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Maroua Nouiri
Université Polytechnique Hauts-de-France
Damien Trentesaux
Université Polytechnique Hauts-de-France
Abdelghani Bekrar
Université Polytechnique Hauts-de-France
Publié le 10 avril 2019 DOI : 10.21494/ISTE.OP.2019.0375
L’industrie 4.0 s’accompagne de la prise en compte de contraintes de développement durable. Dans ce contexte, nous proposons une architecture multi-agent pour l’ordonnancement prédictif et réactif coordonné entre des systèmes de production de biens et des systèmes de production d’énergie renouvelable, appelée EasySched. La validation de cette architecture est originale, elle est menée de manière complètement et physiquement distribuée en utilisant des systèmes embarqués en réseau. Cette validation est menée sur une série d’instances inspirées de la littérature. Les résultats montrent que les mécanismes proposés permettent d’adapter la production selon l’énergie renouvelable disponible.
Industry 4.0 is concerned with sustainable development constraints. In this context, we propose a multi-agent architecture, named EasySched, aiming at elaborating predictive and reactive scheduling as the result of a coordination between systems producing goods and systems producing renewable energy. The validation of this architecture is original, and was conducted in a completely and physically distributed way, using networked embedded systems. This validation was done on a series of instances inspired by the literature. The results showed that EasySched succeeds in adapting the production of goods according to the available renewable energy.
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production predictive scheduling reactive scheduling renewable energy Multi agent model particle swarm optimization embedded systems