Contexte Global

Les entreprises productrices de systèmes complexes sont actuellement focalisées sur le développement de leur chiffre d’affaires ou sur la fidélisation de leurs clients afin d’assurer leur pérennité. Dans cette démarche, les étapes relatives à la maîtrise des coûts sont souvent traitées de manière partielle et le prix de vente des biens n’est pas toujours en adéquation avec leur coût de revient réel. Seules les entreprises mettant en place une démarche d’analyse de la valeur sont aujourd’hui capables d’anticiper et de mesurer pas à pas les impacts des choix réalisés au cours de la phase de conception sur la valeur de leur produit.

Besoin CIMPA

La démarche d’analyse de la valeur actuellement déployée par la société CIMPA est une démarche visant à maximiser la valeur d’un produit en augmentant la satisfaction client tout en diminuant les ressources consommées pour sa réalisation. Les activités de recherche menées actuellement visent à identifier et à optimiser l’ensemble des éléments du cycle de vie d’un produit pour atteindre les objectifs en termes de valeurs attendues. L’application de cette démarche permet d’établir une structuration fonctionnelle des coûts, miroir de l’analyse fonctionnelle du besoin, et d’établir des scénarios optimums de solutions pour la conception des nouveaux produits ou le re-design de produits existants.
Les travaux de recherche que CIMPA souhaite poursuivre par le biais de cette thèse auront pour objectif d’améliorer l’efficacité de la démarche d’analyse de la valeur de leurs services en numérisant / automatisant les phases de recueil de données, en systématisant les phases d’analyse de la valeur et de proposition de scenarios.
Les activités de recherche et développement entreprises par CIMPA dans ce domaine nous amènent à engager ce doctorat vers une structuration de l’information par apprentissage automatique statistique (machine learning) et des scénarios d’optimisation. Cette étape est aujourd’hui un élément clef de ses activités car selon les périmètres concernés, les temps d’accès à la donnée ou de traitement manuel de la donnée sont longs et génèrent peu de valeur ajoutée compte tenu du temps passé. La capacité de pouvoir générer des données propres à partir de peu d’informations initiales et en autonomie serait un atout majeur et présenterait un vrai critère différenciant pour leurs activités.
Le livrable attendu est un outil d’aide à la décision ou un assistant de Design for Value basé sur les méthodes et processus métier de la société, crée à partir de données d’entrée variables telles que :

• Liasses techniques de composants complexes
• Liste de données Excels
• Fichier de données 3D (Catia, 3Dxml)
• Règles métiers
• Spécifications fonctionnelles
• Autres métadonnées de produits

Applicabilité – intérêt industriel

Cette thèse s’appuiera sur des cas d’étude et les données utilisées seront issues de sujets industriels en cours et passés.

Le principe est de valider systématiquement les concepts levés par une mise en oeuvre en conditions réelles.
De cette manière les solutions développées s'inscriront et s'intégreront directement dans les outils et les méthodes utilisés au sein des équipes de R&D et d’ingénierie de la société CIMPA.
Les principaux points d’intérêts de CIMPA dans la structuration de l’information sont :

• L’enrichissement d’une maquette numérique (Digital Mock-Up) avec des données de coûts de production compte tenu des matériaux et procédés renseignés dans les données produits ou les plus probables compte tenu des conceptions CAO des pièces élémentaires,
• La proposition d’optimisation de designs compte tenu des moyens de fabrications,
• Un retour d'information / justification et aide à la décision pour l'ingénieur : décision interactive,
• Autre axe innovant qui pourrait être proposé et dont il n’a pas été fait référence dans ce document.

