De la conception mécanique à la conception - Roberval

Transcription

Université de Technologie de Compiègne
De la conception mécanique à la conception collaborative et robuste des systèmes
mécatroniques : une approche combinant maîtrise des performances des systèmes
techniques et gestion des connaissances
par
Nadège Troussier
Génie des Systèmes Mécaniques
en vue de l’obtention de l’Habilitation à Diriger des Recherches (HDR)
Juillet, 2010
c Nadège Troussier, 2010.
Département Génie des Systèmes Mécaniques
Cette thèse intitulée:
De la conception mécanique à la conception collaborative et robuste des systèmes
mécatroniques : une approche combinant maîtrise des performances des systèmes
techniques et gestion des connaissances
présentée par:
Nadège Troussier
a été évalué par un jury composé des personnes suivantes:
PrénomPrésident NomPrésident,
PrénomDirecteur NomDirecteur,
président-rapporteur
directeur de recherche
Thèse acceptée le: . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
RÉSUMÉ
Ce manuscrit présente tout d’abord mon cursus de formation et une synthèse de mes
activités d’enseignant-chercheur, particulièrement en termes de pédagogie, de recherche
et de partenariat. Dans une seconde partie, le bilan de mes activités scientifiques est
présenté de façon plus détaillée et un projet est proposé. Enfin, une copie de mes publications scientifiques majeures est fournie, montrant ma contribution à la diffusion des
connaissances produites et au rayonnement de mon établissement.
Dans la seconde partie, le contexte institutionnel et scientifique dans lequel se sont
déroulés mes travaux de recherche est présenté afin de comprendre la trajectoire de mes
orientations scientifiques. Ensuite, les travaux sont positionnés par rapport aux enjeux
scientifiques dans le domaine de la conception intégrée de systèmes mécaniques et de
la maîtrise des performances du produit. Ma contribution scientifique pour maitriser les
performances au plus tôt dans le processus de conception en intégrant le prototypage
virtuel et en favorisant l’intégration des données et des connaissances en conception collaborative est soulignée. Enfin, à partir des apports en terme de méthode d’aide au choix,
de conception robuste et d’outils de conception collaborative, des perspectives scientifiques sont ouvertes sur une échelle d’intégration plus grande à travers les systèmes
mécatroniques, et la capacité à partager des données et connaissances plus tôt pour supporter la prise de décision collaborative à travers la modélisation des incertitudes et la
proposition de méthodes de conception préliminaire robuste.
Mots clés : conception intégrée, conception robuste, conception préliminaire,
méta-modèle, prototypage virtuel, PDM, PLM, Simulation
ABSTRACT
The manuscript presents firstly my education curriculum and a synthesis of my activity in terms of teaching, research and partnership. In a second part, the synthesis of
my research works is presented with more details and a scientific project is proposed.
Finally, a copy of my major scientific publications is provided in order to show my contribution to the knowledge spreading and to my institution influence.
In the second part, the institutional and scientific context of my research activity is
presented in order to understand mu scientific trajectory and orientations. Afterwards,
the research works are placed with respect to the scientific challenges in integrated design of mechanical systems and in product performance-driven design. My contribution
to manage the product performances as soon as possible in the design process, by integrating the virtual prototyping and enhancing the integration of data and knowledge
in collaborative design, is underlined. Finally, from the proposals in decision-making
methods, robust engineering, and collaborative design software, scientific prospects are
proposed to enlarge the scale of technologies integration through the study of mecatronic systems, and the ability to share data and knowledge as soon as possible to make
early collaborative decisions through uncertainty modeling and robust preliminary design methods.
Keywords: integrated design, robust design, preliminary design, descicion-making,
Virtual prototyping,PDM, PLM, Simulation.
TABLE DES MATIÈRES
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
iii
ABSTRACT . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
iv
TABLE DES MATIÈRES . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
v
LISTE DES TABLEAUX . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
x
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
xi
RÉSUMÉ
LISTE DES FIGURES
LISTE DES SIGLES
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . xiii
DÉDICACE . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . xv
REMERCIEMENTS
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . xvi
INTRODUCTION . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . xvii
I
Bilan des activités
CHAPITRE 1 :
PRÉSENTATION PERSONNELLE ET FORMATION
1
.
2
1.1
Etat civil et coordonnées professionnelles . . . . . . . . . . . . . . . .
2
1.2
Fonctions actuelles . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
2
1.3
Cursus universitaire et professionnel . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3
CHAPITRE 2 :
2.1
ACTIVITÉ D’ENSEIGNEMENT . . . . . . . . . . . . .
4
Période antérieure à mon poste de Maitre de Conférences . . . . . . . .
4
2.1.1
Monitorat à l’Université Joseph Fourier, Grenoble 1 (1996-1999)
4
2.1.2
Vacations à l’Université de Caen Basse-Normandie et à l’ISMRA
(1999-2000) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
5
vi
2.2
2.3
Service de Maître de Conférences à l’Université de Technologie de Compiègne (depuis 2000) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
5
Bilan des responsabilités pédagogiques . . . . . . . . . . . . . . . . . .
9
CHAPITRE 3 :
ACTIVITÉ LIÉE À LA RECHERCHE . . . . . . . . . . 11
3.1
Posture . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
11
3.2
Introduction à mes travaux de recherche . . . . . . . . . . . . . . . . .
11
3.3
Bilan des encadrements . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
12
3.4
Autres encadrements . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
14
3.5
Synthèse des encadrements . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
15
3.6
Publications et communications personnelles . . . . . . . . . . . . . .
15
3.6.1
Thèse de Doctorat . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
17
3.6.2
Articles de revue à comité de lecture . . . . . . . . . . . . . . .
17
3.6.3
Coordinations d’ouvrage . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
18
3.6.4
Chapitres d’ouvrage . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
18
3.6.5
Conférences internationales à comité de lecture avec actes . . .
19
3.6.6
Conférences nationales à comité de lecture avec actes . . . . . .
24
3.6.7
Autres communications . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
25
CHAPITRE 4 :
RELATIONS CONTRACTUELLES, PARTENARIALES ET
DE TRANSFERT . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
4.0.8
4.0.9
SATF, recherche de solutions alternatives à la route pour le transport de frêt (2001-2002) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
26
Projet QUALICAL (2002-2006) . . . . . . . . . . . . . . . . .
27
4.0.10 Analyse d’opportunité de mise en place d’outils de travail collaboratif pour des PME du bassin du Vimeu (2007) . . . . . . . .
28
4.0.11 Evaluation multi-critères de la robustesse des solutions de conception pour la prise de décision dans un contexte collaboratif multidisciplinaire (2007) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
29
vii
4.0.12 Projet de développement d’une filière de conception et fabrication d’outillages mobiles, basée sur la mise en place d’un PLM
(2007-2009) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
30
4.0.13 Projet PHENIX n◦ ANR-08-COSI-011 (2009-2011) . . . . . .
32
4.0.14 Projet A.D.N., Alliance des Données Numériques, FUI9 (20102013) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
33
4.0.15 Résumé . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
33
CHAPITRE 5 :
ACTIVITÉ ADMINISTRATIVE, PARTICIPATION À LA
VIE DE L’ÉTABLISSEMENT ET DE LA COMMUNAUTÉ
SCIENTIFIQUE . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
5.1
5.2
Membre du bureau de département du Génie des Systèmes Mécaniques
(4 mandats : 2001-2003 ; 2005-2007 ; 2007-2009 ; 2009-2011) . . . . .
35
Participation aux commissions de spécialistes et comités de sélection . .
35
5.2.1
Membre de la commission de spécialiste 60◦ section de l’UTC
de 2002 à 2008 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
5.2.2
Membre extérieur de la commission de spécialiste de l’Université de Technologie de Troyes de 2002 à 2008 . . . . . . . . . .
35
Membre de comité de sélection . . . . . . . . . . . . . . . . .
35
5.3
Membre du Conseil d’Administration de l’UTC de 2006 à 2009 . . . .
36
5.4
Autres participations à la vie de l’UTC . . . . . . . . . . . . . . . . . .
36
5.5
Membre du comité de direction du pôle AIP-PRIMECA Ile de France
5.2.3
II
35
(depuis l’intégration de l’UTC en juillet 2007) . . . . . . . . . . . . . .
36
5.6
Participation à la communauté scientifique . . . . . . . . . . . . . . . .
37
5.7
Participation à des jurys de thèses . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
37
Projet scientifique
CHAPITRE 6 :
38
CONTEXTE DE LA RECHERCHE . . . . . . . . . . . . 39
viii
6.1
La conception intégrée et le lien CAO-Calcul au laboratoire 3S, UJF,
INPG (1996 à 1999) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
6.2
L’analyse des données et des documents pour la gestion des connaissances au GREYC, Université de Caen Basse Normandie (2000) . . . .
6.3
6.6
43
L’aide à la décision en conception au sein de la Jeune Equipe ODIC(JE
2460), UTC (2004 à 2007) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
6.5
42
La Conception et la Qualité des Produits et Processus au sein de l’Equipe
de Recherche Technologique CQP2, UTC (2000 à 2003) . . . . . . . .
6.4
41
45
La robustesse Projet-Process-Produit au sein de l’Unité Mixte de Recherche ROBERVAL (UMR-CNRS 6253), UTC (2008 à ce jour) . . . .
46
Résumé . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
47
CHAPITRE 7 :
LA MAÎTRISE DES PERFORMANCES EN CONCEPTION
DE SYSTÈMES MÉCANIQUES . . . . . . . . . . . . . . 50
7.1
7.2
7.3
La conception des systèmes mécaniques . . . . . . . . . . . . . . . . .
51
7.1.1
Les systèmes mécaniques . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
51
7.1.2
Un processus complexe enchaînant générations de concepts, évaluations et décisions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
53
7.1.3
Une pluridisciplinarité nécessaire . . . . . . . . . . . . . . . .
60
7.1.4
L’importance de l’apprentissage et de la dynamique des connaissances . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
61
Les outils de la maîtrise des performances en conception collaborative .
66
7.2.1
Les outils de conception collaborative . . . . . . . . . . . . . .
66
7.2.2
Les outils de maîtrise des performances . . . . . . . . . . . . .
77
Synthèse et positionnement . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
85
CHAPITRE 8 :
8.1
POUR UN PROTOTYPAGE VIRTUEL AU PLUS TÔT . 87
Repenser et maîtriser les outils de simulation du comportement . . . . .
88
8.1.1
Problématique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
89
8.1.2
Propositions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
90
8.1.3
Bilan des apports . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
95
ix
8.2
8.3
8.4
Prendre des décisions compte tenu du contexte de conception . . . . . .
95
8.2.1
Problématique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
96
8.2.2
Propositions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
96
8.2.3
Bilan des apports . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 101
Tenir compte des incertitudes et des variabilités . . . . . . . . . . . . . 102
8.3.1
Problématique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 102
8.3.2
Propositions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 103
8.3.3
Synthèse des apports . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 109
CHAPITRE 9 :
LA GESTION DES CONNAISSANCES ET LE PLM SUPPORT DE L’INTÉGRATION EN CONCEPTION COLLABORATIVE . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 111
9.1
9.2
L’intégration conception - simulation dans la même phase du cycle de vie 112
9.1.1
Problématique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 112
9.1.2
Propositions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 114
9.1.3
Intégration organisationnelle et informationnelle entre cycles de vie dépendants . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 116
9.3
9.2.1
Problématique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 116
9.2.2
Propositions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 116
9.2.3
Intégration des données et des connaissances entre différentes phases de
cycles de vie indépendants . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 122
9.4
9.3.1
Problématique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 122
9.3.2
Propositions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 123
9.3.3
Synthèse des apports . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 128
CHAPITRE 10 : CONCLUSION ET PERSPECTIVES DE RECHERCHE 130
10.1 Conception industrielle et intégrée des systèmes mécatroniques . . . . . 130
x
10.1.1 Les limites des systèmes PLM pour la conception des systèmes
mécatroniques . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 130
10.1.2 Les connaissances à développer . . . . . . . . . . . . . . . . . 131
10.1.3 Projets en cours . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 132
10.1.4 Projets déposés . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 132
10.2 La modélisation des incertitudes dans les systèmes PLM . . . . . . . . 132
10.2.1 Les systèmes PLM et leurs limites dans les phases amont de
conception . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 133
10.2.2 Connaissances à développer . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 134
10.2.3 Projets en cours . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 134
10.2.4 Projets déposés . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 135
CHAPITRE 11 : RÉFÉRENCES BIBLIOGRAPHIQUES
III
Copie des publications les plus significatives
. . . . . . . . . 136
xx
LISTE DES TABLEAUX
2.I
Services d’enseignement réalisés à l’UTC en Equivalent Travaux Dirigés
(ETD) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
6
2.II Actions notoires réalisées dans le cadre des enseignements . . . . . . .
10
3.I
Répartition temporelle des encadrements . . . . . . . . . . . . . . . . .
16
3.II Types d’encadrements . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
16
3.III Répartition des communications par type . . . . . . . . . . . . . . . . .
16
8.I
Logique de propagation des incertitudes sur le FAST et logique de combinaison des risques sur le nonFAST . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 107
LISTE DES FIGURES
2.1
Services d’enseignement réalisés à l’UJF de 1996 à 1999, en heures
Equivalent TD . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
5
2.2
Services d’enseignement réalisés au sein de l’UTC . . . . . . . . . . .
7
2.3
Total des heures d’enseignement réalisées par thème . . . . . . . . . .
7
2.4
Répartition thématique des enseignements et évolution au cours du temps
8
2.5
Répartition du volume horaire d’enseignement réalisé par type d’enseignement . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
8
4.1
Répartition des sources de financement des activités contractuelles . . .
33
4.2
Répartition des financements gérés en fonction du temps . . . . . . . .
34
7.1
Les étapes de la planification et du processus de conception . . . . . . .
55
7.2
Le modèle conceptuel proposé par Nam Suh . . . . . . . . . . . . . . .
56
7.3
Le principe de zig-zagging caractéristique du déroulement du processus
de conception . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
56
7.4
Le modèle conceptuel proposé par Hatchuel et al. . . . . . . . . . . . .
57
7.5
Trois éléments communs aux théories de la conception . . . . . . . . .
58
7.6
Représentation de l’activité de conception d’après Sim et Duffy . . . . .
62
7.7
La taxonomie de l’ignorance proposée par Parsons . . . . . . . . . . .
63
7.8
La taxonomie proposée par Otto et Antonsson . . . . . . . . . . . . . .
64
7.9
La taxonomie proposée par Thunnissen . . . . . . . . . . . . . . . . .
64
7.10 L’incertitude comme propriété d’une situation . . . . . . . . . . . . . .
65
7.11 Système PLM d’échange et de gestion des informations d’après Rachuri
et al. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
68
7.12 Les formats d’échange de données d’après Rachuri et al. . . . . . . . .
69
7.13 Les trois groupes de modèles de gestion de l’information de conception
73
7.14 Le noyau du modèle produit de IPPOP . . . . . . . . . . . . . . . . . .
74
7.15 Le modèle FBS de Gero . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
75
7.16 Les transformations dans le modèle FBS de Gero . . . . . . . . . . . .
75
xiii
7.17 L’architecture de l’application issue de IPPO . . . . . . . . . . . . . . .
76
7.18 Exemple de FAST issu d’un projet d’étudiants . . . . . . . . . . . . . .
79
7.19 Maison de la qualité du QFD . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
81
7.20 Les éléments nécessaires à la prise de décision d’après Ullman . . . . .
84
8.1
Elaboration de relations venant contraindre la définition de structures
mécaniques . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
91
8.2
Stratégie de construction du modèle prédictif . . . . . . . . . . . . . .
93
8.3
Stratégie de construction du modèle prédictif . . . . . . . . . . . . . .
94
8.4
Cartographies d’influence du modèle de comportement choisi sur le coût
et la qualité d’un calcul . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
98
8.5
Niveau de désirabilité obtenu pour un contexte de conception donné . .
99
8.6
Interface d’export PPO vers XML . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 105
8.7
Fichier XML utilisé pour l’application d’analyse de robustesse sous MATLAB . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 106
8.8
Logique de propagation des incertitudes sur le FAST et logique de combinaison des risques sur le nonFAST . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 107
9.1
Environnement de simulation pour l’ingénierie en conception d’après
Shephard . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 113
9.2
Proposition d’articulation modèle produit PPO et application experte
d’analyse de robustesse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 115
9.3
L’entreprise étendue selon P. Jagou . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 116
9.4
Architecture conceptuelle du système PLM supportant la filière . . . . . 118
9.5
Relations entre les cycles de vie avion et outillages . . . . . . . . . . . 119
9.6
Modèle produit proposé . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 120
9.7
Modèle proposant différents modes de relation DO/ST . . . . . . . . . 120
9.8
Utilisation du concept de confiance pour définir un système PLM . . . . 121
9.9
Impact des niveaux de confiance DO/GSN et STs/GSN (Global Supplier
Network) sur le système PLM spécifié . . . . . . . . . . . . . . . . . . 121
9.10 Le processus de rétro-ingénierie basé sur les connaissances . . . . . . . 124
xiv
9.11 Structuration des données proposée . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 125
9.12 Core Product Model tel que proposé au NIST . . . . . . . . . . . . . . 126
9.13 Extension proposée pour le Reverse Engineering . . . . . . . . . . . . 126
9.14 Copie d’écran de l’application . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 127
LISTE DES SIGLES
xvi
CAO
Conception Assistée par Ordinateur
CFAO
Conception et Fabrication Assistée par Ordinateur
CQP2
Conception et Qualité des Produits et Processus
DEUG
Dipôme d’Etudes Universitaires Générales
ENSICaen
Ecole Nationale Supérieure de Caen
ERT
Equipe de Recherche Technologique
ETD
Equivalent Travaux Dirigés
FUI
IPPOP
ISMRA
Fond Unique Interministériel
Intégration Produit Process Organisation
Institut des Sciences de la Matière et du RAyonnement
IUP
Institut Universitaire Professionnalisé
IUT
Institut Universitaire de Technologie
JE
Jeune Equipe
ODIC
Outils d’aide à la Décision pour l’Innovation, la Conception et la Production
PDM
Product Data Management
PLM
Product Lifecycle Management
RNTL
SDM
SGDT
Réseau National des Technologies Logicielles
Simulation Data Management
Système de Gestion des Données Techniques
TD
Travaux Dirigés
TP
Travaux Pratiques
TICE
Technologies de l’Information et de la Communication pour l’Enseignement
UJF
Université Joseph Fourier
UMR
Unité Mixte de Recherche
UTC
UTT
Université de Technologie de Troyes
VRL-KCiP
Virtual Research Lab for a Knowledge Community in Production
A ma famille, à ma mère, à Ronan,
et surtout à Alice et Marius.
A ma grand-mère.
REMERCIEMENTS
Je remercie l’ensemble des collègues et partenaires qui ont permis, à travers nos
discussions, de construire mon parcours et le cheminement intellectuel présenté dans
ce manuscrit. Je remercie en particulier tout le couloir "PG I" pour les multiples discussions au coin café. Merci à Christine, Emmanuel, Frédéric, les trois Jean-Claude,
Muriel, Philippe, Sylvie pour votre amitié, votre soutien et votre réconfort tout au long
de ces années. Merci également aux plus jeunes, et en particulier à mes collègues de
bureau. Je pense à Thomas, Magali, Matthieu mais aussi à tous les stagiaires, ingénieurs
et chercheurs de passage qui ont tous contribué à rendre le quotidien agréable et riche en
débats.
Je remercie également le Pr Chris McMahon pour m’avoir accueillie au sein de l’Innovative design and Manufacturing Research Center de Bath University (Bath University, UK), me permettant ainsi de libérer du temps pour la rédaction de ce manuscrit et
m’offrant un cadre de travail propice au développement d’une vision plus internationale
et à des débats scientifiques de fond sur mes travaux de recherche. Sur ce deuxième point,
je remercie tout particulièrement "l’autre Chris", Pr. Chris Paredis (Georgia Institute of
Technology, Atlanta, USA), pour le temps qu’il a consacré à m’écouter, me critiquer
pour mieux me reconstruire. Merci pour tout !
Je remercie Zohra Cherfi pour son soutien et ses précieux conseils. Je remercie Benoit Eynard pour l’aide qu’il m’a apportée ces dernières années. Je les remercie également tous les deux pour leurs relectures attentives et leur soutien dans l’écriture de ce
manuscrit.
Je remercie naturellement tous les étudiants avec qui j’ai travaillé, pour les éléments
de réflexion et échanges que nous avons eus.
INTRODUCTION
Ce mémoire trace la synthèse de mes activités professionnelles, depuis mon doctorat
(octobre 1999) jusqu’à ce jour, en présentant succinctement mes activités de doctorat à
l’Université Joseph Fourier et de post-doctorat à l’Université de Caen Basse-Normandie
en 2000, et en se focalisant sur mes activités de Maître de Conférences à l’Université de
Technologie de Compiègne (UTC) depuis septembre 2000. Ce manuscrit est présenté en
vue d’obtenir l’Habilitation à Diriger des Recherches de l’Université de Technologie de
Compiègne et s’articule autour de trois parties.
La première partie présente, en quatre chapitres, la synthèse de mes activités d’enseignantchercheur sur le plan de la formation, de la recherche scientifique, du partenariat et du
transfert de technologie, ainsi que des responsabilités collectives et administratives. Les
besoins en enseignement dans les domaines de la conception et de la production, et la
consolidation d’un positionnement scientifique en ingénierie de la conception ont largement favorisé mon implication dans l’ensemble des ces activités.
• Je me suis impliquée dans un nombre important d’enseignements en conception et
fabrication de systèmes mécaniques. J’ai également administré et fait évoluer un
enseignement sur les outils de modélisation et de gestion des données du système
conçu. Ceci m’a permis de m’intégrer à l’équipe pédagogique et de développer
une vision globale des parcours de formation des étudiants en Génie des Systèmes
Mécaniques. De plus, j’ai participé à des projets d’innovation pédagogique et à
l’utilisation des TICE1 au niveau de mon établissement et à l’échelle nationale
(chapitre 2).
• L’implication dans les activités de recherche au sein de mon établissement m’a
conduite à co-diriger, diffuser et valoriser des travaux de recherche et à participer
activement à la constitution des bilans et prospectives d’activités. Cette implication au sein de petites structures a contribué à donner une reconnaissance interne
à l’établissement sur les activités de recherche en ingénierie de la conception et
1 Technologies
de l’Information, de la Communication pour l’Enseignement
xx
en génie industriel. Ceci a également favorisé la constitution d’une équipe académique sur le sujet. Ma participation à des communautés scientifiques nationales et
internationales m’a aussi permis de développer notre lisibilité et visibilité à l’extérieur de l’UTC (chapitre 3).
• Dans un souci de réponse au besoin économique et de connaissance du terrain
industriel, cadre privilégié de validation des résultats de recherche en génie industriel, j’ai également cherché à développer des activités partenariales (chapitre 4).
Le développement de ces activités sur le thème de la conception de produit a permis de renforcer les compétences scientifiques de l’UTC sur le sujet et de favoriser
son rayonnement au niveau régional et national.
• Enfin, ma motivation pour contribuer à la vie de notre système universitaire m’a
amenée à m’investir dans la vie administrative et collective de mon établissement
(chapitre 5). J’ai effectué plusieurs mandats dans différentes instances de mon
établissement et participé aux commissions de spécialistes / comités de sélection
de l’UTC et de l’UTT (Université de Technologie de Troyes).
La seconde partie détaille mes activités de recherche en conception collaborative et
robuste de systèmes mécaniques.
• Après une présentation du contexte dans lequel ce sont déroulés les travaux de
recherche (6), un premier chapitre (chapitre 7) expose les problématiques et l’état
de l’art sur les méthodes et outils de conception des systèmes mécaniques et de
maîtrise de leurs performances techniques.
• Les deux chapitres suivants présentent ensuite mes contributions selon deux axes.
Le premier concerne les travaux menés dans le but de favoriser l’intégration du
prototypage virtuel au plus tôt dans le processus de conception (chapitre 8). Dans
cet axe, les contributions à l’aide au choix et à la maîtrise des performances sont
proposées dans une approche de conception robuste, sans tenir compte de la dimension collaborative. Cette dimension fait l’objet du deuxième axe (chapitre 9),
où elle est abordée essentiellement par le biais de la gestion des connaissances. Les
xxi
contributions à la conception collaborative en entreprise étendue sont alors proposées en montrant les apports pour l’intégration de la simulation en conception et
pour l’intégration produit-process.
• Sur la base de la synthèse des activités menées en maîtrise des performances des
systèmes mécaniques et en gestion des connaissances, le dernier chapitre de cette
partie (chapitre 10) propose une prospective de recherche pour une conception
collaborative et robuste des systèmes mécatroniques.
La troisième et dernière partie fournit une copie des publications scientifiques les
plus significatives qui, d’une part, valident ma contribution scientifique à la communauté
et, d’autre part, contribuent au rayonnement de mon établissement.
Première partie
Bilan des activités
1
CHAPITRE 1
PRÉSENTATION PERSONNELLE ET FORMATION
1.1
Etat civil et coordonnées professionnelles
Nadège TROUSSIER
Date de naissance : 31 Mars 1973
Lieu de naissance : Grenoble (38)
Situation : vie maritale, 2 enfants (nés en 2003 et 2008)
Nationalité : française
Laboratoire Roberval, UMR CNRS 6253
Université de Technologie de Compiègne, Département Génie des Systèmes Mécaniques
Centre de Recherches Pierre Guillaumat
BP 60319
60203 Compiègne Cedex
tél : 33 (0)3 44 23 52 30
fax : 33 (0)3 44 23 52 29
[email protected]
1.2
Fonctions actuelles
Maître de Conférences à l’Université de Technologie de Compiègne, Compiègne
(France), depuis septembre 2000, et titularisée en septembre 2001.
Personnel du Département Génie des Systèmes Mécaniques et chercheur au sein du laboratoire Roberval (UMR CNRS 6253) de l’Université de Technologie de Compiègne.
3
1.3
Cursus universitaire et professionnel
Formation / poste
2009
Maître de conférences
Etablissement
Classement
Mention
/
Note : CRCT en
2008/2009 ; Congès
maternité en 2003 et
2008 ; PEDR 20032007 ;
Département Génie des Systèmes Mécaniques
Laboratoire CQP2 (ERT),
puis ODIC (JE2460) et
Laboratoire Roberval UMR CNRS 6253
2000
Etude post-doctorale
Université de Caen Basse Normandie
2000
Laboratoire GREYC
1999
Doctorat de Mécanique
Université Joseph Fourier
1998
Option Conception
(UJF)
1997
Monitorat
Grenoble I
Mention très honorable
avec félicitations du jury
1996
DEA de Mécanique
ENSHMG
U.J.F. Grenoble
2ème/33
1ère/22
Mention Bien
Mention Très
Ingénieur Mécanicien
1995
I.N.P. Grenoble
Bien
1994
Maîtrise de Technologie Mécanique
1993
Licence de Technologie Mécanique
2ème/56 Mention Bien
1ère/90 Mention Bien
Université Joseph Fourier, Grenoble I
1992
Mention Passable
DEUG science et structure de la matière
1991
1990
Mention Assez Bien
Baccalauréat série C
Lycée du Grésivaudan Meylan (Académie de
Grenoble)
Mention Passable
CHAPITRE 2
ACTIVITÉ D’ENSEIGNEMENT
Ce chapitre est structuré en deux temps : ce qui précède ma nomination en tant que
Maitre de Conférences à l’Université de Technologie de Compiègne (Monitorat et vacations), puis, de façon plus détaillée, ce qui entre de le cadre de mon activité de Maître de
Conférences.
