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1 - CONTEXTE ET VOCABULAIRE

2 - APPLICATION DE SYSTÈMES D’AIDE À LA DÉCISION POUR LA CONCEPTION DE GAMMES

3 - APPLICATION DE SYSTÈMES D’AIDE À LA DÉCISION POUR LA MAÎTRISE D'UN PROCESSUS DE FORGEAGE

4 - CONCLUSION

5 - REMERCIEMENTS

6 - GLOSSAIRE

7 - SIGLES ET SYMBOLES

Article de référence | Réf : M3666 v1

Application de systèmes d’aide à la décision pour la conception de gammes
Application des systèmes d’aide à la décision aux processus de forgeage

Auteur(s) : Zakaria ALLAM, Cyrille BAUDOUIN

Relu et validé le 21 sept. 2021

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RÉSUMÉ

Cet article présente l’architecture de systèmes d’aide à la décision retenu dans le cadre du forgeage. Une première illustration de la mise en œuvre de ces systèmes est faite sur la proposition de gammes de forgeage compatibles avec les ressources disponibles et leurs capabilités. Cela permet d’évaluer la faisabilité et d’effectuer assez rapidement des propositions technico-économiques. Une seconde illustration montre quels paramètres du processus il est judicieux de mettre sous surveillance pour garantir une meilleure maîtrise du processus. Cela permet de déceler, en temps réel et sans mesure sur les pièces, les dérives qu’il est nécessaire de corriger avant de conclure à un rebut.

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Auteur(s)

  • Zakaria ALLAM : Docteur ingénieur en mécanique et procédés de fabrication - Laboratoire de Conception Fabrication Commande (LCFC, EA 4495), Arts et Métiers ParisTech, Metz, France

  • Cyrille BAUDOUIN : Ingénieur Arts et Métiers - Maître de Conférences à Arts et Métiers, ParisTech, Metz - Laboratoire de Conception Fabrication Commande (LCFC, EA 4495), Arts et Métiers ParisTech, Metz, France

INTRODUCTION

Longtemps considéré comme un procédé d’obtention de pièces brutes finies par usinage, le forgeage permet, aujourd’hui, la réalisation de pièces à haute valeur ajoutée. La fabrication de pièces net shape (finies de forge, sans reprise de finition), l’amélioration des caractéristiques mécaniques en service (résistance à la fatigue…) ou la réduction de masse et/ou de volume, toutes choses étant égales par ailleurs, sont, par exemple, des axes de développement de ce procédé de mise en forme par déformation plastique. Ces réflexions sont devenues possibles grâce à une meilleure qualité des moyens de production et de leur système de pilotage. La mise en œuvre de gammes de plus en plus techniques nécessite alors le recours à des experts en production, en bureau d’études ou de méthodes.

Paradoxalement, l’attachement à une entreprise est de moins en moins fréquent, le turn-over des cadres est de plus en plus rapide. Le savoir et le savoir-faire liés aux individus diminuent donc dans l’entreprise à chaque départ d’expert. Former de nouveaux référents prend du temps. Il existe généralement une connaissance capitalisée par projet ou suivant des conseils de bonne pratique, mais cela n’est pas toujours adapté aux besoins réels de réactivité et de productivité de l’entreprise.

En effet, la plupart du temps, les décisions dans les forges sont prises par des experts à partir de leur expérience et à partir d’analyses de cas similaires, grâce à des essais souvent itératifs pour corriger les erreurs non prévisibles. Chercher une information auprès des experts dont la disponibilité est limitée, ou dans les archives de la société, est souvent chronophage ; d’où l’idée d’utiliser l’intelligence artificielle pour développer des outils d’aide à la décision en forgeage.

Fondés sur un système expert, ces outils sont constitués d’une base de connaissances d’une part et d’un mécanisme d’exploitation d’autre part. Les moteurs de recherche accélèrent l’accès à l’information pour aider à prendre les bonnes décisions. Les connaissances nécessaires pour cela peuvent être capitalisées par les experts en amont, et au fur et à mesure de leur acquisition. La connaissance des experts et leur exploitation peuvent alors être dissociées.

L’article commence par une présentation du contexte global et des notions de base de l’approche ; le forgeage et les systèmes d’aide à la décision y sont illustrés. Les débuts des systèmes d’aide à la décision appliqués au forgeage sont évoqués avant de traiter deux exemples de développement plus récents. Le premier aborde la mise en place de gammes à partir de connaissances métiers, des moyens de production disponibles dans l’atelier de forgeage et de leur capabilité. L’aide apportée facilite l’étude de faisabilité et permet d’établir des devis assez rapidement. Le second aborde la maîtrise des processus de fabrication. L’aide apportée contribue à l’identification des paramètres à surveiller pour déceler des dérives en temps réel, et à leur correction pour éviter la mise au rebut de pièces.

