A Contribution to the Development of a HMS Simulation Tool and Proposition of a Meta-Model for Holonic Control
Contribution au Développement d'un Outil de Simulation de Systèmes Holoniques de Production et Proposition d'un Meta-Modèle de Contrôle Holonique.
Résumé
The present context and tendencies in modern production system, as mass customization, requires improvements with respect to the agility of the production organizations. In this sense, agile approaches have been proposed, such as the holonic approach. In Holonic Manufacturing System (HMS) the production entities, as resources and products, are envisaged with a type of intelligence. These smart-entities are called holons (HLs) whose intelligence is related to their autonomy and collaboration skills.
The HMS also comprises a Holonic Control (HC) that must properly organize holon collaborations in order to become agile. Actually, HMS development requires engineering tools for design and testing. In this doctoral thesis, a meta-model for HC is proposed, whose instances are simulated within a particular tool called ANALYTICE II. This tool presents a clear separation between high-level control and emulated resources.
Firstly, before the proposition of the HC meta-model, the resource holonification is proposed in this environment. Each Resource-HL is obtained by means of a virtual resource that provides data and services of an emulated-resource at a high level of control. Subsequently, the meta-model for HC over Resource-HLs following a process-driven production approach is proposed.
The essence of the solution is based on Rule Base System (RBS) concepts being the causal relations of control dealt with by entities called Rules. The inference process in this RBS is realized through collaborations based upon notifications. The Resource-HLs notify the Rules about factual knowledge with respect to their states. Each Rule that is notified deliberates about the proper moment to execute some control action, as the coordination of a set of Resource-HLs, using causal knowledge.
The inference occurs within a notification chain enabled by a group of Resource-HL agents and Rule agents. This kind of inference can be expected to provide advantages for the HC, such as high reactivity and entity decoupling. Furthermore, it allows for the creation of co-operative mechanisms for dealing with determinism and conflict issues. Moreover, this approach of rule-oriented control allows for coherent control implementation and expression.
The control mechanisms emerge based on causal control knowledge expressed by experts in the Rules. Experts are exclusively concerned with the proper control knowledge needed for exploiting system flexibilities in order to increase system agility. Furthermore, some experts could even be artificial agents automatically dealing with knowledge of the Rules. Briefly, this process-driven HC solution concomitantly treats a set of control issues while also being a self-contained and open solution.
Indeed, the solution openness allows its interpretation as a product-driven solution. The product-driven control is a tendency to reach agility by the decoupling of production demands and execution via entities like Smart-Product-HLs. Each Smart-Product-HL is concerned with a specific customized production order. The Smart-Product-HLs, with certain autonomy, use Resource-HLs to reach their production goals.
In the meta-model interpretation, their interactions are organized by Rules for Resource-HL cooperation that avoids inappropriate system behavior. In this context, the execution of Rules depends upon the explicit Smart-Product-HL interest in their utilization. In some manner, each Smart-Product-HL deals with Rules as a kind of expert agent. The solution has been applied in a set of examples in ANALYTICE II presenting some simulation independence because each control instance is not aware that Resource-HLs and Smart-Product-HLs are simulated.
The HMS also comprises a Holonic Control (HC) that must properly organize holon collaborations in order to become agile. Actually, HMS development requires engineering tools for design and testing. In this doctoral thesis, a meta-model for HC is proposed, whose instances are simulated within a particular tool called ANALYTICE II. This tool presents a clear separation between high-level control and emulated resources.
Firstly, before the proposition of the HC meta-model, the resource holonification is proposed in this environment. Each Resource-HL is obtained by means of a virtual resource that provides data and services of an emulated-resource at a high level of control. Subsequently, the meta-model for HC over Resource-HLs following a process-driven production approach is proposed.
The essence of the solution is based on Rule Base System (RBS) concepts being the causal relations of control dealt with by entities called Rules. The inference process in this RBS is realized through collaborations based upon notifications. The Resource-HLs notify the Rules about factual knowledge with respect to their states. Each Rule that is notified deliberates about the proper moment to execute some control action, as the coordination of a set of Resource-HLs, using causal knowledge.
The inference occurs within a notification chain enabled by a group of Resource-HL agents and Rule agents. This kind of inference can be expected to provide advantages for the HC, such as high reactivity and entity decoupling. Furthermore, it allows for the creation of co-operative mechanisms for dealing with determinism and conflict issues. Moreover, this approach of rule-oriented control allows for coherent control implementation and expression.