2.1
Période antérieure à mon poste de Maitre de Conférences
2.1.1
Monitorat à l’Université Joseph Fourier, Grenoble 1 (1996-1999)
Durant mon service de Monitorat à l’Université Joseph Fourier de Grenoble (19961999), j’ai participé aux enseignements suivants :
• Encadrement de stage : Suivi et jury de stage en Licence et Maîtrise de Technologie Mécanique ;
• Calcul de structures : TD et TP sur l’utilisation de la Méthode des Eléments Finis
sous ANSYS et sur le choix de modèles de comportement ;
• Conception Assistée par Ordinateur (CAO) : TD et TP de modélisation géométrique en DEUG de Technologie Industrielle. Modélisation géométrique et développement de modules par programmation).
• Bureau d’études et conception : TD sous la forme de bureau d’études sur la conception de produits en Licence de Technologie Mécanique et en IUP Génie Mécanique
et Productique 2ème année.
Le répartition du volume horaire d’enseignement réalisé durant ces trois années est illustrée dans la figure 2.1.
5
Figure 2.1 – Services d’enseignement réalisés à l’UJF de 1996 à 1999, en heures Equivalent TD
2.1.2
Vacations à l’Université de Caen Basse-Normandie et à l’ISMRA (19992000)
Durant mes huit mois d’étude post-doctorale de l’Université de Caen Basse-Normandie,
j’ai réalisé environ 96 Heures ETD réalisées en TD et TP (algorithmique, programmation) en formation d’ingénieur à l’ISMRA (ENSICAEN depuis 2002) et à l’IUT d’informatique de Caen.
2.2
Service de Maître de Conférences à l’Université de Technologie de Compiègne
(depuis 2000)
Mon activité d’enseignement se déroule en grande partie dans mon établissement
d’affectation avec quelques interventions ponctuelles dans d’autres établissements (formation d’ingénieur à l’Université de Technologie de Troyes, formation de Master à
l’Ecole Centrale Paris). Mes domaines d’interventions principaux sont la conception
mécanique, l’analyse des systèmes mécaniques, la CAO (Conception Assistée par Ordi-
6
nateur), la CFAO (Conception et Fabrication Assistée par ordinateur) et la métrologie,
les SGDT (Systèmes de Gestion des Données Techniques) ou PDM (Product Data Management systems), le PLM (Product Lifecycle Management).
Le tableau 2.I présente la répartition thématique de mes services d’enseignement à
l’Université de Technologie de Compiègne depuis 2000. La figure 2.2 représente graphiquement l’évolution du volume horaire global réalisé en fonction des années unversitaires en heures Equivalent Travaux Dirigés (ETD). Cette figure fait apparaître le service
statutaire (192 heures ETD).
Il est à noter que mon service de référence a été réduit en 2003/2004 et en 2007/2008 en
raison de congés maternité et que l’obtention d’une PEDR de 2003 à 2007, m’a aidée à
réduire le nombre d’heures effectuées d’environ 30% pour arriver à un nombre d’heures
proche du service statutaire. En 2008/2009, j’ai obtenu un Congès pour Recherche d’une
année, me dispensant alors de mes enseignements.
La répartition du volume d’enseignement global par thématique est présentée en figure
2.3 en ETD. La figure 2.4 fait quant à elle apparaître l’évolution de la répartition thématique de mon enseignement en fonction du temps.
Année
CAO,
Conception Analyse
Fabrication, Gestion
échange
des sysdes sysmétrolode projet
de dontèmes
tèmes
gie
nées,
mécamécaPDM et
niques
niques
PLM
2000/2001
113
0
43
0
0
2001/2002
128
0
41
0
0
2002/2003
80
94
35
0
51
2003/2004*
55
0
35
0
0
2004/2005
45
29
0
0
42
2005/2006
55
34
0
0
0
2006/2007
41
47
0
13
0
2007/2008*
63
47
19
13
12
2008/2009*
0
0
0
0
0
2009/2010
54
5
43
48
3
Total (ETD)
633
254
215
75
108
* Congé maternité en 2003/2004 et 2007/2008 et Congé pour Recherche en 2008/2009
Suivi de
stages industriels
Autres
Total
(ETD)
53
63
33
27
73
60
53
20
0
83
467
17
39
17
41
27
31
28
0
0
24
223
226
271
310
158
216
179
182
173
0
259
Tableau 2.I – Services d’enseignement réalisés à l’UTC en Equivalent Travaux Dirigés
(ETD)
La répartition de mes enseignements selon les types d’interventions (Cours, Travaux
Dirigés, Travaux Pratiques, Autres) est représentée dans la figure 2.5
7
Figure 2.2 – Services d’enseignement réalisés au sein de l’UTC
Figure 2.3 – Total des heures d’enseignement réalisées par thème
8
Figure 2.4 – Répartition thématique des enseignements et évolution au cours du temps
Figure 2.5 – Répartition du volume horaire d’enseignement réalisé par type d’enseignement
9
2.3
Bilan des responsabilités pédagogiques
• Responsable pédagogique du cours de formation initiale d’ingénieur (fin de cursus) "Informatique et conception de systèmes mécaniques" (devenu "Gestion du
cycle de vie du produit et ingenierie collaborative") En terme de responsabilité
pédagogique, je suis responsable d’une Unité de Valeur NF24 "Informatique et
conception de systèmes mécaniques", devenue TN21 "Gestion du cycle de vie du
produit et ingenierie collaborative", de fin de cursus ingénieur depuis septembre
2000.
• Responsable pédagogique du cours de Master Sciences pour l’Ingénieur "Outils
de modélisation et de partage des informations sur les produits et les processus"
De septembre 2004 à 2008, j’étais responsable d’une Unité d’Enseignement du
Master Sciences pour l’Ingénieur, Spécialité Mécanique Avancée et Applications,
MA20, intitulée "Outils de modélisation et de partage des informations sur les
produits et les processus".
• Participation active aux montages des programmes de Master J’ai également participé activement au montage des masters pour les quadriennaux 2004-2007 (Spécialité Mécanique Avancée et Applications de l’option Mécanique Avancée et Applications) et 2008-2011 (Spécialité Systèmes Mécatroniques de l’option Mécanique et systèmes).
Dans le cadre de ces responsabilités, le tableau 2.II définit les principales actions
menées pour faire évoluer l’enseignement, réparties par thèmes.
Il est à noter que l’UTC a ouvert une section de formation par apprentissage en
2008 en conception mécanique d’une part et en industrialisation d’autre part. J’interviens actuellement ponctuellement dans cette formation mais à compter de la rentrée de
septembre 2010, je serai responsable d’un atelier projet de conception de dernière année
de formation d’ingénieur. Cet atelier projet doit être un enseignement de synthèse des
apprentissages déjà acquis et doit développer une approche pédagogique par problème
sur le thème de la conception de systèmes techniques.
10
Année
2001
Echange de données CAO
Montage de TD sur l’échange de
données CAO (IGES)
2002
2003
2004
Montage de TD sur l’échange de
données CAO (IGES, STEP) avec
Frédéric Druesne (UTC) et David
Lesage (DeltaCAD)
PDM, PLM
Conception de systèmes mécaniques
Installation d’un serveur Windchill
v6 avec Jean-Claude Henrio (UTC)
Montage de TD de type jeu de rôle
sur les concepts de base PDM sous
Windchill v6 avec des étudiants
Installation d’un serveur Windchill
v7 avec Jean-Claude Henrio (UTC)
Montage d’un TD introductif à
la problématique PLM, base des
SGBDR
Montage d’un cours de Master (20h
Cours et TD) pour l’Université du
Parana, Curitiba, Bresil (délivré en
juin 2003)
Mise à jour du TD jeu de rôle sous
Windchill v7 avec David Lesage
(DeltaCAD) => TD mutualisé dans
le cadre de REX-PLM suite à des
sollicitations d’autres enseignants
Projet OPALYS pour l’enseignement de la conception simultanée
(avec INSA Lyon, INSA Toulouse,
UTT, UTC)
2005
2006
Participation au montage du serveur
mutualisé Windchill v8 dans le cadre
de l’AIP-PRIMECA Ile de France
2007
Montage d’un TD jeu de rôle
d’ingénierie collaborative (CAO,
Echange de données, viewers, visioconférence, partage d’application et
PDM) à distance entre étudiants et
avec un partenaire extérieur (PI3C)
2008
2009
2010
Projet Mecagora M8 (avec INSA
Lyon, INSA Toulouse, UTT, UTC)
Montage d’un cours de Master (20h)
sur les Méthodes et outils de conception (MA6) avec 6 intervenants
Montage de cours et TD en conception robuste pour l’Université d’été
AIP-PRIMECA "Evaluation et décision en conception" (4-6 septembre
2006), coordinatrice d’une partie des
cours de cette manifestation
Réalisation du CD support de l’Université d’été "Evaluation et décision
en conception"
Montage d’un cours de 3h en
Conception robuste (dispensé à
l’Ecole Centrale Paris)
Montage d’un cours de 3h sur les
Méthodes de conception pour la formation d’ingénieur
Participation au montage d’un nouveau cours de formation d’ingénieur
et en particulier 4 semaines sur les
bases de la gestion des données produits (PDM) : check in/check out,
gestion des versions, articles / documents, intégration CAO
Montage d’un enseignement de fin
de cursus de formation d’ingénieur
par apprentissage en conception de
systèmes complexes dans une pédagogie par problèmes
Tableau 2.II – Actions notoires réalisées dans le cadre des enseignements
CHAPITRE 3
ACTIVITÉ LIÉE À LA RECHERCHE
3.1
Posture
L’ensemble des travaux de recherche que j’ai pu développer souhaite justifier d’un
ancrage fort dans les problématiques sociétales et présenter un potentiel de transfert.
Pour cela, j’ai choisi de travailler en étroite collaboration avec les entreprises afin à la
fois de :
• comprendre au mieux les enjeux scientifiques et technologiques à relever pour
aider au développement économique pour alimenter mon enseignement d’une part
et les projets de recherche d’autre part,
• confronter au cours de leur développement les résultats des recherches menées aux
réactions et usages des entreprises afin de faciliter le transfert.
Je commencerai donc ce chapitre en présentant une introduction à mes travaux de recherche pour ensuite présenter le bilan des relations partenariales que j’ai établies ou
auxquelles j’ai contribué. Enfin, une synthèse des encadrements de travaux de recherche
est réalisée.
3.2
Introduction à mes travaux de recherche
Mes travaux de recherche se sont déroulés à l’Université de Technologie de Com-
piègne, successivement dans l’ERT CQP2, la jeune équipe Outils d’aide à la Décision
pour l’Innovation, la Conception et la production (ODIC) puis dans le laboratoire Roberval. Dans le cadre de l’ingénierie de la conception (Engineering Design), j’ai développé
des connaissances en conception collaborative et intégrée (Integrated and Collaborative Design) et conception assistée par ordinateur (Computer Aided Design, CAD) ainsi
qu’en aide à la décision (decision-making). Ma trajectoire de recherche et mes contributions peuvent se présenter suivant deux axes.
12
Le premier axe débute avec des travaux sur l’intégration de la simulation en conception intégrée pour évoluer vers le développement de méthodes d’aide à la décision en
tenant compte du contexte de conception. Après ma thèse et mon étude post-doctorale
contribuant à l’intégration de la simulation en conception en utilisant une approche centrée sur la gestion des connaissances, j’ai travaillé sur les méthodes d’aide à la décision
en conception préliminaire (choix de modèles comportement à choisir pour réaliser une
simulation en fonction du contexte de conception, choix de méthode d’évaluation subjective en fonction du contexte de conception, support pour la décision sur les alternatives
de produit à développer et sur les activités d’évaluation à réaliser en tenant compte des
incertitudes). J’ai également eu l’occasion de travailler sur la place de modèles et critères
permettant de choisir entre plusieurs alternatives dans le cadre du transport multimodal
de frêt.
Le second axe évolue de la gestion des connaissances au Product Lifecycle Management(PLM) en conception et fabrication. J’ai tout d’abord travaillé au développement de modèles de connaissance permettant de prendre des décisions en conception
préliminaire dans le cadre d’une approche basée sur la formalisation et réutilisation de
connaissances dans des cas de simulations similaires. J’ai participé à l’élaboration d’une
stratégie d’identification de modèles prédictifs d’émissions polluantes basée sur une approche mixte (phénoménologique et statistique) pour la mise au point des moteurs diesel
pour commencer, et dans la perspective d’une utilisation en conception. J’ai également
participé à des travaux concernant l’articulation de l’activité de simulation dans le processus de conception avec une approche basée sur la gestion de l’information. Dans
le même temps, des travaux en gestion des données et gestion des connaissances sont
menées dans le cadre de l’intégration produit-process en conception collaborative et de
l’entreprise étendue.
3.3
Bilan des encadrements
Les travaux ci-dessus ont été menés dans le cadre des encadrements suivants :
• Co-direction thèse Yassine Benhafid (UTC), Méthode d’aide à la modélisation en
13
calcul de structures, pilotée par le contexte de conception, soutenue le 19 décembre
2006 (encadrement à 50%, avec Nassim Boudaoud 50%)
Des travaux ont été menés avec Nassim Boudaoud et Yassine Benhafid (thèse soutenue le 19 décembre 2006) pour fournir un outil d’aide à la modélisation en calcul
de structures permettant de connaître les modèles de comportement à utiliser en
fonction des contraintes de coût et de délai du projet de conception, tout en garantissant un niveau de qualité donné sur les résultats. L’outil proposé utilise les
plans d’expériences et l’identification de paramètres pour formaliser, sur des cas
de référence, l’impact du choix du modèle de comportement sur la qualité des
résultats fournis et sur la durée de la simulation. Des techniques d’optimisation
multi-objectifs permettent ensuite de proposer a priori le modèle de simulation à
utiliser en fonction du contexte de conception (qualité à atteindre, délai à respecter)
pour des cas similaires au cas de référence. A la suite de ces travaux, le travail de
master de Guilain Cabannes a permis de montrer en quoi une maîtrise du modèle
de comportement et une approche probabiliste sur les paramètres d’entrée de la
simulation contribuent à l’évaluation du risque de ne pas remplir une spécification
fonctionnelle (évaluation de la criticité et de la probabilité d’apparition).
• Co-direction de la thèse de Jorge Maya (UTC), soutenue le 29 avril 2010 (encadrement à 50%, avec Anne Guenand 50%)
Les produits adressent de plus en plus, non seulement des fonctions techniques,
mais aussi des fonctions d’estime qui font appel à la subjectivité de l’usager.
De nombreuses méthodes d’évaluation ou de caractérisation de la subjectivité de
l’usager existent, mais il reste cependant difficile de choisir la méthode adéquate
à mettre en oeuvre dans une situation de conception donnée. Le travail de thèse de
Jorge Maya propose un modèle de description des ressentis subjectifs sur lequel
repose une méthode d’aide au choix des méthodes d’évaluation et de caractérisation de la subjectivité des usagers à utiliser en conception.
• Co-direction de la thèse de Zedjiga Krikeb (UTT), interrompue en 2006 (encadrement à 50%, avec Pascal Lafon 50%)
14
D’autres travaux visent à revisiter la formulation des modèles et méthodes en calcul de structures afin de pouvoir spécifier des contraintes à respecter sur la définition du produit intégrant les spécifications fonctionnelles relatives à la résistance
des matériaux très tôt en conception (alors que la géométrie n’est pas définie).
Ces derniers travaux ont été menés en association avec le laboratoire LASMIS
(EA3171) de l’Université de Technologie de Troyes.
• Co-direction de la thèse de Guilain Cabannes (UTC), débutée fin 2006 (encadrement à 50%, avec Thierry Gidel 50%)
Pour maîtriser les performances techniques du produit en conception, nous proposons une démarche fondée sur la maîtrise des risques de non-atteinte des performances en liant les performances techniques du produit au risque de ne pas les
atteindre. Nous cherchons alors à évaluer la criticité du risque en utilisant la théorie de Dempster Shafer, qui permet de modéliser l’imprécision et l’incertitude des
informations manipulées en conception. Ces informations sont fusionnées pour
évaluer le risque. Cette évaluation est alors le support de décisions sur les actions
à mener dans la suite du processus de conception.
3.4
Autres encadrements
• Participation à l’encadrement de la thèse de Sébastien Castric (UTC)
Les travaux de thèse de Sébastien Castric visait à développer une nouvelle méthode
d’identification de modèle prédictif de pollution pour les moteurs diesel dans le
cadre de la mise au point moteur chez Renault S.A.. Ses travaux ont montré que
l’utilisation conjointe :
– de modèles mathématiques (ou méta-modèles) mis au point à partir de méthodes statistiques et
– de modèles phénoménologiques
permet d’identifier avec beaucoup moins d’informations nécessaires un modèle
prédictif des émissions polluantes de moteurs diesel. La démonstration faite dans
15
cette thèse permet d’envisager la construction de modèles prédictifs basés à la fois
sur la physique et les statistiques. Ces modèles peuvent ensuite être utilisés pour
identifier le comportement des produits en cas de changement de valeurs sur des
paramètres de conception ou en cas de variabilités (maîtrisables ou non maîtrisables) sur ces paramètres (tel qu’abordé dans le master de Caroline Ploska (2005)
et celui de Wei Wang (2007)). Cette prédiction a pour objectif de garantir les performances techniques et perçues du produit quel que soit le contexte d’utilisation
et de participer à la mise au point de méthodes de conception robuste. Les travaux de la thèse de Sébastien Castric se sont déroulés de 2004 à 2007 et étaient
encadrés par Zohra Cherfi et Nassim Boudaoud. J’ai participé à l’encadrement de
cette thèse au sein du laboratoire et en interaction avec les encadrants industriels
à partir de l’introduction de modèles physiques (comportementaux) pour faciliter
l’identification de modèles prédictifs.
• Encadrement des stages de DEA ou Master de Yassine Benhafid (juin 2002),
Zedjiga Krikeb (juin 2003), Caroline Ploska (juin 2005), Guilain Cabannes (juin
2006), Wei Wang (juin 2007)
• Co-encadrement des travaux d’études post-doctorales de Farouk Belkadi (20072009) (encadrement à 50%, avec Benoit Eynard 50%) et Mourad Messaadia (20082010)(encadrement 50%, avec Thierry Gidel 50%).
3.5
Synthèse des encadrements
Le tableau 3.I présente la répartition temporelle de mes encadrements et le tableau
3.II, une répartition en fonction du type d’encadrement.
3.6
Publications et communications personnelles
L’ensemble de ces travaux a permis de produire les publications fournies dans la liste
des publications ci-dessous. De façon plus quantitative, le tableau 3.III fait le bilan de
mes publications par catégorie.
16
2000/2001 2001/2002 2002/2003 2003/2004 2004/2005 2005/2006 2006/2007 2007/2008 2008/2009
2009/2010
DEA Y.
Thèse Yassine Benhafid
Benhafid
DEA Z.
Thèse Zedjiga Krikeb
Krikeb
Thèse Jorge Maya
Master
C.
Polska
Master
Thèse Guilain Cabannes
G. Cabannes
Master
W.
Wang
Post-doc Farouk Belkadi
Post-doc Mourad Messaadia
Master
A.
Mohamedou
Tableau 3.I – Répartition temporelle des encadrements
DEA/Master
6
Thèses
4
Dont thèses soutenues
2
Post-doc
2
Tableau 3.II – Types d’encadrements
Articles de revue
Coordination d’ouvrage
Chapitres d’ouvrage
11
1
5
Communications dans
des conférences internationales avec actes
32
Communications dans
des conférences nationales avec actes
8
Tableau 3.III – Répartition des communications par type
17
3.6.1
Thèse de Doctorat
[1] Nadège Troussier. Contribution à l’intégration du calcul mécanique dans la
conception de produits techniques : proposition méthodologique pour l’utilisation et la réutilisation. PhD thesis, Université Joseph Fourier, 1999.
3.6.2
Articles de revue à comité de lecture
[1] Nadège Troussier, Franck Pourroy, Michel Tollenaere, and Bruno Trébucq. Information structuring for use and reuse of mechanical analysis models in engineering
desig. Journal of Intelligent Manufacturing, 10(1) :61–71, March 1999.
[2] Nadège Troussier. A way to identify and manage the knowledge provided by mechanical simulations in engineering design. Computing and Information Systems,
7(3) :79–84, 2000.
[3] Franck Pourroy and Nadège Troussier. Une autre approche de la formation en
simulation mécanique pour la conception. Mécanique & industries, 19 :137–145,
2002.
[4] Xavier Fischer and Nadège Troussier. La réalité virtuelle pour une conception
centrée sur l’utilisateur. Mécanique & Industries, 5(2) :147–159, Mars 2004.
[5] Yassine Benhafid, Nadège Troussier, Nassim Boudaoud, and Zohra Cherfi. Méthode d’aide à l’idéalisation de modèles issus de la CAO pour le calcul de structures. Mécanique & Industries, 6(3) :289–295, May 2005.
[6] Emmanuel Bellenger, Yassine Benhafid, and Nadège Troussier. Framework for
controlled cost and quality of assumptions in finite element analysis. Finite Elements in Analysis and Design, 45(1) :25–36, December 2008.
[7] Emmanuel Bellenger, Yassine Benhafid, and Nadège Troussier. Knowledge base
for controlled cost and quality of finite element modelling. International Journal
of Design Engineering, 1(2) :166–177, 7 November 2008.
18
[8] Eric Bonjour, Farouk Belkadi, Nadège Troussier, and Maryvonne Dulmet. Modelling interactions to support and manage collaborative decision-making processes
in design situations. International Journal of Computer Applications in Technology, 36(3/4) :259–275, 2009.
[9] Bernard Yannou, Nadège Troussier, Alaa Chateauneuf, Nassim Boudaoud, and
Dominique Scavaretti. Dimensioning a product in preliminary design through
different exploration techniques. International Journal of Product Development,
9(1/2/3) :140–163, 2009.
[10] Benoît Eynard, Nadège Troussier, and Bruno Caratt. Certification process in aeronautics extended enterprise. International Journal of Manufacturing Technology
and Management, 3(3/4) :321–329, 2010.
3.6.3
Coordinations d’ouvrage
[1] Bernard Yannou, Hervé Christofol, Daniel Jolly, and Nadège Troussier, editors.
La conception industrielle de produits, Volume 3 : Ingénierie de l’évaluation et
de la décision. Hermes science. Lavoisier, 2009.
3.6.4
Chapitres d’ouvrage
[1] Didier Remond, Alexandre Toumine, Nadège Troussier, Jean-Pierre Devaujany,
Samuel Gomez, and Lionel Roucoules. Web educational portal for the teaching of
mechanical design and manufacturing. In Wiu Tian, Cheg-Yu Jiang, and Neal P.
Juster, editors, Perspectives from Europe and Asia on Engineering Design and
Manufacturing. Kluwer Academic Publishers, 2004.
[2] Yassine Benhafid, Nadège Troussier, and Nassim Boudouad. Oacm : Outil d’aide
aux choix en modélisation pour l’aide à l’évaluation et à la décision pour des
solutions technologiques en conception. In Bernard Yannou and Eric Bonjour,
editors, Evaluation et décision dans le processus de conception, série productique,
traité IC2, chapter 12. Lavoisier, Hermes Science Publications, September 2006.
19
[3] Nadège Troussier, Anne Guénand, Zohra Cherfi, Claude Lemarchand, and Nassim Boudaoud. Conception robuste : d’une évaluation objective à la maîtrise
d’une évaluation subjective de l’idée et du produit dans l’usage. In Lionel Roucoules, Bernard Yannou, and Benoît Eynard, editors, Ingénierie de la conception et cycle de vie du produit, série productique, traité IC2, chapter 3. Lavoisier,
Hermes Science Publications, February 2006.
[4] Farouk Belkadi, Nadège Troussier, Frédéric Huet, Thierry Gidel, Eric Bonjour,
and Benoît Eynard. Innovative plm-based approach for collaborative design between oem and suppliers : Case study of aeronautic industry. In Computer-Aided
Innovation : Theory and Practice, pages 157–168. Springer, 2008.
[5] Nadège Troussier and Nassim Boudaoud. Conception robuste. In Bernard Yannou, Hervé Christofol, Daniel Jolly, and Nadège Troussier, editors, La conception
industrielle de produit, Volume 3 : Ingénierie de l’évaluation et de la décision,
série productique, traité IC2, chapter 9. Lavoisier, Hermes Science Publications,
2008.
3.6.5
Conférences internationales à comité de lecture avec actes
[1] MG-IT Pôle productique Rhône Alpes. Contribution to a multi-views, multirepresentations framework applied to a preliminary design phase. In Jean-Louis
Batoz, Patrick Chedmail, Gérard Cognet, and Clément Fortin, editors, Integrated
Design and Manufacturing in Mechanical Engineering, IDMME’98, pages 553–
560. Kluwer, 1999.
[2] Nadège Troussier, Franck Pourroy, Michel Tollenaere, and Bruno Trébucq. Mechanical models management in engineering design. In Jean-Louis Batoz and
Patrick Chedmail, editors, Integrated Design and Manufacturing in Mechanical
Engineering, Proceedings of the 2nd IDMME Conference, held in Compiègne,
France, 27-29 may 1998, pages 529–536. Kluwer Academic Publishers, 1999.
[3] Nadège Troussier, Franck Pourroy, Michel Tollenaere, and Bruno Trebucq. A
20
model to represent mechanical calculation process in an integrated design context.
In International Conference on Engineering Design, ICED’99, volume 2, pages
1235–1238, August 1999.
[4] Nadège Troussier, Franck Pourroy, and Michel Tollenaere. Cooperation as a
means to integrate mechanical simulation in design. In Proceedings of COOP’2000, pages 35–44, May 2000.
[5] Nadège Troussier, Franck Pourroy, and Michel Tollenaere. A method and a support for a better integration of mechanical simulation in the design process. In
C. Mascle, C. Fortin, and J. Pegna, editors, Proceedings of the 3rd International
Conference on Integrated Design and Manufactring in Mechanical Engineering,
IDMME’00, May 2000.
[6] Nadège Troussier and Khaldoun Zreik. Simulation documents management system for decision making in engineering design. In J. C. Mangin and M. Miramond,
editors, Proceedings of the 2nd International Conference on Decision Making in
Urban and Civil Engineering, DMinUCE, pages 551–562, November 2000.
[7] Yassine Benhafid, Nadège Troussier, and Nassim Boudaoud. Quality indicators
to improve structural analysis in engineering design. In The 8th International
Conference Quality, Reliability, Maintenance, CCF 2002, September 2002.
[8] Yassine Benhafid, Nadège Troussier, and Nassim Boudaoud. Utilisation de la
méthode des plans d’expérience pour l’analyse d’une borne de disjoncteur. In
Conference Internationale sur la Productique, CIP, 2003.
