problème

dans le temps

un seul scénario est simulé,

les décisions prises à un instant t ne sont pas remises en cause à t+∆t

Simulation rétrograde : permet de prendre en compte le calendrier fixé par la planification

Gestion manuelledes infaisabilités par le

concepteur

Détectiond ’alarmes ?

non

Solution du problème

Simulateur

pom pe

pom p

e

Descriptiondu process

oui

niveaudécisionnel

Simulation sur toutl’horizon de temps

ORDONNANCER PAR SIMULATION : LIMITES ORDONNANCER PAR SIMULATION : LIMITES ORDONNANCER PAR SIMULATION : LIMITES

Processus itératif de décision

Travail difficile si :• alarmes nombreuses• interactions complexes

Intervention directe de l’opérateur sur le diagramme de Gantt

Pas de garantie de l’existence d’une solution faisable pour le scénario considéré

MODULE GLOBAL DE DECISION MODULE GLOBAL DE DECISION MODULE GLOBAL DE DECISION

OBJECTIF : Aider à la détermination d’un plan faisable

Prise en compte explicite des contraintes de dates et de délai par une modélisation par graphes potentiel-tâches

Complémentarité Simulation / Graphe

Calcul des durées opératoires

Choix des ressources Séquence des tâches sur les ressources

Calculs des dates au plus tôt et au plus tard

Simulateur

Graphe

Initialiser le graphe avec la solution donnée par le simulateur

MODULE DE DECISION MODULE DE DECISION MODULE DE DECISION

NOUVEAU PROCESSUS ITERATIF DE DECISION

Ordres de fabrication

Description de l’atelier

Niveau détailléModule de simulation

Niveau AgrégéModule de décision

Analyse des performancesRésultats

satisfaisants ?

Actions

correctrices

Finoui oui

oui

non

non

nonAlarmesdétectées ?

Planfaisable trouvé ?

- Capacité suffisante ?- tous les appareils utilisés ?- plus courtes campagnes ?

Règle implicite : minimiser le nombre d’appareils utilisés Gantt sur la totalité de l’horizonConditionning 1

milk creameggs

M 12 4 m 3

M 22 4 m 3

M 324 m3

Cleaning s y s t e m

F11 2 m 3

F 212 m3

T 112 m3

T 21 2 m 3

T 31 2 m 3

T412 m3

C 2

6 m3

C 1

6 m3

C 3

6 m3

C 46 m 3

Conditionning 2

F31 2 m 3

Contrainte de calendrier[heure début ; heure fin]� �

D

FSommet��

Arc deprécédence

Tâchessimultanées�

�

�

�

Enchaînementsans attente

Enchaînementavec attente

��

�

•

•

•

•

•

•

r1

0

0

0 00

•

�

�•

�

� ��

�

�

��

�

�

-r1

r2

-(r2 + d)

GRAPHE POTENTIEL-TÂCHE GRAPHE POTENTIEL-TÂCHE GRAPHE POTENTIEL-TÂCHE

+ Arcs disjonctifs (partage des ressources)

Ordonnancementfourni par

le simulateur

Graphe généré sur la base de l’ordonnancement fourni

par le simulateur

Contrainte de délai non satisfaite !

Calcul des marges

EXEMPLE EXEMPLE EXEMPLE

FLOW SHOP : 2 lots , 5 ressources partagées

-255

1

2

3•

•

• •

•

•

•

•

•

•

•

•

• •

•

•

• •

•

•

15 15

0

30

-240

15

-60

-15

60 15

-60

-15

-120

-15

0

0

-255

30

30-15

0

0

0 0

0

0

30

0 0

00

0

0

0 0

00

15

15

0

15

225

•

•

4

5

6

7

5

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

200225

Ordonnancementobtenu par

simulation seule

Alarme

Ordonnancementobtenu avec le module

de décision

Décalage de l ’opération de 16 minutes (de t=356 à t=340)

Décalage des dates de début

MODULE GLOBAL DE DECISIONMODULE GLOBAL DE DECISIONMODULE GLOBAL DE DECISION

Soit, il n’existe pas de solution pour la séquence établie par le simulateur

D’autres séquences sont explorées (arcs disjonctifs) jusqu’à ce que la non existence de solution pour la configuration simulée soit établie

Soit, il existe une solution respectant les contraintes de dates et de délais

Il suffit alors de décaler les opérations responsable des alarmes

CONCLUSIONCONCLUSIONCONCLUSION

Environnement d’aide à la décision intégrant :

une modélisation hybride

un ensemble de règles permettant de piloter la simulation

une grande ouverture vers les interventions de l’utilisateur

un couplage avec un module permettant de prendre explicitement encompte les contraintes de dates et de délais

Durée d’une simulation sur un horizon de 6 jours : 85 secondes.

Performances :

Dimensionnement (saisie et calcul) d’une unité de 30 appareils, 150 lots, 10recettes avec 11 phases : 1 journée

Couplage avec l’intégrateur DISCo pour la partie continue

PERSPECTIVES

Etendre les modèles d’appareils (modules objets : Odysseo)

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