The control mechanisms emerge based on causal control knowledge expressed by experts in the Rules. Experts are exclusively concerned with the proper control knowledge needed for exploiting system flexibilities in order to increase system agility. Furthermore, some experts could even be artificial agents automatically dealing with knowledge of the Rules. Briefly, this process-driven HC solution concomitantly treats a set of control issues while also being a self-contained and open solution.
Indeed, the solution openness allows its interpretation as a product-driven solution. The product-driven control is a tendency to reach agility by the decoupling of production demands and execution via entities like Smart-Product-HLs. Each Smart-Product-HL is concerned with a specific customized production order. The Smart-Product-HLs, with certain autonomy, use Resource-HLs to reach their production goals.
In the meta-model interpretation, their interactions are organized by Rules for Resource-HL cooperation that avoids inappropriate system behavior. In this context, the execution of Rules depends upon the explicit Smart-Product-HL interest in their utilization. In some manner, each Smart-Product-HL deals with Rules as a kind of expert agent. The solution has been applied in a set of examples in ANALYTICE II presenting some simulation independence because each control instance is not aware that Resource-HLs and Smart-Product-HLs are simulated.
Le présent contexte et les tendances autour des systèmes de production modernes, comme la personnalisation de masse, conduisent à des besoins d'améliorations en ce qui concerne l'agilité des organisations de production. Ainsi, des approches agiles ont été proposées telle que l'approche holonique. Dans des Systèmes Manufacturiers Holoniques (HMS) les entités de production, par exemple les ressources et les produits, sont envisagées avec un certain degré d´expertise. Ces entités expertes sont appelées holons (HLs) et leur expertise concerne les habiletés d'autonomie et de collaboration.
L'HMS contient aussi le Contrôle Holonique (HC) qui doit organiser proprement les collaborations des holons pour atteindre de l'agilité. En effet, le développement des HMS demande des outils d'ingénierie d´aide au projet et aux tests. Dans cette thèse, il est proposé un meta-modèle pour HC dont les systèmes dérivés sont simulés dans un outil appelé ANALYTICE II. Cet outil présente une séparation précise entre les entités de contrôle du haut niveau et les ressources émulées.
Premièrement, avant de proposer le meta-modèle pour l´HC, l'holonification de ressource est proposée dans cet environnement. Chaque Resource-HL est obtenue à l'aide d'une ressource virtuelle qui permet d'accéder des données et des services d'une ressource émulée au haut niveau de contrôle. Par la suite, il est proposé le meta-modèle pour l´HC, sur les Resource-HLs, dans une orientation au processus.
L'essence de la solution est inspirée des concepts des Systèmes à Base de Règles (RBS) où les relations causales du contrôle sont traitées par des entités appelées Rules. Le processus d'inférence dans ce genre de RBS a été obtenu grâce à des collaborations basées sur notifications. Les Resource-HLs notifient les Rules par milieu de la connaissance factuelle, comme leurs états. Chaque Rule notifié délibère au moment approprié sur l'exécution d´une certaine action de contrôle.
L'inférence se passe dans une chaîne de notifications grâce à une composition de Resource-HLs et de Rules basées sur agents. Ce type d'inférence apporte des avantages pour l'HC tels que la haute réactivité et le découplage des éléments. Il permet aussi la création de mécanismes coopératifs pour répondre aux besoins du contrôle comme le déterminisme et la résolution de conflits. De plus, cette approche de contrôle orientée aux règles permet d´obtenir une implémentation et une expression cohérentes du contrôle.
Les mécanismes de contrôle sont émergés à partir de la connaissance causale de contrôle exprimée par des experts dans les Rules. Des experts sont exclusivement impliqués dans la connaissance de contrôle appropriée pour exploiter les flexibilités du système en cherchant de l'agilité. En outre, certains experts pourraient être des agents artificiels pour traiter de façon automatique la connaissance des Rules. En résumé, cette solution de HC orientée au processus traite simultanément un ensemble de sujets de contrôle encore en s'agitant d'une solution indépendante et aussi ouverte.