[9] Yassine Benhafid, Nadège Troussier, Nassim Boudaoud, and Zohra Cherfi. Towards a modeling assistance method in structural analysis : Application to a terminal system of circuit breaker. In 6th International Conference on Integrated design
and Manufacturing in Mechanical Engineering, IDMME’2004, May 2004.
[10] Jorge Maya, Anne Guenand, and Nadège Troussier. Towards a tool contributing to
the generation of concepts : criteria to locate the promising ways of innovation. In
21
COOP’2004, Cooperation for Innovation during Early Informal Design Phases,
pages 95–105, 2004.
[11] Emmanuel Bellenger, Yassine Benhafid, Nadège Troussier, and Patrice Coorevits.
An assistance method to control cost and modelling errors in finite element analysis. In International Conference on Adaptive Modeling and Simulation, ADMOS,
2005.
[12] Yassine Benhafid, Nadège Troussier, and Nassim Boudaoud. OACM : Outil
d’aide aux choix en modélisation pour l’aide à l’évaluation et à la décision pour
des solutions technologiques en conception. In Actes du 6ème Congrès International de Génie Industriel, CIGI, 2005.
[13] Emmanuel Bellenger, Nadège Troussier, and Yassine Benhafid. A modelling framework for the determination of optimal finite element models in engineering
design. In B. H. V. Topping, G. Montero, and R. Montenegro, editors, the fifth International Conference On Engineering Computational Technology. Civil-Comp
Press, 2006.
[14] Yassine Benhafid, Nadège Troussier, and Nassim Boudaoud. The multi-objective
optimization for the assistance to the modelling choices in structural analysis. In
6th International Conference on Integrated design and Manufacturing in Mechanical Engineering, IDMME’2006, May 2006.
[15] Nassim Boudaoud, Zohra Cherfi, Nadège Troussier, and Bessasma Omezzine.
The desirability function in a multiresponse optimisation framework : a case
study. In CESA’2006, 2006.
[16] Zedjiga Krikeb, Pascal Lafon, and Nadège Troussier. Integration of the structural
analysis in the mechanical product design process. In 16th CIRP International
Design Seminar, July 2006.
[17] Sébastien Castric, Vincent Talon, Zohra Cherfi, Nassim Boudaoud, Nadège Troussier, and Paul Schimerling. A diesel engine combustion model for tuning process
22
and a calibration method. In IMSM07, The 3rd International Conference on Advances in Vehicle Control and Safety, AVCS’07, February 2007.
[18] Jean S. Klein-Meyer, Guilain Cabannes, Pascal Lafon, Nadège Troussier, Lionel
Roucoules, and Thierry Gidel. Specific product modelling approach for alternatives identification, optimisation and robustness analysis. In International Conference on Engineering Design, ICED’07, August 2007.
[19] Bernard Yannou, Nadège Troussier, Alaa Chateauneuf, and Nassim Boudaoud.
Design exploration, robust design and reliable design : three successive and complementary approaches. In International Conference on Engineering Design,
ICED’07, August 2007.
[20] Farouk Belkadi, Nadège Troussier, Benoît Eynard, and Eric Bonjour. PLM based
approach for suppliers integration in the design process of assembly tools. In 7th
International Conference on Integrated design and Manufacturing in Mechanical
Engineering, IDMME’2008, October 2008.
[21] Guilain Cabannes, Yee M. Goh, Nadège Troussier, Thierry Gidel, and Chris Mcmahon. Taking account of information maturity in assessing product risk. In
Proceedings of the 7th International Conference on Integrated Design and Manufacturing in Mechanical Engineering, IDMME’2008, Beijing, China, October
2008. Springer.
[22] Yannick Kibamba, Benoît Eynard, Thomas Gallet, William Derigent, and Nadège
Troussier. Toward digital engineering : collaborative management of design, analysis and manufacturing data. In 5th International Conference on Digital Enterprise Technology, DET 2008, October 2008.
[23] Chen H. Zhou, Benoît Eynard, Lionel Roucoules, and Nadège Troussier. ROHS
compliance based on PLM. In 7th Conférence Internationale de Modélisation et
SIMulation, MOSIM 2008, 2008.
23
[24] Fan Zhun, J. Liu, T. Sørensen, B. Eynard, Nadège Troussier, Christine Prelle, and
Frédéric Lamarque. Automated generation of robust design concepts of MEMS
components using improved differential evolution. In 7th International Conference on Integrated Design and Manufacturing in Mechanical Engineering, IDMME’2008, October 2008.
[25] Farouk Belkadi, Nadège Troussier, Benoit Eynard, and Matthieu Bricogne. Specification of a collaborative framework for equipment suppliers’ integration in NPD
project. In 39th International Conference on Computers and Industrial Engineering, CIE39, July 2009.
[26] Farouk Belkadi, Nadège Troussier, Mourad Messaadia, Benoit Eynard, and
Thierry Gidel. Le PLM pour l’intï£¡gration des fournisseurs dans les nouvelles
entreprises étendues. In 8ième Congrès International de Génie Industriel, CIGI’09, June 2009.
[27] Farouk Belkadi, Nadège Troussier, Harvey Rowson, and Benoit Eynard. Specification of an evolutionary PLM system for supporting OEMs / suppliers relationships. In The 6th International Conference on Product Lifecycle Management,
PLM’09, July 2009.
[28] Yannick Kibamba, Thomas Gallet, Benoît Eynard, Nadège Troussier, and William
Derigent. PLM digital engineering and numerical simulation for collaborative product development. In International Conference on Research into Design,
ICoRD’09, January 2009.
[29] Mourad Messaadia, Farouk Belkadi, Thierry Gidel, Nadège Troussier, and Benoit Eynard. PLM as a strategic approach supporting requirements management
process. In The 6th International Conference on Product Lifecycle Management,
PLM’09, July 2009.
[30] Mourad Messaadia, Thierry Gidel, Farouk Belkadi, Nadège Troussier, and Benoit
24
Eynard. Intégration des fournisseurs dans la gestion des exigences. In 8ième
Congrès International de Génie Industriel, CIGI’09, June 2009.
[31] Dimitri Van Wijk, Benoit Eynard, Nadège Troussier, Farouk Belkadi, Lionel Roucoules, and Guillaume Ducellier. Integrated design and PLM applications in aeronautics product development. In CIRP International Design Seminar 2009, March
2009.
[32] Dimitri Van Wijk, Nadège Troussier, Benoit Eynard, Lionel Roucoules, and
Guillaume Ducellier. PLM interopérable pour la conception intégrée et le travail
collaboratif en aéronautique. In 8ième Congrès International de Génie Industriel,
CIGI’09, June 2009.
3.6.6
Conférences nationales à comité de lecture avec actes
[1] Franck Pourroy, Frédéric Noël, Nadège Troussier, Jean-Claude Léon, Lionel Fine,
Laurent Rémondini, and Gabriel Falco. Un support pour la formation à la mise en
oeuvre et à l’exploitation du calcul mécanique en conception. In 6ième Colloque
PRIMECA, pages 165–172, April 1999.
[2] Nadège Troussier, Franck Pourroy, Michel Tollenaere, and Bruno Trebucq. Proposition d’une méthode pour l’utilisation du calcul mécanique en bureau d’études.
In 6ième colloque PRIMECA, pages 255–262, April 1999.
[3] Nadège Troussier, Franck Pourroy, Laurent Rémondini, Michel Tollenaere, and
Bruno Trebucq. Vers de nouveaux outils d’aide à l’utilisation et à la gestion
des connaissances issues de la simulation numérique en conception. In MICAD,
March 2000.
[4] Actes du xxième congrès inforsid, nancy, france, 24-27 mai, 2003. 2003.
[5] Anne Guenand, Nadège Troussier, and Jorge Maya. Comment aider à la génération de nouveaux concepts et assurer la relation entre les caractéristiques explicites et implicites du produit dans un processus d’innovation. In Confère, 2003.
25
[6] Jean-Sébastien Klein-Meyer, Guilain Cabannes, Ibrahim Khoury, Pascal Lafon,
Nadège Troussier, Thierry Gidel, and Lionel Roucoules. Optimisation et robustesse pour la prise de décision dans un contexte de conception, intégrée et collaborative. In Association F. de Mécanique, editor, 18ième Congrès Français de
Mécanique, Grenoble, France, August 2007.
[7] Guilain Cabannes, Nadège Troussier, Thierry Gidel, and Zohra Cherfi. Evaluation
des risques de non atteinte des performances techniques du produit au cours de la
conception. In 19ième Congrès Français de Mécanique, August 2009.
[8] Guilain Cabannes, Nadège Troussier, Thierry Gidel, and Zohra Cherfi. Vers un
processus de conception piloté par le risque de non-atteinte des performances. In
11ième colloque national AIP-PRIMECA, April 2009.
3.6.7
Autres communications
[1] Franck Pourroy, Nadège Troussier, Michel Tollenaere, and Bruno Trébucq. Intégration cao-calcul de strutcures : vers des outils de traçabilité et réutilisation,
December 1998.
[2] Franck Pourroy and Nadège Troussier. Un exemple d’outil d’aide à la mise en
oeuvre de simulation en conception de produits industriels, November 2001.
[3] Indira Thouvenin and Nadège Troussier. Coopération instrumentée et réalité virtuelle, November 2001.
[4] Guilain Cabannes, Alain Etienne, Emmanuel Guyot, Pascal Lafon, Nadège Troussier, and Benoit Eynard. Optimisation et robustesse pour la prise de décision de
conception intégrée et collaborative, June 2008.
CHAPITRE 4
RELATIONS CONTRACTUELLES, PARTENARIALES ET DE TRANSFERT
Depuis fin 2000, j’ai été responsable scientifique pour mon établissement de plusieurs projets de recherche et développement qui sont présentés dans les sections suivantes par ordre chronologique, et qui ont fortement contribué au développement de
mes activités de recherche.
4.0.8
SATF, recherche de solutions alternatives à la route pour le transport de frêt
(2001-2002)
Il s’agit d’un projet partenarial avec des entreprises, subventionné par le Ministère
des Transports, dont j’ai été la responsable scientifique pour l’UTC et la responsable du
projet (Montant total : environ 1MF).
Dans le contexte actuel d’encombrement des routes, de sécurité de la circulation, le
transport de fret semble devoir évoluer. Si le transport routier est aujourd’hui très fort en
France, la mise en place de modes de transport alternatifs à la route (transport maritime,
ferroviaire) semble être une nécessité pour à la fois :
• désengorger les routes,
• sécuriser le transport,
• lutter contre la pollution dans les agglomérations.
Ces trois points sont nécessaires à une évolution de la France vers un développement
durable ainsi qu’à la survie des routiers aujourd’hui pénalisés par l’engorgement des
routes et les problèmes de sécurité entraînant taxes, réglementations sévères et mauvaise image de marque. Le développement de modes de transports alternatifs à la route
peut permettre de résoudre une partie de ces problèmes comme ceci se pratique dans
d’autres pays européens. La mise en place de solutions alternatives à la route pose cependant un certain nombre de problèmes techniques, économiques, socio-culturels. La
27
logistique développée dans le cadre du transport routier doit évoluer pour tenir compte
de solutions différentes. Le projet SATF, recherche de solutions alternatives à la route
pour le transport de frêt, se positionne dans cette problématique. Il tente d’identifier les
problèmes techniques, économiques et socio-culturels associés à la mise en place de
solutions multi-modales pour le transport de fret d’une part et fournir les outils méthodologiques nécessaires à la définition et au choix de lignes de transports multi-modales
pour les logisticiens. Le projet a fourni dans un premier temps une analyse des causes
d’échec par rapport à des considérations à la fois technologiques, économiques, logistiques, socio-culturelles à partir d’une étude de cas (en région Aquitaine). Dans un second temps, une analyse de l’offre et de la demande pour des solutions alternatives à la
route a été proposée sur la base de l’analyse des causes d’échec précédemment menée.
Cette analyse a permis de fournir un cadre pour la proposition d’un outil d’aide à la
construction de scénarios de transport muti-modaux.
4.0.9
Projet QUALICAL (2002-2006)
Ce projet de recherche supporté par l’ANVAR (10ke) a pour objectif de donner aux
concepteurs de bureaux d’études ou spécialistes du calcul faisant de la simulation de
comportement un moyen de répondre aux deux questions suivantes :
• Quelle confiance accorder à mes résultats ?
• Quelles hypothèses choisir pour limiter l’erreur ?
Il s’agit donc de fournir une méthode permettant d’aboutir à une aide à la simulation
pour :
• l’aide à la modélisation,
• l’aide à l’interprétation.
Il est donc envisagé d’aboutir à une méthode d’aide à la modélisation et d’aide à l’interprétation. Cet outil doit permettre les deux modes de fonctionnement précédemment
cités :
28
• Cas 1 : Aide à la modélisation
Dans le cadre d’une classe de cas indiquée par l’utilisateur, le logiciel doit permettre d’aider à la construction du modèle de base pour la simulation en fournissant :
– l’ensemble des types d’hypothèses qui doivent être choisies,
– l’influence des valeurs des hypothèses possibles sur la précision du calcul de
la grandeur mécanique à observer. Ceci doit permettre à l’analyste de choisir
ses hypothèses et construire son modèle de façon à répondre au mieux à son
objectif de précision (précision à atteindre).
• Cas 2 : Aide à l’interprétation
Compte tenu de l’ensemble des hypothèses choisies, un indicateur global de qualité de l’ensemble du modèle doit être fourni afin que, pour l’interprétation, l’analyste puisse juger plus facilement de la confiance qu’il peut avoir dans son modèle
selon les objectifs de précision.
4.0.10
Analyse d’opportunité de mise en place d’outils de travail collaboratif pour
des PME du bassin du Vimeu (2007)
Il s’agit d’un contrat d’expertise (Montant UTC : 10 ke) avec la société DeltaCAD, pour l’accompagnement d’une analyse d’opportunité et de faisabilité d’implantation d’un système d’ingénierie collaborative pour un Centre Technique et des PME en
Picardie. DeltaCAD était prestataire d’une étude de faisabilité pour un centre technique
régional allant jusqu’à la mise en place de solutions de conception collaborative pour des
démontrations et jeux de rôles avec les acteurs des PME rattachées au centre technique.
Je suis intervenue pour DeltaCAD en tant qu’experte PLM et conception collaborative,
en support pour les personnels de DeltaCAD en charge de la mise en place informatique
et de la relation client. Cette collaboration a permis de mieux connaitre l’activité de l’entreprise DeltaCAD et a été un déclencheur important pour des collaborations ultérieures.
29
4.0.11
Evaluation multi-critères de la robustesse des solutions de conception pour
la prise de décision dans un contexte collaboratif multidisciplinaire (2007)
Il s’agit d’un projet commun avec l’Université de Technologie de Troyes (UTT)
(Resp. scientifique UTT : Lionel Roucoules, Resp. scientifique UTC : Nadège Troussier), et financé par l’abondement Carnot (Montant UTC et UTT : 30ke) Le projet était
commun entre l’UTC (laboratoire ODIC) et l’UTT (IDC-LASMIS). Il avait pour objectif principal de débuter des travaux dans le cadre du PPF "robustesse projet, process,
produit" regroupant des chercheurs de l’UTC et de l’UTT. Son objectif était de mettre
en relation les développements de l’UTT autour de la proposition d’outils de conception
collaborative, menés dans le cadre du RNTL IPPOP, avec les applications spécifiques
d’analyse de robustesse développées au sein du laboratoire ODIC de l’UTC. La description de l’intention scientifique du projet est explicitée dans [1] et [2]. Cette application
spécifique tierce est traitée, au sein du système d’information (représenté ici par le noyau
PPO), de manière analogue aux autres applications utilisées dans le cycle de développement d’un produit afin d’en analyser les comportements : multi-physique, mécanique,
en fabrication, en assemblage, en recyclage... Un intérêt fort de coupler cette application
"analyse de la robustesse" est de pouvoir supporter les acteurs de conception dans leur
choix de la "bonne" solution parmi les alternatives proposées lors du développement du
produit. En particulier, le travail sur le module d’interface (i.e. d’interopérabilité) a permis de mettre en relation les deux modèles de données. Cette interface d’interopérabilité
utilise donc le modèle PPO comme médiateur et se base sur un format d’échanges XML.
La première étape du mécanisme d’interopérabilité est de pouvoir exporter les données
partagées dans le noyau PPO dans une activité de conception collaborative et qui seront
nécessaires à l’analyse de robustesse, qui, après quelques tests menés avec des logiciels
libres a été conservée sous MATLAB. La figure 1 présente l’interface de l’application
d’exportation du noyau PPO vers l’application spécifique "analyse de la robustesse". Elle
permet de générer un XML d’export dit "PPO explicite". Ce XML est ensuite restructuré
pour correspondre au modèle de données pour l’analyse de robustesse pour générer le
fichier XML directement exploitable par l’application MATLAB . Les premiers tests de
30
traduction de modèle ont été réalisés de manière "manuelle" pour bien comprendre les
mécanismes basés autour des concepts PPO et ont par la suite été automatisés :
• en utilisant la notion de web services pour pouvoir facilement communiquer avec
les API du noyau PPO
• en utilisant la notion "d’abonnement" qui permet de formaliser les mécanismes de
traductions lors de la première connexion de l’application tierce. Cette formalisation est guidée par l’utilisateur à travers une application d’abonnement (cf. figure
4). Une fois cet abonnement réalisé, les synchronisations interopérables sont lancées automatiquement à partir des traducteurs et des web services.
4.0.12
Projet de développement d’une filière de conception et fabrication d’outillages mobiles, basée sur la mise en place d’un PLM (2007-2009)
Ce projet se déroule en partenariat avec des PME picardes, et il est supporté par un
financement régional dans le cadre de la filière aéronautique picarde (subvention UTC :
350 ke). De façon schématique, le but est d’améliorer les performances de la filière de
conception et fabrication en Picardie. Le projet s’appuie sur une approche PLM (Product
Lifecycle Management) pour que la filière puisse supporter les processus de conception et fabrication des outillages la mettant en relation avec Airbus et d’autres donneurs
d’ordre. L’enjeu est surtout de formaliser et simplifier ces processus en fonction du type
d’outillage à concevoir et/ou à fabriquer. En effet, si aujourd’hui un processus complexe
unique structure la relation client-fournisseur pour la conception et la fabrication des
outillages, certains outils (en fonction de leur complexité, de leur nombre, etc.) ne justifient pas un processus aussi élaboré. En travaillant sur les typologies d’outillage, une
restructuration de la relation client-fournisseur plus simple permettra un gain en terme
de délai, de coût et de qualité. Le système PLM permettra également de rendre les processus collaboratif plus efficaces en supportant les différents niveaux de structuration de
la relation client-fournisseur et en favorisant l’échange, le partage et la structuration des
informations relatives aux outillages. Ce besoin (et la réponse) se découpe donc en deux
pôles :
31
• Optimiser le processus de développement des outillages (avec notamment la création de la nouvelle filière outillage en Picardie)
• Optimiser la conception des outillages mêmes
Dans ces deux pôles se retrouvent les trois axes de travail identifiés :
• augmenter et maîtriser la performance des outillages démontables et volants (axe
1)
• gestion d’une affaire (axe 2)
• expérience et connaissance (axe 3)
L’UTC intervient sur ces trois axes en adoptant deux angles d’attaque différents. Le
premier angle d’attaque est d’aborder la problématique d’un point de vue organisationnel en travaillant sur les relations client-fournisseur et la structuration des processus de
conception et de fabrication des outillages. Sur la base de l’analyse et de la définition de
typologies d’outillage, des processus mis en IJuvre pour leur conception fabrication, et
du niveau d’innovation attendu pour l’outillage, des critères de choix des types d’organisation de la relation client-fournisseur à mettre en IJuvre pourront être identifiés. Ceci
nécessite en particulier d’établir une relation entre le niveau d’innovation attendu des
projets et leur organisation opérationnelle. De même, une relation doit être établie entre
les niveaux de standardisation des outillages pouvant être conçus au sein des projets et
l’organisation opérationnelle de ces projets. En d’autres termes, deux paramètres sont
envisagés pour définir le mode d’organisation à mettre en place au sein des projets. Une
analyse bibliographique et de terrain doit être menée pour déterminer si ces paramètres
conditionnent effectivement de façon univoque le choix du mode d’organisation ou si
d’autres sont à considérer. La mise en relation des paramètres identifiés avec les modes
d’organisation de la relation client fournisseur sera ensuite établie. Les conclusions ainsi
issues de la recherche fondamentale permettront de faire évoluer la structuration des activités et des données dans le cadre des recherches appliquées relatives à la plateforme
d’optimisation de la filière. Le second angle d’attaque identifié concerne les outils support de la conception et de la fabrication supportant la structuration, la capitalisation et
32
la réutilisation de données sur les outillages. Il est plus focalisé sur l’évaluation de l’apport de la formalisation, de l’automatisation et la réutilisation de connaissances, sur les
outillages, sur les performances des outillages et de leur processus de conception fabrication (en terme, de délai, coût et qualité). Ceci revient à analyser comment peuvent être
intégrées des fonctions ou pièces standards dans la conception de nouveaux outillages
plus modulaires en fonction d’un niveau de performance à atteindre. Ceci revient aussi
à regarder comment une formalisation de connaissances expertes peut être introduite
dans les modèles de représentation du produit (fonctionnels et géométriques en particulier) pour évaluer la performance de l’outillage conçu tout au long de la conception.
Les choix de conception pourront alors être automatisés pour certains et rationalisés par
rapport à une évaluation préliminaire de performances pour d’autres.
4.0.13
Projet PHENIX n◦ ANR-08-COSI-011 (2009-2011)
Je suis responsable scientifique pour l’UTC d’un projet ANR, appel à projet COSINUS 2008 (projet PHENIX), dont le porteur est DELTACAD et l’UTC est un partenaire
(subvention UTC 125ke). Les processus de ré-ingénierie actuels permettent à partir d’un
nuage de points obtenu par un système d’acquisition de type balayage laser par exemple
d’obtenir une géométrie surface, voire volumique, non paramétrique. Les modifications
ou évolutions de cette géométrie ne sont donc pas envisageables à partir de cette représentation. L’objectif du projet est de permettre, en reconstruisant l’intention de conception initiale et/ou de re-conception, d’obtenir à partir du nuage de points mesurés une
(des) géométrie(s) paramétrée(s), modifiable(s) et évolutive(s). L’utilisation d’une base
de connaissance métier permet d’associer des descriptions géométriques paramétrées au
nuage de points (réutilisables en CAO) et la gestion des différentes géométries générées et du processus de ré-ingénierie est considérée et doivent pouvoir s’intégrer dans un
système de gestion de données techniques (PLM) du marché.
33
4.0.14
Projet A.D.N., Alliance des Données Numériques, FUI9 (2010-2013)
Je suis aussi responsable pour l’UTC d’un projet accepté dans la cadre du FUI 9, dont
le porteur est la société D.P.S. et l’UTC un des partenaires (subvention UTC 245ke). Ce
projet s’intéresse à l’articulation des données d’étude sur la définition du produit avec les
données de simulation permettant de dimensionner et valider le produit par rapport aux
spécifications fonctionnelles. Il vise à développer des méthodes et outils d’intégration
conception calcul réfléchis dans le cadre de l’industrie aéronautique et automobile.
4.0.15
Résumé
Pour conclure, cette activité a permis de financer des activités de recherche pour
un montant de 895 ke dont la provenance est répartie tel qu’illustré en figure 4.1. La
répartition temporelle de ces financements est illustrée sur la figure 4.2
Figure 4.1 – Répartition des sources de financement des activités contractuelles
34
Figure 4.2 – Répartition des financements gérés en fonction du temps
CHAPITRE 5
ACTIVITÉ ADMINISTRATIVE, PARTICIPATION À LA VIE DE
L’ÉTABLISSEMENT ET DE LA COMMUNAUTÉ SCIENTIFIQUE
5.1
Membre du bureau de département du Génie des Systèmes Mécaniques (4
mandats : 2001-2003 ; 2005-2007 ; 2007-2009 ; 2009-2011)
J’ai participé à ce bureau en tant que représentante des enseignants-chercheurs.
5.2
Participation aux commissions de spécialistes et comités de sélection
5.2.1
Membre de la commission de spécialiste 60◦ section de l’UTC de 2002 à 2008
En tant qu’assesseur, j’ai travaillé à la préparation des séances de la commission, en
particulier sur les recrutements, pour la répartition des dossiers au sein de la commission,
le suivi des votes et des documents administratifs.
5.2.2
Membre extérieur de la commission de spécialiste de l’Université de Technologie de Troyes de 2002 à 2008
La commission de spécialiste de l’Université de Technologie de Troyes (UTT) est
unique pour l’ensemble des sections de l’établissement. J’ai participé à plusieurs reprises
à cette commission en tant que membre extérieur Maîtres de Conférences et assimilés
concernant des recrutements.
5.2.3
Membre de comité de sélection
Compte tenu du changement du dispositif de recrutement des enseignants chercheurs
statutaires, j’ai participé en 2010 à un comité de sélection recrutement d’un Maître de
Conférences à l’UTC et relevant des sections 60/61 du CNU.
36
5.3
Membre du Conseil d’Administration de l’UTC de 2006 à 2009
En tant que membre du Conseil d’Administration, j’ai participé à des commissions
et comités pour travailler à la préparation des dossiers ou pour représenter le Conseil
d’Administration dont en particulier :
• la commission des finances (qui prépare les dossiers financiers),
• le comité d’orientation stratégique, de valorisation et d’éthique qui travaille aux
dossiers de valorisation et de relations partenariales.
5.4
Autres participations à la vie de l’UTC
• Commission des jeunes enseignants chercheurs (2003) : pour faire un état des lieux
des problèmes rencontrés par les jeunes EC au sein de l’établissement
• Groupe de réflexion stratégique Avenir 2010 (2004-2005) : groupe restreint (environ 15 personnes) constitué de nombreux directeurs fonctionnels, de membres
d’instances et de quelques enseignants-chercheurs pour définir le positionnement
stratégique de l’UTC à 5-10 ans.
• Pôle régional DIVA
5.5
Membre du comité de direction du pôle AIP-PRIMECA Ile de France (depuis
l’intégration de l’UTC en juillet 2007)
D’abord membre du Comité d’Orientation du réseau national AIP-PRIMECA, j’ai
oeuvré au sein de mon établissement pour pouvoir intégrer le réseau national AIPPRIMECA, que l’UTC avait officiellement quitté à la fusion du réseau PRIMECA (Pôle
de Ressources Informatiques pour la MECAnique) avec les AIP (Ateliers Interétablissements de Productique), du fait de l’absence d’AIP à l’UTC. L’UTC a rejoint le pôle Ile
de France en juillet 2007, et je représentais, jusqu’à mi-2008, mon établissement au sein
du comité de direction de ce pôle.
37
5.6
Participation à la communauté scientifique
J’ai participé régulièrement aux activités de ma communauté scientifique en réalisant
des travaux de relecture, et en adhérant aux sociétés savantes de ma communauté. Je suis
en particulier :
• relectrice pour différentes conférences internationales dans le domaine du Génie Industriel, de la conception et des systèmes de production (LaPlagne, CFM,
IDMME, CESA, CIRP, CGI, ICED) et pour des journaux (Revue Internationale de
CFAO et d’Informatique Graphique, International Journal of Design Engineering,
International Journal of Product Development, Concurrent Engineering : Research
and Applications, KNOSYS, International Jounal of Engineering Design) ;
• membre de différents comités scientifiques de colloques nationaux et internationaux dont la conférence internationale "International Conference on Engineering
Design" ICED07 ;
• membre de l’Association Française de Mécanique et de la Design Society.
