Diagnostic à base de modèles hybrides et ensemblistes appliqué au domaine de l’internet des objets

 
Directeur de thèse : Jean-Marie Flaus
Co-encadrant(s) éventuel(s) : Olivier Adrot (G-SCOP)
École doctorale : EEATS
Période de recherche : septembre 2015
Financements – contexte – Partenaires : 

Description du projet :

Sujet (titre) : Diagnostic à base de modèles hybrides et ensemblistes appliqué au domaine de l’internet des objets

Un système de production de biens ou de services est un système organisé d’activités, d’informations, de ressources humaines et matérielles assurant un service ou la fabrication de produits d’un fournisseur vers un client. Il peut être représenté par des modèles dynamiques perturbés par les demandes des clients difficiles à anticiper, les couts fluctuants des produits, les contraintes sur l’outil de production, …. Cette variabilité, couplée à une certaine méconnaissance par exemple du procédé de fabrication, conduisent à un grand nombre d’incertitudes à prendre en compte. Un système de production est aussi soumis à la présence d’aléas tels que des dysfonctionnements ou des pannes d’équipements, des ressources qui viennent à manquer (opérateurs indisponibles, stocks épuisés, …), qu’il est nécessaire de diagnostiquer rapidement pour assurer la disponibilité de l’outil de production. Ces aléas engendrent différents modes de fonctionnement (comme le mode dégradé, le lancement d’une maintenance,…) qui peuvent être appréhendés par des modèles de type hybride.

Nous nous intéresserons plus précisément au domaine en pleine expansion de l’internet des objets, qui concerne plus spécifiquement des systèmes décentralisés, à structure variable par rapport au nombre d’éléments actifs à un instant donné ; et où justement une représentation de type hybride a tout son intérêt. Cela peut concerner de l’intelligence embarquée sur des conteneurs ou des produits transformés, des systèmes de mesures délocalisés et à distance.... Chaque élément est modélisé par une contrainte. Le système est donc décrit par un ensemble modulable de contraintes incertaines et la problématique du diagnostic se traduit alors à résoudre un problème de satisfaction de contraintes prenant en compte à la fois les incertitudes liées à la modélisation de chaque élément, mais aussi la structure changeante de l’ensemble.

Pour ces raisons, nous proposons pour résoudre cette problématique d’utiliser l’approche ensembliste reposant sur l’analyse par intervalles qui est :

•  un outil de modélisation permettant de représenter et de propager les incertitudes dans les équations de modèles
• un outil de résolution mathématique permettant de résoudre des problèmes de problèmes de satisfaction de contraintes