PhD Thesis Proposal Digital Twin for Short Term Planning in Surface Treatment Industries

Cette thèse aura lieu au Centre de Génie Industriel de IMT Mines Albi (France).

Dans le contexte de l’Industrie 4.0  et au delà, les acteurs industriels déploient des stratégies de numérisation où les systèmes opérationnels sont connectés à des systèmes cyber de plus en plus intelligents. Dans ce contexte, le jumeau numérique organisationnel désigne le système qui permet une interaction bidirectionnelle entre une organisation physique (personnes et systèmes) et sa réplique virtuelle dans un objectif de pilotage global des flux.

Les revues récentes et les typologies (par ex. Kritzinger et al., 2018 ; Onaji et al., 2022 ; Soori et al., 2023 ; Kober et al., 2024 ; Traoré, 2024 ; Namaki Araghi et al., 2025) sur les jumeaux numériques dans le cadre manufacturier montrent que le JN gère des données d’atelier et interopère avec divers systèmes (MES, ERP, traçabilité, qualité), dispose de modèles de simulation physiques ou basés sur les données axés sur la gestion des flux, et orchestre des services orientés vers le traitement des données ou des modèles de simulation. Le JN a  divers objectifs (évaluation des impacts des changements et de la performance, optimisation), et des interactions avec les utilisateurs lorsque nécessaire pour soutenir des décisions à différents horizons (tactique et opérationnel) et potentiellement de différentes natures (planification, maintenance, qualité). La mise en œuvre d’un tel système représente un défi organisationnel et technique majeur qui doit être adapté aux spécificités et évolutions industrielles.

Le projet INFINITY vise à concevoir et tester un système de jumeaux numériques pour soutenir la planification industrielle dans le contexte d’une industrie de traitement de surface. Il est en partenariat avec  un industriel phare de ce domaine pour l’industrie aéronautique qui porte le projet sur un financement CORAC. Les projets de jumeau numériques de taille industrielle étant peu fréquents un des enjeux du projet est d’étudier la scalabilité du système proposé et l’impact sur jumeau numérique sur l’organisation. Une partie du projet visant à concevoir de nouveaux procédés de traitement, une partie du sujet porte aussisur  l’évaluation de l’impact de ces nouveaux procédés sur le pilotage du système de production.

Plusieurs thèses sont menées simultanément au sein de ce projet, chacune avec des orientations complémentaires : (i) la collecte de données et la construction des informations nécessaires à la planification ; (ii) le jumeau numérique pour la planification à court et moyen terme ; et (iii) le jumeau numérique pour la planification stratégique.

Ce  sujet de thèse concerne le jumeau numérique pour le pilotage à court et moyen terme de la production dans une industrie de traitement de surface. Cette industrie à quelques spécificités (production à la commande sur la base de pièces fournies par les clients, délais promis trés courts, trés grande diversité de clients, trés grandes diversité) qui déplacent les enjeux de la planification : une agilité capacitaire pour réguler l’encours dans les ateliers.

L’enjeu central de la thèse est de proposer un système jumeau numérique centré sur un ou des modèles de simulation à capacité finie qui aident à la planification court et moyen terme, mais aussi sur des services à concevoir en appui à cette planification (optimisation de certaines décision, gestion de la polyvalence des opérateurs, rassemblement des commandes pour constituer des tailles de lot, le suivi de paramètres vitaux pour le jumeau [gammes, macro-gammes, mix produit, polyvalence, ...]).

Le jumeau sera conçu en suivant une démarche d’ingénierie système qui formaliser les exigences, anticipe les impacts de la scalabité et des évolutions de process pour proposer une architecture adaptée à ces évolutions, et évalue la valeur ajoutée du jumeau numérique.

Différents verrous scientifiques sont identifiés dans ce sujet :

 – Couplage simulation à événements discrets et modèles équivalents (reinforcement learnings)   pour la simulation à capacité finie : Si ce sujet est trés étudié depuis quelques années (refs),  l’enjeu est de proposer un bon couplage (frugal, efficient et efficace) adaptés aux décisions à supporter et aux spécificités des process de traitement de surface (certains trés automatisés et d’autres très manuels).