5.7
Participation à des jurys de thèses
• participation au jury de thèse de Yassine Benhafid en tant que directrice de thèse
en 2006 (Université de Technologie de Compiègne)
• participation au jury de DRT de Emmanuel GUYOT en 2007 (Université de Technologie de Troyes)
• participation au jury de thèse de Abdelbasset HAMDI en tant qu’examinateur en
2008 (Ecole Centrale Paris)
• participation au jury de thèse de Jorge Maya en tant que directrice de thèse en
2010 (Université de Technologie de Compiègne)
Deuxième partie
Projet scientifique
38
CHAPITRE 6
CONTEXTE DE LA RECHERCHE
Ce chapitre a pour objet de décrire le cadre dans lequel ont été conduits mes travaux
de recherche depuis 1996. Ce cadre a beaucoup évolué tout au long de ces années. Si la
cohérence thématique de ma recherche n’a pas été facilitée par cette dynamique d’évolution, une vision générale des problématiques et des développements scientifiques pour la
prise de décision en ingénierie collaborative et pluridisciplinaire de produits techniques
s’en est trouvée fortement enrichie. Je montrerai dans ce chapitre comment ces différents
contextes de recherche ont participé à mon évolution scientifique, centrée sur la maîtrise
des performances du produit le plus en amont possible du processus de conception. Mes
travaux visent à faciliter la prise de décision, en positionnant la simulation mécanique
du produit au plus tôt dans un contexte de conception collaborative et, supportée par une
démarche de gestion du cycle de vie des produits, couramment appelée PLM (Product
Lyfecycle Management).
En préambule, je tiens à signaler que ma motivation pour la recherche est issue de ma
motivation pour l’enseignement, où en cherchant à mieux comprendre pour mieux enseigner, un équilibre naturel entre activité d’enseignement et activité de recherche s’est
établi. lors de mon cursus de formation, mes différents stages industriels se sont très vite
orientés vers des sujets de veille ou de recherche, qu’ils soient menés dans un contexte
industriel ou dans un contexte académique. Jusqu’à mon DEA, j’ai beaucoup travaillé
dans le domaine de la dynamique des structures et l’expérience des méthodologies de recherche acquises au cours de ces années m’a beaucoup servie à orienter mes recherches,
à partir de la thèse, sur des sujets plutôt émergents et pluridisciplinaires.
La première partie de ce chapitre présente ma vision de la conception de produits techniques, et en particulier, des systèmes mécaniques. Cette vision est née de mes premiers
travaux de recherche et des discussions au sein des premières équipes pédagogiques que
j’ai pu intégrer au sein de l’Université Joseph Fourier à Grenoble. Mes travaux de thèse
de doctorat m’ont amenée, dans ce contexte grenoblois, à développer des compétences
40
sur l’intégration de la simulation du comportement mécanique des produits en conception collaborative assistée par ordinateur.
Dans la continuité de ces travaux, j’ai travaillé à l’approfondissement des méthodes dites
de Data Mining (analyse de données textuelles et structuration des données) pendant
quelques mois dans un laboratoire d’informatique, me permettant d’identifier quelques
opportunités et limites pour l’utilisation de ces méthodes en conception collaborative.
Ces travaux, de courte durée, seront brièvement évoqués à la fin de la première partie.
Dans le même temps, des analyses de terrain sur l’utilisation d’outils de conception intégrée, liant conception et simulation, ont été conduites, permettant une prise de recul par
rapport à mon travail de doctorat et l’identification de besoins pour lesquels un manque
de connaissance formalisée présente un obstacle important au développement des pratiques industrielles. Ces connaissances s’insèrent dans des thématiques de recherche :
• en maîtrise des performances des produits et des processus de simulation tels
que ceux mis en œuvre pour le calcul de structures ;
• en gestion des connaissances et en aide à la décision pour la maîtrise des performances techniques tout au long du processus de conception et du cycle de vie des
produits.
Depuis mon arrivée à l’Université de Technologie de Compiègne en tant que Maître
de Conférences en septembre 2000, j’ai intégré une équipe fortement pluridisciplinaire,
orientée vers la maîtrise de la qualité des produits et des processus. Les pistes de recherche alors évoquées dans les travaux précédents ont été appréhendées en bénéficiant
de différentes compétences présentes au sein de cette équipe afin de proposer un cadre
pour la maîtrise des performances basée sur l’intégration de la simulation en conception,
permettant de choisir les modèles à mettre en œuvre en fonction du contexte de conception. Ces travaux font l’objet des troisième et quatrième parties de ce chapitre.
En parallèle de ces travaux, compte tenu de la diversité des compétences présentes dans
l’équipe et mon orientation pédagogique (responsable d’enseignement en échange et
gestion de données techniques), je me suis intéressée aux outils de gestion de données
techniques dits PDM (Product Data Management systems), sujet ensuite élargi aux sys-
41
tèmes PLM (Product Lifecycle Management systems). En effet, dans les organisations
industrielles, ils jouent un rôle prépondérant dans la structuration de la collaboration au
sein des équipes de conception, et ceci dans un contexte d’entreprise étendue de plus
en plus fréquent. Ils constituent également un élément important du système d’information qui permet de collecter et traiter les informations sur le produit nécessaires à la
prise de décision en conception collaborative. Au fil de restructurations internes de la
recherche à l’Université de Technologie de Compiègne, l’équipe de recherche a évolué
vers des thématiques plus centrées sur la qualité et la maîtrise des performances pour
l’aide à la décision en conception et production, pour s’orienter plus particulièrement
vers le développement de produits, projets et process robustes, c’est-à-dire peu sensibles
aux perturbations qu’ils peuvent subir. Ces deux aspects (PLM et robustesse) de mes
travaux de recherche se sont développés dans une cohérence de plus en plus grande et
font l’objet de la dernière partie de ce chapitre. Le PLM est envisagé comme un support
à la collecte et au traitement de l’information pour une prise de décision tenant compte
de la robustesse du système conçu, et nécessitant l’intégration de l’ensemble du cycle de
vie du produit, voire même des cycles de vie de différents produits.
En d’autres termes, ce chapitre présente une structuration temporelle de mes activités
de recherche, jalonnées par les environnements scientifiques auxquels j’étais intégrée.
La suite de ce mémoire présentera de façon plus thématique le bilan scientifique de mes
activités de recherche.
6.1
La conception intégrée et le lien CAO-Calcul au laboratoire 3S, UJF, INPG
(1996 à 1999)
Si mon travail de DEA en dynamique des structures m’a permis de développer mes
compétences scientifiques dans un domaine bien identifié et reconnu par l’ensemble de
la communauté scientifique (dynamique des structures, développement de méthodes de
localisation d’amortissement), il constitue dans mon curriculum vitae un élément intéressant d’utilisation de méthodes numériques et expérimentales dans une démarche
de recherche expérimentale, développée de façon classique dans de nombreux labora-
42
toires de recherche. Ce travail de DEA s’est déroulé dans une équipe en pleine mutation
passant de thématiques de recherche centrées sur l’optimisation des structures, au développement de méthodes et d’outils de Conception Intégrée sous la responsabilité du
Professeur Serge Tichkiewitch au sein du Laboratoire 3S (Sols, Solides, Structures) de
Grenoble.
Par la suite, en bénéficiant des compétences acquises dans mon cursus antérieur en analyse des structures, sous l’impulsion de l’environnement scientifique pluridisciplinaire
grenoblois, la problématique du lien entre les outils de Conception Assistée par Ordinateur (CAO)1 et le calcul est abordée dans mon travail de thèse [122] sous un angle
nouveau. Si de nombreux travaux s’intéressent au lien CAO-Calcul en cherchant à automatiser le passage d’une géométrie de définition du produit à un support géométrique
permettant de mettre en œuvre les méthodes de calcul. Le lien proposé cherche à articuler les activités d’études et de calculs en structurant les informations manipulées
pour réaliser un calcul. Cette structuration permet également d’identifier et de gérer les
connaissances générées lors des calculs et réutilisables par les bureaux d’études ou de
calculs. Cette proposition s’intègre alors dans le cadre des outils de conception collaborative développés au sein du laboratoire 3S. Elle a fait l’objet de publications et a
ouvert la porte à d’autres travaux de recherche portant sur un lien CAO-Calcul basé sur
la gestion des connaissances plus que sur la description des modèles géométriques mis
en œuvre [7, 48].
6.2
L’analyse des données et des documents pour la gestion des connaissances au
GREYC, Université de Caen Basse Normandie (2000)
Si l’approche développée dans le cadre de ma thèse présente des intérêts certains
pour l’intégration du calcul en conception de produits, l’effort de structuration des informations et d’indexation qu’elle nécessite constitue un frein à son développement industriel. A la suite de mes travaux de thèse, l’opportunité d’utiliser des techniques d’analyse
textuelle permettant d’automatiser l’indexation et l’identification des structures de l’in1 La
CAO est envisagée ici dans un sens très large qui ne se limite pas à la modélisation géométrique
mais qui inclut les outils informatiques utilisés en conception de produits.
43
formation a été brièvement analysée pendant une étude post-doctorale menée au sein du
laboratoire GREYC (Groupe de Recherche en Informatique, Image, Automatique et Instrumentation de Caen) à l’Université de Caen Basse-Normandie. Cette courte étude nous
a permis de montrer que les techniques de data mining et en particulier d’analyse sémantique présentent des opportunités et des limitations [115]. Les opportunités concernent
la capacité à structurer et indexer automatiquement des données textuelles (présentes
dans les rapports de calcul ou dans les systèmes de gestion des données techniques). Les
limitations concernent la capacité à traiter les images ou les modèles plus complexes
(CAO) pour conduire à une structuration et une indexation globale de l’ensemble des
informations manipulées.
6.3
La Conception et la Qualité des Produits et Processus au sein de l’Equipe de
Recherche Technologique CQP2, UTC (2000 à 2003)
Mon recrutement en qualité de Maître de Conférences à l’Université de Technologie
de Compiègne en septembre 2000 m’a permis d’intégrer l’équipe de recherche CQP2
(Conception et Qualité des Produits et Processus), originale et intéressante en plusieurs
points :
• la diversité de profils de ses personnels de recherche : les chercheurs constituant
cette équipe sont des professionnels issus de l’industrie et des chercheurs issus du
monde universitaire ;
• la diversité des compétences : les compétences des personnels cette équipe sont
pluridisciplinaires et relèvent de disciplines telles que l’informatique, les mathématiques appliquées, le design industriel, l’ergonomie, la gestion et le génie mécanique ;
• la jeunesse de cette équipe en émergence autour des thématiques de la conception
de produits centrée sur l’utilisateur et de l’intégration des compétences : la plupart
des enseignants chercheurs ayant été recrutés dans les deux années précédentes et
deux postes ayant été ouverts au recrutement en 2000 ;
44
Compte tenu de l’intérêt que j’avais précédemment identifié dans une approche pluridisciplinaire et l’apport d’expériences industrielles (durant mon doctorat), l’intégration
dans cette équipe a constitué un élément de motivation important pour prendre le poste
de Maître de Conférences. En effet, si la prise de responsabilité pédagogique en tant que
responsable d’une Unité de Valeur sur les outils informatiques utilisés en conception de
produits et l’évolution pédagogique vers les systèmes de gestion de données techniques,
couramment nommés PDM , était intéressante, le challenge en termes de développement
d’une activité de recherche était particulièrement motivant.
Les travaux de recherche menés au sein de cette équipe, ERT2 à partir de 2000, se sont
développés suivant deux axes : un axe concernant le pilotage de l’entreprise et un axe
focalisé sur la conception centrée sur l’utilisateur et la maîtrise de la qualité. Dans ce
cadre, j’ai lancé deux actions de recherche :
• la première, s’appuyant sur mon travail de thèse, proposait de maîtriser la qualité
des calculs à mener en cours de conception, tout en tenant compte du contexte de
conception ;
• la seconde action, visant à démarrer des travaux pour articuler les activités du
marketing et du design industriel avec les activités de l’ingénieur tout au long de
la conception de produits. Pour cela, une structuration des valeurs subjectives du
produit associée à une structuration des spécifications techniques du besoin manipulées par les ingénieurs me semblait être une approche intéressante, s’intégrant
aisément dans les outils PDM et PLM alors en pleine émergence.
L’Université de Technologie de Compiègne avait demandé le statut d’Equipe de Recherche Technologique auprès de son ministère de tutelle, dès lors que ce concept est
apparu afin d’afficher le caractère technologique de la recherche développée en son sein.
Aussi, compte tenu de la nécessité d’adossement d’une ERT à un laboratoire de recherche, du caractère temporaire de l’ERT, de la difficulté des évaluations concernant
les équipes pluridisciplinaires, et de la difficulté de concilier différents profils au sein
2 Equipe
de Recherche Technologique
45
d’une même équipe, il a été décidé par l’Université de distinguer alors deux voies de
développement :
• La première voie visait à produire des innovations technologiques et regroupait
alors les personnels les plus expérimentés et motivés par le résultat de la conception et du prototypage de produits industriels ;
• La seconde voie visait à proposer de nouveaux outils et méthodes pour le génie
mécanique et le génie industriel en développant des compétences scientifiques sur
l’aide à la décision en conception et en production.
C’est dans cette deuxième voie que je me suis engagée alors, intégrée dans une Jeune
Equipe de recherche constituée de Maîtres de Conférences et d’Enseignants Chercheurs
Contractuels.
6.4
L’aide à la décision en conception au sein de la Jeune Equipe ODIC(JE 2460),
UTC (2004 à 2007)
Au sein de la Jeune Equipe ODIC (Outils d’aide à la Décision pour l’Innovation,
la Conception et la production) (JE 2460), outre mon investissement pour aider à l’animation et à l’administration de l’équipe, je me suis investie dans l’un de ses deux axes
scientifiques. Cet axe visait à développer des outils et méthodes de conception permettant d’aider à la décision au sein d’un projet d’ingénierie en facilitant l’intégration des
métiers et la maîtrise de la qualité. Au sein de cette équipe, les actions de recherche
entamées précédemment ont évolué vers deux orientations principales :
• L’aide au choix des modèles physiques nécessaires à la simulation en fonction du
contexte de conception, basée sur la mise en place de méta-modèles, ou modèles
de connaissances, construits à partir de plans d’expérience sur un cas de calcul de
référence, et utilisés pour des cas de calculs similaires au cas de référence ;
• L’aide au choix de méthodes permettant de définir les valeurs subjectives attendues
d’un produit et de maîtriser, en ingénierie, le décalage entre ces valeurs subjectives
attendues et celles effectivement perçues par les utilisateurs.
46
Par ailleurs, le développement de méthodes permettant de mieux articuler l’activité de
calcul et de simulation au cours du projet nous a conduits à nous intéresser à la simulation
pour l’évaluation du risque projet, élément important de la prise de décision tout au long
du projet de conception.
6.5
La robustesse Projet-Process-Produit au sein de l’Unité Mixte de Recherche
ROBERVAL (UMR-CNRS 6253), UTC (2008 à ce jour)
Le travail administratif demandé pour la gestion de la jeune équipe de recherche as-
sociée à la fréquence des évaluations, et surtout la diminution du nombre de chercheurs,
nous ont finalement conduits à ne pas demander de renouvellement. L’UTC a alors décidé de répartir les ressources de l’équipe dans les laboratoires correspondant le mieux
aux champs disciplinaires de chaque chercheur, la cohérence de l’équipe étant conservée
et recentrée au sein d’un Projet Pluri-Formation (PPF), liant différents laboratoires de
l’Université de Technologie de Compiègne et de l’Université de Technologie de Troyes.
Ce PPF regroupe des compétences autour de la conception et de la fabrication des systèmes techniques et vise à développer des méthodes et outils afin de garantir la robustesse
projet-process-produit. L’originalité de ce PPF est de ne pas s’intéresser uniquement aux
données techniques pour maîtriser l’impact de la variabilité de ces données sur les performances techniques du produit conçu. Il s’intéresse également aux interactions qui
existent entre les données techniques relatives au produit, au process de fabrication et au
projet de conception. Il considère les variabilités possibles sur ces différentes données
pour garantir à la fois les performances techniques du produit, du process et les performances du projet (en termes de coût, délai et qualité).
Les travaux de recherche que j’ai alors développés dans le cadre de ce PPF concernent
l’identification et la gestion des variabilités, et de façon plus large des incertitudes, tout
au long du processus de conception. Ils s’attachent à définir comment une meilleure
intégration de la simulation (et du calcul) en conception permet de mieux gérer les incertitudes et surtout leurs impacts pour la prise de décision dans un projet de conception collaborative. Les méthodologies développées viennent alors supporter les choix
47
de conception garantissant les performances techniques qui doivent être atteintes. Elles
nécessitent de développer des compétences :
• sur l’utilisation de la simulation en amont de la conception ;
• sur la structuration et la gestion des données de simulation en conception ;
• sur la modélisation des incertitudes et leur intégration dans les systèmes PLM
pour permettre le développement d’outils de conception robuste (collecte, gestion
et traitement des incertitudes) ;
• sur la prise en compte des incertitudes pour évaluer les risques de ne pas atteindre
les performances techniques envisagées.
L’ensemble de ces développements est nécessaire pour développer des méthodes et des
outils permettant de maîtriser les performances du produit en tenant compte des incertitudes (en amont du processus de conception) et des variabilités (en aval) concernant le
produit, le process ou le projet.
6.6
Résumé
En résumé, ce premier chapitre a montré la dynamique de l’environnement dans le-
quel se sont développés les travaux de recherche dont je vais faire le bilan scientifique
dans les chapitres suivants. Ce contexte m’a permis d’acquérir une certaine connaissance
de la structuration et de l’évaluation de la recherche en France de par la participation active que j’ai eue lors de la rédaction des rapports d’activité et de projets scientifiques
quadriennaux, mais aussi des évaluations à mi-parcours. Si le challenge était particulièrement motivant en 2000, il l’est d’autant plus aujourd’hui puisque j’ai conscience des
difficultés d’avoir au sein d’une même équipe :
• une diversité de profils d’enseignants chercheurs qui possèdent en plus des compréhensions différentes des objectifs et des missions de l’Université en matière de
recherche ainsi que des attentes des tutelles ;
48
• une diversité des compétences dans un système structuré en fonction des disciplines scientifiques où les revues de rang A et les critères d’évaluation ne sont pas
les mêmes d’une section CNU à une autre ;
• une équipe jeune sans cadre pour :
1. structurer les thématiques de recherche et pour apporter la crédibilité scientifique nécessaire à la reconnaissance par les pairs ;
2. une visibilité et un rayonnement externe de l’équipe de recherche ;
3. une crédibilité et une reconnaissance interne à l’établissement.
Aussi, c’est avec cette motivation profonde que je présente dans les chapitres suivants le
bilan de mes actions de recherche et leurs perspectives.
Dans le chapitre 7, l’activité de conception de systèmes mécaniques est définie et les
éléments qui rendent cette activité complexe sont soulignés. Il présente également les
enjeux, les outils et les méthodes de la maîtrise des performances des produits en cours
de conception. Ensuite, les apports des travaux de recherche présentés dans ce manuscrit
pour la maîtrise des performances sont développés suivant deux axes complémentaires
pour favoriser :
• l’intégration de la simulation au plus tôt dans le processus de conception en suscitant la coopération calcul-projet (chapitre 8) et ;
• la collecte et le suivi des informations et des décisions tout au long du cycle de vie
des produits en structurant les données dans les outils PLM pour permettre leur
partage et leur réutilisation pour l’aide à la décision en conception collaboorative
de produits robustes (chapitre 9).
Le chapitre 8 permet aussi de souligner l’intérêt de parler de robustesse plutôt que de
maîtrise des performances, de par le rôle que jouent les incertitudes et les variabilités
dans la prise de décision en conception de produits.
Le chapitre 10 ouvre le débat sur les orientations des travaux de recherche à mener
compte tenu des évolutions des produits techniques et de leurs impacts sur les outils de
49
conception à mettre en œuvre. Pour répondre à cette problématique, je propose alors de
contribuer à développer des outils PLM permettant la conception robuste des systèmes
mécatroniques.
CHAPITRE 7
LA MAÎTRISE DES PERFORMANCES EN CONCEPTION DE SYSTÈMES
MÉCANIQUES
Les travaux de recherche dont le bilan scientifique est proposé dans les chapitres
suivants s’inscrivent dans les thèmes du génie mécanique et du génie industriel (en productique). Ils s’intéressent en particulier à l’amélioration des processus de conception et
de production, thème de recherche récent dont la naissance peut s’identifier à la parution d’ouvrages de références tels que "Taschenbur für den Maschinenbau" [41] ou "the
sciences of artificial" [106], ainsi qu’à l’identification de communautés issues du WDK
(Workshop Design-Konstruction) society , et en particulier de la Design Society créée en
1980 (http ://www.designsociety.org). Ces ouvrages justifient la place de la recherche sur
les méthodes de conception et les processus de fabrication dans la recherche scientifique
et académique et discutent les méthodes de recherche mises en œuvre en comparaison
avec celles développées dans les sciences naturelles ou physiques. Dans ce cadre, mes
travaux cherchent à développer de nouvelles connaissances et de nouveaux outils pour la
conception intégrée des systèmes techniques complexes, du point de vue du mécanicien,
à destination du génie mécanique et du génie industriel.
Ce chapitre introduit les définitions et l’état de l’art concernant la maîtrise des performances du produit en conception des systèmes mécaniques. Pour commencer, une première section définit ce que l’on entend par "conception de systèmes mécaniques". Par
la suite, les caractéristiques fondamentales de ce processus de conception, en rapport
avec les travaux de recherche présentés dans les chapitres suivants, sont soulignées. En
particulier, sont discutées :
• l’importance des phases de génération de concepts, d’évaluation et de décision,
• la pluri-disciplinarité et la collaboration nécessaires à la conception industrielle,
• la notion d’apprentissage et la dynamique des connaissances engendrées et utilisées par l’activité de conception.
51
Enfin, nous nous focaliserons sur l’état de l’art sur la maîtrise des performances en
conception collaborative, en présentant les méthodes et outils de la conception collaborative d’une part, et de la maîtrise des performance d’autre part, ces deux axes étant
rarement abordés simultanément.
7.1
La conception des systèmes mécaniques
Un produit technique peut adopter des formes diverses. Il peut s’agir de produits de
l’industrie mécanique, aéronautique, agro-alimentaire, chimique, etc. Dans ce manuscrit,
nous nous intéressons explicitement aux systèmes techniques [66] nécessitant pour leur
conception la mise en œuvre de connaissances en génie mécanique.
Nous commençons par définir plus en détail ce que sont les systèmes mécaniques,
nous revenons sur des spécificités fortes des processus de conception développées dans
la première partie de ce chapitre et détaillées dans le cadre de la conception des systèmes mécaniques, telles que la dynamique du processus de conception et son caractère
pluridisciplinaire et collaboratif.
7.1.1
Les systèmes mécaniques
D’après [5], un système mécanique est un système complexe intégrant des technologies multi-physiques et des expertises pluri-disciplinaires (automatique, électronique,
informatique, mécanique, etc.). D’après [40], un système mécanique peut être défini
comme étant un système réalisant une ou plusieurs fonctions génériques, dont l’architecture est composée d’un ou de plusieurs vecteurs organiques.
Les fonctions génériques sont les suivantes :
• supporter (fournir l’ossature physique d’un système) ;
• résister (aux sollicitations et aux agressions) ;
• transmettre (des mouvements, de la puissance) ;
52
• guider et freiner (des mouvements, des fluides) ;
• transporter (des objets, des hommes, des fluides) ;
• assurer une liaison souple (entre des constituants) ;
• composer des structures (déformation, enlèvement de matière, assemblage) ;
• mesurer (les formes, les états) ;
• modifier les compositions (mélanges, séparation) ;
• transformer l’énergie (lorsque l’énergie mécanique est en jeu) ;
• transférer (des constituants, des quantités de mouvement, de la chaleur) ;
• surveiller et maintenir en service un système assurant les fonctions précédentes.
et les principaux vecteurs organiques de ces fonctions sont alors :
• des matériaux ;
• des mécanismes (rotors et arbres tournants, assemblages, ressorts, paliers, butées,
roulements, engrenages, chaînes, boîtes de vitesse, poulies et courroies, cardans,
embrayages, freins, amortisseurs,. . .) ;
• des structures ;
• des moteurs et actionneurs (moteurs à combustion, pompes, vérins,. . .) ;
• des mélangeurs et séparateurs ;
• des réacteurs et échangeurs.
Toutefois, les systèmes mécaniques se sont enrichis au cours du temps de matériaux
non métalliques, tels que les polymères ou les composites, alors que traditionnellement
ces systèmes étaient en acier. Ils se sont également enrichis de composants non mécaniques, comme par exemple des composants électriques ou électroniques. Le système
53
mécatronique qualifie ce mélange de mécanique, d’électronique et d’informatique qui
permet d’apporter de nouvelles fonctions au système mécanique, en particulier pour la
transmission et le traitement des informations. Les vecteurs étant des composants électriques, câbles, capteurs, téléviseurs, ordinateurs, GPS,. . .
Nous retenons que ces composants peuvent être ajoutés à un système mécanique dès
lors que le système réalise une fonction mécanique telle que définie dans les fonctions
génériques, ce qui exclut les systèmes dont la fonction est le transfert ou le traitement
d’informations (technologies de l’information et de la communication).
Mes travaux de recherche développés se focalisent particulièrement sur la conception des systèmes mécaniques. Le processus de conception est tout d’abord présenté
comme un enchaînement d’activités de génération de concepts, d’évaluation et de décision. Ensuite, le caractère pluridisciplinaire de la conception des systèmes mécaniques
est souligné, impliquant alors une conception collaborative. Enfin, le rôle fondamental des connaissances et l’importance des processus d’apprentissage sont soulignés, en
montrant que connaissance, ignorance et incertitudes sont des concepts à considérer en
particulier lorsque les phases amont du processus de conception sont étudiées.
7.1.2
Un processus complexe enchaînant générations de concepts, évaluations et
décisions
L’AFNOR NFX50-127 (janvier 1988) définit la conception comme une "activité
créatrice, qui, partant des besoins exprimés et des connaissances existantes, aboutit à
la définition d’un produit satisfaisant ces besoins et industriellement réalisable". D’après
[86], la tâche principale des ingénieurs est d’appliquer leurs connaissances scientifiques
et technologiques à des problèmes techniques, et alors, d’optimiser ces solutions dans
le cadre des spécifications et des contraintes posées par des considérations sur les matériaux, la technologie, l’économie, le droit, l’environnement, les relations humaines. . .
Pahl et Beitz décrivent dans cet ouvrage le processus de conception comme un enchaînement de processus de traitement de l’information et proposent des étapes structurantes
54
que sont la "planning and task clarification", le "conceptual design", le "embodiment
design" et le "detail design" (figure 7.1).