En fait, l'ouverture de la solution permet son interprétation comme une solution orientée au produit. Le contrôle orienté au produit est une tendance pour trouver de l'agilité via le découplage des demandes de production et ses exécutions en utilisant des entités comme les Smart-Product-HLs. Chaque Smart-Product-HL concerne un ordre de production spécifique et personnalisée. Les Smart-Product-HLs, avec une certaine autonomie, utilisent les Resource-HLs pour répondre à ses besoins de production.
Dans l'interprétation du meta-modèle, leurs interactions sont organisées en utilisant les Rules pour la coopération des Resource-HLs qu'empêchent des comportements impropres du système. Dans ce contexte, l'exécution des Rules dépend de l'intérêt explicite des Smart-Product-HLs dans leurs utilisations. En quelque sorte, chaque Smart-Product-HL utilise des Rules comme un genre d'expert. La solution a été appliquée dans un ensemble d´exemples en ANALYTICE II qui ont présenté une certaine indépendance de la simulation, celle-ci parce que chaque système de contrôle n'est pas conscient que les Resource-HLs et les Smart-Product-HLs sont simulés.
L'HMS contient aussi le Contrôle Holonique (HC) qui doit organiser proprement les collaborations des holons pour atteindre de l'agilité. En effet, le développement des HMS demande des outils d'ingénierie d´aide au projet et aux tests. Dans cette thèse, il est proposé un meta-modèle pour HC dont les systèmes dérivés sont simulés dans un outil appelé ANALYTICE II. Cet outil présente une séparation précise entre les entités de contrôle du haut niveau et les ressources émulées.
Premièrement, avant de proposer le meta-modèle pour l´HC, l'holonification de ressource est proposée dans cet environnement. Chaque Resource-HL est obtenue à l'aide d'une ressource virtuelle qui permet d'accéder des données et des services d'une ressource émulée au haut niveau de contrôle. Par la suite, il est proposé le meta-modèle pour l´HC, sur les Resource-HLs, dans une orientation au processus.
L'essence de la solution est inspirée des concepts des Systèmes à Base de Règles (RBS) où les relations causales du contrôle sont traitées par des entités appelées Rules. Le processus d'inférence dans ce genre de RBS a été obtenu grâce à des collaborations basées sur notifications. Les Resource-HLs notifient les Rules par milieu de la connaissance factuelle, comme leurs états. Chaque Rule notifié délibère au moment approprié sur l'exécution d´une certaine action de contrôle.
L'inférence se passe dans une chaîne de notifications grâce à une composition de Resource-HLs et de Rules basées sur agents. Ce type d'inférence apporte des avantages pour l'HC tels que la haute réactivité et le découplage des éléments. Il permet aussi la création de mécanismes coopératifs pour répondre aux besoins du contrôle comme le déterminisme et la résolution de conflits. De plus, cette approche de contrôle orientée aux règles permet d´obtenir une implémentation et une expression cohérentes du contrôle.
Les mécanismes de contrôle sont émergés à partir de la connaissance causale de contrôle exprimée par des experts dans les Rules. Des experts sont exclusivement impliqués dans la connaissance de contrôle appropriée pour exploiter les flexibilités du système en cherchant de l'agilité. En outre, certains experts pourraient être des agents artificiels pour traiter de façon automatique la connaissance des Rules. En résumé, cette solution de HC orientée au processus traite simultanément un ensemble de sujets de contrôle encore en s'agitant d'une solution indépendante et aussi ouverte.
En fait, l'ouverture de la solution permet son interprétation comme une solution orientée au produit. Le contrôle orienté au produit est une tendance pour trouver de l'agilité via le découplage des demandes de production et ses exécutions en utilisant des entités comme les Smart-Product-HLs. Chaque Smart-Product-HL concerne un ordre de production spécifique et personnalisée. Les Smart-Product-HLs, avec une certaine autonomie, utilisent les Resource-HLs pour répondre à ses besoins de production.
Dans l'interprétation du meta-modèle, leurs interactions sont organisées en utilisant les Rules pour la coopération des Resource-HLs qu'empêchent des comportements impropres du système. Dans ce contexte, l'exécution des Rules dépend de l'intérêt explicite des Smart-Product-HLs dans leurs utilisations. En quelque sorte, chaque Smart-Product-HL utilise des Rules comme un genre d'expert. La solution a été appliquée dans un ensemble d´exemples en ANALYTICE II qui ont présenté une certaine indépendance de la simulation, celle-ci parce que chaque système de contrôle n'est pas conscient que les Resource-HLs et les Smart-Product-HLs sont simulés.
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