 – couplage Simulation à capacité finie et optimisation dans un contexte de pilotage distribué : Le couplage Simulation/optimisation est étudié de longue date pour les systèmes de production (refs). De même, la planification bi-niveau (court / moyen terme) est bien formalisée (refs). Pour autant, les modèles et les méthodes de résolutuion demandent à être adaptées au contexte industriel sous-jacent. Ici, le système de production étant consitué d’ateliers ayant une certaine autonomie, l’enjeu est de proposer des approches d’optimisation locales à chaque atelier sur au moins 2 horizons de temps (quelques jours et quelques semaines) prenant en compte leurs spécificités (gestion des compétences, regroupement de commandes) tout en ayant un pilotage global des priorités et de collaboration inter-atelier via le jumeau numérique.

 – une démarche d’ingénierie système appliquée au jumeau numérique qui prenne en compte les impacts de la scalabilité et des évolutions technologiques sur l’architecture du jumeau numérique. 

Le plan d’action visé sur cette thèse est le suivant :

–      Analyse des exigences et architecture du jumeau numérique,

–      Définition des modèles de simulation

–      Définition des services d’optimisation et de coordination

–      Application sur quelques exemples du cas industriel

–      Evaluation du jumeau numérique.

École du ministère en charge de l'industrie, IMT Mines Albi est une école de l’Institut Mines- Télécom, 1er groupe d’écoles d’ingénieurs et de management de France. À l'avant-garde des enjeux industriels et académiques sur la scène internationale, elle agit comme un moteur scientifique et économique territorial en combinant ses 4 missions - former des ingénieurs en intégrant la dynamique du développement durable, faire de la recherche scientifique, contribuer au développement économique et diffuser la culture des sciences, des techniques et de l'innovation - en un cercle vertueux et porteur d'innovation.

Son positionnement en matière de formation et de recherche place IMT Mines Albi comme école de référence sur trois des quatre thématiques de l’IMT, à savoir l’industrie du futur responsable, l’énergie, économie circulaire et société ainsi que l’ingénierie, santé et bien-être.

IMT Mines Albi, au travers du Centre Génie Industriel (CGI), développe des recherches à la frontière

entre l’intelligence artificielle et le génie industriel, en collaboration avec des partenaires publics et

industriels nationaux et internationaux.

Le Centre Génie Industriel (CGI) (https://cgi.imt-mines-albi.fr/) compte environ 70 personnes dont 25 doctorants. Le centre s’intéresse à l’accompagnement de la transition des écosystèmes en permettant de prendre des décisions responsables et durables, dans des environnements instables ou perturbés. Ceci est mis en pratique par la représentation, la modélisation et l’analyse des données de ces organisations afin de formaliser de la connaissance conduisant à la prise de décision dans des contextes hétérogènes, collaboratifs, incertains et/ou perturbés.

Il est structuré selon des axes de recherche appliquée et des programmes scientifiques. Les axes de recherche appliquée sont :

• Axe FLOWS : Flexible Logistics and Operations for sustainable WorldS dans lequel cette thèse est rattaché.

• Axe DiSCS : Digital Systems for Crisis management and Security ;

• Axe TRACE : Territorial Resilience, Agility, and Circular Economy ;

• Axe WHOPS : Well-being and Health through Organizational Processes and Services.

Les deux programmes scientifiques au cœur de ces axes de recherche sont :

• HOPOPOP : Hybridization for Operations & Planning, Organizations & Performance, Optimization & Problem-solving ; Cette thèse est rattachée au programme HOPOPOP.

• AIME-DM : Automated Information Modeling and Extraction for Decision-Makers.

• Master’s degree in Computer Science or an Engineering degree in Industrial Engineering.

• Ingénierie Système

• Simulation à événements discrets et recherche oéprationnelle

• Compétences en développement informatioque (Java, Python)

• Connaissances en apprentissage par renforcement et analyse de données massives pour la simulation

Jacques Lamothe, CGI IMT Mines Albi, jacques.lamothe@mines-albi.fr

Séverine Durieux, CGI IMT Mines Albi, severine.durieux@mines-albi.fr

Victor Romero, CGI IMT Mines Albi, victor.romero@mines-albi.fr