De nombreuses théories de la conception ont été proposées depuis cinquante ans
visant à décrire et expliquer ce qu’est la conception de produits. Par exemple, l’axiomatic design [110], qui bien souvent critiqué quant à la formulation des axiomes qui
définissent une bonne ou la meilleure conception (en terme de solution), constitue une
référence fondamentale pour le cadre conceptuel qu’il pose. Il propose d’utiliser la théorie des ensembles et l’application d’opérateurs d’algèbre linéaire sur les espaces vectoriels. Cette approche ensembliste permet d’identifier différents types d’informations
sur lesquels reposent le processus de conception, relativement consensuels dans la communauté scientifique de l’ingénierie de la conception. La figure 7.2 présente les quatre
types d’information identifiés que sont les spécifications clients CAs, les spécifications
fonctionnelles FRs, les paramètres de conception DPs et les variables de process PVs.
Concevoir consiste pour Nam Suh à procéder à des transformations entre l’espace client
et l’espace des spécifications fonctionnelles, entre l’espace des spécifications fonctionnelles et l’espace des paramètres de conception, et enfin, entre l’espace des paramètres
de conception et celui des variables du process. Ces transformations s’enchaînent et zigzaguent entre les espaces comme l’illustre la figure 7.3.
Chacune des transformations entre ces espaces supposent la mise en œuvre de techniques d’évaluation et de prises de décision. Concernant la mise en œuvre de ces transformations en ingénierie, Nam Suh se focalise alors sur la relation entre l’espace des
spécifications fonctionnelles et l’espace des paramètres de conception. C’est sur l’analyse des transformations entre ces deux espaces qu’il définit alors les axiomes permettant
d’évaluer la qualité de la conception, et qui ont donné le nom d’axiomatic design.
D’autres auteurs, tels que Schön ou Hatchuel [59, 102] signalent le rôle de l’apprentissage et de la connaissance dans le processus de conception. Armand Hatchuel [60, 61]
présente sur cette base la théorie C-K comme l’articulation entre l’espace des concepts
(C comme Concepts) et l’espace des connaissances (K comme Knowledge), illustrée
dans la figure 7.4. L’homme revient alors au coeur du processus de conception de par les
55
Figure 7.1 – Les étapes de la planification et du processus de conception [86]
56
Figure 7.2 – Le modèle conceptuel proposé par Nam Suh [110]
Figure 7.3 – Le principe de zig-zagging caractéristique du déroulement du processus de
conception [110]
57
Figure 7.4 – Le modèle conceptuel proposé par Hatchuel et al. [60]
58
connaissances dont il dispose et sa capacité d’apprentissage.
En d’autres termes, les éléments fondamentaux à considérer pour raisonner en conception sont alors les spécifications fonctionnelles, les solutions de conception envisagées
et les connaissances présentes au sein du projet d’ingénierie et développées au sein de
l’organisation. La figure 7.5 présente donc les trois éléments principaux à considérer
pour développer des outils et des méthodes pour l’ingénierie de conception. C’est dans
Figure 7.5 – Trois éléments communs aux théories de la conception (fait apparaître l’extérieur du projet par le biais du marché et des utilisateurs pour les spécifications fonctionnelles, les technologies et l’histoire des produits pour les concepts de solutions, l’homme
et la société pour les connaissances)
le cadre de la recherche d’articulation entre les spécifications, les concepts et les
connaissances que se positionnent mes travaux de recherche.
Si la description des types d’informations manipulées en conception est à la base de
ces théories, il est également largement reconnu que la conception est un processus basé
sur un ensemble d’évaluations et de décisions, source de construction de connaissances
[43, 62, 86, 109] individuelles ou collectives, explicites ou implicites. Les décisions
sont prises sur la base d’évaluations1 réalisées à l’aide de moyens divers et variés. En
se basant sur la figure 7.5 représentant les trois éléments communs aux théories de la
conception, il est possible de distinguer deux démarches pouvant chacune utiliser différents moyens d’évaluation :
• Les démarches de synthèse, qui mobilisent des connaissances explicitées (utilisation de méthodes ou outils) ou non (jugement d’expert) et qui permettent, à partir
des spécifications, d’évaluer, ou de donner une valeur, aux concepts de solutions ;
1 Par
évaluation, on entend action d’évaluer, de déterminer la valeur de quelque chose. Il peut s’agir de
valeurs subjectives ou objectives, qualitatives ou quantitatives.
59
• Les démarches d’analyse qui mobilisent des connaissances explicitées (utilisation
de méthodes ou outils) ou non (jugement d’expert) et qui permettent, à partir de la
description de concepts de solution, d’évaluer leurs performances et de les comparer aux spécifications.
Cependant, en se plaçant en amont du processus de conception, les informations disponibles pour l’évaluation et la prise de décision sont souvent manquantes ou, quand
elles existent, peuvent être imprécises ou incertaines. Des méthodes et outils spécifiques
doivent alors être développés pour supporter le processus de conception en tenant compte
de cette situation. En particulier, les outils méthodes d’évaluation, de modélisation du
produit et du processus de conception qui constituent le système PLM support de la
conception, sont en général basés sur des modèles et des méthodes déterministes n’intégrant pas cette dimension.
Quelques approches prennent en considération ces incertitudes ou imprécisions. C’est
par exemple le cas des approches de conception sous incertitudes, des approches d’évaluation probabilistes, possibilistes ou floues. C’est aussi le challenge de la conception
robuste qui, telle qu’elle est définie et utilisée aujourd’hui est plutôt une méthode d’analyse robuste, qui repose sur des méthodes d’analyse de sensibilité [38, 78] ou sur des
plans d’expérience comme la démarche proposée par Taguchi [56]. En effet, il s’agit
de méthodes permettant de conclure quant à la robustesse des performances d’un produit moyennant que ce produit soit entièrement défini (technologie, dimensionnement,
tolérancement, matériaux déterminés). Pour mobiliser plus en amont l’évaluation de la
robustesse des concepts envisagés, il est nécessaire de considérer non pas seulement les
variabilités subies telles que définies par les tolérances ou liées à l’environnement du
produit, mais aussi par les incertitudes ou imprécisions qui existent lors des décisions
qui ponctuent le processus de conception [132].
C’est également dans le cadre de l’aide à la décision en conception robuste que
s’inscrivent mes travaux. Ils s’intéressent donc aux informations (relatives aussi
bien aux spécifications, aux concepts qu’aux connaissances) utilisées pour la prise
60
de décision, en tenant compte des manques, des imprécisions, des incertitudes sur
ces informations et de leur évolution dans le temps.
Si nous venons de définir le cadre général dans lequel se positionnent ces travaux de
recherche, des précisions sont maintenant présentées dans la section suivante concernant
quelques caractéristiques fondamentales pour l’étude et le développement de connaissances sur la conception, et de méthodes et outils pour le processus de conception.
7.1.3
Une pluridisciplinarité nécessaire
Selon [40], les compétences nécessaires à la conception du système sont nécessairement pluridisciplinaires pour maîtriser l’ensemble des technologies composant le système. L’ingénierie de systèmes mécaniques nécessite en effet une forte connaissance de
différents métiers. Conception, simulation, essais constituent un triptyque qui ne peut
s’aborder que dans des cas particuliers impliquant de connaître les métiers :
• du bureau d’études qui possède la connaissance du type d’équipement ou de composant dans un marché donné, et la connaissance des matériaux/procédés mis en
œuvre pour fabriquer cet équipement ou ce composant ;
• des spécialistes de la simulation et des essais qui se caractérisent par la connaissance des phénomènes physiques influant sur le fonctionnement du système, sur
son comportement en service et sur les procédés de fabrication mis en œuvre.
Les outils et méthodes de conception doivent alors être aptes à supporter une activité
de conception pluridisciplinaire et doivent permettre aux différentes compétences de
contribuer à la définition du produit et du processus de fabrication associé. Cette préoccupation est centrale dans les travaux de recherche sur la conception intégrée [114]
ou l’ingénierie concourrante [108]. Ils proposent des modèles de données produit permettant l’articulation des activités de conception, qui tendent à se développer sur la base
de l’approche FBS [57], qui articule fonctions, comportements et structures (Function,
Behaviour, Structure). Citons par exemple les travaux français menés dans le cadre du
61
projet RNTL2 IPPOP3 [85] qui intègrent dans le modèle proposé, non seulement des
données sur le produit, mais aussi sur le process de fabrication et sur l’organisation du
projet, en considérant les liens qui existent entre ces différentes données.
De nombreux travaux contribuent à développer des modèles de données, avec la vocation de s’inscrire dans une démarche PLM, c’est-à-dire intégrant l’ensemble des étapes
du cycle de vie de produit. Ces travaux envisagent aussi la réutilisation des informations pour d’autres produits, introduisant alors la notion de cycle de vie de l’information
[8, 111].
La pluridisciplinarité n’est plus à démontrer mais est aujourd’hui un fait à considérer
dans les propositions de nouvelles connaissances pour supporter l’activité de conception
des systèmes mécaniques. Elle implique :
• de tenir compte de la complexité des produits ;
• de proposer des outils et méthodes reposant sur la multi-représentation des données ;
• des efforts particuliers pour favoriser la communication (qu’elle soit de l’ordre de
la coordination ou de la coopération) entre les acteurs de la conception, appelés
concepteurs.
7.1.4
L’importance de l’apprentissage et de la dynamique des connaissances
La conception, en tant que processus, possède un axe de description naturel qui est
l’axe temporel. Cet axe est exploité pour les travaux contribuant à proposer des méthodes
et démarches de conception, dont la plus connue est sans doute celle proposée par Pahl
2 Réseau
National des Technologies Logicielles
Produit Process Organisation pour l’amélioration de la Performance (2001-2004). Il regroupe des universitaires français travaillant sur des problématiques de Conception (LAP-GRAI Bordeaux, LMP-Bordeaux, LASMIS-Troyes, CRAN-Nancy, 3S-Grenoble) des entreprises de conception de
produits manufacturiers (ALSTOM, EADS), une entreprise de développements logiciels (OpenCascade
S.A.) et des associations à caractère industriel (GOSET, et ESTIA-Bidart)
3 Intégration
62
et Beitz [86]. Nous utilisons cet axe, non pas pour proposer des méthodes de conception
des systèmes mécaniques, mais pour montrer l’évolution de la nature de l’information
manipulée au cours du temps. De plus, en considérant que la conception est un processus
générant de l’information, de l’apprentissage et de la connaissance [60, 102], l’évolution
temporelle de ce processus engendre une dynamique des connaissances. Hatchuel parle
alors d’entropie, la quantité de connaissance ne pouvant que croître au cours du temps.
Cette entropie est également illustrée par la figure 7.6 proposée par Sim et al. [105] où Ik
est la connaissance initiale, Ad est une activité de conception, Ok est la connaissance résultante et Gd est l’objectif de la conception. Cette figure montre aussi en quoi l’objectif
de conception, souvent exprimé dans le cadre d’une décomposition fonctionnelle, est un
élément important sur lequel repose l’activité de conception. Des indicateurs sont pro-
Figure 7.6 – Représentation de l’activité de conception d’après Sim et Duffy [105]
posés par différents auteurs pour qualifier les connaissances mises en œuvre en conception. La plupart des auteurs travaillant sur la conception de produit parlent d’incertitudes
(uncertainty) [110, 131]. D’autres auteurs qui travaillent plus en informatique ont des
descriptions plus riches permettant de qualifier la connaissance, ou son complémentaire,
l’ignorance. La figure 7.7 présente la taxonomie proposée par Parsons [87].
Des travaux encore plus complets sur la modélisation et l’analyse des incertitudes en
ingénierie proposent une taxonomie encore plus exhaustive, dont la racine est également
l’ignorance. L’incertitude se positionne alors comme un type d’ignorance parmi d’autres
[6].
La thèse de Daniel Thunnissen [113] présente un état de l’art relativement exhaustif
des différentes classifications et typologies permettant de positionner le terme "incerti-
63
Figure 7.7 – La taxonomie de l’ignorance proposée par Parsons [87]
tude" en balayant les propositions faites en sciences sociales, en sciences physiques et
en ingénierie. En ingénierie mécanique, il propose la classification de Otto et Antonsson
comme classification de référence (figure 7.8).
L’analyse des classifications dans ces différents domaines le conduit à proposer la
classification de la figure 7.9, pour la conception des systèmes complexes. De nombreux auteurs, et en particulier [6], soulignent également le côté cognitif et personnel
de la qualification du niveau de connaissance ou d’ignorance, et donc l’évaluation de
l’incertitude.
Dans tous les cas, le concept d’ignorance doit être considéré dans le processus de
conception. Dans ce processus, cette ignorance doit être gérée tout en garantissant que
les objectifs de conception (ou fonctions), auxquelles sont associés des niveaux de performance, sont atteints. L’ensemble des travaux cités dans ce chapitre concerne la gestion
des incertitudes en conception, intégrant la notion d’ignorance. Nous développons dans
64
Figure 7.8 – La taxonomie proposée par Otto et Antonsson [2]
Figure 7.9 – La taxonomie proposée par Thunnissen [113]
65
Figure 7.10 – L’incertitude comme propriété d’une situation [145]
66
ce manuscrit une approche de la conception basée sur la gestion des connaissances en
conception en tenant compte de l’ignorance ou des incertitudes qui évoluent tout
au long du processus de conception.
7.2
Les outils de la maîtrise des performances en conception collaborative
Cette section présente les outils courants d’ingénierie permettant de supporter la
conception collaborative d’une part, et de maîtriser les performances d’autre part. Ces
outils sont évoqués afin de souligner leurs intérêts et leurs limites au regard des enjeux
scientifiques identifiés. Finalement, les verrous à lever sont identifiés pour proposer des
outils d’aide à la décision pour la maîtrise des performances techniques en conception
collaborative.
7.2.1
Les outils de conception collaborative
Comme le constate Solhenius [108], les entreprises manufacturières ont vu leur organisation évoluer fortement ces trente dernières années. Après une rationalisation des
processus dans les usines visant à produire massivement des systèmes techniques, une
évolution des processus supports a été nécessaire pour répondre à trois objectifs imposés
par la forte compétitivité : maîtriser les coûts, réduire les délais et maîtriser la qualité des
produits.
Dans le même temps, des thématiques de recherche en relation avec ces enjeux industriels ont émergé, faisant apparaître la notion de Génie Industriel où des compétences
multidisciplinaires (mécanique, informatique, mathématiques, sciences économiques,
sciences de gestion, marketing, sociologie. . .) sont développées pour satisfaire aux nouveaux besoins générés. Les notions d’ingénierie concourrante [108] ou de conception
intégrée [114] apparaissent, montrant l’intérêt des organisations par projet et soulignant
la nécessité de développer de nouvelles connaissances et de nouveaux outils pour supporter ces nouvelles organisations. Dans l’ensemble de ces travaux, il est mis en évidence
que deux axes doivent être développés de la même façon :
67
• Développer des outils permettant l’échange et le partage des données en conception de produits ;
• Redéfinir des outils métiers capables de travailler plus en amont du processus de
conception afin que chacun puisse participer à la définition du produit au lieu de
valider ou modifier un produit déjà défini.
En conséquence, des actions se sont alors développées concernant à la fois l’enseignement de l’ingénierie mécanique et les recherches afférentes. L’enseignement par projet, prôné par l’Université de Technologie de Compiègne, a pris une place grandissante
pour développer les capacités de travail en groupe et de collaboration des ingénieurs
[44]. Des dynamiques de recherche se sont mises en place avec les premiers laboratoires
de recherche travaillant en équipe pluridisciplinaires. Des actions ont été lancées et des
réseaux favorisant l’échange autour de ces thématiques pour repenser l’enseignement et
la recherche ont émergés. Je citerai en particulier le réseau national PRIMECA4 , devenu
par la suite AIP-PRIMECA5 , qui a porté une dynamique nationale forte et qui a largement influencé les travaux présentés dans ce manuscrit.
Revenons alors sur les deux axes de développement précédemment évoqués pour
présenter plus en détail l’état des connaissances sur chacun des sujets.
7.2.1.1
Les outils d’échange et de partage des données
Dès les années 1990, les travaux sur la conception de produit s’accordent à dire que
l’échange et le partage de données sont des éléments centraux pour la mise en place
des nouvelles organisations telles que l’ingénierie concurrente et l’entreprise étendue.
Le développement du web et des technologies de l’informations (couramment nommés
IT : Information Technology), dans ces mêmes années, a alimenté les propositions qui
se sont développées d’une part en travaillant sur les formats d’échange de fichiers CAO
dans un premier temps, puis de tous les types de données manipulées au cours de la vie
4 Pôle
de Ressources Informatiques pour la Mécanique.
Inter-établissements de Productique - Pôle de Ressources Informatiques pour la MECAnique.
5 Atelier
68
Figure 7.11 – Système PLM d’échange et de gestion des informations d’après [95]
69
Figure 7.12 – Les formats d’échange de données d’après [95]
70
du produit, dans une approche PLM dans un second temps. Cette approche PLM visant
à gérer l’ensemble du cycle de vie du produit est supporté par le système d’information
de l’entreprise en ce qui concerne les données informatiques. On parle alors de système PLM. Un composant majeur du système PLM dans les bureaux d’études est alors
le PDM (Product Data Management), permettant l’articulation avec les outils CAO, et
d’autres outils du système d’information tel que l’ERP (Enterprise Ressource Planning),
permettant aussi la communication avec les outils de gestion de la production et de gestion de l’entreprise.
Les travaux de recherche se sont alors très vite focalisés sur le développement de standards dont Rachuri et al. [95] font l’analyse et la classification. Les mêmes auteurs présentent en exemple la stratégie d’utilisation de standards de l’armée américaine. La figure 7.11 montre les différents types de données concernées par l’échange et le partage
en ingénierie mécanique, et identifie les standards les plus couramment associés à ces
données dans l’état de l’art. Il apparaît nettement que les informations sur la forme du
produit sont échangées par le biais de STEP (Standard for the Exchange of Product Model Data), qu’il n’existe pas de standard permettant de représenter l’information fonctionnelle et que les standards supportant les informations sur le cycle de vie du produit
sont en pleine discussion. Une cartographie de la couverture des différents standards
actuels est également proposée (figure 7.12), montrant le positionnement fort de STEP
et de XML (eXtensible Markup Langage) ou de UML (Unified Modeling Langage) et
ses dérivés (tels que SysML : System Modeling Langage). Toujours dans [95], une typologie des standards supportant les outils PLM est proposée sur la base de l’analyse
des différentes typologies existantes. Elle est constituée de quatre types de standards
identifiés par le contenu des informations qu’ils permettent d’échanger :
• Type 0 : les standards pour les langages d’implémentation
• Type 1 : les standards pour la modélisation de l’information
• Type 2 : les standards de contenus identifiés par domaines (les standards d’échange
et de modélisation de l’information produit, les standards d’échange d’information, les standards de visualisation du produit, les standards supports de la chaîne
71
de valeur et du commerce électronique, les standards de sécurité)
• Type 3 : les standards de structure architecturale des systèmes informatiques
Selon les mêmes auteurs, le challenge est de créer des standards et des protocoles qui
permettent aux systèmes propriétaires aussi bien qu’aux innovations technologiques futures d’intéropérer ou interagir uniformément. Les standards actuels, en particulier en
CAO, ont permis des gains directs en productivité, en particulier en fabrication, en réduisant les coûts de transactions et surtout en améliorant la richesse de ces interactions
entre clients et fournisseurs d’après [29, 76, 98] dans [95]. Le coût réel du manque d’interopérabilité est difficile à mesurer et est souvent noyé dans les opérations quotidiennes
répondant aux besoins individuels d’information ou aux besoins de transmission d’information. Les incompatibilités et manques qui existent parmi les standards actuels peuvent
apparaître aux différents niveaux de la typologie proposée plus haut. Les incompatibilités peuvent apparaître au niveau de l’implémentation par le choix des standards de type
0. Le choix des standards de type 1 et leur formalisme de représentation sous-jacent est
une autre source d’incompatibilité. Mais la principale source d’incompatibilité est de
loin le domaine limité de couverture adopté par la majorité des standards de type 2, pour
le contenu. Le choix des standards de type 3 peuvent conduire à des structures architecturales différentes, susceptibles d’introduire des incompatibilités ultérieures.
Des travaux se déroulent en France pour relever ces challenges en se focalisant sur
l’ingénierie des systèmes mécaniques. Les travaux de Benoît Eynard à l’Université de
Technologie de Troyes [46] ont permis d’évaluer l’intérêt de différents standards (en
particulier STEP) pour la conception collaborative. Les travaux du consortium constitué
dans le cadre du projet IPPOP ont également abordé ces sujets en travaillant sur les protocoles de communication à mettre en place entre un modèle de données communs et des
applications métier spécifiques [85]. Au niveau européen, les travaux des réseaux d’ex-
72
cellence VRL-KCip6 et d’INTEROP Noe for Enterprise Interoperability7 s’inscrivent
également dans cette dynamique.
7.2.1.2
Les nouveaux outils métier
En parallèle de la proposition de nouveaux outils PLM et le développement de recherche sur les standards d’échange et de partage de données, de nouveaux outils métiers
sont apparus permettant aux métiers d’être source de proposition pour la définition des
concepts du système mécanique et leur dimensionnement, plutôt qu’en fin de conception
pour valider ou modifier un produit conçu. Ainsi les outils de CAO, initialement essentiellement basés sur la description géométrique d’un produit en cours de conception, ont
évolué pour intégrer plus en amont la connaissance des experts. En d’autres termes, les
outils CAO nécessitaient une définition géométrique complète du produit pour mettre
en œuvre des techniques et méthodes d’analyse propres à l’expertise considérée. L’intégration des experts dans le processus de conception pour prendre des décisions sur
la définition des concepts du produit a nécessité de reformuler les connaissances (en
termes d’outils et méthodes) des métiers pour leur permettre de conduire des évaluations
avant que le produit ne soit totalement défini. Nous pouvons citer les travaux développés
par l’Ecole Centrale de Paris par Bernard Yannou, en particulier initiés dans la thèse de
Adrian Vasiliu [136] pour le choix de topologies de mécanisme, l’équipe du laboratoire
3S à Grenoble [28] pour la forge, ceux développés par Pascal Lafon [72, 73] concernant le calcul d’éléments de liaison (roulements) à l’INSA de Toulouse et le calcul de
structures au LASMIS à l’Université de Technologie de Troyes. Ces outils proposent de
passer d’une démarche d’analyse à une démarche de synthèse, telles que définies dans
[86], et dans le cadre de l’évolution proposée par [53].
Les différents travaux s’articulent les uns aux autres en faisant référence à un modèle de
données produit de référence. Pour illustrer, prenons par exemple la structure du projet
IPPOP cité précédemment (figure 7.13). Le noyau de partage de l’information repose
6 Virtual
Research Lab for a Knowledge Community in Production, FP6 507487. Ce réseau d’excellence a donné naissance à EMIRAcle, the European Manufacturing and Innovation Research Association
7 Interoperability Research for Networked Enterprise Applications and Software, FP6 508011. Ce réseau d’excellence a donné naissance au laboratoire international INTEROP-VLab en 2007
73
Figure 7.13 – Les trois groupes de modèles de gestion de l’information de conception
d’après [99]
sur un modèle de données produit présenté dans la figure 7.14. Ce modèle de données
Produit (à gauche de la figure 7.14) s’articule avec un modèle de données processus et
un modèle de données organisation. En s’intéressant aux applications métiers de l’ingénierie mécanique, dans le cadre de la CAO, c’est tout d’abord aux données produit
que l’on s’intéresse. De nombreux modèles produits sont développés actuellement. S’ils
permettent chacun des connections avec d’autres modèles de données, il existe des invariants aujourd’hui communément admis. Ces invariants du modèle de données produit
sont relatifs aux notions de fonction, comportement et structure tels que formalisés par
Gero [57] dans la définition de l’approche FBS. Les fonctions, comportements et structures sont différents suivant si l’on se place dans le monde attendu (expected world), qui
est celui dans lequel le travail de conception se fait, dans le monde interprété (interpreted world), qui est le monde dans lequel les analyses se font, ou dans le monde externe
74
Figure 7.14 – Le noyau du modèle produit de IPPOP [99]
75
Figure 7.15 – Le modèle FBS de Gero [57]
Figure 7.16 – Les transformations dans le modèle FBS de Gero [57]
76
Figure 7.17 – L’architecture de l’application issue de IPPOP [99]
77
(external world), que l’on pourrait appeler monde réel. Le passage entre ces différents
mondes constitue une des difficultés de la conception où l’on cherche à minimiser la distance entre le monde attendu et le monde réel. La figure 7.16 représente les interactions
qui existent entre fonctions, comportements et structures, pris dans chacun des mondes.
Il apparaît clairement que les fonctions et les spécifications associées jouent un rôle central à cause des relations qu’elles nouent avec l’ensemble des autres informations.
Gero et al. dans [57] identifient des processus particuliers en fonction du type de relation
construit dans une action de conception. Il qualifie alors ces actions, en identifiant pour
elles, différentes natures 7.16.
Pahl et Wallace, dans le chapitre 7 de [36], défendent l’idée que le concept de fonction
permet de mettre en œuvre plus facilement les démarches de synthèse. En effet, plus
les produits sont complexes et pluridisciplinaires, plus le langage commun, le système
d’évaluation de référence, et donc le système de décision de référence se réfèrent au
concept de fonction. Les comportements sont eux spécifiques aux produits et aux disciplines. Les structures ne peuvent être les systèmes de référence, étant l’objet même de la
conception.
En d’autres termes, les fonctions et les spécifications sont des éléments centraux permettant la collaboration dans la conception de systèmes mécaniques. Nous attacherons donc
une attention particulière aux outils qui permettent leur représentation dans la section
suivante.
Avant de clore cette section, il est à noter que même si la présentation en est faite séparément dans ce manuscrit, le développement des standards et des outils de PLM vont
de pair comme le montre la figure 7.17 ci-dessus illustrant l’imbrication forte qui existe
entre le développement d’un PLM et l’utilisation de standards pour l’interopérabilité.
7.2.2
Les outils de maîtrise des performances
Après avoir présenté les outils de conception collaborative, les outils de maîtrise des
performances existants sont présentés. Tout d’abord, les outils permettant de formaliser
et structurer les performances à atteindre et de leur associer des solutions technologiques
sont introduits à travers les outils de description fonctionnelle. Ensuite, les outils permet-
78
tant de travailler la relation entre les performances et les solutions technologiques, soit
pour choisir les solutions, soit pour les évaluer, en identifiant les outils de gestion des
performances et de conception robuste.
7.2.2.1
Les outils et méthodes de description fonctionnelle
L’ensemble des théories et méthodes de conception s’accordent sur le rôle central et
de référence que jouent les fonctions. Ces fonctions décrivent les objectifs à atteindre
par le produit en cours de conception. Elles sont l’objet de toutes les attentions au début
du processus de conception et évoluent ensuite en cours de conception. Elles font l’objet
de descriptions explicites afin de les utiliser comme référence pour justifier les décisions
de conception. A ces fonctions sont associées des performances techniques à atteindre
sous la forme de grandeurs valuables pour lesquelles le niveau à atteindre pour remplir
la fonction est spécifié. Il existe de nombreuses méthodes de description fonctionnelle.
