2.1. Introduction :
Chaque système de production est
caractérisé par plusieurs facteurs agissant sur la performance de
système tels que : les règles de gestion des files
d'attente, le temps de changement d'outil sur une machine, la vitesse d'un
engin de manutention, la dextérité d'un opérateur et la
performance globale du système.
L'utilisation d'un modèle nous permet de mieux observer
et comprendre le fonctionnement du système réel sans avoir
à le réaliser physiquement, ce qui nous épargne le
coût et le temps à dépenser pour matérialiser ce
système qui nous sera moins facile à manipuler réellement
pour une bonne expérimentation.
Ensuite, par simulation, il est possible de mesurer l'impact
relatif de chacune de ces composantes sur la performance globale du
système de production.
2.2. Définition de Arena et la simulation
2.2.1. Définition de la simulation
La simulation est un processus qui consiste à concevoir
un modèle du système (réel) et mener des
expérimentations sur ce modèle, interpréter les
observations fournies par le déroulement du modèle et formuler
des décisions relatives au système.
Figure 2. 1 Méthodologie générale
de simulation
2.2.2. Méthodologie générale de
simulation
On distingue classiquement quatre phases distinctes : La
modélisation (représenter le comportement du système), la
programmation, l'expérimentation et l'interprétation des
résultats (accompagnée d'actions). (Figure 2.1)
2.2.3. Définition du logiciel ARENA et son rôle
ARENA est le logiciel de simulation des flux à
évènements discrets, leader sur le marché. Edité
par Rockwell Automation, il compte plus de 370 000 utilisateurs formés
dans le monde. Distribué en France depuis 1987, ARENA a
accompagné de grands projets industriels pour Peugeot, Alstom,
Nestlé, Aéroport de Paris, Saint-Gobain ...etc.
ARENA représente à ce jour la version la plus
avancée dans la simulation des systèmes de production. Du premier
clic de souris jusqu'à la présentation des résultats. Il
est le premier outil de simulation permettant d'analyser les volumes
importants, la logique de commande complexe et l'équipement
spécialisé des systèmes de production.
La construction d'une simulation se fait au travers de deux
structures de données :
ï Le modèle, description des composantes statiques
et dynamiques du système
ï L'instance, spécification des conditions
expérimentales et paramètres propres à une
expérimentation
Il comporte plusieurs bibliothèques et des modules (des
blocs) qui rendent facile la tâche de modéliser une ressource, une
file d'attente, un convoyeur ainsi que tous les éléments d'un
système de production.
Par la suite, nous allons définir que les modules que
nous avons utilisés.
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