Le travail de thèse a comme objectif global de définir une méthode générique d’accompagnement aux démarches de conception de systèmes et/ou sous-systèmes par l’apport d’une démarche structurée et d’un outil d’aide à la décision intelligent.
Par méthode générique, nous entendons méthode applicable à l’ensemble des problématiques de conception que rencontre l’entreprise CIMPA et aussi applicable à l’ensemble des entreprises qui ont des problématiques de conception à coût objectif ou valeur cible (design to cost – design to value). La démarche structurée devra donc identifier les étapes de la conception pas à pas, c’est à dire les objectifs de chacune d’elles, les activités à réaliser, les éléments clés de l’environnement et les contraintes à prendre en compte, les résultats attendus et, en cas de décision, les variables de décision et critères d’évaluation de celles-ci. Pour l’ensemble de ces éléments il s’agira, de définir ce qui est spécifique au cas traité et ce qui est invariant et donc commun à tous les cas. L’objectif sous-jacent est d’automatiser les activités à faible valeur ajoutée dans la démarche.
Le travail réalisé prendra appui dans un premier temps sur les processus et les pratiques du partenaire industriel (Sté CIMPA) et des acteurs de ses bureaux d’étude, cherchant aussi à améliorer l’efficacité des activités d’ingénierie en concentrant les temps d’expertise sur les phases d’analyse de constructions d’indicateurs pertinents, d’analyse des résultats d’évaluation et de prise de décision. Puis, dans un second cas, d’autres cas seront testés pour éprouver la généricité de la méthode proposée.
Par système intelligent, nous entendons un système capable d’apprendre de ses expériences passées, i.e. capable d’intégrer les décisions prises et solutions proposées lors de conceptions antérieures, de mesurer la distance entre des contextes antérieurs et le contexte en-cours pour accélérer la prise de décision, la définition et mise en oeuvre de la solution la plus appropriée. Plus précisément, il est envisagé de construire à partir des cas déjà traités par la société CIMPA et des réponses données, une base de solutions référentes et proposer une métrique de distance entre les cas étudiés en cours et les cas « validés ». Ceci implique aussi de construire une solution qui capitalise les solutions passées et les solutions développées tout en traçant les raisons du choix ou non choix des solutions, second objectif sous-jacent.

Pour atteindre ces objectifs, plusieurs étapes sont nécessaires :

• Analyser les décisions en regardant l’existant des activités et projets déjà menés :
  • Les objectifs de conception
  • les types de conceptions
  • les activités de conceptions, les méthodes outils et processus mis en oeuvre
  • les produits ou systèmes conçus
  • les critères, variables de décision et contraintes associés
• Formaliser l’objectif de fonctionnement
  • le rôle des acteurs et des informations échangées ou transformées
  • l’environnement d’ingénierie et les indicateurs pertinents à présenter, et leurs agrégation / désagrégation
  • les objectifs globaux et spécifiques par expertise, ainsi que les règles de compromis ou choix
• Définir les étapes de la démarche
• Définir les métriques pour évaluer la distance entre deux cas
• Définir les modalités/moyens de capitalisation de l’information.

Les orientations possibles, ou axes d’étude, pour ce travail sont :

• la modélisation du contexte de conception afin d’avoir une meilleure compréhension de la mission du système à concevoir et des besoins à satisfaire,
• la formalisation des connaissances par des approches comme les raisonnements à base de contraintes pour identifier des solutions
• la construction d’une vision coût ou valeur, mais aussi confiance dans les solutions proposées ou retenues, peut être avec une dimension de préférence ou confiance,
• l’évaluation et la hiérarchisation des solutions dans un cadre multi-critères – multi-objectifs – multi-valeurs,
• la configuration et le paramétrage de solutions à déployer
• la capitalisation des cas existants et leur exploitation automatique, voire la reconstruction de connaissance

La démarche proposée devra s’inscrire dans une démarche d’ingénierie système et tenir compte de l’état d’avancement du cycle de développement du produit dans le choix de la décision à prendre. Il faudra bien cerner à quel état d’avancement du développement de produit l’évaluation proposée intervient, pour rechercher le meilleur environnement intelligent d’aide à la décision.
Les outils de l’ingénieur sont fortement appuyés sur la maquette numérique (Digital MockUp) qu’il faudra enrichir et compléter d’un tableau de bord pertinent vis à vis du développement de produit à faire, des activités en cours et des décisions à prendre. Cet environnement pourrait largement s’inspirer des technologies allant vers plus d’interactif voir d’immersif.
Pour mener à bien ce travail de thèse, il est envisagé une période d’immersion au sein des équipes de CIMPA pour analyser les pratiques actuelles et se projeter sur l’expression d’une solution qui répondrait aux attendus d’accompagnement des ingénieurs. Ceci amènera à définir une RoadMap présentant les différentes activités à réaliser pour évoluer de l’état actuel des pratiques vers les objectifs définis (intégré dans les outils et les démarches actuelles, automatisé et capitalisé) tout en prenant en compte l’accompagnement et la formation des acteurs. Ces derniers seront impliqués dans les phases de définition, test et validation de la méthode outillée proposée.