Les formes peuvent varier mais le fond est généralement assez similaire. Je n’évoquerai
ici que les plus usuelles en conception de systèmes mécaniques.
Issue de l’analyse de la valeur, qui vise à re-concevoir des produits dans une approche
permettant de maximiser le rapport entre la fonction et le coût de cette fonction, l’analyse fonctionnelle est un outil utilisé de plusieurs façons en ingénierie mécanique. Outre
son usage initial de description des produits et d’analyse de la valeur de chacune des
fonctions pour l’innovation, cet outil est également présenté pour décrire les objectifs de
la conception en distinguant les différentes fonctions à remplir.
Dans une approche telle que proposée par Pahl et Beitz, la description et la caractérisation des fonctions est également à la base de la recherche de solutions technologiques
pour répondre aux fonctions. La figure 7.18 illustre la formalisation des fonctions à l’aide
de la méthode APTEr(APplication des Techniques d’Entreprise), la caractérisation des
fonctions et des environnants, la recherche de solution à l’aide de l’outil FAST (Functional Analysis System Technic), sur un exemple de projet d’étudiants mené dans le cadre
d’un enseignement de bureau d’études à l’UTC.
Une telle formalisation permet alors, compte tenu d’un principe de solution choisi,
de planifier l’ensemble des simulations, essais à faire pour valider les performances du
79
Figure 7.18 – Exemple de FAST issu d’un projet d’étudiants
produit, et ceci dès la première phase de conception (clarification of the task [86]).
7.2.2.2
Les outils de gestion des performances et de conception robuste
Si la formalisation fonctionnelle permet de créer un référenciel pour prendre des décisions en conception, elle ne suffit pas pour garantir les performances du produit conçu.
Des méthodes et outils particuliers ont été développés pour la maîtrise des performances
et leur suivi au cours du temps. Les plus utilisés en ingénierie mécanique sont brièvement
décrits dans cette section en s’intéressant tout particulièrement au QFD (Quality Func-
80
tion Deployement), outil permettant de conserver un lien entre les fonctions et d’évaluer
la qualité de la conception.
Dans le même temps que l’avènement des méthodes d’ingénierie concourrante (concurrent engineering) dans les années 1990, de nombreux travaux de recherche soulignent
l’intérêt du QFD pour concevoir et fabriquer des produits répondant aux attentes des
utilisateurs. Le QFD est une méthode formalisée au Japon en 1966 [93]. Elle s’appuie
sur la mise en œuvre de matrices appelées communément "maisons de la qualité" qui
permettent :
• la décomposition des fonctions et des solutions techniques ;
• la représentation des relations entre les fonctions et les solutions ;
La figure 7.19 présente une illustration de ces matrices. De nombreuses matrices peuvent
être construites mais elles dépendent fortement du contexte de conception. Elles sont
donc généralement construites au cas par cas et évoluent au cours du processus de
conception.
Le QFD propose un cycle de proposition et d’évaluation comme dans le cycle de vie,
support de nombreux processus de conception actuels.
Avec une formulation plus mathématique, Nam Suh [110] propose de mettre en relation les besoins du client avec les spécifications fonctionnelles, avec les paramètres de
conception et avec les variables du process. Il lie quatre espaces et utilise les théorie des
ensembles et les propriétés des espaces euclidiens pour traiter des liens entre les différents espaces (comme nous l’avons illustré à la section 7.1.2, en figure 7.2.
Sur la base de ce formalisme, Nam Suh propose deux axiomes permettant d’évaluer les
solutions envisagées en cours de conception, dès la formulation des premiers concepts,
pour identifier les bonnes conceptions et la meilleure conception parmi les solutions envisagées.
Le premier axiome, dit axiome de l’indépendance, vise à maintenir l’indépendance des
spécifications fonctionnelles (et donc des performances) et permet d’identifier une "bonne"
conception. Le second axiome, dit axiome du minimum d’information, stipule que,
parmi les bonnes conceptions, la meilleure est celle qui minimise l’information. En
81
Figure 7.19 – Maison de la qualité du QFD
82
d’autres termes il s’agit de l’ensemble minimum de paramètres de conception (Design
Parameters) permettant de vérifier le minimum de spécifications fonctionnelles (Functional Requirements).
L’Axiomatic Design, bien que fortement controversée sur sa capacité à être mobilisée
dans les processus industriels, présente tout de même un outil intéressant aidant à prendre
des décisions lors de conceptions technologiquement très innovantes pour lesquelles peu
de connaissances sont disponibles. Dans ce cas, les deux axiomes peuvent permettre de
travailler les solutions de conception pour pouvoir garantir les performances à atteindre.
Cependant, tous ces outils et méthodes de la qualité proposent de maîtriser la qualité
des produits indépendamment de tout contexte (de conception, de production, d’utilisation). Les méthodes de conception robustes intègrent, dans les outils de maîtrise de la
qualité, la notion de variabilités pour certaines ou d’incertitudes pour d’autres, afin de
définir la robustesse de la conception [45, 56].
Un système est défini comme étant robuste quand ses performances sont garanties
quelque soient les variabilités subies sur la définition, la fabrication, l’environnement ou
le contexte d’utilisation du produit. Ces variabilités peuvent être dûes à des imprécisions
ou des incertitudes. Par exemple, de par les variabilités sur le process de mise en forme
des matériaux, ainsi que sur la mesure, un module d’Young ne peut être considéré que
de façon idéale comme étant une valeur déterministe. Il est plus juste de le considérer
comme une valeur variable. Les performances, par exemple en termes de résistance d’un
composant, doivent être garanties quelque soit la valeur réelle du module d’Young dans
la plage de ses valeurs possibles.
Des méthodes d’analyse de sensibilité, couramment utilisées en optimisation multidisciplinaire (MDO), peuvent être mises en œuvre dans le cas où les relations entre
les paramètres de conception et les performances sont formalisées mathématiquement à
l’aide de fonctionnelles dérivables. Cette condition est particulièrement limitative dans
83
la pratique et peu adaptée à traiter des systèmes complexes et multi-physiques.
En utilisant les plan d’expérience, Taguchi [56] propose d’identifier clairement les
facteurs contrôle et les facteurs bruit et de représenter la sensibilité des performances aux
variabilités subies par un rapport signal sur bruit. Cette méthode permet alors, à partir
d’expériences ou de simulations de connaître la sensibilité des performances mesurées
aux facteurs contrôle et aux facteurs bruit. En recherchant le maximum du rapport signal/bruit et en utilisant la fonction perte de qualité, Taguchi propose de trouver les
facteurs de contrôle permettant d’obtenir le meilleur niveau de performance en minimisant l’impact des facteurs bruit. Cette méthode présente l’inconvénient de ne permettre
une analyse de la robustesse qu’une fois le produit formalisé sous la forme d’un prototype virtuel [141] ou d’un prototype physique. Elle est particulièrement adaptée à la
conception détaillée (detail design [86]) difficilement utilisable en support du processus
de synthèse pour définir le produit en cours de conception, alors qu’il est difficile de faire
la distinction entre facteurs de contrôle et facteurs bruit.
La théorie de l’utilité et les fonctions de croyance permettent de tenir compte à la
fois des incertitudes sur la définition du produit et de son process de fabrication ainsi
que des préférences des concepteurs pour aider à la prise de décision. Elles présentent
un cadre conceptuel relativement large mais plutôt bien adapté à la conception de produits. Le cDSP (compromise Decision Support Problem), proposé par Mistree [82], se
base sur cette théorie après avoir étudié l’intérêt de la méthode proposée par Taguchi
[37]. D’autres théories généralisées telles que la Théorie de Dempster-Shafer (DST)
[103] issue de la généralisation des fonctions de croyance ou la théorie généralisée des
incertitudes (GTU) de Zadeh [142] issue de la logique floue présentent des potentiels
intéressants pour la représentation des incertitudes et leur prise en compte dans les méthodes d’évaluation et de prise de décision mais il existe encore peu de cas d’utilisation
en conception de produits.
84
Chacune des approches développées correspond à des contextes d’utilisation complémentaires. Cependant la caractérisation des contextes d’utilisation est aujourd’hui mal
connue et il est nécessaire de développer des approches méthodologiques pour utiliser
ces outils, en particulier pour la conception intégrée de systèmes mécaniques. En effet,
en fonction du niveau de complexité, du niveau d’innovation, du niveau de collaboration et d’intégration requis, les paramètres à considérer pour influencer le choix d’une
approche particulière sont mal connus. Pour se positionner en amont du processus de
conception, un des paramètres à considérer souligné par plusieurs auteurs est la nécessité de tenir compte de l’ignorance ou, autrement dit, du manque de connaissance dans
l’évaluation et la prise de décision.
Ullman dans [131, 132] parle de prise de décision robuste en tenant compte des incertitudes. Dans ce cas, il est proposé de tenir compte des incertitudes pour l’évaluation des
performances des produits. En intégrant les incertitudes relatives aux différents éléments
intervenant dans la décision (figure 7.20), la conception sera robuste au sens où les performances du produit conçu seront garanties quelques soient les incertitudes.
Figure 7.20 – Les éléments nécessaires à la prise de décision d’après Ullman [132]
La décision repose sur un jugement basé sur les connaissances. Les connaissances
sont construites sur la base de modèles relatifs à des comportements. Les modèles quant
à eux mobilisent des données avec lesquelles ils sont en relation. Les incertitudes peuvent
se situer aux différents niveaux. Si la conception est vue comme impliquant un ensemble
de décision, alors la conception robuste revient à garantir une décision en tenant compte
85
des incertitudes impactant les connaissances sur lesquelles repose la prise de décision.
Ces deux approches dites de conception robustes (conception robuste au sens de Taguchi
et théorie de l’utilité) proviennent de communautés relativement différentes. La première
approche provient des outils de la qualité et d’aide à la décision et s’intéresse à l’évaluation de solutions déjà définies. Elle n’est donc pas un outil de conception au sens où
elle ne permet qu’une évaluation finale des solutions et non une aide à la décision pour
faire les choix nécessaires à la définition de ces solutions. La seconde approche est issue
des travaux en ingénierie de la conception. Elle est commune à l’ensemble des travaux
développés visant à maitriser l’impact des incertitudes en conception.
Il est clair que ces deux approches sont complémentaires. La première présente un potentiel fort en termes d’évaluation finale, ou d’analyse, du produit ; la seconde présente
un intérêt certain dès le début des activités en conception pour supporter la prise de décision et aider ainsi à la définition, ou la synthèse, du produit. En particulier, le croisement
de ces approches pour aider à la prise de décision sous-incertitude en conception collaborative est émergente et quelques idées sont proposées [63].
Mes travaux de recherche, présentés par la suite, se situent au croisement de ces deux
approches. Comme nous l’avons vu précédemment, ils visent à proposer des outils et
méthodes d’aide à la décision pour la maîtrise des performances techniques en conception robuste de systèmes mécaniques. Les travaux présentés par la suite s’intègrent dans
une approche de type PLM, mettant en œuvre des outils de conception collaborative et
s’appuyant sur les méthodes et outils présentés dans ce chapitre pour la définition et la
représentation des fonctions et des performances associées et pour la conception robuste.
7.3
Synthèse et positionnement
En résumé de ce chapitre, mes travaux de recherche s’inscrivent dans le cadre de la
recherche d’articulation entre les spécifications, les concepts et les connaissances pour
la prise de décision en conception robuste. Ils s’intéressent en particulier aux systèmes
mécaniques, et il est absolument nécessaire de bien tenir compte de cette complexité
lors de sa conception. Le positionnement adopté consiste à se baser sur la gestion des
86
connaissances en conception en tenant compte de l’ignorance ou des incertitudes qui
évoluent tout au long du processus de conception.
Les travaux de recherche développés visent donc à proposer des outils et méthodes d’aide à la décision pour la maîtrise des performances techniques en conception robuste de systèmes mécaniques.
Dans le chapitre 8, je soutiens que l’utilisation du prototypage virtuel le plus tôt possible dans le processus de conception pour mieux maîtriser les performances techniques,
et montre comment il est possible de proposer des outils et méthodes favorisant cette
intégration. Dans le chapitre 9, je défends que la gestion des connaissances dans une
approche PLM permet d’améliorer la robustesse de la conception (en termes de processus et de solution). Le chapitre 10 synthétise brièvement les contributions et les met en
perspective par rapport aux enjeux industriels actuels pour ouvrir la discussion sur un
projet de recherche.
CHAPITRE 8
POUR UN PROTOTYPAGE VIRTUEL AU PLUS TÔT
Afin de connaître les performances du produit conçu avant que celui-ci ne soit effectivement fabriqué, différents moyens peuvent être mis en IJuvre. Nous en distinguons
trois :
• L’évaluation par des experts ;
• L’évaluation par des essais d’un prototype physique ;
• L’évaluation par de la simulation d’un prototype virtuel ;
L’évaluation des performances par des experts du produit est largement répandue dans
les pratiques industrielles. Elle est à la fois subjective et basée sur des connaissances rarement formalisées. La connaissance des experts peut être formalisée dans des systèmes
experts supportant l’aide à la décision, mais ces systèmes ont des difficultés pour gérer
des connaissances issues de plusieurs experts et surtout pour mettre à jour ces connaissances au cours du temps. L’évaluation par des essais sur prototype physique nécessite
d’avoir défini un prototype et de l’avoir fabriqué. Ce mode d’évaluation ne peut donc intervenir que tard dans le processus de conception et engendre des délais et des coûts de
fabrication importants. Un prototype physique permet d’expérimenter le comportement
du produit conçu pour tester des alternatives, comprendre des comportements ou valider
une conception, mais ceci assez tardivement dans le processus de conception. La fabrication des prototypes représente également un coût élevé que les entreprises cherchent
à réduire. Les prototypes virtuels permettent à l’aide d’outils et de modèles analytiques
ou numériques de simuler le comportement du produit conçu pour l’évaluer. Ils sont
mobilisables plus tôt dans le processus de conception, en se basant sur les données de
la maquette numérique, et à des coûts moins importants que les prototypes physiques.
Si je ne crois pas au remplacement des prototypes physiques par les prototypes virtuels,
en particulier pour valider une conception, ils permettent cependant de comprendre plus
88
rapidement le comportement du produit et de mieux cibler les prototypes physiques à
envisager. L’évaluation par des simulations effectuées sur un prototype virtuel nécessite
de disposer de modèles mathématiques ou numériques de comportement permettant de
calculer les performances. En fonction du niveau de définition du produit, des modèles
de comportement différents peuvent être utilisés. Par exemple, en calcul de structure
mécanique, l’évaluation d’un déplacement fait souvent appel à un modèle par éléments
finis. Celui-ci nécessite plus d’informations sur la définition du produit qu’un modèle
analytique issu des théories des poutres ou des plaques lorsque celles-ci peuvent être
utilisées.
Nous nous intéressons plus particulièrement à l’évaluation des performances du produit par la simulation d’un prototype virtuel car elle repose sur des connaissances formalisées et elle peut être mobilisée plus tôt dans le processus de conception que l’évaluation
par des essais sur prototype physique. Ce prototype virtuel peut être établi à partir de la
définition précise du produit comme dans les outils CAO actuels ou à l’aide de modélisations multi-physiques avec des outils tels que Matlab simulink, Modelica, etc. Nous
pensons que l’évaluation des performances au plus tôt permet de prendre des décisions
de conception garantissant la qualité du produit par l’adéquation des performances du
produit aux spécifications fonctionnelles formulées.
8.1
Repenser et maîtriser les outils de simulation du comportement
Les outils d’analyse qui permettent d’évaluer les performances du produit une fois
que celui-ci est défini sont assez courant en ingénierie mécanique (outils de calcul de
mécanismes comme ADAMS, outil de calcul de structures comme ANSYS). Les outils permettant d’évaluer les performances d’un produit avant de l’avoir défini sont plus
rares et moins diffusés. Il s’agit d’outils à base de connaissance s’exprimant sous forme
de règles ou de contraintes sur les paramètres dont on dispose pour définir les autres
paramètres. Mieux, les outils de synthèse, partant des spécifications fonctionnelles pour
proposer des paramètres admissibles pour le produit, sont peu nombreux et souvent spé-
89
cifiques à des produits particuliers. Des travaux sont nécessaires dans cette voie afin de
disposer de modèles de comportement mobilisable avant que le produit ne soit défini et
permettant, au contraire, de proposer des solutions de conception.
8.1.1
Problématique
Comme le note [86], page 61, la méthodologie de conception repose sur un processus
qui enchaîne pas à pas démarche d’analyse et démarche de synthèse. Les mêmes auteurs
définissent l’analyse de la façon suivante : l’analyse est le processus de résolution de
quelque chose de complexe en éléments, et l’étude de ces éléments et de leurs relations.
Elle nécessite de l’identification, de la définition, de la structuration et de l’arrangement.
L’information acquise est transformée en connaissance. La synthèse est quant à elle l’assemblage de pièces et d’éléments pour produire de nouveaux effets et pour démontrer
que ces effets créent un tout. Elle nécessite de la recherche et de la découverte, mais aussi
de la composition et de la combinaison. Pendant le processus de synthèse, l’information
découverte par analyse est utilisée.
L’activité de synthèse est fortement mobilisée dans les premières étapes de conception
et, en particulier, en conceptual et embodiment design [86]. De nombreuses méthodes
existent pour mettre en œuvre les démarches d’analyse pour permettre à partir de la
connaissance d’une structure (Si au sens de Gero [57]) d’en déduire un comportement
(Bi au sens de Gero [57]). Les outils d’aide à la conception actuels mettent en œuvre
un grand nombre d’outils d’analyse (de mécanismes, de structures, etc.). Par contre les
méthodes utilisées dans les démarches de synthèses sont plus rares et plus récentes, encore peu intégrées dans les outils d’aide à la conception. On peut supposer que cette
différence s’explique par la difficulté supplémentaire que représente la nécessaire reformulation de connaissances issues des processus d’analyse pour supporter des démarches
de synthèse [122]. Les démarches de Model Driven Engineering ou de Model Based Design développent des approches dans ce sens [49, 85].
De façon relativement générale, on peut distinguer deux stratégies de reformulation dans
les travaux développés pour supporter les démarches de synthèse en conception de produits. Une première stratégie consiste à reformuler analytiquement des connaissances
90
basées sur la représentation du comportement physique du produit, souvent exploitées
à l’aide d’algorithmes d’optimisation. Une seconde stratégie vise à construire des métamodèles [107] qui, sur la base de modèles mathématiques et de critères d’identification,
permettent, le plus souvent, de déterminer les structures (Sie au sens de Gero [57]) à partir
de comportements attendus (Bei au sens de Gero [57]). Si de nombreux travaux existent
pour la synthèse de mécanismes [136], les autres aspects de la conception (choix d’éléments technologiques, synthèse de structure au sens calcul de structures) sont moins
abordés. Les travaux de P. Lafon [74] doivent être signalés concernant le choix d’éléments technologiques de liaison. Ils reposent sur l’exploitation d’une base de données
par un algorithme d’optimisation pour identifier ceux qui répondent au mieux aux spécifications. Les travaux de [138] s’intéressent quant à eux à la synthèse d’éléments structurels établissant le lien entre deux liaisons, où une stratégie est proposée pour élaborer un
méta-modèle du comportement dynamique linéaire d’une structure type pour identifier
les paramètres de définition de cette structure répondant au mieux aux spécifications.
8.1.2
Propositions
Afin de contribuer au développement de connaissances permettant de supporter les
démarches de synthèse en amont du processus de conception, j’ai conduit différents
travaux.
Le travail de DEA de Zedgiga Krikeb [72] a permis d’utiliser la théorie des poutres
et des plaques pour permettre de contraindre les décisions de conception et chercher à
proposer une première définition d’une structure qui soit mécaniquement admissible. La
définition de contraintes entre des paramètres d’un modèle produit multi-vues permet de
faire émerger des valeurs de paramètres de définition des structures qui respectent des
conditions fonctionnelles en termes de contraintes mécaniques, de petits déplacements
et de déformations. Cette mise en relation de paramètres est illustrée en figure 8.1.
Ce travail a mis en évidence la capacité à créer des contraintes sur la définition du
produit à concevoir avant même que le produit n’existe, celui-ci se définissant alors plus
par émergence du fait des contraintes exprimées par les différents métiers dont le calcul
de structures. Des difficultés sont apparues concernant le domaine de validité des mo-
91
Figure 8.1 – Elaboration de relations venant contraindre la définition de structures mécaniques
dèles analytiques utilisés et la traduction sous forme de squelette du système mécanique.
Ceci rend donc l’exploitation de cette approche difficile et mal adaptée pour des géométries plus complexes, combinant des formulations analytiques variées.
En collaboration avec des partenaires industriels, j’ai participé à des travaux prospectifs pour utiliser des méthodes statistiques afin d’identifier des méta-modèles, exploitables dans des démarches de synthèse, et construits à partir d’analyses, toujours dans
le domaine du calcul de structures. Le travail de Master de Caroline Ploska a été mené
en collaboration avec une grande entreprise de conception et fabrication de produits aéronautiques et une PME spécialisée dans le développement d’outils d’aide à la conception mobilisant des connaissances en calcul de structures. Le problème industriel était
de pouvoir tenir compte des déformations dans la définition des tolérances de grandes
structures déformables par rapport à des fonctionnalités relatives à l’assemblage. Des
92
analyses mécaniques (calcul de structures) ont été conduites selon un plan d’expériences
pour identifier les paramètres de définition de la structure et de son environnement les
plus influents sur la déformation de la structure. Cette première étape permet d’élaborer
un méta-modèle de comportement permettant, à partir des paramètres influents précédemment identifiés, de déterminer la valeur des déplacements de la structure soumise à
son propre poids dans une configuration donnée.
L’utilisation de ce méta-modèle peut permettre la propagation de variabilités sur les
paramètres influents pour identifier la capacité de certains points de la structure déformable à s’assembler avec une autre structure déformable du même type (en utilisant un
tirage de Monte-Carlo par exemple). Pour le moment, ces travaux n’ont pas été plus
poussés mais ils ont montré que l’utilisation d’un méta-modèle construit sur la base de
modèles mathématiques simples permettait une exploitation rapide pour de premières
estimations et de premières propositions en début de conception, tout comme plus tard,
en detail design [86], pour la définition des tolérances. Cependant, une des difficultés
importante identifiée dans ce travail est l’investissement en temps et en connaissances
que demande l’élaboration du méta-modèle nécessitant un grand nombre de calculs de
structures linéaires et non linéaires pour pouvoir définir son domaine de validité (restant
toujours difficile à identifier).
Les travaux développés au laboratoire dans la thèse de Sébastien Castric [34] s’inscrivent également dans cette problématique et combinent cette fois l’exploitation de modèles analytiques sur le comportement physique du système étudié avec l’identification
de modèles statistiques pour la mise au point d’un modèle prédictif de la pollution des
moteurs diesel par émission de particules. La figure 8.2 présente la stratégie mise au
point dans cette thèse, permettant d’identifier très rapidement un méta-modèle prédictif :
1. Les experts proposent les paramètres initiaux du modèle statistique et du modèle
phénoménologique. Un premier essai (le premier de la table d’expérience) est ensuite réalisé ;
93
2. Les réponses de cet essai (expérimental ou numérique) permettent un premier recalage à la fois des paramètres du modèle statistique et des paramètres du modèle
phénoménologique ;
3. Avec ces nouveaux paramètres, une réponse est donnée par le modèle phénoménologique qui, à nouveau, sert à recaler les paramètres du modèle statistique, pour
obtenir un méta-modèle prédictif (predictive metamodel) dont le niveau de prédictivité va être initialement faible ;
4. On passe ensuite à la deuxième ligne du plan d’expérience et à l’aide de la réponse
mesurée, les deux modèles sont recalés ;
5. A l’aide de la nouvelle réponse du modèle phénoménologique, le modèle statistique est à nouveau recalé pour finir un méta-modèle dont le niveau de prédictivité
augmente ;
Les itérations sur ce processus permettent d’améliorer la prédictivité du modèle.
Figure 8.2 – Stratégie de construction du modèle prédictif
La figure 8.2 [34] montre que cette stratégie permet d’identifier beaucoup plus rapidement un modèle prédictif du bruit de combustion d’un moteur diesel. La figure 8.3
montre le bruit du moteur diesel identifié en fonction du nombre de points mesurés à partir du modèle phénoménologique uniquement à gauche, et à partir du couplage entre un
94
modèle phénoménologique et un modèle statistique à droite. Il est à noter que le nombre
de points utilisés pour l’identification du modèle phénoménologique est deux fois moins
important dans le cas du couplage avec un modèle statistique (partie de droite).
Une telle stratégie permet alors de disposer d’un méta-modèle, identifié relativement
Figure 8.3 – Stratégie de construction du modèle prédictif
rapidement et prédictif. Ce méta-modèle peut alors être exploité pour la conception de
nouveaux moteurs diesel en introduisant des variations (modifications relativement importantes) sur les paramètres de définition du moteur, telles que le changement de type
d’injecteur par exemple, ou des variabilités (modifications faibles autour d’un point)
sur les mêmes paramètres, telles que la tolérance sur les diamètres des injecteurs par
exemple. Ces simulations peuvent permettre de définir un moteur garantissant au mieux
les spécifications en termes de pollution. Pour identifier les solutions permettant de répondre au mieux à un ensemble de spécification, des techniques basées sur la théorie de
l’utilité peuvent donc être mises en œuvre.
95
8.1.3
Bilan des apports
D’après ces travaux, le postulat selon lequel l’utilisation conjointe de modèles de
comportement phénoménologiques (basés sur la physique du comportement) et de modèles statistiques identifiés dans des démarches d’analyse présentent un potentiel intéressant pour supporter les démarches de synthèse, semble tout à fait défendable. Elle
présente en effet des intérêts pour l’élaboration :
• de modèles simples au sens où ils permettent une simulation rapide des performances, bien adaptée pour supporter les démarches de synthèse,
• de modèles prédictifs au sens où les résultats qu’ils fournissent sont proches des
résultats obtenus en faisant des essais sur le système réel. Ils permettent donc de
prolonger la démarche de synthèse courante qui va de Bei à Sie , jusqu’à Se .
Ce travail a fait l’objet de l’encadrement du DEA de Zedjiga Krikeb, du Master de
Caroline Polska et des publications suivantes : [122], [72], [34].
8.2
Prendre des décisions compte tenu du contexte de conception
Le développement de différents modèles de comportement pour simuler le compor-
tement du produit à partir d’un prototype virtuel pose alors un problème méthodologique
de choix du modèle à mettre en œuvre. Dans la plupart des travaux de recherche développés, le modèle implicitement choisi est celui qui se rapproche le plus du comportement
réel du produit. Cependant, dans un contexte industriel, de nombreux facteurs impactent
le choix du modèle le plus adéquat. En plus de la qualité de représentation des phénomènes à observer, le contexte du projet de conception dans lequel la simulation doit être
conduite, est un élément important qui conditionne le choix du modèle de comportement
à considérer pour la simulation.