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DOI (Digital Object Identifier)

https://doi.org/10.51257/a-v1-m3666


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2. Application de systèmes d’aide à la décision pour la conception de gammes

2.1 Problématique

Dans la plupart des industries, le manque de consignation des savoirs et savoir-faire, et le renouvellement du personnel de plus en plus fréquent n’aident pas à la formation des nouveaux arrivants. Cette tâche très chronophage n’est guère rentabilisée ; elle est donc souvent négligée.

Dans ce contexte, la rédaction de devis est de moins en moins efficace. Un deviseur réalise généralement ses devis par analogie à partir de la morphologie des pièces ou des processus de fabrication connus de l’entreprise. Le manque d’expertise associée peut alors conduire à une sous-estimation qui risque d’engendrer une production à perte ou avec une marge insuffisante pour la survie de l’entreprise. Ce manque d’expertise peut aussi conduire, à l’inverse, à une surestimation qui peut se solder par l’échec de la concrétisation de la commande. Dans tous les cas, ce mode de raisonnement exclut la réflexion autour de pièces totalement différentes des habitudes et, par conséquent, l’impossibilité d’accéder à de nouveaux marchés. La proposition de gammes alternatives en cas d’indisponibilité de ressources est très rarement envisagée.

Les experts métiers, dont les missions devraient participer au développement d’une entreprise, sont trop souvent sollicités pour résoudre des problèmes quotidiens qui relèvent plutôt de la production routinière au détriment de la réflexion à moyen et long terme pour la croissance de l’entreprise. Mettre en place un système d’aide à la décision pour traiter rapidement les devis des demandes courantes (pièces à morphologie connue) peut être une solution pour gagner du temps et se ménager la possibilité de réfléchir à l’innovation dans l’entreprise.

Le SAD mis en place a pour objectif de répondre à quatre missions différentes :

  • établir des gammes de forgeage, de la structure générale de la gamme au calcul des consignes de pilotage du processus en passant par le choix des ressources en fonction des disponibilités ;

  • chiffrer la réalisation d’une pièce, pour établir des devis au plus juste ;

  • capitaliser la connaissance des savoirs et savoir-faire de l’entreprise pour un accès simple et rapide, dans l’intention d’éliminer les fiches et les classeurs souvent dispersés...

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BIBLIOGRAPHIE

  • (1) - TODD (R.H.), ALLEN (D.K.), ALTING (L.) -   Manufacturing processes reference guide.  -  Industrial Press (1994).

  • (2) - KALPAKJIAN (S.), SCHMID (S.R.) -   Manufacturing processes for engineering materials.  -  6ème edition, Pearson-Prentice Hall, Singapore (2010).

  • (3) - ASHBY (M.), SHERCLIFF (H.), CEBON (D.) -   Matériaux : ingénierie, science, procédé et conception.  -  3e édition. Presses polytechniques et universitaires romandes, Lausanne (2013).

  • (4) - KARKAN (J.M.), TJOEN (G.) -   Systèmes experts : un nouvel outil pour l'aide à la décision.  -  Office international de librairie, Bruxelles. Masson, Paris, Milan, Barcelone (1993).

  • (5) - DEBRAUWER (L.) -   Design patterns pour C# : les 23 modèles de conception : descriptions et solutions illustrées en UML 2 et C#.  -  Éditions ENI (2011).

  • ...

NORMES

  • AFNOR – Forge par estampage et matriçage, Vocabulaire. Association Française de Normalisation (AFNOR). - NF E 82-000 - 1984

  • AFNOR – Guide pour la mise en place de la Maîtrise Statistique des Processus. Association Française de Normalisation (AFNOR). - X 06-030 - 1992

  • GUM 1995 avec des corrections mineures. Évaluation des données de mesure – Guide pour l’expression de l’incertitude de mesure. BIPM (2008). - ISO Guide JCGM 100 :2008 -

1 Outils logiciels

BARATTO (F.), DE TINSEAU (C.), BIGOT (R.), BASTIEN (A.), SIADAT (A.), ÉTIENNE (A.), DANTAN (J.Y.), Outil d’aide à la mise en place de gamme : OMEGAM, version 1, IDDN. 20600 (2012).

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