Title : Methodology of enterprise modeling oriented Industry 4.0: Application for decision support systems in manufacturing systems
Beginning of thesis : 2018
End of thesis : 2023
Abstract :
The new industrial revolution, “Industry 4.0” complicates the decision making in manufacturing systems due to many challenges, such as short product life cycle, data integration, and consideration of sustainability. Companies need help to overcome these challenges and deploy a smart factory.
This Ph.D. falls within this context and proposes a new methodology for implementing Industry 4.0-oriented decision support systems. First, we identify and classify the decision problems of a manufacturing system and examine their interactions. Then, we study their main evolutions in Industry 4.0 and propose cartography to represent them.
On this basis, using enterprise modeling, we aim to develop agile and rapidly reconfigurable decision support systems adapted to Industry 4.0. Furthermore, we identify gaps in existing enterprise modeling frameworks and propose a new Industry 4.0-oriented enterprise modeling- methodology called «MEMO 14.0».
MEMO 14.0 offers a structured two-step approach. The strategic/tactical step is to create the basic modules and enrich the library of modules. The operational step is to build the integrated rpodel and evaluate performance. Finally, the application of MEMO 14.0 on industrial case studies of the company «elm.leblanc» to derive decision support systems has shown its ability to considerabfy reduce the development time of modeling projects and its compatibility with Industry 4.0.
Résumé :
La nouvelle révolution industrielle «Industrie 4.0 »complexifie la prise de décision dans les systèmes de production en raison de nombreux défis, tels que le cycle de vie court du produit, l’intégration des données et la considération de la durabilité. Les entreprises ont besoin d’aide pour relever ces défis et déployer une usine intelligente.
Cette thèse s’inscrit dans ce cadre, et propose une nouvelle méthodologie d’implémentation des systèmes d’aide à la décision orientée Industrie 4.0. Tout d’abord, nous identifions et classons les problèmes de décision d’un système de production, et examinons leurs interactions. Ensuite, nous étudions leurs principales évolutions en Industrie 4.0, et proposons une cartographie permettant de les représenter.
Sur cette base, en ayant recours à la modélisation d’entreprise, nous cherchons à développer des systèmes d’aide à la décision agiles et rapidement reconfigurables adaptés à l’industrie 4.0. Par ailleurs, nous identifions des lacunes des cadres de modélisation d’entreprise existantes, et proposons une nouvelle méthodologie de modélisation d’entreprise orientée Industrie 4.0 «MEMO 14.0».
MEMO 14.0 propose une approche structurée de deux étapes. L’étape stratégique/tactique pour créer les modules de base et enrichir la bibliothèque des modules. L’étape opérationnelle pour construire le modèle intégré et évaluer les performances. Enfin, l’application de MEMO 14.0 sur des études de cas industriel de l’entreprise «elm.leblanc» afin de dériver des systèmes d’aidé à la décision, a montré sa capacité à réduire considérablement le temps de développement des projets de modélisation, ainsi sa compatibilité avec l’Industrie 4.0.
Keywords : Industry 4.0, Smart manufacturing, Enterprise architecture, Enterprise modeling, Manufacturing systems, Digital twin, Simulation, Optimization, Decision support systems, New key performance indicators
Mots clés : Industrie 4.0, Usine Intelligente, Architecture d’enteprise, Modélisation d’entrepirse, Systèmes de production, Jumeaux numérique, Simulation, Optimisation, Systèmes d’aide à la décision, Nouveaux indicateurs clés de performance
Thesis defense : 2023/09/07
Supervisor :
Xavier DELORME : Professeur Mines Saint-Étienne, Limos
Frédéric Grimaud : Professeur Mines Saint-Étienne, Limos
- Paolo Gianessi : Maître-assistant Mines Saint-Étienne, Limos
Partners or/and funders : Bosch group, elm.leblanc
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Publications
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