8.2.1
Problématique
Les actions menées dans le cadre d’un processus de conception de systèmes mécaniques sont conditionnées par des contraintes fortes de coût, de délai et de qualité. La
96
prise de décision doit tenir compte de ces contraintes pour être le plus en adéquation
possible avec les besoins du projet de conception. Il est donc nécessaire de disposer de
modèles de comportement au plus tôt dans le processus de conception (tel que présenté
dans la section 8.1 de ce chapitre), mais il est également nécessaire de savoir quel modèle mettre en œuvre en fonction du problème de simulation rencontré. Ce problème est
souligné par de nombreux auteurs dont, en France, [122], [48], [84], [92]. Cependant,
peu de propositions ont été formulées pour répondre à cette question et les premiers problèmes résident dans la connaissance de ce qu’est un problème de simulation. A partir
de cette connaissance, pour chaque modèle de comportement, un domaine de validité
doit être caractérisé par rapport aux hypothèses de comportement physique (qui influe
sur la qualité des résultats obtenus par rapport au comportement réel) qu’il mobilise,
mais aussi par rapport au contexte du projet, les facteurs influents du contexte devant
être identifiés.
8.2.2
Propositions
A travers l’encadrement de travaux de masters et de thèses, j’ai contribué à répondre
aux besoins d’identification des facteurs influents du contexte et de caractérisation des
modèles de comportement disponibles par rapport à ces facteurs influents. Ils ont été
conduits sur plusieurs cas applicatifs qui sont :
• l’aide au choix des modèles de comportement pour un calcul de structure en fonction du contexte de conception ;
• l’aide au choix d’algorithmes d’optimisation en fonction du problème d’optimisation et du contexte d’utilisation ;
• l’aide au choix des méthodes d’évaluation subjectives en fonction du contexte de
conception.
• l’aide au choix des modèles de comportement pour un calcul de structure en fonction du contexte de conception.
97
Dans le cadre du calcul de structures mécaniques, la thèse de Yassine Benhafid [24] que
j’ai co-encadrée fait suite aux travaux initiés dans [122] et [4] pour aider au choix des
modèles mécaniques adéquats pour répondre à un problème de conception donné. Les
facteurs influents du projet de conception sont nombreux et les premiers que nous avons
considérés sont la qualité de l’évaluation de la grandeur mécanique étudiée et le coût
de la simulation en termes de délai de mise en œuvre. Afin de supporter le choix des
modèles de comportement en fonction de ces facteurs, une méthode a été proposée, basée sur l’utilisation de connaissances élaborées sur des cas de calculs similaires. Tout
d’abord, nous avons vérifié que des calculs jugés a priori similaires par des experts présentaient bien les mêmes caractéristiques en termes d’influence du choix des modèles de
comportement sur les facteurs caractérisant le contexte de conception (figure 8.4) [21].
Deux cas d’école ont été considérés puis des cas industriels, couramment mis en œuvre
chez un équipementier automobile.
Constatant avec intérêt que des influences et interactions pouvaient être caractérisées
et utilisées pour des cas similaires, la construction de méta-modèles a été proposée sur
des cas de référence [18, 23], permettant de lier le choix des modèles de comportement
au temps de simulation (temps de modélisation et de calcul) et à la qualité du résultat
obtenu sur la grandeur mécanique à déterminer. La valeur de comparaison choisie pour
la détermination de la qualité est celle fournie par le calcul où le modèle de comportement choisi est le plus élaboré.
L’utilisation d’une méthode d’optimisation permet ensuite, pour des cas similaires, en
exploitant les métamodèles formulés sur les cas de référence, de déterminer les modèles
de comportement les plus adaptés. Des fonctions de désirabilité (ou d’utilité) sont utilisées pour formaliser le contexte de conception à considérer. Une évaluation des temps de
simulation envisagés et de la qualité potentielle est réalisée pour l’ensemble des modèles
de comportement envisagés sur le cas de référence. Le calcul d’une désirabilité globale
(combinant une désirabilité sur le temps de simulation et une désirabilité sur le niveau
de qualité à obtenir) permet d’identifier les modèles de comportement les plus aptes à
répondre au problème de simulation (figure 8.5). Ces travaux ont montré que la méthode proposée permet effectivement de choisir le modèle de comportement à mettre en
98
Figure 8.4 – Cartographies d’influence du modèle de comportement choisi sur le coût
et la qualité d’un calcul, graphe d’interaction des choix d’hypothèses pour des cas similaires
œuvre en fonction de deux facteurs caractérisant le contexte de conception. Cependant,
plusieurs problèmes ont été identifiés dont les deux suivants :
• La méthode repose sur l’identification de cas similaires mais cette similarité repose sur le jugement d’expert par manque de connaissance sur les raisons de cette
similarité. Cette similarité n’étant pas caractérisée, elle ne peut pas être détectée
autrement que par l’expertise ;
• Le nombre de simulations à faire pour identifier les méta-modèles sur le cas de
référence reste important malgré l’utilisation de plans d’expérience de Taguchi
permettant de minimiser le nombre de simulations à faire pour identifier les métamodèles. L’investissement à faire est donc particulièrement important ;
99
Figure 8.5 – Niveau de désirabilité obtenu pour un contexte de conception donné
100
L’utilisation de plans d’expérience conjugués à une analyse de variance ont permis de
mieux comprendre quel est l’impact des choix des hypothèses de comportement sur la
qualité et les délais d’un calcul. Les mêmes outils ont été utilisés pour proposer une
méthode d’aide au choix d’algorithmes d’optimisation présentée ci dessous.
Cette méthode a été mise en relation avec des algorithmes de maillages automatiques
également pilotés par le coût et la qualité de la simulation et développés par Emmanuel
Bellenger au Laboratoire LTI1 de l’Université de Picardie Jules Verne [13, 14].
8.2.2.1
L’aide au choix d’algorithme d’optimisation en fonction du problème d’optimisation et du contexte d’utilisation
Les travaux d’étudiants ingénieur menés en 2005 puis le stage de master 1 de JeanYves Felix en 2006 [50] ont permis de mettre en œuvre des plans d’expérience structurés
sous iSIGHT (logiciel édité par Engineous Software) et directement connectés à un outil
de simulation (MATLAB, logiceil édité par The MathWorks) pour déterminer les facteurs les plus influents sur le choix d’algorithmes pour l’optimisation du comportement
de structures. En particulier le choix parmi les algorithmes fournis sous iSIGHT a été
analysé en fonction du niveau de non-linéarité du comportement et du nombre de paramètres du comportement, ainsi que du temps nécessaire à l’optimisation et à la qualité
du résultat fourni (par rapport à un résultat théorique connu).
Ce travail a permis de mieux connaître les applications possibles des algorithmes proposés par iSIGHT en fonction de la complexité du comportement considéré (représenté
par le niveau de non linéarité et le nombre de paramètres du modèle de comportement)
et le contexte dans lequel la simulation doit se faire (en termes de délai disponible et de
qualité recherchée). Ce travail a été conduit avec un constructeur automobile qui a jugé
les résultats intéressants et poursuivi les travaux relatifs à cette démarche par le biais
d’un projet de fin d’études ingénieur.
1 Laboratoire
de Technologies Innovantes
101
8.2.2.2
L’aide au choix des méthodes d’évaluation subjectives en fonction du contexte
de conception
La thèse de Jorge Maya propose une méthode pour intégrer les méthodes d’évaluation subjective tout au long du processus de conception afin de maîtriser et de réduire
l’écart entre les valeurs subjectives attendues (par le marché), les valeurs subjectives
voulues (par les concepteurs) et les valeurs subjectives ressenties (par les utilisateurs).
Il s’agit, en d’autres termes, de fournir les outils méthodologiques pour la maîtrise des
fonctions d’estime du produit. Les éléments structurant le choix des méthodes d’évaluation ont été identifiés et sont les données disponibles et les informations de sortie souhaitées, associées à une taxonomie permettant de positionner les différentes méthodes
d’évaluation subjective, ainsi que l’actionnabilité de la méthode. Le concept d’actionnabilité est défini par [133] et permet de qualifier le niveau d’information des résultats
par rapport à leur facilité de mise en œuvre, immédiate ou pas. L’actionnabilité d’une
méthode d’évaluation subjective est définie à partir des critères CAPFIT (des caractéristiques Concrètes et Abstraites de la méthode, des bénéfices Psychosociaux ou émotionnels, des bénéfices Fonctionnels, des valeurs Instrumentales et des valeurs Terminales).
Ce concept d’actionnabilité permet de caractériser de façon plus pertinente les facteurs
du contexte de conception qui influent sur le choix d’une méthode particulière.
8.2.3
Bilan des apports
Ces différents travaux ont permis de contribuer aux méthodes d’aide au choix (choix
des hypothèses des modèles de comportement à utiliser pour la simulation en calcul
de structures, choix des algorithmes d’optimisation du comportement des structures) en
fonction du contexte de conception. Ce contexte de conception, d’abord sommairement
caractérisé par les délais et les ressources disponibles au sein du projet, peut être complété en utilisant le concept d’actionnabilité. L’élaboration de méta-modèles permet de
formaliser la connaissance sur laquelle repose le choix et de la faire évoluer.
102
Ce travail a fait l’objet de l’encadrement de la TX de Jean-Yves Felix, du DEA
de Yassine Benahfid, de la thèse de Yassine Benhafid, de celle de Jorge Maya et a
également fait l’objet des publications suivantes : [19], [20], [58], [79], [21], [22], [15],
[23], [24], [18], [16], [17], [25], [27], [14], [13].
8.3
Tenir compte des incertitudes et des variabilités
L’ensemble des travaux développés ont été présentés jusqu’alors sur la base de don-
nées et de connaissances certaines. Cependant, comme évoqué dans le chapitre 7, le rôle
des incertitudes et des variabilités est prépondérant en conception, en particulier pour
la prise de décision sur la définition du produit en cours de conception ou sur la définition du processus de conception en tant que tel. Concernant la définition du produit,
nous avons cherché à comprendre comment les incertitudes et les variabilités impactent
les performances techniques d’un produit. Ceci nous a conduits à étudier les méthodes
de conception robuste et leur utilisation en conception. Cette section présente donc les
travaux relatifs à l’analyse des méthodes de conception robuste et les conclusions quant
à leur utilisation en conception. Tout d’abord, les méthodes de conception robuste sont
rapidement présentées. Ensuite, leur intégration en conception est abordée au travers
de l’analyse de l’articulation entre les méthodes de conception robuste et les méthodes
classique d’ingénierie de la conception telle que l’analyse fonctionnelle. Enfin, des travaux plus poussés sur la représentation et l’impact des incertitudes sur le risque sont
présentés comme support pour intégrer la robustesse plus en amont dans le processus de
conception.
8.3.1
Problématique
Les méthodes de conception robuste identifiées sont de deux types : les méthodes
d’analyse de sensibilité et les méthodes basées sur les propositions de Taguchi [56]. Les
méthodes d’analyse de sensibilité nécessitent d’avoir des fonctions liant les paramètres
de conception aux performances du produit qui soient continues et dérivables. Malheureusement, cette condition est très rarement remplie dès lors que l’on adresse un système
103
technique qui combine des éléments technologiques dont le comportement est très peu
souvent formalisable à l’aide de relations fonctionnelles continues et dérivables. Des
méta-modèles remplissant les conditions de continuité et de dérivabilité peuvent être
construits comme proposé dans la première section de cette partie (section 3.1), mais
l’investissement en temps est important et peu envisageable en conception. L’utilisation
de méthode de conception robuste telle que proposée par Taguchi, basée sur l’utilisation
des plans d’expérience présente l’avantage de traiter des paramètres de conception variés, mis en relation avec des performances quelconques, sans disposer de connaissance
fine a priori de la relation fonctionnelle entre paramètres et performances. La prise en
compte de variabilités permet alors de calculer un rapport signal/bruit à maximiser pour
trouver la valeur des paramètres de conception pour atteindre le meilleur niveau de performance, quelque soient les variabilités considérées sur les paramètres de conception
ou sur l’environnement d’utilisation. De par la capacité de cette approche à traiter les
systèmes techniques complexes, nous nous sommes particulièrement intéressés à son
utilisation en conception de produit.
8.3.2
Propositions
J’ai réalisé des travaux conjointement avec le laboratoire LGI (Ecole Centrale Paris)
et le LAboratoire Mécanique et Ingénieries (Université Blaise Pascal, Clermont Ferrand)
qui ont permis d’articuler la méthode de conception robuste proposée par Taguchi avec
des méthodes de conception sous incertitudes et de conception fiable [141]. Ces travaux
ont montré comment représenter les paramètres de conception et les incertitudes sous
la forme de facteurs et de variabilités afin de déduire les paramètres de conception permettant de garantir la robustesse des performances techniques considérées. Cependant,
ces méthodes sont plus des méthodes d’analyse que de synthèses (telles que définies en
7.2.1.2). Elles permettent plus de vérifier la robustesse des performances que de choisir
les paramètres de conception avant le detail design et sont plus adaptées au tolérancement qu’au dimensionnement .
Aussi, pour tenter de positionner cette méthode plus en amont dans le processus de
conception, le stage de master de Wei Wang, que j’ai encadré, a permis d’articuler une
104
méthode d’analyse fonctionnelle (APTE et FAST) avec la conception robuste au sens
de Taguchi [137]. Ce travail a montré que les facteurs de contrôle et les facteurs bruits,
ainsi que les performances de la conception robuste peuvent être identifiés au fur et à
mesure de la clarification du besoin et du conceptual design [86]. Une stratégie d’évaluation des concepts de solution envisagés a été proposée pour garantir la conception des
systèmes innovant en articulant, en amont et pour des solutions innovantes (où la relation paramètres de conception / performances n’est pas connue), l’axiomatic design et
la conception robuste. Cette proposition demande plus de développement en particulier
par une validation sur un cas d’application plus élaboré que celui étudié (un plante-clou).
Ce travail montre qu’il est possible d’articuler les démarches fonctionnelles couramment
utilisées en conception de produit avec des méthodes de conception robuste. Cependant,
des questions apparaissent concernant la modélisation des incertitudes (nécessaire à la
mise en place de méthodes de conception robuste), et le lien entre les fonctions et les
performances demande à être revu en regardant comment les incertitudes sur la réalisation des fonctions engendrent des risques sur l’atteinte des performances, tout ceci dans
un contexte d’ingénierie collaborative.
8.3.2.1
Modélisation des incertitudes dans les outils de travail collaboratif
De premières propositions ont émergé à la suite de projet RNTL IPPOP, pour articuler des outils d’analyse robuste avec le noyau de données de IPPOP [70, 71]. Un intérêt
fort de coupler cette application "analyse de la robustesse" est de pouvoir supporter les
acteurs de conception dans leur choix de la "bonne" solution parmi les alternatives proposées lors du développement du produit. En collaboration avec Lionel Roucoules, de
l’Université de Technologie de Troyes, j’ai entamé des travaux sur la représentation des
incertitudes dans les outils d’ingénierie collaborative.
En particulier, le travail sur le module d’interface (i.e. d’interopérabilité) a permis de
mettre en relation les deux modèles de données. Cette interface d’interopérabilité utilise
donc le modèle PPO comme médiateur et se base sur un format d’échanges XML (cf.
section 5.1). La première étape du mécanisme d’interopérabilité est de pouvoir exporter
les données partagées dans le noyau PPO dans une activité d’ingénierie collaborative.
105
Ces données sont nécessaires à l’analyse de robustesse, qui, après quelques tests menés
avec des logiciels libres a été conservée sous MATLAB. La figure 8.6 présente l’interface
de l’application d’exportation du noyau PPO vers l’application spécifique "analyse de la
robustesse". Elle permet de générer un XML d’export dit "PPO explicite" (figure 8.7).
Ce XML est ensuite restructuré pour correspondre au modèle de données pour l’analyse de robustesse pour générer le fichier XML directement exploitable par l’application
MATLAB (figure 8.7).
Figure 8.6 – Interface d’export PPO vers XML
Ces travaux exploratoires ont permis de montrer l’importance de disposer de structures de données permettant de représenter les incertitudes et les variabilités. En effet,
aujourd’hui aucun outil d’ingénierie collaborative ne permet de représenter les incertitudes pour ensuite pouvoir développer des critères de robustesse permettant d’intégrer
dès le "conceptual" ou "embodiment design", une démarche de conception robuste.
Par ailleurs, le travail de thèse de Guilain Cabannes a permis de mieux comprendre
comment les incertitudes manipulées en conception engendrent des risques que le produit ne remplisse pas les fonctions attendues. Pour cela, un outil nommé nonFAST a
été proposé [32]. Comme l’illustre la figure 8.I, il permet d’aider à l’identification des
106
Figure 8.7 – Fichier XML utilisé pour l’application d’analyse de robustesse sous MATLAB
risques de ne pas atteindre les performances au cours de la conception de produit, à partir de la connaissance d’un FAST. Alors que le FAST permet de raisonner sur la logique
fonctionnelle des produits, le nonFAST permet aux acteurs de la conception d’identifier, de façon systématique, les risques de ne pas atteindre les performances une fois les
fonctions et les performances déterminées. Le nonFAST permet aussi d’avoir une combinaison permettant d’évaluer les risques de ne pas atteindre les performances. Enfin, le
nonFAST permet de faire le lien entre les incertitudes responsables des risques de non
atteinte des performances attendues et les conséquences de ces risques, en termes de défaillances. Celles-ci sont pour le nonFAST ce que sont les solutions technologiques pour
le FAST. La traduction des fonctions (auxquelles sont associées les solutions technologiques) en non-fonctions (auxquelles sont associées les défaillances) permet de lier les
modèles utilisés en fiabilité (arbre des défaillances, arbres d’évènements) et le FAST, par
l’intermédiaire du nonFAST.
Le nonFAST est un outil qui permet, à la fois, d’identifier les risques et de les évaluer.
La structure arborescente permet de définir des lois de compositions des risques. En
utilisant la théorie des ensembles (la plus générale pour tenir compte de l’ensemble des
107
Figure 8.8 – Logique de propagation des incertitudes sur le FAST et logique de combinaison des risques sur le nonFAST [32]
Tableau 8.I – Logique de propagation des incertitudes sur le FAST et logique de combinaison des risques sur le nonFAST [32]
108
représentations des incertitudes existantes), les lois de combinaison ont été formulées
pour évaluer la criticité du risque de ne pas atteindre les fonctions techniques (à partir
de l’évaluation des performances de solutions technologiques associées à ces fonctions).
Ces risques élémentaires évalués, des lois de combinaison des risques sont formulées
pour évaluer la criticité des risques de ne pas atteindre les fonctions de service plus
globales, en remontant les branches du FAST (ou du nonFAST). Le tableau ?? présente
les différentes lois de combinaison proposées.
Afin que l’indicateur de criticité du risque soit calculable, deux formalismes mathématiques ont été étudiés. La théorie généralisée de l’incertitude de Lofti Zadeh et la
théorie de Dempster-Shafer (et le Modèle de croyance transférable associé à celle-ci) ont
été comparées. La théorie de Dempster Shafer et, en particulier, le modèle des fonctions
de croyance transférables, a été choisi pour calculer les risques et leurs combinaisons.
Ceci permet de tenir compte des différentes représentations des incertitudes et des différents moyens d’évaluation possible (expertises, simulation de prototypes virtuels, essai
sur prototype physique).
8.3.3
Bilan des apports
Ces travaux ont permis de montrer que pour aller de l’analyse de robustesse à la
conception robuste, plus en amont dans le processus de conception, il est possible d’articuler les approches fonctionnelles avec une formulation du problème de conception robuste. En particulier, des réponses sont possibles à partir d’une réflexion sur les fonctions
à atteindre et les performances associées (spécifications fonctionnelles). L’utilisation du
cadre conceptuel proposé par Nam Suh et l’identification des paramètres de conception
et des variables du processus permettent également d’identifier les facteurs de contrôle et
les facteurs bruits. Ces travaux nous rapprochent alors de la formalisation du problème
d’aide à la décision (compromise Decision Problem) tel que proposé par [63]. Des propositions ont été faites pour permettre d’évaluer l’impact des incertitudes sur la capacité
d’un produit à remplir ses fonctions tout au long du processus de conception et ainsi
109
supporter la prise de décision. Ces propositions nous conduisent à aller plus loin dans
l’études des travaux sur la prise de décision sous incertitude afin d’identifier les théories
et les modèles à utiliser en fonction du contexte de conception.
Ce travail a fait l’objet de l’encadrement du Master de Wei Wang, de celui de Guilain Cabannes, de la thèse de Guilain Cabannes et des publications suivantes : [128],
[70], [71], [139], [30], [31], [124], [140], [32], [33], [141], [144].
8.4
Synthèse des apports
L’ensemble des travaux menés visent à améliorer l’intégration de la simulation du
comportement en amont du processus de conception en contribuant :
• A l’élaboration de méthodes supportant les démarches de synthèse en calcul de
structures et utilisant des modèles phénoménologiques et méta-modèles de comportement : en particulier j’ai co-encadré des travaux sur la formalisation des
connaissances de calcul de structure pour les intégrer dans un outil de travail collaboratif multi-vues permettant l’émergence des solutions de conception ainsi que
sur l’intérêt d’utiliser des modèles estimés statistiquement couplés à des modèles
phénoménologiques simples pour disposer rapidement de modèles de comportement prédictifs.
• A aider à choisir les méthodes de simulation à mettre en œuvre en fonction du
contexte de conception : j’ai proposé de caractériser dans un premier temps le
contexte de conception par le coût de la simulation et la qualité du résultat attendu. Des travaux que j’ai co-encadrés ont montré qu’il est possible (dans une
démarche de gestion des connaissances) de réutiliser des connaissances formalisées sur des cas de référence (à l’aide de la méthode des plans d’expérience et la
construction de méta-modèles) pour proposer a priori les modèles de simulation
à utiliser pour des cas de calcul similaires. Sur les cas similaires, à partir de la
formulation d’un objectif traduisant le contexte de conception sous la forme de
fonctions de désirabilité, un problème d’optimisation multi-objectifs est formulé
110
et résolu pour proposer les modèles adéquats. Cette démarche demande cependant
un investissement important pour formaliser la connaissance extraite du cas de
référence sous la forme de méta-modèles.
• A prendre en compte les incertitudes et leur impact sur les performances attendues
pour supporter la conception robuste et la prise de décision : toujours dans l’idée
d’aider à la décision au plus tôt dans la processus de conception, les travaux que
j’ai co-encadré ont permis de proposer une articulation avec une démarche de réflexion fonctionnelle, répandue en conception (tout au moins en France) avec une
démarche de gestion des risques de non qualité du produit conçu. Nous supposons
que ces risques sont avant tout dûs à un manque de connaissance sur la définition
et le comportement du produit conçu, et qu’ils évoluent donc au cours du temps,
au fur et à mesure que le projet de conception génère des connaissances sur le produit. Un outil est proposé pour identifier, évaluer et suivre l’évolution des risques
de ne pas atteindre les performances techniques, en considérant tous les niveaux
de risque, des risques techniques aux risques fonctionnels plus globaux.
Ces travaux sur de nouveaux outils pour la maîtrise des performances du produit a également suscité des réflexions sur l’intérêt de nouveaux outils d’interaction entre les concepteurs et les usagers avec le produit [54], [112]. Maintenant, si les propositions faites dans
les travaux qui viennent d’être cités sont plutôt relatifs à la consolidation des connaissances métier pour que des acteurs spécialisés puissent participer à la conception, le lien
avec les outils de conception collaborative n’a pas été particulièrement développé. En
d’autres termes, les outils proposés sont des outils de simulation mais, pour intégrer au
plus tôt cette simulation, les outils d’intégration des connaissances doivent également
être approfondis. Les démarches PLM supportent aujourd’hui cette intégration. Les travaux sur les outils informatiques supports de la démarche PLM, et appelés systèmes
PLM sont donc développés dans la partie suivante.
CHAPITRE 9
LA GESTION DES CONNAISSANCES ET LE PLM SUPPORT DE
L’INTÉGRATION EN CONCEPTION COLLABORATIVE
La conception des systèmes mécaniques est un processus collaboratif pour lequel les
systèmes PLM jouent aujourd’hui un rôle d’intégration de plus en plus fondamental. Ces
systèmes PLM répondent à un besoin croissant d’échange, de partage et de gestion de
données techniques, lié à l’utilisation intense d’outils informatiques et à la complexité
organisationnelle du cycle de vie des produits manufacturés.
Trois étapes essentielles constituent le cycle de vie des produits tel que définit dans le
projet européen PROMISE (http ://www.promise.no/). Le début de vie (BoL pour Beginning of Life) correspond à la création du produit et inclut les activités de conception
et de production. Le milieu de vie (MoL pour Middle of life) correspond aux phases
d’usage et de maintenance du produit. La fin de vie (EoL pour End of Life) est constituée
des phases de démantèlement et éventuellement de recyclage du produit. Les informations générées et gérées dans le cycle de vie d’un produit sont la base de génération de
connaissances exploitées durant la vie d’un autre produit. La communauté du PLM parle
alors de "Knowledge Information Management" (KIM project, UK Grand Challenge1 ),
de "data - knowledge - data cycle" (PROMISE project, european project2 ) ou de "Sustainable and Lifecycle Information-based Manufacturing" (National Institute of Standards
and Technology3 , USA).
Les sections suivantes présentent notre contribution à cette communauté en travaillant
sur :
• l’intégration des données et la gestion des connaissances au sein de la même phase
du cycle de vie d’un produit, en analysant plus précisément l’interaction entre les
activités de conception et de simulation en début de vie ;
1 http
://www-edc.eng.cam.ac.uk/kim/
://www-edc.eng.cam.ac.uk/kim/
3 http ://www.nist.gov/mel/msid/dpg/slim.cfm
2 http
112
• l’intégration organisationnelle et l’intégration du cycle de vie du produit final (par
exemple un avion en aéronautique) et des produits annexes et dépendants (par
exemple les outillages nécessaires au processus d’assemblage de l’avion) ;
• l’articulation entre deux cycles de vie de produits différents. En particulier, comment des informations générées en milieu de vie dŠun produit (par exemple, numérisation dŠun produit existant avec un bras laser) sont exploitées pour générer
des informations de début de vie dŠun autre produit(génération de plusieurs modèles CAO possibles et de plusieurs alternatives de conception à partir du nuage
de points obtenu précédemment).
9.1
L’intégration conception - simulation dans la même phase du cycle de vie
9.1.1
Problématique
L’intégration de la simulation dans le processus de conception a été couramment envisagée sous la forme d’un lien CAO-IAO basé sur l’échange de données géométriques.
Mon travail de thèse a montré qu’en calcul de structures cette intégration numérique
des modèles CAO d’un côté et modèles maillés de l’autre n’était pas suffisante [122].
Une structure de données a été proposée pour gérer l’articulation entre les données de
conception et les données de simulation pour permettre la traçabilité et la réutilisation
des simulations en conception. Cette structure de données met en évidence des entités
de collaboration entre le monde du bureau d’étude et celui du calcul, ainsi qu’une entité
fondamentale dans la formulation d’un problème de simulation, le modèle mécanique,
renommé ultérieurement modèle physique [7, 48, 84]. Cette proposition a montré sa
pertinence quant au support qu’elle offre pour l’identification des connaissances et en
termes de support de formation et d’intégration de l’activité de calcul en conception [7].
