Mercredi 12 décembre 2018 à 14h, M. Mehdi MCHAREK soutiendra à Supméca ses travaux de thèse intitulés Gestion des connaissances pour la conception collaborative et l’optimisation multi-physique des systemes mécatroniques et dirigés par MM. Jean-Yves CHOLEY et Cherif LAROUCI.
Résumé
Les produits mécatroniques sont complexes et multidisciplinaires par nature. Les exigences pour les concevoir sont souvent contradictoires et doivent être validées par les différentes équipes d’ingénierie disciplinaire (ID). Pour répondre à cette complexité et réduire le temps de conception, les ingénieurs disciplinaires ont besoin de collaborer dynamiquement, de résoudre les conflits interdisciplinaires et de réutiliser les connaissances de projets antérieurs. De plus, ils ont besoin de collaborer en permanence avec l’équipe d’ingénierie systèmes (IS) pour avoir un accès direct aux exigences et l’équipe d’optimisation multidisciplinaire (OMD) pour valider le système dans sa globalité.
En industrie, les ingénieurs disciplinaires sont confrontés à des difficultés pour atteindre ces besoins. Premièrement, les outils de collaboration actuels ne garantissent pas la traçabilité et la résolution dynamique de conflits interdisciplinaires. Par conséquent, les connaissances générées pendant la collaboration ne peuvent pas être réutilisées. Deuxièmement, l’hétérogénéité entre les outils IS et ID complique le processus de validation des exigences. Troisièmement, la définition d’un problème OMD prend beaucoup de temps et reste incompatible avec l’ingénierie concurrente.
Dans ce travail, nous proposons d’utiliser des techniques de gestion des connaissances pour structurer les connaissances générées lors des activités de collaboration afin d’harmoniser le cycle de conception. Notre principale contribution est une approche d’unification qui explique comment IS, ID et OMD se complètent et peuvent être utilisés en synergie pour un cycle de conception intégré et continu. Cette approche s’appelle «Collaborative Design Process and Product Knowledge» (CDPPK). Elle permet de centraliser les connaissances nécessaires à la collaboration et au suivi des exigences. Elle assure également la traçabilité des échanges entre les ingénieurs grâce à la théorie des graphes. Cette connaissance formalisée du processus de collaboration permet de définir automatiquement un problème OMD.
Pour valider notre approche, un démonstrateur a été mis en place et appliqué au système boitier papillon motorisé (BP). Des modèles multidisciplinaires du BP et un banc d’essai expérimental ont été réalisés. Ensuite, des scénarios de collaboration industrielle ont été reconstitués avec succès en utilisant notre méthodologie.
Mots clés
Gestion des connaissances pour la conception collaborative et l’optimisation multi-physique de systèmes mécatroniques