Lors de mes travaux de thèse, les systèmes PDM avaient était envisagés pour implémenter la proposition mais leur maturité était telle que l’effort de développement à
mener était trop important. Un prototypage avait donc été conduit en utilisant le SGBD
113
(Système de Gestion de Bases de Données) MS Access avec une interface MS Access
dans un premier temps, puis un SGBD MS Access avec une interface Web dans un second temps. Enfin, un prototype mettant en œuvre le SGBD ORACLE et une interface
Web (http) a été réalisé.
Les systèmes PDM puis PLM ont depuis acquis une grande maturité et ils servent
de base de réflexion pour les travaux visant à intégrer les données de simulation et les
données de conception. Les systèmes de gestion des données de simulation (SDM pour
Simulation Data Management) ont vu le jour [68, 69, 104]. En particulier les travaux de
Shephard sont à signaler. Il met en évidence le puzzle nécessaire à l’intégration de la
simulation en conception (figure 9.1).
Figure 9.1 – Environnement de simulation pour l’ingénierie en conception d’après Shephard
Un tel cadre demande un travail sur la structuration des données nécessaires à l’intégration (modèles de données et modèles de processus) mais aussi des travaux concernant
l’interopérabilité entre les applications informatiques telles que définies dans [46]. Les
travaux que nous avons développés se positionnent donc dans ces deux voies et sont présentés dans la section suivante.
114
9.1.2
Propositions
La thèse de Yassine Benhafid [18], que j’ai co-encadrée, a montré la nécessité de
considérer la gestion des spécifications pour intégrer la gestion des données de conception et celles de simulation. Cette nécessité est considérée aujourd’hui dans les travaux
menés dans le cadre de la thèse Yannick Kibamba, en convention CIFRE (Conventions
Industrielles de Formation par la REcherche) avec SNECMA. Cette thèse propose, à la
suite des travaux menés dans le cadre du projet européen VIVACE, un environnement
PLM supportant les projets de conception en partenariat entre entreprises et dans le cadre
de l’entreprise étendue [69]. Ces travaux ont fait un état de l’art sur les sytèmes de type
SDM et visent à proposer une architecture mettant en relation les données de conception
et de fabrication, les données de simulation et les spécifications. De façon complémentaire au travail sur la structuration des données, des travaux sur l’interopérabilité ont été
développés pour intégrer les applications expertes utilisées en simulation dans un système PLM. Dans le cadre de travaux nationaux, le projet RNTL IPPOP a fourni un cadre
conceptuel et une plateforme supportant l’intégration des données en conception [85].
N’ayant pas directement participé à ce projet de recherche, nos travaux sont venus se
greffer aux propositions faites à la suite du RNTL par le biais de collaborations avec
l’équipe Intégration pour la conception de l’ICD-LASMIS de l’Université de Technologie de Troyes (figure 9.2). Ces travaux ont été évoqués dans la section 8.3 du chapitre
8 par rapport à l’analyse de robustesse mais sont repris ici pour les développements
concernant l’interopérabilité entre le modèle de données produit (appelé noyau IPPOP)
et les applications métiers. Les premiers tests de traduction de modèles ont été réalisés
de manière "manuelle" pour bien comprendre les mécanismes basés autour des concepts
PPO et ont par la suite été automatisés :
• en utilisant la notion de web services pour pouvoir facilement communiquer avec
les API (Application Programming Interface) du noyau PPO ;
• en utilisant la notion "d’abonnement" qui permet de formaliser les mécanismes de
traductions lors de la première connexion de l’application tierce. Cette formalisation est guidée par l’utilisateur à travers une application d’abonnement. Une fois
115
cet abonnement réalisé, les synchronisations interopérables sont lancées automatiquement à partir des traducteurs et des web services ;
Figure 9.2 – Proposition d’articulation modèle produit PPO et application experte d’analyse de robustesse
Si ces travaux ont porté sur l’intégration des outils de simulation de la robustesse des
produits, une participation faible à des travaux permettant l’intégration pour simuler la
recyclabilité des produits ont été entamés [143].
9.1.3
Bilan des apports
Ces travaux ont permis de développer une approche basée sur la gestion des connaissance et la modélisation des données pour intégrer la simulation de comportement des
produits (et leur robustesse) à la conception dans le cadre d’une approche PLM. Des
travaux sur l’interopérabilité ont permis de compléter la vision théorique par la mise en
applications concrètes utilisant des technologies XML.
Ce travail est directement issu de mes travaux de thèse et a fait l’objet du suivi de la
thèse de Yannick Kibamba, de l’encadrement de celle de Pascal Graignic (débute en
été 2010), et des publications suivantes : [91], [122], [126], [127], [117], [125], [116],
[94], [123], [118], [120], [119], [115], [89], [143], [68], [69].
116
9.2
Intégration organisationnelle et informationnelle entre cycles de vie dépendants
9.2.1
Problématique
L’évolution des organisations industrielles a conduit à travailler à la structuration des
grands projets de conception afin de supporter des organisations complexes et l’ingénierie simultanée ou concourante en entreprise étendue (figure 9.3). Si le processus de
conception interne à chaque entreprise a été rationalisé à la fin du 20ième siècle, un des
enjeux actuels est de pourvoir intégrer dans le processus de conception d’un produit l’ensemble des partenaires et en particulier les sous-traitants travaillant sur le processus de
fabrication. Grâce aux Technologies de l’Information et de la Communication (TIC), des
outils informatiques sont aujourd’hui développés pour supporter cette intégration [101].
Figure 9.3 – L’entreprise étendue selon P. Jagou [67]
9.2.2
Propositions
Plusieurs systèmes PLM ont été récemment proposés pour supporter la relation donneur d’ordre / sous-traitants [65], [77], [75]. Cependant, l’ensemble de ces projets sont
117
réfléchis dans le cadre d’une approche top-down (PLM spécifié et proposé par le donneur d’ordre pour intégrer les données de ses sous-traitants). Dans nos travaux, nous
avons cherché à développer une approche bottom-up (PLM spécifié et proposé par les
sous-traitants pour intégrer les données des donneurs d’ordre). L’objectif de cette proposition est de supporter le fonctionnement d’une filière métier à l’aide d’un système PLM
et de restructurer ainsi la relation donneur d’ordre (DO) / sous-traitants (ST). En structurant la relation DO/ST, les sous-traitants peuvent proposer de nouveaux services aux
donneurs d’ordre et progressivement générer des connaissances internes à la filière leur
permettant d’intervenir plus en amont, dans le processus de conception du produit (du
projet avion en l’occurrence). En structurant les relations entre sous-traitants pour proposer de nouveaux services, le système PLM supporte l’émergence d’une filière organisée,
évolutive et réactive correspondant à la mise en place d’une organisation virtuelle (VO
pour Virtual Organisation) telle que proposée dans [83]. Dans le cadre du projet européen
ESPRIT SIMNET (EP26780), Rouibah [100] montre comment supporter le partage et la
sécurité des données entre partenaires au sein d’une communauté d’ingénierie virtuelle
(VEC pour Virtual Engineering Community).
Pour travailler à la création d’une filière de conception et production des outillages en
aéronautique, un projet régional de recherche et développement a été monté et le travail
post-doctoral de Farouk Belkadi, et moins directement sur ces aspects, le travail postdoctoral de Mourad Messaadia [80] permet de spécifier un système PLM en partenariat
avec des TPE4 - PME5 régionales.
Cette spécification doit concerner à la fois le modèle de produit (structuration des informations nécessaires à la conception et la production des outillages, en remontant jusqu’aux données du projet avion), un modèle de processus ou modèle d’activité (représentations la dynamique de manipulation, transformation des données au sein d’un projet),
un modèle d’organisation ou modèle de ressources (décrivant les modes d’interactions,
rôles et missions des DOs et STs) [99].
4 Très
Petites Entreprises
et Moyennes Entreprises
5 Petites
118
L’architecture du système collaboratif proposée est présentée dans la figure 9.4, faisant apparaître deux parties distinctes : le front office (permettant l’interfaçage du DO
avec la filière) et le back office (supportant le fonctionnement de la filière).
Le modèle de données proposé met en relation le cycle de vie des outillages avec celui
Figure 9.4 – Architecture conceptuelle du système PLM supportant la filière [12]
de l’avion (figure 9.5). Le modèle de données produit proposé est alors exposé en figure
9.6 et les modes de relations entre DO et ST en figure 9.7.
Une réflexion est menée avec les partenaires du projet pour être capable de spécifier
un PLM évolutif permettant de passer progressivement de niveaux d’intégration faible
entre DO et STs à des niveaux beaucoup plus forts [12, 80]. Cette proposition repose sur
le fait que l’intégration ne peut pas se décréter mais doit se construire sur la base du développement de la confiance entre les DOs et la filière d’une part et entre les partenaires
à l’intérieur de la filière d’autre part.
Comme il est également signalé dans les rapports du projet européen VIVACE, la
confiance est un facteur clé de l’entreprise virtuelle. Dans le cadre de ce projet nous
avons pu observer que deux types de confiance doivent être distinguées. La confiance
entre le donneur d’ordre et la filière, ainsi que la confiance entre les sous-traitants de
la filière, partenaires au sein d’un projet. La problématique scientifique de définition
119
Figure 9.5 – Relations entre les cycles de vie avion et outillages [11]
d’un système PLM évolue alors d’un système visant une forte intégration (point en haut
à droite de la figure 9.8, à la capacité à supporter à la fois l’ensemble des trajectoires
possibles d’évolution des deux types de confiance.
Ces niveaux de confiance impactent alors sur le back office et le front office du système PLM proposé (figure 9.9).
9.2.3
Bilan des apports
Ces travaux se fondent sur les compétences acquises en termes de modélisation des
données et des processus ainsi que sur l’interopérabilité. Ils permettent de renforcer les
compétences de l’équipe en termes d’outils PLM pour supporter la conception en entreprise étendue, intégrant les dimensions produit et process de fabrication. L’approche
adoptée est originale de par la démarche de spécification bottom-up et la capacité d’évolution du système PLM pour supporter les changements organisationnels. Ils ont permis
de montrer l’importance de considérer la confiance comme un facteur clé du succès des
systèmes PLM [12, 64]. Dans [12], nous avons montré qu’il est important de spécifier
des systèmes PLM permettant de supporter différents niveaux de confiance à la fois
entre donneur d’ordre et sous-traitant ainsi qu’entre sous-traitants, pour développer l’in-
120
Figure 9.6 – Modèle produit proposé [10]
Figure 9.7 – Modèle proposant différents modes de relation DO/ST [10]
121
Figure 9.8 – Utilisation du concept de confiance pour définir un système PLM
Figure 9.9 – Impact des niveaux de confiance DO/GSN et STs/GSN (Global Supplier
Network) sur le système PLM spécifié
122
tégration produit-process. La proposition de modèles de données centrés [10] sur l’entité
activité permet aussi de favoriser l’articulation et l’intégration des données produits et
des données process.
Ce travail a fait l’objet du suivi de la thèse de Dimitri Van Wijck, de l’étude postdoctorale de Farouk Belkadi, de l’ étude post-doctorale de Mourad Messaadia et des
publications suivantes : [9], [26], [10], [81], [11], [135], [134], [80], [12], [47].
9.3
Intégration des données et des connaissances entre différentes phases de cycles
de vie indépendants
Dans le cadre de la rétro-conception (Reverse Engineering), des données issues d’un
produit existant (en milieu de vie) sont exploitées pour générer des modèles géométriques manipulés pour la conception d’un autre produit (en début de vie).
9.3.1
Problématique
Ce processus de rétro-ingénierie nécessite d’exploiter des données initiales pour les
adapter à un nouveau contexte de conception qui engendre des modifications géométriques, dimensionnelles et de forme, qui peuvent être liées aux nouvelles fonctions à
remplir, aux nouveaux process de fabrication ou à des applications métier particulières
(par exemple, modèle idéalisé pour le calcul de structures).
Si les processus de rétro-ingénierie habituels considèrent une géométrie discrétisée en
entrée, il visent à générer une seule géométrie en sortie, qui, au mieux, est constituée
d’un ensemble d’entités paramétriques identifiées grâce à des techniques de segmentation et d’identification [1, 3, 35, 39]. Cependant, compte tenu du fait que l’on travaille
à la fois sur un produit existant et sur un nouveau produit à concevoir, il y a au moins
deux modèles géométriques résultants, et si plusieurs hypothèses sont formulées sur le
nouveau produit, plusieurs alternatives du produit en conception peuvent être générées
lors du processus de rétro-ingénierie. Pour permettre la gestion de ces différentes géométries et la gestion des modifications lors de la vie du produit conçu, l’ensemble des
ces modèles géométriques dot être généré au cours du processus de rétro-ingénierie. Il
123
est alors nécessaire de s’appuyer sur un modèle de données permettant la gestion des
données produits pour supporter l’activité de rétro-ingénierie et intégrer les données issues de ce processus dans les outils (CAO et PDM) classiquement utilisés en conception
de produits.
9.3.2
Propositions
Pour répondre à cette problématique, nous proposons de mettre en œuvre un processus de rétro-ingénierie basé sur les connaissances [42, 55] tel qu’illustré en figure 9.10.
Nous avons alors proposé un modèle de données basé sur le CPM (Core Product Model)
[52] du NIST (National Institute of Standards and Technology), que nous avons étendu
pour tenir compte des informations manipulées en rétro-ingénierie. Le CPM présente
l’intérêt de gérer l’ensemble des informations manipulées sous les outils PDM et CAO,
liant la définition géométrique à la gestion des versions et des alternatives. Par contre, il
n’intègre pas les données spécifiques au processus de rétro-ingénierie telles que la notion
de nuage de points, de segmentation, de groupes de points et d’identification nécessaire
à la réalisation du processus illustré précédemment. La figure 9.11 présente le lien entre
les différents types de données manipulées en rétro-ingénierie.
Si le CPM modélise les données à gauche de cette figure (de la notion de produit à
la notion de feature, en passant par la notion d’alternatives), il ne représente pas la partie
à gauche de cette même figure. Nous avons donc proposé une extension du CPM dans
la logique proposée par le NIST pour supporter le processus de rétro-ingénierie. Le modèle de données (diagramme de classe UML) du CPM et de l’extension considérée sont
fournis en figures 9.12 et 9.13.
Ces modèles de données ont été implémentés en java dans un environnement Eclipse
qui a permis de valider la cohérence entre le modèle implémenté et les implémentations
illustrées dans [51, 96]. Ils permettent de générer les nomenclatures produits et les alternatives telles qu’illustrées en figure 9.14 et de générer les fichiers XML correspondants.
L’extension proposée pour la rétro-ingénierie est en cours d’implémentation et doit être
124
Figure 9.10 – Le processus de rétro-ingénierie basé sur les connaissances
125
Figure 9.11 – Structuration des données proposée
développée prochainement pour validation.
9.3.3
Bilan des apports
Ce travail a permis d’identifier un modèle de données permettant d’intégrer les informations issues d’un processus de rétro-ingénierie dans les outils CAO et PDM utilisés
en conception de produits, en générant un fichier XML formaté de façon à être intégré
dans les outils CAO pour la modélisation géométrique et la gestion des assemblages et
des alternatives. Des développements restent à faire pour développer un modèle d’implémentation de la géométrie basé sur STEP (AP203, AP214) et pour gérer l’intégration
dans les outils CAO.
Ce travail a fait l’objet du suivi d’ingénieurs d’étude et de recherche (Emmanuel Guyot,
Farouk Belkadi) et des publications suivantes : [129], [130].
126
Figure 9.12 – Core Product Model tel que proposé au NIST
Figure 9.13 – Extension proposée pour le Reverse Engineering
127
Figure 9.14 – Copie d’écran de l’application
128
9.4
Synthèse des apports
Ces travaux ont contribué à montrer que l’utilisation des TIC permet de supporter
l’intégration des expertises métiers pour travailler en conception intégrée (ou conception
concourante) et en entreprise étendue. Des connaissances ont été développées :
• sur les modèles produit à développer pour supporter l’intégration de la simulation
en conception,
• sur la spécification PLM nécessaire à une intégration progressive produit-process
supportant des changements organisationnels importants pour les systèmes de production fonctionnant en entreprise étendue.
En permettant d’intégrer la simulation en conception, nous avons identifié des points
clés nécessaires à développer pour une conception et une prise de décision robuste. En
particulier, la prise en compte des incertitudes et l’adaptabilité des systèmes PLM sont
nécessaires :
• à la proposition de concepts de solutions robustes (qui nécessite aussi l’élaboration
de critères de robustesse mobilisables en amont de la conception à partir d’information sur les incertitudes),
• à la prise de décision robuste en intégrant à la fois la représentation des incertitudes
et de la maturité des informations manipulées d’une part, et la prise de décision
collaborative d’autre part.
Les compétences développées en aide à la décision en conception de systèmes mécaniques robustes (et sur les outils informatiques associés à la conception et à la simulation)
ont permis d’intégrer les évolutions industrielles dans les programmes d’enseignement
pour :
• La proposition de supports pédagogiques pour l’enseignement de la conception
intégrée [97, 121] ;
129
• La proposition de méthodologies pour enseigner l’intégration de la simulation de
comportement dans le processus de conception [90, 92] ;
• La coordination d’ouvrage dédié au master et au troisième cycle sur l’ingénierie
de l’évaluation et de la décision [140] ;
CHAPITRE 10
CONCLUSION ET PERSPECTIVES DE RECHERCHE
Sur la base des travaux développés dans les chapitres précédents, mon projet de recherche prend aujourd’hui deux orientations principales cherchant à fédérer les connaissances que j’ai développées jusqu’alors autour de l’ingénierie intégrée et de la conception robuste d’une part, et de la gestion des connaissances et du PLM d’autre part.
10.1
Conception industrielle et intégrée des systèmes mécatroniques
Les travaux développées en PLM, nous ont permis de contribuer à définir des méthodes et modèles pour l’intégration des données et connaissances entre cycles de vie ou
au sein d’un cycle de vie.
Cette intégration est d’autant plus nécessaire pour les systèmes mécatroniques qui, par
définition, nécessitent l’intégration synergétique de la mécanique, l’électronique et l’informatique. Les systèmes PLM permettent de supporter les démarches PLM qui sont de
plus en plus développées dans le contexte industriel des produits manufacturés. Cependant, des verrous scientifiques et technologiques restent à mener pour que les systèmes
PLM répondent au besoin des entreprises participant au cycle de vie des systèmes mécatroniques, comme le souligne le projet O2M développé dans le cadre du pôle de compétitivité MOVEO1 .
10.1.1
Les limites des systèmes PLM pour la conception des systèmes mécatroniques
Les systèmes PLM permettent d’intégrer et de gérer les données tout au long du cycle
de vie du produit. Les outils PDM sont au coeur de ces systèmes permettant d’articuler
la définition technique du produit réalisée à l’aide d’outils de CFAO, la gestion de la di1 http
://pole-moveo.org/pdf-projets-das/O2M-F.pdf
131
versité et des processus de validation du produit et sa production, souvent gérée à l’aide
de GPAO et d’ERP.
Cependant, il est à noter que les systèmes de gestion des données techniques sont différents pour la mécanique et l’électronique d’une part, et les outils de gestion des logiciels
sont encore différents. Ils possèdent tous des notions de nomenclature mais dont le sens
et la mise en œuvre sont différents. Un des verrous à lever consiste alors à définir quelle
articulation des données, des connaissances entre des composants mécaniques, électroniques et logiciels doit être définie pour gérer les évolutions de la définition du produit
et les modifications tout au long du cycle de vie du produit.
Une première approche basée sur la modélisation des données définissant un système
mécatronique et de leurs relations, ainsi que des processus de gestion des modifications
doit permettre de répondre pour commencer aux questions suivantes :
• comment articuler les différentes nomenclatures relatives à un système mécatronique, ou plutôt qu’est ce que la nomenclature d’un système mécatronique ?
• est-il possible de définir des processus de gestion des modifications permettant de
gérer globalement les versions des systèmes mécatroniques liées à des modifications de la mécanique, de l’électronique ou du logiciel ?
10.1.2
Les connaissances à développer
Pour répondre à ces questions, il est nécessaire de connaître la gestion des données
selon les trois points de vue (mécanique, électronique et informatique) et de les mettre
en relation en proposant des modèles de données et de processus permettant l’intégration
des différents outils métiers pour supporter un PLM mécatronique.
Pour ce faire, des travaux vont être entamés avec les compétences en mécatroniques présentes à l’UTC et spécialisées dans la conception de micro-capteurs, micro-actionneurs
au sein du laboratoire Roberval. Ces compétences alliées à des compétences sur les systèmes PDM permettra d’alimenter des propositions quant aux modèles de données et de
processus à décrire. En parallèle, une collaboration est initiée sur ce sujet avec le groupe
Valéo qui apporte un exemple industriel support de la réflexion sur l’intégration des no-
132
menclatures mécaniques et électroniques.
10.1.3
Projets en cours
Le stage de Master de Ahmed Mohamedou nous a permis de formaliser, sur l’exemple
d’un micro-système d’actionnement [88]) les dépendances entre les données des comportements multi-physiques, des composants mécaniques, électroniques et de la commande pour démontrer la nécessité d’une gestion intégrée de ces éléments afin d’envisager une conception collaborative de ce type de système. Ce projet introduit également
la thèse de Matthieu Bricogne (inscription en cours) sur l’intégration des systèmes de
gestion des données mécaniques, électroniques/électriques et informatiques (logiciels
embarqués) afin de gérer les modifications dans le co-développement de systèmes mécatroniques.
10.1.4
Projets déposés
Des négociations sont en cours pour sous-traiter des études à Valéo dans le cadre du
projet O2M du pôle de compétitivité MOVEO.
10.2
La modélisation des incertitudes dans les systèmes PLM
Dans les phases amont du cycle de vie des produits, les décision prises ont un impact
fort sur les performances (coût, qualité) du produit, car les premières décisions conditionnent très tôt des décisions plus tardives mais également dont les conséquences sont
plus onéreuses (en particulier lorsqu’il s’agit de définir et réaliser les moyens de production). Pour réduire les coûts de conception et l’impact négatif des prises de décision
amont, la conception intégrée cherche à promouvoir une prise de décision collective et
collaborative le plus en amont possible du cycle de vie du produit. Dans le cadre de l’entreprise étendue et de l’ingénierie simultanée, les systèmes PLM permettent la collecte
et à la gestion des données, des connaissances pour supporter la prise de décision en intégrant les données sur l’ensemble du cycle de vie du produit. Ceci est d’autant plus vrai
133
dès lors que l’on considère des décisions relatives à la robustesse du produit, voire même
à l’écologie, qui, toutes deux, n’ont pas de sens si l’on ne considère pas l’ensemble du
cycle de vie du produit.
10.2.1
Les systèmes PLM et leurs limites dans les phases amont de conception
Cependant, les systèmes PLM nécessitent à l’heure actuelle une définition avancée
du produit en cours de conception pour supporter la prise de décision en conception collaborative, nécessaire en conception intégrée. Ceci est essentiellement dû au fort niveau
de structuration nécessaire pour partager des données sur le produit ou son processus de
conception et fabrication. Ce fort niveau de structuration nécessite une démarche stratégique structurée d’une part au niveau du business du point de vue du produit, et d’autre
part au niveau de l’activité de chacune des entreprises impliquées tout au long de son
cycle de vie. De par la lourdeur de la démarche les systèmes PLM ne peuvent être mis
en œuvre qu’une fois l’architecture du produit définie et les données de définition du
produit et de son processus de conception validées.
Une dépendance forte existe entre les différentes compétences participant à la définition
du produit et de son processus de fabrication. Des hypothèses plus ou moins justifiées et
plus ou moins bien formalisées sur les paramètres de conception partagés avec d’autres
points de vue sont mobilisées pour proposer des éléments de prise de décision sur la
définition et la fabrication du produit. Les systèmes PLM actuels ne permettent pas de
partager des hypothèses sur des valeurs de paramètres de conception par exemple, ni
même sur des comportements du produit (celui-ci se définissant, s’apprenant en cours
de conception). En conséquence, ils ne supportent une prise de décision collective que
tardivement, ne permettant pas de détecter très en amont des divergences possibles entre
les hypothèses formulées entre les différents points de vue.
Les hypothèses formulées sont en grande partie liées à un manque de connaissance, qui
se traduit sous forme d’incertitudes et de manque de maturité [31]. Cette incertitude doit
pouvoir être modélisée et gérée dans les systèmes PLM afin de permettre une prise de
décision collective plus tôt dans le processus de conception, et garantir plus tôt le processus de convergence permettant de définir le produit. Pour tenir compte des incertitudes
134
dans les systèmes PLM, il se pose les questions suivantes :
• comment doivent être modélisées l’incertitude et la maturité au sein des systèmes
PLM ? Comment cette modélisation peut intégrer les modèles de données et de
processus définis dans les approches PLM (par exemple dans les modèles PPO ou
CPM) ?
• comment doit se représenter la dynamique d’évolution liée au processus d’apprentissage en cours de conception par rapport à ces concepts d’incertitudes et de
maturité ?
Ces développements doivent aussi considérer l’intégration système pour articuler les
données manipulées à l’échelle du composant mais aussi à l’échelle du système.
10.2.2
Connaissances à développer
Pour répondre à ces questions il est nécessaire de confronter les modèles de représentation des incertitudes et de la maturité aux concepts clés des systèmes PLM (articles,
attributs, états, cycles de vie, workflows) ainsi qu’aux modèles de données de références
dans les travaux académiques sur les systèmes PLM, et en particulier le modèle PPO
d’une part et le modèle CPM d’autre part. Une analyse des méthodes et des outils de
prise de décision collaborative sous incertitudes doit également être menée en étudiant
leur intégration dans une approche PLM. Ceci permettra d’évaluer la capacité des systèmes PLM à supporter la prise de décision collaborative dans les phases amont du processus de conception.
10.2.3
Projets en cours
La thèse de Guilain Cabannes est en cours sur ce sujet, et des relations ont été établies
avec Bath University, UK (Chris McMahon et Mey Goh qui est aujourd’hui à Loghborough University) et avec Georgia Institute of Technology, USA (Chris Paredis).
135
La dimension système est fondamentale losque l’on s’intéresse à des comportements
globaux (par exemple la dynamique d’ensemble), et que l’on doit gérer des cycles courts
d’évaluation et de modification du système. Une thèse CIFRE avec SNECMA a été validée avec l’ANRT et débute avec Pascal Graignic en automne 2010 sur l’intégration
système en conception distribuée appliquée à la dynamique d’ensemble propulsif.
Toujours pour supporter l’intégration système, le projet A.D.N. (Alliance des Données
Numériques) doit débuter cet automne, avec une thèse sur l’articulation entre système
PDM et système de Gestion et la réutilisation des Données de Simulation (Simulation
Data Management systems, SDM).
10.2.4
Projets déposés
Le projet VIPER (Virtual Prototyping in Extended Robust design) cherche à développer des outils de gestion des données intégrant les incertitudes et supportant la prise
de décision sur la robustesse en amont de la conception. Il a été déposé dans le cadre du
FUI10, mais n’a pas été retenu. Le dossier scientifique sera utilisé en vue de déposer un
nouveau projet dans d’autres contextes.
CHAPITRE 11
RÉFÉRENCES BIBLIOGRAPHIQUES
137
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Troisième partie
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De la conception mécanique à la conception - Roberval

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